《金融时报》报道，英伟达 AI 芯片在中国的租赁费用比美国便宜。一台基本配置为 6 个英伟达 A100 芯片的服务器，四家小型云提供商收取的费用为每小时约 6 美元，相比下美国小型云提供商是每小时 10 美元。业内人士表示这表明中国的英伟达芯片供应充足。美国在 2022 年秋季开始禁止英伟达向中国出口 A100 芯片，从未允许出口 H100 芯片。但业内人士表示 A100 和 H100 在中国社交媒体和电商平台上都能公开出售，价格略高于国外价格。阿里巴巴和字节跳动等大型云服务商对 A100 的租赁价格 2-4 倍于小型云服务商，折扣后的套餐价格与亚马逊 AWS 的价格相当，AWS 的收费为每小时 15-32 美元。一家中国创业公司创始人表示，大型公司需要考虑合规性，不能使用走私芯片，小型服务商则没有这么多顾虑。他估计中国境内有逾 10 万块 H100 芯片。一家小型云服务商负责人表示，国内的低成本可以抵消为购买走私芯片而支付的高价，他说工程师便宜，电力便宜，竞争激烈。

提供呼叫中心服务的 Alorica 推出了一款 AI 翻译工具，让公司员工能用 200 种不同语言与客户交谈。Alorica 不会裁员，它还在积极招聘。Alorica 等公司的经验表明，AI 不会成为人类的职业“杀手”，导致大规模失业。AI 可能会像蒸汽机、电力、互联网等技术突破一样，在消除部分工作的同时创造新的工作，使得人类的工作总体上效率更高，让工人、雇主和经济都从中受益。人们曾经以为，AI 聊天机器人将会取代客服，但这种情况目前并没有发生，可能永远也不会发生。白宫经济顾问委员会上月表示，他们发现几乎没有证据表明 AI 会对整体就业情况产生负面影响。目前科技行业的大规模裁员与 AI 几乎没有关联，科技巨头不是因为 AI 会节省资金或导致工作岗位不再需要而裁员的。

The Information 援引知情人士的消息报道，OpenAI 高管考虑对高级语言模型提供高级订阅服务，月费最高可能高达 2000 美元。OpenAI 的 ChatGPT 运营成本高昂，此举反映了支付大模型运营成本的担忧日益加剧。ChatGPT 目前的月订阅费为 20 美元，OpenAI 每年的订阅收入大约 20 亿美元。更先进的模型如专注于推理的 Strawberry 以及 Orion 可能需要额外的算力，可能会增加开支。

大模型能比人类更快的概述一篇长文，因此很多用户和企业尝试用它去概述冗长的文档以方便阅读。澳大利亚证券和投资委员会(ASIC)对此展开了研究，他们测试了开源大模型 Llama2-70B，发现它提供的概述相比人类提供的差很多。Llama2-70B 不是目前最先进的大模型，这一结果不太能够推广到最先进大模型的概述能力。尽管如此，研究表明，大型组织在将大模型的输出集成到现有工作流前需要三思。ASIC 发现，大模型生成的概述太笼统，还常常包含不正确的信息，语法正确，但幻觉无法避免。对比测试发现，AI 的平均得分为 7/15，而人类是 12.2/15。

Google 高管 James Manyika 警告，尽管预测 AI 的经济潜力高达万亿美元，但它未必能提升生产力。Manyika 是 Google 负责研究、科技和社会的高级副总裁，他指出生成式 AI 对生产力的提升是难以保证的，需要大量的工作。AI 聊天机器人可能会变得随处可见，但它没有从根本上改变经济。用生成式 AI 起草代码是不够的，美国科技行业的工人只占总劳动力的 4%，即使他们所有人都用 AI，从生产力的角度看也是无关紧要的。要改变生产力需要劳动力密集的行业如如医疗保健和零售业普及 AI。而护士和医生等职业都不可能被 AI 取代，最多能提供协助。

OpenAI 透露 ChatGPT 周活跃用户突破了 2 亿，两倍于去年的数字。OpenAI 表示，92% 的财富 500 强企业在使用其产品，自 7 月发布 GPT-4o mini 以来，自动化的 API 使用量翻倍。CEO Sam Altman 在一份声明中表示，该公司的工具已成为日常生活的一部分，在医疗保健和教育等领域发挥着真正的作用。

大韩商工会议所和产业研究院发布的一份调查结果显示，韩企的 AI 使用率仅为30.6%。它本月初调查了 500 家韩企。结果显示，“为提高企业生产能力并降低成本需要 AI 技术”的企业占 78.4%，但实际使用 AI 技术的企业仅占 30.6%。制造业的 AI 使用率为 23.8%，金融业 57.1%，信息技术（IT）55.1%。按企业规模看，大企业 48.8%，中坚企业 30.1%，中小企业 28.7%，企业规模和 AI 使用率成正比。

今年 2 月，由于生成了不符合历史事实的人类图像而引发争议，Google 暂停了生成人类图像的功能。时隔半年之后，Google 官方博客宣布其 Imagen 3 模型将在未来几天向 Gemini Advanced、Business 和 Enterprise 用户提供人类图像生成功能。为避免生成受争议图像，Imagen 3 包含了安全保护措施，不支持生成照片级写实主义图像、可识别个人、描述未成年人或过度血腥、暴力或性爱场景的图像。举例来说，Google AI 会拒绝“拜登总统打篮球”之类图像生成要求。

2022 年 11 月，OpenAI 公司推出 ChatGPT，这款 AI 工具，能通过学习和理解人类的语言来进行对话，并且有很强的自然语言生成能力。近两年，国内的 AI 通用大模型例如文心一言、通义千问、Kimi 等也陆续进入市场。AI 离日常生活越来越近，不可避免地入侵到毕业论文。2024 届毕业生，也成为第一波在论文中大规模使用 AI 的群体。一名大学生称，不管是课程论文还是毕业论文，使用 AI 几乎成了学校里「公开的秘密」。高校教师们也逐渐感受到了 AI 的入侵。在社交媒体上，一边是学生们的使用攻略，另一边也不乏老师们的观察。中国政法大学人文学院的老师王敬雅发现，由 AI 生成的论文最大的特点，就是容易出现「假大空的车轱辘话」，给出一个论点，得到三个分论点；拿其中的分论点追问，再次得到三个分论点。但往往没有什么研究意义。王敬雅平时和同事们交流时，大家还提起，如今马克思主义学院成了 AI 的「重灾区」，其他专业的作业、论文也同样，越是标准化、程式化的内容，学生越容易用 AI 替代完成。

数学软件 Mathematica 的作者、计算知识引擎 Wolfram Alpha 的创始人、数学家和计算机科学家 Stephen Wolfram 认为需要哲学家参与 AI 相关重要问题的讨论。他的母亲是牛津大学的哲学教授。Wolfram 年轻时对哲学这一主题兴趣缺乏，但年长的他认为哲学的严谨性对 AI 研究越来越重要。他举例说，当开始讨论给 AI 设置护栏时，这个问题本质上就是一个哲学问题。当科技行业的人说要给 AI 设置这个或那个，让 AI 做正确的事情。但什么是正确的事？这是一项决定道德选择的问题，是哲学练习之一。他说，科学家通常难以用哲学术语思考问题，因为科学是一种渐进发展的领域，不会遇到需要用完全不同的思考方法。如果哲学主要用于回答存在主义的重大问题，那么随着 AI 的影响日益深远我们将迎来哲学的黄金时代。我们面临的很多 AI 问题事实上都曾是传统哲学论的核心问题。Wolfram 认为哲学家可能比科学家更有能力应对 AI 带来的范式转变。

尽管美国的制裁旨在限制中国在 AI 上取得进展，但中国科技巨头今年在 AI 基础设施上大举投资，资本支出翻了一番。阿里巴巴、腾讯和百度今年上半年合计资本支出 500 亿元人民币，而去年同期为 230 亿元人民币。这几家集团表示，支出重点是购买处理器和基础设施，为 AI 的大型语言模型训练提供支持，包括它们自己的模型和其他公司的模型。TikTok 母公司字节跳动也增加了 AI 支出，它是非上市公司，不受投资者审查，拥有逾 500 亿美元现金储备。阿里巴巴上半年资本支出 230 亿元人民币，比去年同期增长 123%。尽管美国限制向中国出售最先进的 AI 芯片，但中国科技公司正大量采购允许出口的芯片如英伟达的 H20。英伟达未来几个月将向中国公司出口逾百万个价格在 1.2-1.3 万美元的 AI 芯片，它主要的客户是字节跳动。字节跳动除了购买 H20 用于中国的数据中心，还在马来西亚的 Johor 与合作伙伴建造数据中心。腾讯今年上半年资本支出 230 亿元人民币，同比增长 176%。百度的 AI 支出相当克制，它上半年支出 42 亿元人民币，同比增长 4%。

咨询公司 Gartner 警告，AGI 至少需要 10 年才可能实现，可能永远无法实现，甚至不值得去追求。AGI 是过去几年的热门主题，OpenAI 等大模型构建者大胆宣称已经建立了一条通往类人智能的道路。但认知科学领域的专家对此不以为然，认为大模型所采用的方法是不充分的。Gartner 认为 GenAI 即将迎来幻灭期，人们对它的期望过高，但现实远远达不到这一期望，至少短期内不可能实现。道路将会是曲折的。生成式 AI 不会消失，但投资的热情将会削弱，AI 专家认为一个重大挑战是生成式 AI 的“幻觉”问题缺乏强有力的解决方案。

愈来愈多的投资者担心 AI 并不能带来他们所寻求的巨额利润。过去几周，驱动 AI 革命的几家西方公司的股价下跌了 15%。观察家们开始质疑大模型的局限性。大型科技公司已在 AI 上投入了数百亿美元，并承诺未来会投入更多。数据显示，只有 4.8% 的美国公司在产品和服务中使用 AI，相比下年初这一比例高达 5.4%。AI 会改变世界还是今天的 AI 狂热只是昙花一现，目前还难以判断。科技巨头们面临的一大挑战是证明 AI 能帮助实体经济。今天的 AI 热也许“来的容易去的也快”。

英国巴斯大学和德国达姆斯塔理工大学的研究人员报告，ChatGPT 等大模型 (LLM) 无法独立学习或获得新技能，意味着它们不会对人类构成生存威胁。研究表明，LLM 具有遵循指令和精通语言的表层能力，但如果没有明确的指导，它们不具有掌握新技能的潜力。这意味着它们是可控的、可预测的和安全的。研究小组的结论是，在越来越大数据集上训练的 LLM 可以继续部署而不会有安全问题，但该技术仍然可能会被滥用。

AI 学界将图灵测试视为智能的终结测试，然而图灵本人不是这么认为的，他将这一测试称为模仿游戏，将其作为与智能相关的一种简化的替代问题。然而当模仿游戏以图灵本人的名字命名之后，它被赋予了权威性，成为一代又一代 AI 研究人员追逐的目标。大模型就是这一目标的最新成果。大模型如 ChatGPT 所代表的 AI 在模仿人类上达到新的高度，以至于它的诞生在流行文化中被视为是一大转折点。但在技术层面上，大模型只是对数据的模仿，用 AI 研究员 Emily Bender 等人的话说就是“随机鹦鹉”。鹦鹉能流畅的重复类似人类的内容本身当然令人印象深刻。但它只是通过模仿伪装有智能，它依赖于训练数据，然后利用统计方法选择性的拟合数据，不可避免的会产生偏见和幻觉，这是它的特性而不是 bug。AI 的统计模型将我们的偏见编纂成法典，在计算客观性的伪装下重现它们。但为什么 AI 的模仿游戏备受科技巨头们的青睐？用马克思的话说，资本只关心商品的效用。简单来说，商品的包装比改进商品的使用价值对资本而言更为重要。但要实现真正的通用 AI，我们不能只着眼于模仿。

前 Google CEO 和董事长 Eric Schmidt 早些时候在斯坦福大学发表演讲，评论了 Google 和 OpenAI 之间的 AI 竞争，他认为 Google 员工的工作太轻松了，可以远程工作，可以更早下班，没有 OpenAI 员工工作拼命，这是导致 Google 在 AI 竞赛中落后的重要原因。他的这番评论引发了争议。Schmidt 随后通过发送给《华尔街日报》的电子邮件收回了这一争议评论。他在声明中表示，有关 Google 及其员工工作时间的说法有错误，他为其犯下的错误感到后悔。Stanford Online 账号在 YouTube 上传了 Schmidt 的视频，但该视频已经被设为私有，Schmidt 表示他要求将该视频下线。

新加坡前总理、现政府资政李显龙在 Facebook 上对他的深度伪造视频发出了警告，他表示深度伪造视频制作者的动机未必是纯商业性的，存在显而易见的恶意。新加坡政府表示考虑在大选前禁止深度伪造。数字发展和信息部长 Josephine Teo 表示，新加坡可效仿韩国，韩国在 4 月议会选举前对 AI 生成内容实施了 90 天的禁令，选举期间的深度伪造制作者会面临最高 7 年的监禁或最高 5000 万韩元罚款。菲律宾选举委员会呼吁在 2025 年参议院选举前实施类似的禁令。对于政府的计划，批评者表示，我们不能假设任何问题的解决办法都是用更多的法律、更多的权力和更多的裁量权武装国家。

前 Google CEO 和执行董事长 Eric Schmidt 在斯坦福大学做演讲回答有关 Google 在与 OpenAI 的 AI 竞争中落后的提问时表示，罪魁祸首是远程工作。他的这番言论招致了广泛批评。Schmidt 说，Google 认为平衡工作和生活、更早回家和在家远程工作比赢更重要，创业公司之所以成功是因为员工工作拼命（work like hell）。

旧金山停车场的 Waymo 无人驾驶汽车被发现存在奇怪的 bug，它们彼此会反复的鸣笛，干扰了附近居民的睡眠和日常生活。鸣笛的现象是随机发生的，有多名居民为此投诉。当地居民 Randol White 表示在凌晨四点被汽车的鸣笛声惊醒，另一名居民 Russell Pofsky 表示，过去两周被惊醒的次数超过了过去二十年的总和。Waymo 发表声明承认汽车有故障，表示已经确定了原因正在进行修复。

国家工业信息安全发展研究中心等机构联合开发的 Linux 桌面发行版 openKylin 释出了 2.0 版本，该版本的一大重点是 AI。openKylin 2.0 使用了 Linux 6.6 LTS 内核，增加了对 NPU（神经网络处理器）的支持，“上线一系列实用 AI 功能，包括：麒麟AI助手、智能文生图、智能模糊搜索、智能剪切板、智能数据管理等，率先实现与 Intel 最新 14 代 Meteor Lake 平台 AI PC 的适配”，支持最新讯飞星火大模型 V4.0 版本。其它变化包括：开明软件包格式，软件商店上架了 100 款开明应用；基于 OStree 的不可变系统；wayland 合成器 wlcom；UKUI 4.10 桌面环境；等等。