分類: 觀點與分析
「觀點與分析」分類的 AI 新聞與論文。
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為何信任是埃隆·馬斯克與開放人工智能公司審判中的重大議題
Elon Musk 與 OpenAI 的律師團隊於本週結束了辯論，現在由陪審團決定 OpenAI 在轉型為更具盈利性的組織時是否有所不當。TechCrunch 的 Equity 播客主持人 Kirsten Korosec、Sean O'Kane 與 Anthony Ha 探討了審判最後階段的核心主題，即 OpenAI 執行長 Sam Altman 是否值得信賴。Musk 的律師 Steve Molo 在審問 Altman 時，針對其國會證詞中的陳述是否真實進行了盤問。Korosec 指出，Musk 自身也發表過許多誤導性言論，因此信賴問題不僅僅針對 Altman，而是對許多科技實驗室、科技媒體、政策制定者及消費者提出的根本性疑問。由於這些公司多為私營且資訊不透明，外界難以掌握內部情況，因此審判結果將影響公眾對整個 AI 產業的信任度。 審判引發了關於「誰信賴 Sam Altman？」的討論。Altman 在證詞中被指稱在國會證詞中聲稱自己沒有 OpenAI 股權，但實際上他透過 Y Combinator 持有部分權益。Musk 的律師質疑國會調查員是否瞭解這種被動投資的含義。與 Musk 在證詞中常採取強硬甚至辯解的態度不同，Altman 表現出較為親和的姿態，並表示正在努力改善溝通方式，承認自己過去可能過於避免衝突而說了一些他人想聽的話。儘管 Altman 承認存在衝突避諱的情況，但許多與他共事的人仍對其持懷疑態度。審判的動機部分源於 Musk 試圖攻擊被視為競爭對手且讓他感到受辱的 Altman，但最終結果尚不明確。此次審判不僅是關於 Altman 個人信譽的考驗，更是整個 AI 產業在私營公司背景下，公眾如何判斷企業意圖與行為是否被濫用的關鍵時刻。
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若你在2026年發表畢業演說，也許不應提及AI
畢業季再次到來，今年多位演講者發現很難讓畢業生對由人工智慧塑造的未來感到興奮。塔維斯托克開發公司的高階主管格洛麗亞·考爾菲德在佛羅裡達大學中央分校的畢業典禮上，承認我們正處於「深刻變革」的時代，稱人工智慧為「下一場工業革命」，卻引發學生持續的喝倒彩，直到她轉向其他講者詢問發生了什麼事。前谷歌執行長埃裡克·施密德在亞利桑那大學的演講中也面臨類似情況，部分學生群體甚至因一起涉及性騷擾的訴訟（施密德已否認指控）而要求撤換他為畢業演講者。當施密德表示學生將幫助塑造人工智慧，並鼓勵大家登上火箭船時，喝倒彩聲持續不斷。 不過，並非所有畢業典禮都對人工智慧反應激烈。英偉達執行長詹森·黃在卡內基梅隆大學的演講中稱人工智慧「重塑了計算」，並未受到明顯反對。這種情緒的背後，部分歸因於經濟形勢。蓋洛普民調顯示，僅有 43% 的 15 至 34 歲美國人認為在當地找工作是好的時機，較 2022 年的 75% 大幅下滑。科技評論員布萊恩·梅蘭瑟指出，對許多學生而言，人工智慧已成為「超規模資本主義的殘酷新面孔」，特別是對於年輕、失業且對未來抱持高期望的人。儘管如此，今年畢業演講中「韌性」仍是常見主題。施密德承認年輕一代恐懼未來已定、工作消失、氣候惡化及政治分裂。考爾菲德在演講中提及傑夫·貝佐斯等企業高管，也被指為「泛泛之談」而失去學生支援。一名畢業生表示，喝倒彩並非源於某個人，而是集體認為「這很糟糕」。
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Anthropic 的貓 Wu 表示，未來 AI 會在你意識到需求之前就預測你的需求
安提洛普（Anthropic）在科技業專注於 AI 模型的背景下，今年表現極佳，有望超越主要競爭對手 OpenAI。公司計劃籌集數十億美元資金，估值將達約 9500 億美元，高於 OpenAI 三月時 8540 億美元的估值。近期報告顯示，安提洛普在企業客戶中已超越 OpenAI，自 2025 年 5 月以來市場份額增加四倍。產品負責人 Cat Wu 自 2024 年 8 月加入後，協助將 Claude 從資訊聊天機器人轉型為程式設計工具。Wu 與技術團隊成員 Boris Cherny 被視為安提洛普的「蝙蝠俠與羅賓」，兩人共同推動產品策略。Wu 在第二屆 Code with Claude 會議上表示，團隊設計重點是保持 AI 技術的指數級增長，而非跟隨競爭對手，以免落後。安提洛普去年及今年已發布至少六個模型，並計劃持續發布。其中，Mythos 是一個針對性 cybersecurity 模型，於 2025 年 4 月與 Amazon、Apple、CrowdStrike 及 Microsoft 等合作夥伴共享，未向公眾開放，因擔心其被惡意利用。Wu 認為未來工作模式將是人類管理智慧體群組，人類仍需具備領域專業知識以除錯錯誤。長期目標雖是縮減團隊規模，但 AI 應處理繁瑣任務，讓人有更多時間進行創意建設。未來六個月，安提洛普最期待的是主動性，即 Claude 能理解使用者工作內容並自動設定自動化流程，例如處理客戶服務工單。
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五位AI經濟建築師解析何處出現問題
本週，五位身處人工智慧供應鏈各層級的專家在貝維利希爾斯舉行的密爾肯研究所全球會議上接受採訪，探討了從晶片短缺到軌道資料中心，乃至質疑支撐科技架構本身的正確性。參與者包括荷蘭 ASML 公司執行長克里斯托夫·福克（Christophe Fouquet），該公司壟斷極紫外光刻機；Google Cloud 營運長弗朗西斯·德索薩（Francis deSouza）；物理 AI 公司 Applied Intuition 共同創辦人兼執行長卡薩爾·尤尼斯（Qasar Younis）；搜尋轉代理公司 Perplexity 首席商務官德米特里·謝維連科（Dmitry Shevelenko）；以及量子物理學家伊芙·博德尼亞（Eve Bodnia），她創立 Logical Intelligence 挑戰業界對基礎架構的既定認知。 專家們指出人工智慧爆發正面臨嚴峻的物理限制。福克表示，儘管晶片製造加速，未來兩到五年市場將受供應限制，超大型科技公司無法獲得所需晶片。德索薩強調 Google Cloud 營收上季突破 200 億美元，增長 63%，訂單 backlog 從 2500 億美元激增至 4600 億美元。尤尼斯則指出，其公司的瓶頸不在矽片而在資料，因為真實世界的資料無法完全透過模擬獲取。 能源問題同樣關鍵。德索薩透露 Google 正探索太空資料中心以解決能源限制，儘管真空環境下的散熱挑戰巨大，但公司仍視此為可行路徑。他強調透過整合自定義 TPU 晶片與模型，可大幅提升每瓦特運算效率。福克也指出，隨著資本投入增加，能源成本將成為現實考量。 博德尼亞提出的「不同型別的智慧」引發關注。她的 Logical Intelligence 公司基於能量模型（EBMs），不預測下一個 token 而是理解資料底層規則，其最大模型僅 2 億引數，卻比領先的大語言模型快數千倍，且能隨資料更新知識，適合需要理解物理規則的領域。 Perplexity 的謝維連科介紹了從搜尋工具演變為「數位員工」的「Perplexity Computer」。他強調細粒度控制是安全基礎，企業管理者可精確設定代理許可權，代理執行行動前需先提出計畫並獲批准，