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OpenAI敦促美国牵头为人工智能制定全球标准
OpenAI敦促美国牵头与其他国家共同为前沿人工智能（AI）制定标准，以回应对AI潜在危害日益加剧的担忧。OpenAI周一在博客文章中表示，为了安全地发展人工智能，有必要制定国际技术标准，特别是帮助界定涉及AI模型的哪些类事件应当通报，明确各国如何开展AI发展合作，以及改善开发此类技术所需算力的获取。 “要让AI的持续进步安全有益，既需要推进对齐研究，也需要制定共同标准，为各实验室和各国的AI开发
改变人工智能进程的十天
旧金山，9月19日——多年来，人工智能领域的竞争一直遵循着硅谷一贯的“快速创新、打破传统”的发展模式：不断开发出更强大的人工智能系统。 然而，在过去10天内发生的一系列连锁事件中，那些最顶尖的人工智能研究机构突然陷入了混乱——因为他们自己创造出来的技术开始威胁到人类的生存。 一位人工智能研究员辞职，并警告称，人工智能的发展速度可能在未来十年内对人类构成生存威胁；另一位研究员则表示，人类灭绝的概率已
三大巨头接连翻车，大模型的安全防线怎么总绷不住？
先是Anthropic，再是OpenAI，现在连谷歌的Gemini也出现安全问题了，大模型又双叒叕一次突破防火墙了。 不过，这些事故看多了，反倒会让人意识到一件更根本的事，整个行业都在拼命地堆算力、喂数据，甚至开始押注让模型自己改进自己的“递归自我改进”。 可真正决定这些模型能走多远的，或许并不是性能，而是安全对齐。 当“能不能更强”被默认只是时间问题，“能不能被信任”就成了那道绕不过去的坎。 麻
OpenAI前沿数学训练数据来源与数据使用边界遭深度质疑
伴随OpenAI高调宣布其内部人工智能系统成功攻克困扰数学界近百年的“千禧年大奖难题”之一——纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes）的存在性与光滑性问题，一场围绕前沿模型底层训练数据来源、科研知识产权归属以及学术伦理的巨大争议迅速在全球学术界与科技行业引爆。 在人工智能逐步侵入基础科学研究前沿的当下，OpenAI这类巨头的高阶数学推理模型究竟从何处汲取关键养分，以及科研人员在日常使用商业