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本期编辑：@Asui，@Cynthia，@CY，@Olivia
1、全国首个《人工智能法示范法 1.0（专家建议稿）》发布
8 月 15 日，由中国社会科学院法学研究所主办，中国社会科学院法学研究所网络与信息法研究室、南财合规科技研究院等共同承办的“全球治理话语竞赛下人工智能立法的中国方案”研讨会在北京举行。会上，中国社会科学院国情调研重大项目《我国人工智能伦理审查和监管制度建设状况调研》课题组（以下简称“课题组”）主持人、中国社会科学院法学研究所网络与信息法研究室副主任周辉正式发布《人工智能法（示范法）》（以下简称《示范法》）。
《示范法》涵盖总则、工智能支持与促进、人工智能管理制度、人工智能研发者和提供者义务、人工智能综合治理机制、法律责任和附则七大章节。总体来看，《示范法》坚持发展与安全并行的中国式治理思路，提出了负面清单管理等治理制度，并对人工智能产业链条各主体责任义务分配等核心问题进行了回应。（@合规科技）
2、小红书被骂上热搜：被用户质疑偷原画师作品喂自家 AI 模型
近日，话题#小红书偷用户作品炼自家 AI 模型#引发热议，并登上微博热搜榜。起因是有原画师发现用小红书 Trik AI 做出来的图片和自己的原作品非常相似。
此外该作者表示，还有很多这种直接剽窃的地方。类似被侵权的作者不在少数，有原画师表示，当朋友告知我被小红书的 AI 喂图洗稿了，感觉心血被剽窃了。后来看了下确实有很多图无论是配色元素还是画面风格都和自己的图很像。而利用 Trik AI 创作的个人主页 tag 还写着“插画师”。( @CSDN)
3、沙特和阿联酋推进 AI 战略：抢购英伟达芯片，吸收中国人才
据媒体报道，沙特和阿联酋正在购买数千块英伟达的高性能芯片，以构建自己的人工智能大模型和软件。其中，沙特阿卜杜拉国王科技大学正在使用英伟达的芯片构建自己的大语言模型。开发这个模型的可证明负责任的人工智能和数据分析实验室中有很多中国研究人员。（@澎湃新闻）
1、UC 伯克利教授：2030 年 GPT 可执行人类 180 万年工作，一天学 2500 年知识
UC 伯克利的一位机器学习教授 Jacob Steinhardt 发表长文，对 2030 年的 GPT（以下简称为 GPT 2030）作了预测。为了更好地进行预测，Jacob 查询了各种来源的信息，包括经验缩放定律、对未来计算和数据可用性的预测、特定基准的改进速度、当前系统的经验推理速度，以及未来可能的并行性改进。
概括来看，Jacob 认为，GPT 2030 会在以下几个方面超过人类工作者。
编程、黑客任务、数学、蛋白质设计。
工作和思考的速度：预计 GPT 2030 每分钟处理的单词是人类的 5 倍，而每 FLOP 都多 5 倍的话，总共就是 125 倍。
GPT 2030 可以进行任意复制，并进行并行运算。算力足够的话，它足以完成人类需要执行 180 万年的工作，结合 2 中的结论，这些工作只需 2.4 个月，就能完成。
由于具有相同的模型权重，GPT 的副本之间可以共享知识，实现快速的并行学习。因此，GPT 可以在 1 天内学完人类需要学 2500 年的知识。
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除了文本和图像，GPT 还能接受其它模态的训练，甚至包括各种违反直觉的方式，比如分子结构、网络流量、低级机器码、天文图像和脑部扫描。因此，它可能会对我们经验有限的领域具有很强的直觉把握，甚至会形成我们没有的概念。
当然，除了飞跃的性能，Jacob 表示，GPT 的滥用问题也会更加严重，并行化和高速将使模型严重威胁网络安全。它的快速并行学习还会转向人类行为，而因为自己已经掌握了「千年」的经验，它想要操控和误导人类也会很轻易。图片 在加速方面，最大的瓶颈是 GPT 的自主性。
在数学研究这种可以自动检查工作的领域，Jacob 预测，GPT 2030 将超过大多数专业数学家。在机器学习领域，他预测 GPT 将能独立完成实验并生成图表和论文，但还是需要人类科研者给出具体指导、评估结果。在这两种情况下，GPT 2030 都将是科研过程中不可或缺的一部分。
Jacob 表示，他对 GPT 2030 特性的预测并不是从今天的系统中直观得出的，它们可能是错误的，因为 ML 在 2030 年会是什么样子，还存在很大的不确定性。然而，无论 GPT 2030 会是什么样子，Jacob 都相信，它至少是一个更好版本的 GPT-4。所以，我们现在就该为 AI 可能造成的影响（比如影响 1 万亿美元、1000 万人的生命，或者对人类社会进程造成重大破坏）做好准备，而不是在 7 年以后。（@新智元）
2、Victor Riparbelli：不久的将来，我们将能够从浏览器中制作好莱坞级别的电影
此前据央视新闻消息，当地时间 7 月 14 日，美国演员工会宣布支持美国编剧协会，正式加入罢工行列，这也是 60 多年来好莱坞最大的两个工会组织首次同时罢工。本次大罢工，原因除了演员、编剧与资方的薪资矛盾外，人工智能（AI）可能取代演员和编剧的威胁成为主要原因。
对此，AIGC 独角兽 Synthesia CEO & 联合创始人 Victor Riparbelli 在其最新的一篇文章中提到：“合成媒体技术在不断进化，不久的将来，我们将能够从浏览器中制作好莱坞级别的电影。我们的预测是：在不太遥远的将来，大众传播将日益成为历史，随着视觉叙述的价格暴跌，好莱坞将面临全球竞争。”（@爱范儿）
3、刘庆峰：讯飞星火大模型代码 10 月 24 日全面超越 ChatGPT
8 月 15 日下午，科大讯飞正式发布了讯飞星火大模型 V2.0。据悉，此次星火 V2.0 带来了两大重磅能力：代码能力和多模态能力。
据现场展示，星火 V2.0 基于 Python 和 C++ 进行代码写作能力已高度逼近 ChatGPT，差距仅为 1% 和 2%，在代码纠错解释、单人测试等维度更是已超过了 ChatGPT，其他各项能力也正在快速追赶过程中。
刘庆峰现场表示，「我们已经定了非常明确的目标，到今年 10 月 24 号，各个代码的能力都会超越 ChatGPT，明年上半年将正式对标 GPT4」。据他介绍，当前讯飞星火 V2.0 对于代码的逻辑、算法、方法、体系、数据准备已经全部就绪。（@新浪科技）
4、微软 Azure AI 副总裁：程序员等技术岗位未来十年内被 AI 淘汰
微软 Azure 人工智能副总裁在近日举办的研讨会上，表示人工智能将替代很多技术岗位，但艺术家等需要发挥创意的岗位不会受到 AI 的影响。（@IT 之家）
5、蔚来副总裁白剑：未来一两年内，AD 芯片为首的一些关键芯片会自研量产
8 月 15 日，蔚来汽车硬件副总裁白剑表示，“在智能硬件领域，从 NT1 开始，我们的域控制器电路和结构就是自己设计，委托代工厂生产。即使代工生产，产线的测试夹具，测试软件开发也都是自研后转给代工厂使用。未来一两年内，AD 芯片为首的一些关键芯片也会自研量产！真全栈，全自研！”（@新浪微博）
1、 《替人工智能着想》（@哲学动态杂志）
GPT 只是过渡性的人工智能，其设计概念限制了其在“物种”上的发展。GPT 以经验主义方式进行学习，证明语言可以通过实时实践集合来确定，而不依赖人为设定的先验语法。但它不能证明思维不需要先验论，无法完全排除先验论的因素而以纯粹经验论的方式去建立普遍知识。
GPT 虽然学到了语词的经验链接，但并不理解其中意义，无法建立事物之间的因果关系，因而无法进行有效的推理。意识需要实现客观化，才能变成自我意识。人工智能要想真正成为主体并产生自我意识，就必须在名词逻辑之外增加动词逻辑，或有可能意识到自身与动词的一体化，或动词与意向性的一致性，从而发展为“笛卡尔—胡塞尔机”而成为具有自我意识的真正主体。（@赵汀阳）
2、《XR 内容专题报告 - 苹果 MR 交互方式与内容开发研究报告》（@维深 Wellsenn XR）
2023 年 6 月，苹果初代 MR 头显 Vision Pro 面市，Vision Pro 舍弃手柄，完全采用自然交互进行操作，在内容上定位：办公、观影、游戏、居家四大场景，与 VR 当前以 6DoF 手柄为主要操作工具，VR 游戏占内容大头的当下主流并不相符。苹果的入局将为 VR 交互、内容做出新的示范。
本报告梳理了计算平台交互发展历程以及 VR 交互发展历程。VR 交互主要经历三个阶段：提供三维视觉 —— 在 VR 空间中自由移动、交互——实现自然交互并追求更广阔的三维视觉与交互空间，即虚实融合体验。目前 VR 交互正处于向自然交互过渡阶段，以头显、手柄 6DoF 交互为主，自然交互为辅助的交互模式占主流，内容上，主打游戏场景。
报告方选取了近 5 年 3 大平台：Steam 平台、Quest 平台、PICO 内容平台的畅销 VR 内容共 50 款组成了畅销 Top50 畅销 VR 内容榜单（2018 年～2022 年），榜单统计结果显示，当前畅销 VR 内容交互全部以头显、手柄 6DoF 为核心，各类 VR 交互应用程度：头显、手柄 6DoF>语音>面部追踪>眼动追踪>裸手交互>视频透视。
内容角度，畅销 VR 内容玩法均以手柄 6DoF 为核心，在具体类型、玩法上，游戏多移植自 PC/主机/移动版游戏或者与当前传统游戏保持一致，主要变化在于二维屏幕切换为三维空间，视觉升维，肢体带入，临场感增强。另一方面，VR 内容热衷复刻现实生活中的日常活动。
当前 VR 内容的沿袭与创新，多集中于游戏玩法，苹果 MR 头显 Vision Pro 的诞生或会推进其他方向上的应用。Vision Pro 主打的四大场景与苹果硬件系列实现共享，多体现为“便携式扩展屏”角色，利用的是 MR 360 度展示空间，与现在有硬件系列打通，与前代计算机平台获得连接。
根据其交互特性分析，Vision Pro 更注重视觉体验，适合轻交互，移动弱，慢节奏的内容，作为扩展屏角色的使用与 AR 方向的应用更符合该特性，VR 方向，符合这些特性的 VR 内容类型包括：VR 教育、休闲益智、模拟、社交、视频应用、互动视频、创意等方向。
写在最后：
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