AI生成内容可能会引发其自身的毁灭| ChatGPT新功能提升用户体验|AI快讯 012

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OpenAI推出新的ChatGPT功能,以提升用户体验。

Soumyakanti 原文链接

ChatGPT将迎来重大升级,该升级旨在提升用户互动和体验。更新内容将在接下来的一周内推出,包括:

  • 提供提示示例,帮助用户更好地构建查询
  • 提供建议回复,让ChatGPT能够提出相关的对话延续
  • 使用GPT-4作为默认模型,替换GPT-3.5
  • 允许用户上传多个文件,让ChatGPT能够同时分析和提取多个文件的信息
  • 提高登录时长,让用户无需每两周登录一次
  • 引入键盘快捷键,方便用户快速访问ChatGPT的功能

AI 为 Google 搜索带来的三项新功能

Hema Budaraju 原文链接

  1. 通过图片和视频获得更好的理解
    对于一些需要视觉体验的查询,比如“猛禽中最小的鸟类是什么”,搜索引擎现在会在AI生成的概述中展示相关图片,使用户快速了解查询对象的样子以及从网络上获取相关信息。未来,一些需要动态展示的查询,如瑜伽姿势演示或如何清除大理石上的污渍,也将在概述中展示视频。
  2. 更快速获取AI生成的概述
    无论用户是在寻找附近的午餐地点,还是在研究更复杂的问题,如如何在预算内升级公寓,搜索引擎都知道用户希望尽快获取信息。因此,搜索引擎最近做出了一项重大改进,将生成AI概述的时间减少了一半,并且将继续优化以进一步提高响应速度。
  3. 深入了解引起你兴趣的内容
    搜索引擎的目标是成为用户探索网络上有用信息的起点。为了帮助用户更好地了解这些网页信息的最新程度,搜索引擎最近在链接中添加了发布日期。并且,搜索引擎还在持续尝试新的方法,让用户更容易找到支持AI概述中信息的网页。
    用户可以在Google应用的Search Labs(适用于Android和iOS)或桌面版Chrome中找到并测试这个实验功能。

旅行骗子的新领域:由人工智能生成的旅游指南

Seth Kugel and Stephen Hiltner 原文链接

亚马逊上涌现了大量劣质指南书籍。它们的作者自称为知名的旅行作家,但它们是否是人工智能的创作物呢?这个问题有多严重?


这些糟糕的指南在过去几个月里在亚马逊网站上大量涌现,它们由伪造的旅行作家编写,并通过虚假评论进行推广。这些书籍利用了现代工具的混合,包括可以生成文本和伪造肖像的AI应用、拥有无尽的库存照片和图形的网站、少有对AI使用制约的自我出版平台(如亚马逊的Kindle Direct Publishing),以及能够请求、购买和发布虚假在线评论的能力。


一个名为Amy Kolsky的经验丰富的旅行者在规划去法国的旅行时,就在亚马逊上购买了一本由名为Mike Steves的“著名旅行作家”写的指南,这本书在当时获得了超过100个五星评价。然而,当她收到书后,发现书中的描述模糊,文本重复,没有行程安排,于是她退货并留下了一颗星的差评。

就跟计算机病毒和杀毒软件一样,AI 攻防战也将开始了。不过,很遗憾地让我想起了上周的一则新闻: OpenAI承认无法辨识出由人工智能生成的文本。
互联网的出现,让获取信息变的越来越简单,而鉴别有用的信息越来越难。到了AI时代,鉴别有价值的信息将会更加成本高昂,垃圾信息在AI的帮助下,更难以被识破伪装。

OpenAI承认无法辨识出由人工智能生成的文本。这对互联网来说不是一件好事,对AI模型来说可能会非常糟糕。

insider@insider.com (Alistair Barr) 原文链接

OpenAI推出的一个用于识别AI生成文本的系统,但就在这个月,公司终止了这个系统。

家庭遭受痛苦,收入下降90%:在失去工作后,22岁的加尔各答女孩表达自己的痛苦。

原文链接

这篇文章讲述了一个名为Sharanya Bhattacharya的22岁加尔各答女孩因ChatGPT而失业,收入下降了90%的故事。

她以前在一家创意机构做撰稿人和"幕后"作者,但自从ChatGPT出现后,她的写作任务大幅减少,公司也没有解释工作减少的原因。


Sharanya曾经每周辛勤地撰写SEO优化的文章,每月赚取超过20000卢比的收入,用这笔钱支持自己和母亲的生活。然而,当ChatGPT出现后,到了2022年底,Sharanya的工作量开始迅速减少,她每周写的文章从几篇减少到每月一两篇。她怀疑这是因为ChatGPT的出现,企业开始寻求降低成本。


这个变化对Sharanya和她的家庭产生了毁灭性的影响。她的收入减少了90%,家庭必须面对严重的财务压力,他们曾经享受的奢侈品变得无法企及,家庭被迫改变生活方式以支付基本的生活费用,如食物和账单。

当人工智能学完了人类所有的内容之后,它该何去何从呢?而实际上,人类现在已经没有多少内容可供AI学习了。

人工智能对新闻业构成威胁,还是这项技术会自我毁灭?

Samantha Floreani 原文链接

这篇文章讨论了人工智能(AI)在新闻业中的应用,以及对此的担忧。很多新闻公司,如News Corp,已经开始使用生成性AI每周产生3000篇澳大利亚新闻报道。然而,这些由大型语言模型(如GPT-4)生成的内容并不产生事实,它们仅仅预测语言。即使有人类监督的保证,我们也应该对以这种方式生成的新闻感到担忧。除了不准确和误传信息的问题,它也导致了阅读体验极其糟糕。

那么,当网络上充斥着大量的AI生成的内容,新的模型不再以人类制作的材料为训练对象,而是以AI的输出为训练对象,会发生什么呢?我们是否会剩下一个被诅咒的数字自噬蛇,自己吞噬自己的尾巴?


研究表明,像ChatGPT这样的大型语言模型,当它们接受的训练数据是由其他AI创建的,而不是人类的原创材料时,会迅速崩溃。其他研究发现,没有新的数据,就会创建一个自噬的循环,内容质量会逐渐下降。一个研究者说:“我们即将用废话填满互联网”。使用AI生成大量内容的媒体组织正在加速这个问题。但也许这是一个暗淡的乐观主义;过度的AI生成内容可能会引发其自身的毁灭。

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这些新工具可以帮助保护我们的图片免受人工智能的侵犯。

Melissa Heikkilä 原文链接

AI的发展使我们的图像更易于被操控。幸运的是,MIT研究人员开发的PhotoGuard和芝加哥大学研究人员开发的Glaze等工具,可能提供了一定的保护。PhotoGuard能够“免疫”照片,使其免受AI操控。而Glaze则帮助艺术家保护他们的作品不被用作AI模型的训练数据。然而,这些工具并非完美,还需要科技公司更广泛地采用。现阶段,我们的网络图片仍然面临被任何想利用AI滥用或操控的人的威胁。

蒂姆·库克表示,其高达226亿美元的研发花费主要用于生成式人工智能

Beatrice Nolan 原文链接

苹果公司的首席执行官蒂姆·库克最近透露,该公司今年迄今的研发支出已经达到了226.1亿美元,其中一部分资金被用于发展生成性人工智能(AI)。这意味着,尽管苹果在公开表达对AI的兴趣上相对保守,但其实公司已经在这个领域进行了大规模的投入。库克强调,AI和机器学习已经成为公司产品的核心部分。尽管苹果在AI的公开进展上相对缓慢,但这并不代表它在后台没有做足够的准备。在科技巨头们进行的AI军备竞赛中,苹果可能正在悄然积累力量,为未来的AI领域做准备。

Meta的AI音乐生成器可能成为新的合成器 - 或者只是背景音乐

Emilia David 原文链接

社交媒体巨头Meta近日发布了一种名为AudioCraft的开源AI代码,该代码能让用户完全通过生成性AI来创作音乐和声音。AudioCraft由三个AI模型组成,分别处理不同的声音生成领域。MusicGen模型可以通过文本输入来生成音乐,它经过了Meta拥有或专门为此目的许可的20000小时音乐的训练。AudioGen模型可以根据书面提示来创造音频,例如模拟狗吠或脚步声,它在公共音效上接受过训练。Meta的EnCodec解码器的改进版本让用户在更少的人为干预下创造声音。


当前,AudioCraft的应用还停留在创作电梯音乐或库存歌曲的阶段,但Meta相信它的新模型有望像合成器一样,引发一场音乐的新浪潮。尽管AI音乐面临版权等各种挑战,但随着技术的不断进步和更多的音乐人的参与,AI音乐的未来充满无限可能。

我希望机器人负责劳动,人类负责吃喝玩乐的时刻快些到来。

我们曾经害怕的机器人已经到了。

Ben Ryder Howe and Nic Antaya 原文链接

长期以来我们担忧的机器人已经来到我们的生活中。由俄勒冈州的Agility Robotics制造的Digit,是一种类人形的仓库工人,它可以直立行走,用它的"肌肉"手臂将箱子从货架上取下来,然后放到装配线上,然后再返回货架寻找更多的箱子。尽管人们担忧这样的机器人会取代我们的工作,但Ron Kyslinger认为这是一件好事。他相信,机器人能够从无聊、重复、身体劳累和生产力限制中解放人类,这些都可能使他们的工作岗位面临风险。

之前视频中介绍过的谷歌机器人,已经升级了 👇

“RT-2”,谷歌DeepMind的最新机器人。

Vincent Vanhoucke 原文链接

Google DeepMind的最新进展,Robotics Transformer 2(RT-2),标志着机器人技术向前迈出了一大步。RT-2是一个独特的视觉-语言-行动模型,它能够直接输出机器人的行动。这个模型通过从网页数据中学习,并将这些知识转移到机器人行为中,使机器人更容易理解并执行任务。RT-2的训练不仅涉及对物体的理解,如了解苹果的特性,还需要了解如何在具体环境中识别和操作苹果。在超过6000次的机器人试验中,RT-2在新场景中的表现比RT-1提高了近一倍,达到了62%。这种进步展示了机器人能够更快地适应新环境的可能性,而且,它为通用型机器人的未来带来了巨大的希望。

YouTube正在尝试使用人工智能自动生成视频摘要。

Lauren Forristal 原文链接

YouTube正在测试一项新功能:使用人工智能自动生成视频摘要。这些摘要已经开始出现在观看和搜索页面上,但目前仅适用于有限数量的英语视频和观众。
这项新功能的目标是为用户提供对视频的快速概述,帮助他们判断该视频是否符合他们的需求。然而,YouTube强调,这些由AI生成的摘要并不能取代视频描述(这些描述是由创作者编写的)。


已经有一些工具,如Clipnote.ai,Skipit.ai和Scrivvy等,可以生成YouTube视频的摘要。但是,一些YouTube创作者表示,这些工具无法有效地总结长视频。 谷歌近期还推出了更多的AI工具,如AI辅助记笔记的应用和为Google Meet通话生成背景的AI。尽管如此,YouTube正在进行的这项实验的效果以及它是否会对YouTube创作者产生影响,还为时过早下定论。


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Jina Reader API 的四种用法 | 「智图派」

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构建知识库,或者分析各种文章数据,是大家使用 AI 很重要的一个应用场景,因此我们常常会需要用到爬虫去爬取某个网站上的内容,现在,Jina 推出了一款非常简单好用的获取网页内容的工具,你只要把网址给它,它就能把网页内容整理成很适合大语言模型使用的格式,简直是构建知识库的利器。今天我就给大家介绍四种用法。分别包括在自动化工作流中使用以及在 AI 智能体中使用。 Jina Reader API 的网址是 读取器 API,你可以直接输入你需要爬取内容的网址 URL 在这边进行测试,输入之后直接点击按钮「获取内容」,就可以在右边得到结果了。 而他的用法也很简单,就是把你需要爬取内容的网页的 URL 写在 https://r.jina.ai 的后面就可以了。 什么是 Reader API Reader 是将任何URL转换为LLM友好的输入,只需简单添加前缀 https://r.jina.ai/ 无需付费即可获得改进后的适用于智能体或 RAG 系统的输出。

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Coze 工作流获取 Tweets 详解 | 「智图派」

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Coze是一个可以不用代码来搭建AI聊天机器人的平台。我在这期视频当中已经详细地讲解了Coze的各种功能,以及如何用到GPT-4 Turbo的模型。感兴趣的朋友可以回看一下。 自从 Twitter 被马斯克买了之后,如果你想从 Twitter 网站的外面来获取推文信息,也就是用 Twitter API,就需要每个月充值100美元了。但是 Coze 却很大方地让你可以免费地用部分 Twitter API 的功能了。今天我就先给大家演示一个可以批量获取多个 Twitter 作者的推文的工作流,把这个工作流嵌入到你的 AI 聊天机器人里面。比如我这里加了两个 Twitter 账号,我的和马斯克的,这样就可以一次性地获取到我们两个人的推文了。 今天我首先给大家演示一下在 Coze 上可以用到的 Twitter API 的功能,然后再演示一下批量获取推文的工作流,最后我们再聊一聊 Coze 的局限性。 Plugins 的基本功能 getUsers 首先第一个 "get users"

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