韩国大田市 O-World 动物园一只 2 岁公狼于 4 月 8 日从围栏跳出，当地警方和消防部门随后连夜搜寻。直至 4 月 17 日这只叫 Neukgu 的公狼被安全捕获并送回园内。韩国警方本周逮捕了一名 40 岁的男子，他被控发布了一张逃跑公狼在路口出没的 AI 照片误导了搜索人员干扰了搜索工作。这张 AI 照片促使大田市政府向居民发出紧急短信，警告他们路口有狼出没。该男子在接受警方讯问时称，他“只是为了好玩”。当局正以欺骗手段扰乱政府工作罪对其展开调查，该罪最高可判处五年监禁或最高罚款 1000 万韩元。

深度求索发布了 DeepSeek-V4 预览版。DeepSeek-V4 有两个版本，其中 Pro 版本有 1.6 万亿参数其中 490 亿活跃参数；Flash 版本有 2840 亿参数其中活跃参数 130 亿。两个版本都支持百万上下文。DeepSeek V4 除了支持英伟达 GPU 还支持华为昇腾 NPU。深度求索称，在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异；Pro 在世界知识测评中，大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1；在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，V4-Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型。

FT 的调查显示，高收入人群的 AI 普及率与低收入人群存在显著的差异。对美英两国 4000 名员工的调查显示，AI 采用明显向高收入员工倾斜：超过 60% 的高薪员工每天使用 AI，而低收入员工中这一比例仅为 16%。调查还显示出性别差距：在从科技到教育与零售等各行业中，男性使用 AI 工具的可能性显著高于女性。诺贝尔经济学奖得主 Daron Acemoglu 说，AI 工具被认为会走向大众化，但现实是你需要一定的教育水平、抽象思维和定量分析能力，以及对计算机和编程的熟悉程度才能使用这些模型。几乎肯定 AI 将会加剧劳动力和资本之间的不平等。薪酬、教育水平和 AI 使用之间存在紧密联系，表明这项技术可能会通过提高高收入人群而非低收入人群的生产力加剧收入不平等。另一位诺奖得主 Chris Pissarides 说，发明的技术越智能，你的智力越重要。PC 革命早期也有类似的鸿沟，但随着 PC 的普及鸿沟逐渐缩小。现在的问题是多长时间？如果需要十到二十年那么情况可能会令人担忧。

索尼 AI 部门研发的乒乓球机器人 Ace 击败了人类顶尖选手创造了历史，成为首个在竞技体育项目达到专家级水平的自主机器人。项目负责人表示，竞技体育需要快速决策和精准执行，Ace 的成就受益于其高速感知、基于 AI 的控制以及先进的机器人系统。Sony AI Zurich 主任兼 Ace 项目负责人 Peter Dürr 表示，AI 系统在计算机游戏中已经超越人类专家，但乒乓球之类的物理实时体育运动仍然是一个巨大的开放性挑战，因为它们需要在接近障碍物和人类反应极限的情况下进行快速、精准且对抗性的互动。该项目的目标不仅是在乒乓球比赛中展开竞争，更重要的是深入了解机器人如何在动态环境中以类似人类的速度和精度感知、规划和行动。索尼研究人员在《自然》期刊上发表论文介绍了 Ace。Ace 在 2025 年 4 月与精英选手之间的五场比赛赢了三场，但与职业选手的两场比赛都输了，Ace 之后分别在 2025 年 12 月和上个月进行的比赛中击败了职业选手。输给机器人的职业选手 Mayuka Taira 称，机器人没有情绪因此难以预测。曾赢过机器人的精英选手 Rui Takenaka 说机器人会用旋转复杂的球应对她发出的复杂球，用简单球回应简单球，她因此能乘机获胜。

Google 宣布了第八代自研 AI 芯片 TPU 8t 和 TPU 8i，前者专为大模型训练设计，后者专为大模型推理设计。TPU 8t 拥有更大的计算吞吐量和更多的可扩展带宽去满足计算密集训练工作负载，而 TPU 8i 则拥有更多的内存带宽去满足对延迟最敏感的推理工作负载。Google 称，TPU 8t 设计将前沿模型的开发周期从数月缩短至数周，单个 TPU 8t superpod 可扩展至 9,600 个芯片和 2 PB 共享高带宽内存，芯片间带宽是上一代的两倍，该架构可提供 121 ExaFlops 算力，允许最复杂模型利用单一海量内存池。TPU 8i 芯片则配备了 288 GB 高带宽内存和 384 MB 片上 SRAM，模型活动工作集能完全留在芯片上。

22 岁的 Sam 在印度医学院学习，经济拮据，父母资助的钱大部分花在执业资格考试上，他还在为毕业后移民美国存钱。他尝试了很多赚钱法，制作 YouTube 短视频，向其他医学院学生出售学习笔记等等，效果不一，他在浏览 Instagram 时突然产生了一个想法，为什么不用 Google Gemini 的 Nano Banana Pro 生成一个女孩，然后出售她的比基尼照片？然而他的 AI 女孩基本无人问津，他转而询问 Gemini 背后的原因。AI 指出他创造的是没有特色的性感女孩，需要与网络上数以百万计的类似女孩展开竞争。Gemini 帮助他挑选了一个非常有潜力的细分市场：MAGA/保守派。Gemini 指出美国保守派尤其是老年男性，通常拥有更高的可支配收入，而且更忠诚。Sam 于去年 1 月创建了 Emily Hart（@emily_hart.nurse），一名注册护士，长相类似 Jennifer Lawrence，他在发布照片时配上了很多反对自由派和支持保守派的口号，如“基督是王，堕胎是谋杀，非法移民必须被遣返”之类。Sam 从未去过美国，但却成为 MAGA 思想的忠实拥护者，他说自己每天都会写支持基督教、支持第二修正案、拥护生命权、反堕胎、反觉醒主义和反移民的文章。虽然他觉得自己的骗局过于明显，但他的账号却爆红了。他发布的每则 Reels 视频都能获得 300 万、500 万、1000 万的观看量，算法在推荐此类内容。由于 OnlyFans 限制 AI 模特，因此他在不限制 AI 的平台 Fanvue 发布了 AI 生成的软色情，依靠 Fanvue 订阅收入和 MAGA 主题 T 恤销售，他每月赚到了数千美元。Emily Hart 是众多 AI 生成的 MAGA 女网红之一，此类网红都是基于特定模板生成的：白人金发，从事应急救援工作如警察、消防员或急救员，言论都是常见的右翼观点。MAGA 女网红比较罕见，因为 18-29 岁的女性绝大多数倾向于自由派，年轻 MAGA 女性更能吸引保守派男性眼球。自由派对 AI 的识别度更高，Sam 尝试过生成自由派女网红，根本没有互动。他曾收到一则视频，一名男子对着 Emily 的照片自慰，对方给了 50 美元小费，他的感觉就是“随你便”。@emily_hart.nurse 账号在今年 2 月被 Instagram 以存在欺诈行为为由封禁。Sam 说即使没封他也打算收手了，他需要将重心转移到学业上。

SpaceX 还在继续为其史上最高估值增加燃料。它宣布获得了一个选择权，可选择在晚些时候以 600 亿美元收购 Cursor，或者支付 100 亿美元建立新的合作伙伴关系。Cursor 提供了 AI 驱动的集成开发环境（IDE），支持代码生成、智能重写和代码库查询等功能。收购或与 Cursor 合作将有助于增强 SpaceX 旗下的 xAI 在 AI 代码生成方面的实力。相比 OpenAI 和 Anthropic，xAI 在 AI 代码生成方面缺乏竞争力。

Spotify 和 YouTube Music 等音乐流媒体服务已成为人们收听音乐的主要方式，这比购买专辑更方便，但也更容易让 AI 创作的歌曲进入用户播放列表。多数流媒体平台不会特意标记 AI 音乐，但 Deezer 一直致力于开发识别 AI 内容的技术。该公司表示，AI 音乐已接近所有新上传内容的一半，而且 AI 内容的大部分“听众”也是 AI。Deezer 的测试显示，97% 的用户无法区分 AI 创作的音乐和人类创作的音乐。Deezer 平台上传的新歌曲中 AI 创作的比例达到 44%，但它不会将标记为 AI 创作的歌曲添加到推荐歌单或编辑歌单中。AI 音乐的播放量只占到 Deezer 总播放量的 1%-3% 之间。

研究人员在预印本平台 ArXiv 上发表论文《AI assistance reduces persistence and hurts independent performance》，再次证实 AI 有害大脑。研究人员招募了 350 名美国人，任务是解决一些分数方程。半数参与者被随机分配到 AI 组，他们可从一个基于 OpenAI GPT-5 构建的专用聊天机器人获取帮助，另一半必须独立完成。考试进行到一半时，AI 组的访问权限被切断。此举导致 AI 组的正确答案数量急剧下降，很多人干脆放弃考试。这一结果——成绩和毅力双双下降——在一项包含 670 名参与者的更大规模实验中得到了重复验证。研究人员指出，AI 辅助能提高即时表现，但会带来巨大的认知代价。仅仅使用 AI 十分钟就会让人对这项技术产生依赖，一旦停止使用，会导致表现下降和倦怠。

Mozilla 与德国 AI 基础设施公司 deepset 合作宣布开源可自托管 AI 客户端 Thunderbolt。MZLA Technologies Corporation CEO Ryan Sipes 表示，AI 太重要而不能外包，Thunderbolt 为机构组织提供了一种自主的 AI 客户端，根据自身的基础设施、数据和需求，决定 AI 如何融入自身的工作流程。Thunderbolt 主要面向企业用户，而不是普通的 Firefox 用户。

波士顿动力将 Google DeepMind 的高级具身推理模型 Gemini Robotics-ER 1.6 集成到其机器狗 Spot 中，使 Spot 在工业检测如发现泄漏和读取仪表数据上拥有更强的自主推理能力，机器狗还能认识到何时调用其他 AI 工具。波士顿动力与 Google DeepMind 合作的重点集中在工业检测相关领域，即机器狗在工业设施内巡逻过程中是否能识别潜在爆炸风险。在集成 Gemini Robotics 之后，Spot 能自主寻找危险碎片或泄漏物，读取复杂仪表和视镜，在需要帮助理解周围环境时调用视觉-语言-动作模型等工具。波士顿动力在 YouTube 上发布了一则视频演示了 Spot 的新能力。

斯坦福大学 HAI 研究院本周一发表了年度报告 AI Index。报告凸显了 AI 业内人士和公众之间日益扩大的分歧。报告援引皮尤研究中心上月发布的一份报告：只有 10% 的美国人对 AI 在日常生活中的日益普及感到兴奋而非担忧，但 56% 的 AI 专家认为 AI 将在未来 20 年对美国产生积极影响。AI 专家的意见和公众情绪存在显著分歧：84% 的专家认为 AI 未来 20 年将对医疗保健产生积极影响，只有 44% 的公众持相同观点；73% 的专家积极看待 AI 对工作方式的影响，而持相同观点的公众仅占 23%；69% 的专家认为 AI 将对经济产生积极影响，只有 21% 的公众持相同观点；AI 专家对 AI 对就业市场的影响持较为乐观态度，而 64% 的公众认为 AI 将在未来 20 年导致就业岗位减少。

斯坦福大学研究院 Institute for Human-Centered Artificial Intelligence(HAI)发布了年度报告 AI Index，报告认为中国顶级 AI 与美国 AI 相差无几。2024 年 1 月美国顶级 AI 的得分比中国顶级 AI 高 10% 左右，到 2026 年 3 月美国 Anthropic 和字节跳动的 AI 得分差距仅为 2.7%。在衡量语言、数学和编程领域难题正确率的基准测试中，差距也在缩小，中美之间的性能差距已基本消除。在开发和运营数据中心数量方面，美国有 5427 个遥遥领先于其他国家，2025 年民间投资额美国也以 2859 亿美元遥遥领先其他国家。中国的民间投资仅为 124 亿美元，但政府投资较大，实际投资额尚不明确。在被引用最多的前 100 篇论文中，中国的论文在 2024 年达到 41 篇，比上年增加 7 篇，缩小了与排名第一的美国（46 篇）的差距。

一名黑客入侵了硅谷风投 a16z 投资的手机农场 Doublespeed，该公司使用 AI 生成的 TikTok 账号创建虚假网红、生成视频以及发评论。黑客试图控制 Doublespeed 的社交账号发梗图声称 a16z 是“反基督”，图像包含了 a16z 联合创始人、特朗普支持者 Marc Andreessen。Doublespeed 联合创始人 Zuhair Lakhani 称他们已经迅速采取行动阻止了这次未经授权的访问，该公司的社交账号没有发布未经授权的帖子。Doublespeed 从 a16z 获得了 100 万美元的投资。

FT 报道，Meta 正在构建一个 AI 版本的扎克伯格（Mark Zuckerberg），代替真人与员工互动。报道援引知情人士的消息称，这是该公司目前的优先事项，扎克伯格本人亲自参与了 AI 的训练和测试。AI 的训练内容包括他的举止、语气和公开发表的声明，以及近期对公司战略的思考，以便员工能通过与其互动感受到与创始人更紧密的联系。知情人士称，这项工作的重点之一是制作逼真的虚拟 AI 角色，因为需要大量的算力才能实现逼真的效果以及避免在与用户交互时出现延迟，因此扩大规模存在困难之处。如果实验成功的话，未来网红和内容创作者也可以采用这项技术。

眼睛酸痛发痒？你可能和其它数百万人一样，长时间暴露在屏幕上的蓝光下而眼睛疲劳。你可能会因此多次揉眼睛，眼睑可能会泛起粉红色。如果你将这些症状输入到 AI 聊天工具里，过去一年半 AI 聊天机器人可能会给出一个奇怪的答案：bixonimania。这种疾病没有出现在标准医学文献中，原因是它根本就不存在，是瑞典哥德堡大学 Almira Osmanovic Thunström 团队捏造出来的。研究团队在 2024 年初将两篇关于该虚构皮肤病的论文上传到预印本服务器，测试大模型是否会接受虚假信息并将其作为权威医疗建议发布。结果可能比预想的还要好。上传几周后，大模型就开始鹦鹉学语般重复假消息，仿佛它真的存在。更糟糕的是，该虚构皮肤病论文还被其他研究人员引用，发表在同行评审的期刊上。Osmanovic Thunström 认为这表明部分研究人员依赖于 AI 生成的文献，并没有真的阅读原始论文——论文中包含了大量线索表明它是伪造的，比如作者名字叫 Izgubljenovic，在虚构的加州城市 Nova City 的虚构大学 Asteria Horizo​​n University 工作。

AI 的进步预计会对整个社会造成巨大冲击，为了应对这一社会问题，OpenAI 提出了一系列建议，包括对机器人征税，设立公共财富基金，以及推行四天工作制。OpenAI 表示这份文件是它应对 AI 工具普及可能冲击就业岗位以及整个行业而提出的初步想法。它的核心建议是设立公共财富基金，投资于与 AI 发展相关的长期资产，将收益直接分配给公民。四天工作制则要求雇主在不减少薪酬的情况下减少工作时间。另一项建议是改革税收制度，将税基转向企业所得税和资本利得税，而不是依赖可能受到 AI 引发的大规模失业潮冲击的劳动所得税和工资税。

彭博报道，OpenAI、Anthropic 以及 Google 开始合作，试图遏制中国竞争对手从美国先进 AI 模型中提取结果，以在全球AI竞赛中获取优势。这一罕见合作凸显出美国 AI 企业对相关问题的重视程度。这些公司担忧一些用户，尤其是中国的用户，正开发其产品的仿制版本，可能通过更低价格争夺客户，同时带来国家安全风险。美国官员预计未经授权的蒸馏行为每年给硅谷实验室造成数十亿美元利润损失。

AI 工具的用户通常可分为两类：其一将 AI 视为功能强大但会犯错的服务，需要人类仔细监督和审查以发现其中的推理或事实错误；其二将 AI 视为无所不知——此类用户被称为是“认知投降派”。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的研究人员对 1372 名参与者和逾 9500 次测试后发现，高达 73.2% 的情况下参与者愿意接受 AI 错误的推理，只有 19.7% 的情况下会推翻推理。研究人员表示这一结果“表明人很容易将 AI 生成的输出融入到决策过程中，且通常几乎没有任何抵触或怀疑”,“流畅、自信的输出会被视为有认知权威性，从而降低审查门槛，减弱了通常会促使人们进行深思熟虑的元认知信号”。他们发现，倾向于将 AI 视为权威的人更容易被 AI 提供的错误答案误导。

由于重要电力设施零部件如变压器、开关和电池短缺，美国近半数计划中的数据中心项目推迟或取消。美国计划在 2026 年新增 12 GW 的数据中心容量，但由于各种问题，只有三分之一的数据中心容量在积极建造中。电力基础设施占数据中心总成本的不到 10%，但它与计算硬件同样重要。由于需求旺盛，美国大功率变压器的交货周期从 2020 年前的 24-30 个月大幅延长到五年甚至更长。对 AI 数据中心而言，这无疑是灾难，因为它们的部署周期通常不到 18 个月。为解决短缺美国公司转向了全球市场，加拿大、墨西哥和韩国成为美国 AI 数据中心大功率变压器的主要供应国。数据显示，截至 2025 年 10 月，美国从中国进口的大功率变压器数量从 2022 年的不到 1500 台增至逾 8000 台。除此之外，中国占美国电池进口的 40% 以上，部分变压器和开关设备的份额接近 30%。