分類: 其他 AI
「其他 AI」分類的 AI 新聞與論文。
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Google 借助舊聞報導與 AI 預測瞬間洪水
閃濫洪災是全球最致命的天氣事件之一，每年造成超過 5,000 人死亡，且極難預測。由於閃濫洪災發生時間短、範圍小，難以像溫度或河川流量那樣進行全面監測，導致資料缺口使得深度學習模型無法準確預測。為解決此問題，Google 研究人員利用 Gemini 大型語言模型，整理全球 500 萬篇新聞文章，篩選出 260 萬起不同洪災報告，並將其轉化為名為「Groundsource」的地理標記時間序列資料。這是 Google 首次將語言模型應用於此類工作，該研究與資料集於週四上午公開。 基於 Groundsource 作為真實世界基準，研究人員訓練了一個基於長短期記憶（LSTM）神經網路的模型，用於攝取全球天氣預報並生成特定區域閃濫洪災發生的機率。目前，Google 的閃濫洪災預測模型已在 Flood Hub 平臺上為全球 150 個國家的城市地區標示風險，並將資料與世界各地的緊急應變機構分享。南部非洲發展共同體（Southern African Development Community）的緊急應變官員 António José Beleza 表示，該模型協助其組織更快應對洪災。 儘管模型存在限制，例如解析度較低，僅能識別每 20 平方公里的風險，且不如美國國家氣象局的洪水警報系統精準，部分原因在於 Google 的模型未納入本地雷達資料以進行即時降雨追蹤。然而，該專案設計初衷便是針對無法負擔昂貴天氣感測基礎設施或缺乏氣象資料記錄的地區運作。Google 的 Juliet Rothenberg 指出，透過聚合數百萬份報告，Groundsource 資料有助於平衡地圖資訊，並推斷到其他資訊較少的地區。團隊希望未來能將大型語言模型應用於從書面定性來源開發定量資料集，以處理其他短暫但重要的預測現象，如熱浪和泥流。Upstream Tech 執行長 Marshall Moutenot 認為，Google 的貢獻是為深度學習天氣預測模型組裝資料的成長努力之一，並指出資料匱乏是地球物理學中最具挑戰性的問題之一。
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AI「演員」Tilly Norwood 唱出我聽過最差的歌曲
當 Particle6 公司去年推出其 AI 生成的「演員」Tilly Norwood 時，好萊塢反應冷淡。金球獎得主艾米莉·布朗特（Emily Blunt）在與《Variety》的訪談中直言：「天哪，我們完了，請不要這樣做。」然而，Particle6 並未聽從建議，反而為其 AI 角色 Tilly Norwood 製作了一首名為「Take the Lead」的音樂影片。作者認為這首歌是聽過的最差歌曲之一，甚至不如之前因登上《Billboard》R&B 排行榜而引發關注的數位人 Xania Monet 的 AI 作品。作者個人更傾向於不使用如 Suno 等 AI 音樂生成器的音樂。 這首由十八人參與製作的歌曲，講述了 Tilly 作為被低估的 AI 角色所面臨的挑戰，歌詞中 Tilly 宣稱自己仍是人類，但作者指出這並非事實。歌曲聽起來像是莎拉·芭瑞萊絲（Sara Bareilles）的模仿作，內容描繪了被視為虛假的痛苦，並呼籲其他 AI 演員共同創造未來。影片中，Tilly 在資料中心走廊行走，隨後在充滿假觀眾的體育場舞臺上領唱，作者認為這部分缺乏真實感。 文章進一步將此現象與二十年前《Pitchfork》雜誌對 Jet 專輯《Shine On》給予 0.0 分的評價進行比較，當時該雜誌因覺得主流搖滾音樂變得陳腐而憤怒。SAG-AFTRA 工會去年指出，Tilly Norwood 是由未經授權訓練的電腦程式生成，缺乏生活經驗和情感，且利用剽竊的表演來置演員於不義，威脅表演者的生計。作者認為，雖然 Jet 的音樂被批評為模仿舊作，但 Tilly Norwood 的來源涉及科技公司未經同意使用藝術家的訓練資料，其問題更為嚴重。二十年前《Pitchfork》的憤怒如今終於有了值得討論的物件。
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xAI 好消息：Grok 現在相當擅長回答《BALDUR'S GATE》的問題
不同的人工智慧實驗室各有其優先事項。OpenAI 傳統上專注於消費者使用者，而其競爭對手 Anthropic 則傾向於企業市場。Elon Musk 旗下的 xAI 最近被發現特別重視電子遊戲攻略。Business Insider 的 Grace Kay 發表了一篇關於 xAI 的詳細報告，指出 Musk 正讓員工生活變得困難。其中一個例子是，去年因 Musk 對聊天機器人回答關於遊戲《Baldur's Gate》的詳細問題不滿意，導致模型發布延遲數天，高階工程師被從其他專案中調走以改善回答。這引發了工程師們對被 54 歲管理者分心處理遊戲攻略的挫折感，但也提出了更嚴肅的問題：Musk 是否真的獲得了他想要的遊戲技能？為了回答這個問題，作者 Ram Iyer 構建了一個名為"BaldurBench"的準基準測試，將 xAI 的 Grok 與 ChatGPT、Claude 和 Gemini 三大主流模型進行比較。測試結果顯示，Grok 提供了相當好的資訊，雖然使用瞭如"save-scumming"和"DPS"等遊戲術語，但答案實用且資訊豐富，且喜歡使用表格和理論推演。ChatGPT 偏好使用專案符號和短句，而 Gemini 則喜歡加粗重要詞彙。最大的意外是 Claude，它特別擔心洩露遊戲資訊，當被問及最佳隊伍組成時，它建議不要過度擔心，只需玩讓自己感到快樂的內容。儘管 xAI 曾專注於在特定領域達到與現有模型並駕齊驅的表現，但此次測試結果顯示 Grok 的建議與其他模型相當，這表明 xAI 若能努力嘗試，確實能達成目標。所有對話記錄已公開，供讀者檢視 Grok、ChatGPT、Claude 和 Gemini 的具體回應。
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冰舞雙人組在奧運會上以人工智能音樂翩然起舞
捷克冰舞兄妹凱特琳娜·馬拉佐娃和丹尼爾·馬拉澤克於本週一在奧運會首次亮相，展現了令人驚嘆的超人類技巧。然而，他們在節奏舞節目中使用了人工智慧生成的音樂，這一選擇引發了廣泛爭議。雖然使用 AI 音樂不違反官方規則，但被視為對當前技術依賴的諷刺。國際滑冰聯盟確認，他們的節奏舞音樂包括 AI 生成的歌曲《One Two by AI (of 90s style Bon Jovi)》以及 AC/DC 的《Thunderstruck》。此前，該兄妹組合曾因使用 AI 生成歌詞而受到批評，例如一首模仿 90 年代風格的歌曲中出現了直接剽竊新時代樂團（New Radicals）《You Get You Give》歌詞的情況，包括「Wake up, kids/We got the dreamer's disease」等段落。為了應對反響，他們在奧運會前將歌詞更換為看似模仿 Bon Jovi 風格的內容，例如「raise your hands, set the night on fire」，這句歌詞實際上出自 Bon Jovi 的《Raise Your Hands》，且該曲並非 90 年代作品。儘管如此，奧運會官方網站仍確認他們在節奏舞部分使用了 AI 生成歌曲。這種現象反映了大型語言模型（LLM）在音樂創作中的統計機率特性，往往導致無意中的版權問題。此外，美國冰舞隊 Madison Chock 和 Evan Bates 則選擇了 Lenny Kravitz 的混音曲目，而英國隊 Lilah Fear 和 Lewis Gibson 則向 Spice Girls 致敬。這場爭議也引發了對音樂產業對非真人音樂人接受度的討論，例如美國詩人 Telisha Jones 使用 Suno 工具創作並獲得三千萬美元唱片合約的案例。儘管技術帶來了創意可能性，但馬拉佐娃兄妹的成就仍因 AI 音樂的使用而蒙上陰影。