《死亡搁浅2》很快将有新演示？小岛暗示参加TGS 2024

摘要：今年的东京电玩展变得比之前更加令人期待，因为索尼PlayStation自2019年以来首次参展，而小岛秀夫也有望携他的《死亡搁浅2》参加。 最近小岛在X上转发了东京电玩展的海报，暗示他将参加这一活动。考虑到小岛团队正在开发多个游戏，从最近的《死亡搁浅2》到《OD》（和Xbox合作）再到谍战新作《Physint》（和PlayStation合作），小岛的暗示更加令人翘首以待。今年5月时，小岛表示《死亡搁浅2》的演员拍摄和配音已经完成，对今后将公开的预告片，将重点展现该作作为续作的不同之处、与前作相同的部分、角色之间的联系、新角色、游戏玩法等等。《死亡搁浅2》将于2025年发售。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1437257.htm

浮潜爱好者首次拍摄到蓝鲸哺育幼鲸的画面

摘要：2022 年，一位浮潜爱好者在正确的时间、正确的地点捕捉到了一段蓝鲸哺育幼鲸的视频。这也是科学家和社会各界第一次看到这些出了名的难以捉摸的鲸类的这些行为。 在东帝汶沿海水域拍摄的这短短几秒钟，是公民科学家和澳大利亚国立大学（ANU）研究人员长达十年的研究计划的一部分。"我们长达十年之久的项目记录了蓝鲸一些鲜为人知的亲密生殖行为，其中一些还是首次发现。这非常令人兴奋，"项目负责人、澳大利亚国立大学副教授、海洋生态学家卡伦-埃迪万（Karen Edyvane）说。"从刚出生的幼鲸和哺乳期的母鲸到求爱中的多情的成鲸，东帝汶的水域确实为蓝鲸科学家提供了一些首次窥探世界上最大但最难以捉摸的动物之一的私密生活的机会。"2023 年，作为该计划监测工作的一部分，无人机拍摄到了两头成年鲸鱼"亲密求爱"的画面，这让研究人员意识到，这片水域在鲸鱼的交配和繁殖过程中发挥着重要作用。它还发现了鲸鱼排便，为这些动物也利用这些水域觅食提供了具体证据。这些见解对科学家来说非常宝贵，填补了这些难以捉摸的鲸鱼如何与环境互动的重要知识空白。2008 年，埃迪万及其同事的研究强调，东帝汶附近海域是全球热点地区，也是鲸鱼和海豚的主要迁徙通道。镜头中的侏儒蓝鲸是该物种一年一度迁徙的一部分，它们在澳大利亚南部和班达海（印度尼西亚以东、东帝汶以北）之间迁徙。"东帝汶的近岸深水区，尤其是该国北海岸狭窄的翁拜-韦塔尔海峡，为蓝鲸研究提供了世界上最容易到达的最佳地点之一，"埃迪万说。"自2014年以来，我们的项目已经在东帝汶水域发现了2700多头蓝鲸，监测它们每年沿该国北海岸的迁徙情况。在全球范围内，这些数字确实非同寻常。"这些数字为鲸类世界带来了一些难得的好消息，因为人类的影响干扰--从商业捕鱼到采矿和工业--几乎摧毁了所有物种的所有种群。蓝鲸（Balaenoptera musculus）濒临灭绝，目前估计全球海洋中仅存 10,000 至 25,000 头，其中只有 5,000 至 15,000 头达到成熟期（繁殖年龄）。"这些证据表明，这些水域不仅是蓝鲸重要的觅食区，而且对蓝鲸的繁殖也至关重要，"澳大利亚南极分部研究员埃兰诺-贝尔说。"到目前为止，蓝鲸何时、何地以及如何繁殖一直是个谜。"最新发现的是侏儒蓝鲸（Balaenoptera musculus brevicauda）的亚种，与蓝鲸的 98 英尺（30 米）相比，侏儒蓝鲸最大只能长到 79 英尺（24 米）。虽然侏儒蓝鲸的体型只有 79 英尺（24 米），但科学家们却很难通过标签追踪到它们，因为它们在水中的移动速度非常快，而且只是短暂地浮出水面，然后又潜入深海 15-20 分钟。因此，由专业科学家和公民科学家共同参与的蓝鲸监测计划（名为"Baleia no Golfinhu iha Timor-Leste"）对于研究这些动物的行为以及监测环境因素导致的种群变化至关重要。研究合作伙伴、东帝汶旅游部国家环境与研究主任何塞-金塔斯（Jose Quintas）说："该计划已经真正发展壮大成为研究人员、鲸鱼旅游经营者和游客、学生志愿者和当地渔民之间的一项重要合作，他们都在分享有关蓝鲸目击的信息、图像和观察结果。"他们与我们分享了一些令人惊叹的蓝鲸图像。这真是一次激动人心的共同旅程。"当然，和许多生态研究一样，这也是一项正在进行中的工作--但由于迁徙的性质以及鲸鱼在其一年一度的旅程中所穿越的众多领地，这项工作变得更加困难。金塔斯补充说："但现在，我们确实需要利用这些宝贵的新信息，确保在这些动物通过东帝汶水域及其他水域时，对它们进行全面的保护和养护。"为此，我们迫切需要澳大利亚和广大国际社会的合作与支持。"这里还有一段无人机拍摄的成熟蓝鲸的精彩视频。这项研究于四月份首次提交给国际捕鲸委员会（IWC）科学委员会。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1437256.htm

工程化mRNA将人体变成药物制造生物工厂

摘要：经改造的mRNA把细胞变成了微小的生物工厂，生产出成功治疗一种炎症性皮肤病和两种癌症的药物。这项技术为病人的身体自己制造药物的疗法铺平了道路。 信使核糖核酸（mRNA）包含指导细胞利用其内在机制制造特定蛋白质的指令。许多人都知道mRNA，因为它与 COVID-19 疫苗有关。但 mRNA 的潜在用途远不止于此，它还可以作为一种基于基因的治疗方法来治疗一系列疾病。最近发表的一项研究详细介绍了这种用途。得克萨斯大学西南医学中心的研究人员利用工程化 mRNA 促使细胞分泌自身药物，成功治疗了小鼠的牛皮癣和癌症。UT西南大学生物医学工程与生物化学系教授、该研究的通讯作者丹尼尔-西格瓦特（Daniel Siegwart）说："有朝一日，这项技术也许能让病人在药房甚至在家里接受每月一次的治疗，而不是经常去医院或门诊输液，这将大大提高他们的生活质量。"在 mRNA 研究取得最新进展的同时，利用纳米颗粒递送治疗药物领域也取得了进展。不过，大部分研究都是为了让细胞生成蛋白质，直接用于细胞内，或者间接触发细胞通路，如基因编辑所需的通路。在目前的研究中，研究人员采取了一种不同的方法，重点是让这些重要的蛋白质离开细胞，以便它们能在身体的其他部位发挥治疗作用。在细胞内，信号肽（SPs）就像"隐喻的运输标签"（研究人员的术语），引导根据基因指令产生的蛋白质到达需要它们的地方。一些信号肽能将蛋白质导向细胞核和线粒体等细胞内部，而另一些信号肽（称为分泌型信号肽）则能将蛋白质分泌到细胞外空间。有鉴于此，研究人员假设，可以将一种工程SP复制粘贴到mRNA编码中，使通常被限制在细胞内空间的蛋白质大胆地进入循环。他们分离出了一段mRNA，该mRNA能产生由因子VII（一种参与凝血的蛋白质）衍生的分泌型SP。然后，他们将这种编码 SP 的 mRNA 连接到四种不同的 mRNA 序列上，这些 mRNA 序列可产生某些蛋白质：mCherry（一种荧光蛋白，可提供是否从细胞中分泌的视觉线索）、红细胞生成素（一种参与造血的人类蛋白质）、etanercept（一种用于治疗炎症性疾病的治疗性蛋白质）和抗 PD-L1 （另一种用于治疗癌症的治疗性蛋白质）。在实验室中，当修饰过的mRNA被包装进脂质纳米颗粒并输送到细胞中时，细胞会将由这些mRNA制成的SP标记蛋白质分泌到细胞外的液体中。牛皮癣是一种引起皮肤炎症的自身免疫性疾病，当研究人员用经过修饰的编码药物 etanercept 的 mRNA 治疗患有牛皮癣的小鼠时，它们的皮肤斑块明显减少。当他们用经过修饰的编码抗-PD-L1的mRNA治疗患有结肠癌和转移性黑色素瘤的小鼠时，肿瘤生长明显减少，小鼠的存活时间是未治疗小鼠的两倍。研究人员说，利用他们的信号肽工程核酸设计（SEND）让人体自身的机器制造和输送治疗用蛋白质，可能会提高目前通过输液给药的蛋白质药物的疗效，并有助于克服与之相关的副作用。他们说，利用这种技术生产的药物可以改善炎症性疾病、癌症、凝血障碍、糖尿病和各种遗传性疾病患者的健康和生活质量。这项研究发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1437255.htm

2023年中国人工智能顶级论文数量和专利授权均高于美国

摘要：在7月4日下午举行的2024世界人工智能大会科学前沿主论坛上，由中国科学技术信息研究所联合北京大学共同研制的《2023全球人工智能创新指数报告》（“以下简称《报告》”）正式发布。中国科学技术信息研究所党委书记、中国软科学研究会副理事长赵志耘在发布时介绍，尽管总体格局上，美国和中国稳居第一梯队，但中国尚未形成具有绝对领先优势的核心竞争力。 该《报告》聚焦基础支撑、资源与环境、科技研发、产业与应用、国际合作交流等5个维度构建指标体系，对46个重点国家的人工智能创新发展和治理情况进行量化评估。澎湃科技注意到，综合考虑总得分、国家间分差、一级指标排名等因素，报告将参评国家划分为四个梯队，美国和中国稳居第一梯队，总得分明显高于其他国家，第二梯队与第一梯队的差距进一步拉大。中美两国AI水平稳居第一梯队总体格局上，2023年全球人工智能美国和中国稳居第一梯队，英国、日本、新加坡等9个国家位居第二梯队。其中，美国以74.71的总分大幅领先，中国总分为52.69分，排名第二，比排名第三的英国高出近15分。美国全面领先，中美在多数指标上处于“断层式”领先。自指数创建五年来，美国一直排名全球第一，中国从2020年起近四年一直排名第二。《2023全球人工智能创新指数报告》正式发布《报告》指出，美国和中国在人工智能高层次人才数量和人工智能企业数量上均领先于第二梯队国家。在主要国家人工智能顶级论文数量和主要国家人工智能专利授权数量上，中国远高于美国。比如，在主要国家人工智能顶级论文数量占比上，中国占比36.7%，美国占比22.6%。在主要国家人工智能专利授权数量占比上，中国占比34.7%，美国占比32%。《报告》也提到，第二梯队中，英国在整体教育资源和高质量的学术研究成果方面比较突出，日本专利也较为突出。德国在产业和应用方面，尤其是在人工智能风险投资以及国内市场规模方面很有优势。第三、四梯队部分国家有所进步，其中印度和沙特阿拉伯连续三年排位上升。学习模型研发数量中，美国人工智能企业表现突出统观当下全球人工智能创新发展趋势，赵志耘提到了当下全球趋势呈现四个特点。趋势一，大模型的突破带动人工智能技术创新加快，自然语言处理、多模态等领域研发提速。多模态领域的模型数量大幅增长，从2022年的9个增加到2023年的35个。需要注意的是，2023年AI for Science持续深入，面向生物/医药、地球科学、数学、材料科学等科研领域的机器学习模型不断涌现。全球趋势观察趋势二，产业界在模型开发上的领先优势凸显。《报告》显示，2023年产业界独立研发的机器学习模型达到176个，是学术界的3.5倍。澎湃科技注意到，在2023年机器学习模型研发数量的机构中，美国人工智能企业表现尤为突出，2023年推出2个以上机器学习模型的13家机构中，美国7家，研发学习模型数量最多的来自Google，数量达到19个。中国2家（阿里巴巴、北京智源人工智能研究院）、英国、加拿大、法国、阿联酋各占1家。《报告》同时还提及，近十年产业界独立研发的机器学习模型数量占比从2013年的25%上升到2023年的62.6%，学术界却不断下降，与产业界的差距拉大。趋势三，生成式人工智能开源项目激增，开源仍是人工智能技术研发应用的重要模式。《报告》指出，近十年GitHub上人工智能开源项目总数持续增长，从2013年的1.2万个增加到2023年的约190万个。印度成为最大的开源项目来源国，每年贡献的人工智能开源项目数量占全球的比重从2013年的3.1%增长到2023年的27.3%，2020年开始反超美国。趋势四，人工智能企业新增数量开始增长，2023年生成式人工智能风险投资规模急剧扩大，主要集中在美国、法国、中国、以色列、英国等国家。在过去的2018-2022年，全球新增人工智能企业数量在逐年递减，但是这种递减趋势在2023年得到了抑制，同时有回转的倾向，2023年新增企业数量同比上涨了21.5%。同时有一个更为乐观的趋势是，全球人工智能风险投资额虽然还是下降的趋势，但是这种下降的幅度在明显缩减。尤其是2023年生成式人工智能的风险投资规模在快速扩大，也使得生成式人工智能在推动人工智能创新发展方面起到非常重要的作用。原始创新需要加强《报告》指出，中国人工智能综合水平保持全球第二，但尚未形成具有绝对领先优势的核心竞争力。在人才培养、科研产出、产业发展等方面，中国取得积极成效。在高层次人工智能人才队伍上，顶会顶刊论文作者数量从2018年的328人增长到2022年的1674人，与美国的差距正逐渐缩小。高质量科研成果数量明显上升，顶会顶刊论文数量已经超过美国，位居全球第一，累计贡献的高影响力人工智能开源项目目前位居全球第三，仅次于美国和印度。不过，赵志耘指出，从当前主流技术路线的趋势特征以及支撑技术大规模应用的基础条件来看，中国人工智能发展还存在一些不足，尤其在数据开发利用、原始创新等方面需要进一步加强。《报告》也同时提到对中国人工智能发展的建议及展望。赵志耘表示，应加快高水平规模化的应用，这将是中国最大的优势。此外，加强数据资源建设，健全公共数据开放共享机制，建设安全合规、大规模、高质量的语料库。加大高层次人才引育，加快高水平规模化应用，聚焦关键领域打造一批具有技术先进性和规模化潜力的重大场景，推动大小模型协同落地。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1437254.htm

Epic Games向欧盟告状：苹果阻止我们设立游戏商店

摘要：《堡垒之夜》开发商Epic Games周五表示，苹果公司正在阻止其在欧洲的iPhone和iPad上设立游戏商店。这也是两家公司紧张关系的最新升级。Epic Games称，苹果曾两次拒绝其为推出Epic Games Store游戏商店而提交的文件，借口是某些按钮和标签的设计与其App Store使用的类似。 Epic Game在社交平台X上的一系列帖子中表示：“我们正在使用与多个平台上流行的应用商店使用的相同的‘安装’和‘应用内购买’命名惯例，并且遵循iOS应用中按钮的标准惯例。”Epic Game还称：“苹果的拒绝是任意的、阻碍性的，违反了欧盟的《数字市场法》，我们已向欧盟委员会表达了这些担忧。”在欧洲监管机构的压力下，苹果于今年三月份为Epic Game在欧洲的iOS设备上推出自己的游戏商店扫清了道路。相关文章:Epic Games正计划在自己的iOS应用商店重新推出《堡垒之夜》 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1437253.htm

13家媒体怒告OpenAl等AI巨头背后：内容创作为何成了大模型的“免费午餐”？

摘要：想象一下，在一个巨大的机房内，数不清的服务器闪烁着点点亮光，随着数据流的进入，大语言模型将其一股脑儿“吞食”，随后开始高速分析和处理。在日复一日的数据“投喂”和深度学习技术的推动下，大模型表现得越来越类人化，OpenAI等一众AI公司也随之迎来迅猛发展。 然而，对于到底“投喂”了什么数据，是否获取授权，这些AI公司总是讳莫如深。伯克利计算机科学家Stuart Russell等学者认为，大模型吞噬了大多数互联网信息，以复制人类智能并将其以自动化形式镜像回馈给我们。当意识到其网站上发布的故事都被自动抓取成了大模型的“食物”后，以《纽约时报》为首的媒体/出版机构向OpenAI等发起了版权诉讼。《每日经济新闻》记者在采访哈佛法学院教授丽贝卡•塔什内特、安杰世泽律师事务所合伙人于雯竹后了解到，此类案件判定的难点在于如何确定AI输出内容与媒体报道间的“实质性相似”。而另一方面，OpenAI等科技公司也向媒体/出版机构抛出了橄榄枝，因为数据总有耗光的一天。研究机构Epoch AI近期预测，大模型将在2026年至2032年之间消耗完所有可用数据。“应该大声要求赔偿” ！13家媒体发起反击2009年末，媒体大亨罗伯特•默多克曾在一场论坛上说：“有些人觉得他们有权拿走我们的新闻内容，还无需为新闻生产贡献一分钱。他们几乎侵吞了我们的全部新闻，这可不是合理使用。说得直白些，这就是偷。”当时，随着Google等新兴互联网公司的出现，美国报业的广告收入腰斩。而如今，OpenAI等生成式AI公司的强势崛起，类似的一幕似乎又开始重演。新闻集团首席执行官罗伯特•汤姆森就曾表示，“[媒体]的集体知识产权正受到威胁，我们应该大声要求赔偿。”新闻行业律师Steven Lieberman更是直言，OpenAI的巨大成功也要归功于其他人的工作，它在未经许可或付款的情况下获取了大量优质内容。据外媒，ChatGPT主要通过阅读书籍、文章和公开的网络内容来学习，包括来自互联网的在线新闻文章。类似的大语言模型也依赖的是社交媒体帖子、博客、数字化书籍、在线评论、维基百科页面以及您能想到的几乎所有的网络信息。在意识到ChatGPT对历史和时事的了解源自其网站上发布的故事（甚至是付费内容）时，去年年底，《纽约时报》对OpenAI以及微软提起诉讼，指控后者未经授权使用该报版权内容训练AI模型，并在ChatGPT产品中呈现给用户。该案打响了媒体机构起诉OpenAI的第一枪，随后又有多家媒体加入了这一反抗的队列。据《每日经济新闻》记者的不完全统计，截至今年6月底，已至少有13家新闻媒体机构对OpenAI和微软提起了侵权诉讼。这里面有Alden Global投资集团旗下的八家地区性知名报纸，包括芝加哥论坛报、纽约每日新闻、丹佛邮报、圣何塞水星报，还有数字新闻媒体The Intercept、Raw Story和AlterNet，以及非盈利新闻组织The Center for Investigative Reporting。图片来源：每经制图“判断这种数据抓取行为是否侵犯版权，是一个复杂且有争议的问题。”安杰世泽律师事务所合伙人、中国和美国纽约州执业律师于雯竹在接受每经记者采访时表示。这起诉讼只是各行业与生成式AI公司斗争的缩影。美国当地时间6月24日，全球三大唱片公司索尼音乐集团、环球音乐集团和华纳音乐联合多家唱片公司，向AI音乐生成公司Suno和Udio开发商Uncharted Labs发起诉讼，指控后者非法使用版权音乐来训练模型并提供服务。唱片公司指控Suno抄袭了662首歌曲，Udio抄袭了1670首歌曲，正在尝试索取每件音乐作品最高15万美元的赔偿费用。8个月的角力尚无结果：“实质性相似”还是“合理使用”？越来越多的关于生成式AI技术的法律之争也让人开始正视媒体/出版商与颠覆性技术之间的关系。据著名广告周刊Adweek，Google去年5月推出了基于AI的搜索引擎Search Generative Experience（SGE）测试版，接受采访的媒体高管和搜索引擎优化专家称，出版商必须为自然搜索流量的大幅下降做好准备，下降幅度可能在20%到60%之间。而出版商在开放网络上的搜索流量减少通常意味着数字广告收入下降。新型媒体公司Raptive创新执行副总裁Marc McCollum估计，在目前的SGE下，整个出版业每年的广告收入损失可能高达20亿美元。而《纽约时报》的起诉不仅是媒体领域的重要里程碑案件，亦可以为法律业界提供极具参考价值的信息。“就版权法而言，本案的重要影响在于版权法在数字和AI时代的适用范围。特别是对于新闻报道这类具有较高公共利益的文本内容，如何平衡版权保护和信息自由将成为一个关键问题。” 于雯竹对记者说道。在于雯竹看来， 如果《纽约时报》的诉讼获得成功，将树立一个重要的法律先例，鼓励其他文字类媒体、版权机构和作家团体组织跟随起诉OpenAI及类似的AI公司。本案可能会督促AI公司重视AI模型训练的合法性，可能推动相关行业规范的建立。目前，该案件已经持续将近8个月，但还没有定论。1）媒体之难：证明“实质性相似”《纽约时报》在起诉书中称，ChatGPT几乎逐字复制了其新闻报道。该报举例称，2019年，《纽约时报》发表了一篇荣获普利策奖的关于纽约市出租车行业掠夺性贷款的系列文章。该报称，只要稍加提示，ChatGPT就会一字不差地背诵其中的大部分内容。来源：《纽约时报》起诉书在其他多家媒体的起诉书中，记者发现，其法律论证和主张都基于美国1976年版权法和《数字千年版权法》（DMCA）。对于这两部法案中涉及AI的内容，于律师告诉记者，“就1976年版权法而言，侵权的判定通常依赖于原作品和被指控侵权作品之间的相似性，以及实际的复制行为。本案中实际复制行为相对容易证明，因为OpenAI并未否认其训练数据中包含《纽约时报》的文章。”然而难点在于，“证明最终生成的文本构成版权侵权仍需满足‘实质性相似’测试，因为它有助于判断受版权保护的表达元素是否被复制，还是仅复制了其中的思想。版权保护的是表达，而不是思想。你可以用自己的语言重新实现他人的思想，这不构成版权侵权。但如果你使用他人的语言——即他们的表达——那就是版权侵权。”于律师说道。谈及DMCA，于雯竹解释道：“其中的一项规定鼓励版权持有者在数字资产中添加内容管理信息（CMI），例如帮助识别创作者或权利持有者的信息，并禁止他人移除这些信息。”然而，《纽约时报》起诉书提到，OpenAI在抓取其文章以创建数据库时，移除了这些信息，违反了DMCA。来源：《纽约时报》起诉书“实际上，美国是判例法国家，而其版权法及DMCA并未特别规定与AI相关的法律内容，对于OpenAI的行为是否属于侵权的认定，法院依据的是相关的先例及其对相关法律条文的解释。”于雯竹表示。2）OpenAI的“盾牌”：“合理使用”而在回应《纽约时报》版权侵权诉讼时，OpenAI强调使用公开材料训练AI模型属于合理使用。这一规则基于美国1976年版权法第 107 条规定。哈佛法学院教授丽贝卡•塔什内特（Rebecca Tushnet）在接受《每日经济新闻》记者采访时认为，“美国版权法既提供了广泛的权利，也提供了广泛的例外。关键问题是AI训练是否构成‘合理使用’，以及当AI输出与现有作品过于相似时，该问题到底应该归咎于模型还是用户的滥用。”塔什内特认为，“OpenAI提供了有一个有趣的主张，即（AI）要获得高度相似的输出，必须故意用《纽约时报》原始文章中的大量引文来提示模型，这表明错误在于提示者（用户的滥用）。”“‘合理使用’是美国版权法的一项关键优势，使其能够应对不断变化的情况。它促成了我们所知道的现代互联网的兴起，尤其是搜索引擎。按照同样的推理，只要输出通常不是从特定作品中复制而来，创建AI模型就应该被视为变革性的和公平的。” 她对记者解读称，“我认为这是一个相当标准的有关‘合理使用’的问题。”根据1976年版权法，判定合理使用的认定包括四个因素。其中，于雯竹认为，最重要的是第四点：使用对版权作品的潜在市场或价值的影响。 “简而言之，就是新作品是否对原作品构成‘市场损害’。”图片来源：每经制图《纽约时报》在起诉书中称，OpenAI的AI工具不仅未经授权使用了《纽约时报》的数据进行训练，还分流了《纽约时报》网站的流量，导致了公司广告、订阅和授权营收的损失。因此《纽约时报》公司向OpenAI和微软提出数十亿美元的索赔，并要求他们停止使用自己的内容数据。“我认为OpenAI的‘合理使用’辩护在理论上具有较大的合理性，但其成功与否取决于法院对四因素测试的具体评估。”她说道。塔什内特也表示，“我对法院是否会驳回（OpenAI）的所有辩护持怀疑态度，但没有什么是绝对肯定的。”窘境之下的合作目前，OpenAI可以合法地为其模型“喂食”什么内容这一问题仍待解决，但媒体机构的策略开始呈现分化趋势。当地时间6月27日，《时代》杂志与OpenAI宣布，两家公司达成了一项多年内容授权协议和战略合作伙伴关系。该协议允许OpenAI将这家出版商的内容引入ChatGPT，并帮助训练其最先进的AI模型。据新闻稿介绍，OpenAI可以通过这笔交易访问《时代》过去100多年的档案和文章，以训练其AI模型，并在其面向消费者的产品（如ChatGPT）中用于回复用户的询问。但双方的交易价值并未透露。今年5月，OpenAI和新闻集团也达成了类似的合作关系。在此合作下，OpenAI有权访问新闻集团旗下媒体的当前和存档文章，包括《华尔街日报》、《MarketWatch》、《巴伦周刊》、《纽约邮报》等。《每日经济新闻》记者注意到，过去半年时间，OpenAI已连续与多家媒体机构达成协议。图片来源：每经制图对媒体机构来说，接受OpenAI等AI巨头抛来的橄榄枝，与科技公司在AI新时代合作，共同探索新的资讯形态、商业模式和分成比例，可能是最好的选择。与OpenAI合作的媒体公司认为，生成式AI将继续存在，最好分一杯羹，而不是冒着过时的风险。此外，与OpenAI合作让出版物在某种程度上可以控制他们的新闻报道在ChatGPT响应中的呈现方式。正如新闻集团首席执行官Robert Thomson所称，“（与OpenAI的协议）认可了顶级新闻应有顶级价格。数字化时代的一大特征是分销者占据主导地位，而内容创作者经常利益受损。很多媒体公司都被无情的科技大潮所卷席。我们现在有责任抓住这一最大的机遇。”有外媒评论称，起诉或许也是《纽约时报》谈判的手段之一。实际上，在起诉之前，《纽约时报》与OpenAI一直在商谈授权合作协议，但在OpenAI加入了新的免责条款后，谈判破裂。对科技公司来说，支付授权费用一方面可以有效化解法律风险，另一方面可以获得更多优质训练数据，优质数据才是成为决定未来AI大模型的关键因素。毕竟，当前各大科技公司都正面临数据枯竭的现状。在6月更新的一项研究成果中，人工智能研究机构Epoch AI称，据他们估测，目前人类生成的公开文本总量约为300万亿个Token，但使用数据的速度远远超过了生成数据的速度，这意味着大模型将在2026年至2032年之间消耗完所有可用数据。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1437251.htm