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本周AI领域，Gartner发布报告指出，到2025年底，企业界约三分之一的生成式AI项目将在概念验证阶段后被放弃。原因包括数据质量差、风险控制不足及基础设施成本攀升等，其中商业价值不明确是普及的最大障碍。
Gartner估计，全组织范围采用生成式AI的成本在500万至2000万美元之间。例如，简单代码助手前期成本为10万-20万美元，年持续成本超550美元/人；AI文档搜索工具前期成本或达100万美元，年成本高达130万-1100万美元/人。当收益难以量化且需数年显现时，高昂成本令企业却步。
Upwork本月调查显示，AI对许多使用者而言已成负担。在近2500名受访者中，47%的员工不知如何实现雇主期望的生产力提升，77%的人认为AI至少在某个方面降低了生产力并增加了工作量。
尽管风投活跃，但AI“蜜月期”似乎正在结束。未解决的根本性技术问题往往导致弊大于利。例如Bloomberg报道，Google驱动的一款医疗记录分析工具在佛罗里达州HCA医院测试时，无法始终提供可靠信息，甚至曾遗漏患者药物过敏史。
企业对AI期望日益增高。除非出现突破性研究解决其严重局限性，否则管理预期将是供应商的责任。
新闻
SearchGPT：OpenAI上周四推出SearchGPT，旨在从网络获取信息并为问题提供“及时答案”。
Bing获得更多AI支持：微软预览AI驱动的“Bing生成式搜索”，目前仅向少量用户开放。该功能与SearchGPT类似，聚合互联网信息并根据查询生成摘要。
X默认启用用户：X（原Twitter）悄然更改设置，默认将用户数据纳入聊天机器人Grok训练池，引发欧盟监管机构抗议。（注：文中提及的退出指南链接已移除）
欧盟呼吁协助应对AI：欧盟启动咨询，针对AI法案下通用人工智能模型提供商的规则征求意见。
Perplexity详细说明出版商授权事宜：AI搜索引擎Perplexity将开始与新闻出版商分享广告收入，以回应关于抄袭和不道德抓取的批评。
Meta推出AI Studio：Meta向美国所有创作者推出AI Studio工具，支持制作个性化AI聊天机器人。该工具去年首次发布，六月起进行测试。
商务部支持“开放”模型：美国商务部发布报告，支持Meta Llama 3.1等“开放权重”模型，但建议政府开发新能力监控潜在风险。
99美元的朋友：哈佛辍学生Avi Schiffmann开发了一款名为Friend的99美元AI吊坠设备，定位为伴侣，但目前效果尚待验证。
本周研究论文
人类反馈强化学习（RLHF）虽能确保模型遵循指令和安全指南，但依赖大量人工评分，耗时昂贵。OpenAI正拥抱替代方案。
在新论文中，OpenAI研究人员提出基于规则的奖励（RBRs）机制。该机制通过逐步规则评估和指导模型响应，将期望行为分解为具体规则以训练“奖励模型”，从而引导AI在特定情境下的表现。
OpenAI称，经RBR训练的模型安全性优于纯人类反馈模型，且减少了对大量人工数据的依赖。自GPT-4发布以来，RBR已成为其安全栈的一部分，并将应用于未来模型。
本周模型
Google DeepMind在利用AI解决复杂数学问题上取得进展。其训练的两个系统AlphaProof和AlphaGeometry 2，在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）六道题中解决了四道（两道代数、一道数论），达到银牌水平。这展示了AI形成抽象概念及复杂层级规划的能力。
需注意，模型解题耗时数天，且主要适用于有唯一正确答案的问题，对开放式多解问题的帮助有限。
杂项
Stability AI发布了生成式模型Stable Video 4D，可将物体视频转换为多角度片段，适用于游戏开发、视频编辑及VR领域。
用户上传视频并指定角度后，模型约40秒生成八个五帧视频（优化过程可能额外需25分钟）。Stability AI表示正致力于完善模型，使其能处理更广泛的真实世界视频，期待该技术在创建逼真多角度视频方面的演进。