實體: GPT
所有提到 GPT 的 AI 新聞與動態。
-
Sam Altman 說機器人讓社交媒體感覺「假
OpenAI 創辦人兼 X 平臺股東 Sam Altman 近日在 X 平臺發表觀點，指出由於大型語言模型（LLM）的普及，社交媒體上已難以分辨貼文是否由真人撰寫。Altman 在閱讀 Reddit 的 r/Claudecode 子版區時發現，該版區充滿了自稱使用 OpenAI Codex 程式碼工具的使用者，甚至有人開玩笑稱「不用在 Reddit 發文就能切換到 Codex 嗎？」這讓他懷疑這些貼文是否皆為機器人。Altman 分析認為，真人開始模仿 LLM 的語氣，加上極度活躍的社群使用者行為高度相關、熱潮週期的極端化、平臺對互動率的最佳化壓力、創作者貨幣化機制，以及競爭對手可能進行的「人造草皮」（astroturfing）行銷，都導致 AI 相關討論區顯得虛假。他特別提到，OpenAI 的模型訓練資料包含 Reddit，而他本人曾是該平臺董事會成員及 IPO 大股東。Altman 也指出，OpenAI 在推出 GPT-5.0 後，原本忠實的支持者轉而批評其問題，顯示社群情緒波動劇烈。資料顯示，2024 年超過半數網路流量來自非人類（機器人），X 平臺機器人 Grok 估計該平臺有數億機器人。儘管 Altman 可能意在行銷 OpenAI 潛在的社交媒體計畫，但無論動機為何，若未來 OpenAI 推出社交網路，完全禁止機器人可能無法解決問題，因為由機器人構成的社群同樣會形成迴音室和派系。
-
Google 的 AI 模式新增五種語言包含印地語、日語與韓語
Google 正在擴大其 AI Mode 功能，將支援語言從僅限英文擴充套件至五種新語言，包括印地語、印尼語、日語、韓語和巴西葡萄牙語。此更新於本週一公佈，此前該功能已限制於英文超過六個月。此舉是繼上月將英文版 AI 體驗擴充套件至 180 個新市場後的進一步發展，最初該功能於美國推出，隨後擴充套件至英國和印度。Google 產品管理副總裁 Hema Budaraju 表示，此次擴充套件讓更多人能用母語提出複雜問題並深入探索網路。AI Mode 最初於三月作為實驗性功能推出，僅供 Google One AI Premium 訂閱者使用，旨在應對 Perplexity 和 OpenAI 的 ChatGPT Search 等競爭平臺。該功能採用自訂版的 Gemini 2.5 模型，具備多模態與推理能力。八月時，Google 在 AI Mode 中引入了代理功能，可協助預訂餐廳座位，未來還將支援當地服務預約及活動門票預訂。目前這些代理功能僅限美國 Google AI Ultra 訂閱者使用，透過 Labs 中的實驗功能存取，月費為 249.99 美元。目前，AI Mode 透過搜尋結果頁面的專屬標籤及搜尋列按鈕存取，Google 正致力於使其成為預設搜尋體驗。儘管 Google 近期的 AI 更新包括 AI Mode 和 AI Overviews 受到批評，認為影響了搜尋點選率，但 Google 上月已否認其 AI 搜尋功能會殺死網站流量。
-
是否因劣質獎勵機制導致 AI 出現虛構資訊？
OpenAI 發表新研究探討大型語言模型如 GPT-5 及聊天機器人 ChatGPT 為何仍會產生幻覺，並分析是否有方法能減少此現象。研究將幻覺定義為模型生成的「看似合理但錯誤的陳述」，承認儘管有改進，幻覺仍是所有大型語言模型無法完全消除的根本挑戰。研究者舉例指出，當詢問一位作者關於其博士論文標題及生日時，常用聊天機器人分別給出三組不同的錯誤答案，且表現出極高的自信。研究認為，幻覺部分源於預訓練過程僅聚焦於預測下一個字元，缺乏真偽標籤，模型只能從流暢語言的正面範例中近似整體分佈。拼寫或括號等遵循一致模式的錯誤會隨規模縮減，但像寵物生日這類任意低頻事實無法單靠模式預測，因而導致幻覺。 針對解決方案，研究更關注大型語言模型的評估機制。現行評估模型本身不直接造成幻覺，卻設定了錯誤的激勵。研究者將此類評估比作多選題測驗，若僅以準確率評分，模型傾向猜測而非承認不確定，因為猜對有分、留空則零分。OpenAI 建議參考 SAT 等考試，引入錯題扣分或留空給分，以 discouraging 盲目猜測。評估應懲罰自信錯誤大於不確定，並給予適當表達不確定性的部分分數。研究強調，僅增加少數不確定性測試不足夠，必須更新廣泛使用的基於準確率的評估系統，使其評分機制能 discouraging 猜測。若主要排行榜繼續獎勵幸運猜測，模型將持續學習猜測行為。
-
koah 筹集 500 萬美元將廣告引入 AI 應用
Startup 與開發者如何實際將 AI 產品商業化？近期籌得 500 萬美元種子輪資的 startup Koah 認為廣告將是關鍵答案。Koah 共同創辦人兼執行長 Nic Baird 指出，一旦 AI 應用走出矽谷，要在全球規模下獲利，廣告是必經之路。Koah 並非要將廣告引入 ChatGPT，而是專注於建立在大型模型之上的「長尾」應用，特別是那些使用者主要位於美國以外的市場。Baird 表示，當消費級 AI 產品初興時，聚焦於高消費力的專業使用者並收取訂閱費是合理的策略，但如今許多拉丁美洲等地區的百萬使用者無法支付每月 20 美元的訂閱費，導致開發者難以獲得訂閱收入，卻仍需承擔相同的推理成本。 Koah 透過在 AI 聊天中成功整合廣告，能釋放「情緒程式碼」應用的潛力，這些應用若無風險投資支援可能因營運成本過高而無法擴充套件。目前 Koah 已在 AI 助手 Luzia、育兒應用 Heal、學生研究工具 Liner 及創意平臺 DeepAI 等應用中投放廣告，廣告主包括 UpWork、General Medicine 和 Skillshare。這些廣告標記為贊助內容，會在聊天相關時刻出現，例如當使用者詢問創業策略時，可能會顯示 UpWork 的廣告以連結自由職業者。Baird 表示，許多出版商認為 AI 聊天中的廣告無效，但 Koah 的點選率達 7.5%，是 AdMob 或 AppLovin 等老牌廣告技術公司效果的 4 到 5 倍，早期合作夥伴在平臺首 30 天即可賺取 10,000 美元。Koah 的種子輪由 Forerunner 領投，South Park Commons 及 AppLovin 共同創辦人 Andrew Karam 參與。Forerunner 的 Nicole Johnson 強調，訂閱制是消費者 AI 服務的標準，但過度依賴會導致疲勞與流失，多項收入模式不可避免，廣告將扮演重要角色。Baird 認為 AI 聊天處於購買漏斗中間，使用者可能向聊天機器人尋求推薦，但最終仍會去 Google 購買，因此 Koah 的挑戰在於捕捉使用者的商業意圖，而非單純展示展示廣告。