OpenAI 今年 7 月推出一项新的外挂功能 Code Interpreter（现已改名为 Advanced Data Analytics），他能解决和分析复杂的数学问题、将数据可视化、转换文件格式。换句话说，你有机会上传一份 Excel 档，请 ChatGPT 帮忙汇整、分析试算表中的资料，再提供整理过的档案供你下载，不用亲自动手整理资料表格。
以下介绍如何启用 Advanced Data Analytics，以及如何用它来处理图片、让资料视觉化。…
在今年的 I/O 开发者大会上，Google 曾经表示将会把自家的 AI 聊天机器人 Bard 一系列诸如 Google Docs、Gmail、地图等服务进行整合，今天他们则是正式宣布推出这项功能，叫做「Bard extensions」，初期只有英文版，但可以一口气跟 Google Docs、Gmail、云端硬碟、Google 地图、YouTube 以及 Google 航班、Google 酒店整合了！
Google 说明 Bard 已经开始使用最新版的 PaLM 2 模型，让它可以更精确判读使用者的自然语言输入。举个例子，如果要去东京旅游好了，在 Bard extensions 之下现在可以直接对 Bard 输入，要它从 Gmail 中直接找出群组里每个人有空的时间， 然後它还会自动找出符合的航班跟饭店、前往机场的地图路线，甚至直接推有关机场的 YouTube 影片。
又或是现在求职，使用者可以直接在 Bard 依照姓名或日期找出职缺资讯（如果有存在 Gmail 或云端硬碟的话），并且直接帮忙整理资讯来写出一封求职信。…
（中央社）微软及若干机构披露，中国趁美国夏威夷州8月发生野火灾难，利用人工智慧（AI）散布假消息，称这是美国政府测试秘密「气候武器」所造成。这显示中国的资讯战出现新发展。
美国《纽约时报》（The New York Times）报导，中国的认知作战原本都是聚焦在夸大政治宣传，以扞卫其在台湾和其他事务上的政策；如今却是把天然灾害称作美国情治机关和军方的刻意行为，散布有关夏威夷野火的阴谋论，显示其手法已快速转变，更直接试图在美国挑拨离间。
这项最新发展是由美国的科技业巨擘微软（Microsoft）、资安公司记录未来（Recorded Future）、智库兰德公司（RAND Corporation）、假资讯查核软体公司NewsGuard及马里兰大学（University of Maryland）等机构的研究人员揭露。
研究人员发现，这些假资讯贴文为了加强可信度，会附上似乎是由AI程式生成的照片，可说是假新闻宣传战中首批利用这类新科技工具来强化真实性的案例。
夏威夷茂宜岛（Maui）8月8日爆发草原大火，延烧至滨海观光城镇拉海纳（Lahaina），造成至少111人丧生、摧毁约2200栋建筑物，酿成约55亿美元灾损，写下夏威夷州历来最惨重天灾纪录。美国总统拜登（Joe Biden）也宣布这场野火是「重大灾难」。
然而，记录未来最先通报，中国政府在8月中旬发动秘密资讯战，在各大社群网站散布贴文，将茂宜岛野火怪罪一项「气候武器」，并谎称是英国情报机关军情六处（MI6）揭露「这场野火背後惊人真相」。相同说法贴文露出的社群平台，包括Pinterest、Tumblr、Medium及用户多为艺术家的日本网站Pixiv。
其他一些假帐号也散布类似内容，且通常伴随标示错误的影片，包括来自受欢迎TikTok帐号The Paranormal Chic发布的一段影片，内容实际上是智利的一个变电站爆炸。
微软研究人员对这场资讯战行动进行分析，他们辨识出在多个社群媒体平台出现的一些夏威夷野火影像是由AI生成，包括附在Reddit上一则荷兰文贴文。
微软在报告中指出，「这些由AI生成的特定影像，似乎只有」这次资讯战利用的中国帐号在使用，「似乎不会出现在网路上其他地方」。
此外，中国这次发动的资讯战遍及各大社群媒体平台，且以多种语言发布，意味目的是要触及全球受众。微软的威胁分析中心（Threat Analysis Center）指认出用31种语言发布的不实贴文，包括用法语、德语、义大利语甚至较小众的伊博语（Igbo）、奥迪亚语（Odia）和瓜拉尼语（Guarani）。
微软副董事长兼总裁史密斯（Brad Smith）接受访问时，严厉批评中国利用天然灾害来获取政治利益的行为。他说：「我真的不认为，这麽做配得上任何国家，尤其是想成为一个伟大国家的任何国家。」
美国政府官员透露，美国总统拜登去年秋天在20国集团（G20）峇里岛峰会时，曾向中国国家主席习近平宣泄有关中国散布假消息的怒火，他为了有广发的消息谎称美国在乌克兰运作生物武器实验室，而批评习近平。
美国曾在2016年和2020年的总统大选期间，遭到俄罗斯的骇客和散播假资讯攻击，当时中国大致未参与其中。但研究人员暗示，中国如今正在建构一个假帐号网，可能用於未来的资讯战，包括明年的美国总统选举，如同俄罗斯在干预2016年美国大选前花数年发展的操作模式。
记录未来的研究人员李斯顿（Brian Liston）表示：「这正朝向新方向发展，方式大概是散布阴谋论，这些阴谋论不涉及与他们有直接利害关系的一些议题，例如台湾。」
尽管根据研究人员和美国政府官员的说法，没有迹象显示中国正和俄罗斯合作从事资讯战。不过，中俄的假消息常常相互呼应，尤其涉及批评美国政策时。如今两者力道结合，暗示假消息战争进入新阶段，且是利用AI工具加强效果。
兰德公司的研究人员马西里诺（William Marcellino）示警，人工智慧将能促使全球认知作战行动出现「重大跃进」。
新闻来源
- 纽时：中国利用AI散布阴谋论 认知作战进入新阶段（中央社）
文：张瑞邦（Tucker Chang）
近几个月来，生成式人工智慧（Generative AI）冲击网路经济模式及网路内容产出的迹象似乎越来越明显，首先是购物平台亚马逊（Amazon）的「垃圾化」（junkification），再到社群网路服务公司TikTok的「狗屁化」（Enshittification），以及人工智慧（以下简称AI）产出不实讯息及内容农场（Content farm）的数量大幅增加，连OpenAI开发的AI聊天机器人程式「ChatGPT」，都被部分人士用来生成假讯息。
根据美国科技新闻平台《The Verge》报导，2023年3月甚至还出现科技巨擘Google和微软（Microsoft）的AI聊天机器人相互引用彼此错误讯息的窘况。
《The Verge》资深记者文森（James Vincent）表示，网路曾长时间作为个人和企业创造、实践各类想法的场域，人们靠着数位世界产出各式文字和图像，部分人士更因为创建多样且功能齐全的平台而赚取丰厚利润，一旦这些网站有足够的流量，通常就有机会带来商机，然而AI的出现却逐渐改变现有的网路经济模式。
文森对此便於《The Verge》撰文分享自身对於网路经济模式及资讯生成改变的观点，另亦解读AI当前如何冲击网路平台、未来数位世界的发展。
大型网路平台如何应对AI生成内容？
文森指出，全球社交娱乐及新闻网站「Reddit」、维基百科（Wikipedia）、Google以及程式设计领域问答网站「Stack Overflow」等受欢迎或普及性高的平台，近年来皆或多或少遭到AI带来的冲击。
Reddit近日便表示，公司已改变自身平台的应用程式介面（以下简称API）收费准则，从原本使用API完全免费改为大幅提高收费金额。《The Verge》对此披露，Reddit更改API收费标准起因在於Google Bard、OpenAI ChatGPT这类人工智慧聊天机器人程式，能蒐集Reddit累积的大量数据来学习人类沟通模式并生成聊天内容。
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本文来自 Mashdigi，INSIDE 授权转载。
过去与 Demis Hassabis、Shane Legg 共同创立 DeepMind，并且曾致力打造大型语言模型 LaMDA 的前 Google 人工智慧产品管理与人工智慧政策副总裁 Mustafa Suleyman，近期接受 Podcast 节目《No Priors》采访时表示，网际网路运作型态将因人工智慧发生根本性改变，旧式搜寻引擎预期会在未来 10 年内消失。
Mustafa Suleyman 认为，自然对话式的互动将是未来主流操作体验，虽然 Google 已经提出诸如 Google Assistant 般的对话式人工智慧互动方式，但实际互动体验却令人难以忍受。
而在未来 10 年内，Mustafa Suleyman 预期传统搜寻引擎将会消失，取而代之的是以自然对话为基础的人工智慧互动，更认为未来的网际网路运作形式将随着传统搜寻引擎消失而有明显改变。
Mustafa Suleyman 指出，目前的网际网路内容除了透过新闻网站等方式张贴，或是透过社群网路平台分享，主要就是透过各类搜寻引擎查询关键字取得，因此许多网际网路内容基本上都会按照搜寻引擎指定方式进行 SEO 最佳化，并且依照搜寻引擎制定规则安排内容呈现方式，藉此争取内容能以最大化形式曝光，同时藉由流量换取广告营收。
但在这样的情况成为主要使用方式之後，使用者反而越来越难以找到自己真正想要解答，因此有用的内容可能被淹没在大量以 SEO …
认识的大学教授，在脸书发表了试用 ChatGPT 的结论：「对於申论题的分析，答案我可以给 A！看样子期末考时，除了不准学生 open book、上网之外，我看改成口试最保险！」看到老师的这一番话，我不禁啼笑皆非，也为修课的学生们默哀。
在 2022 年 11 月底，美国人工智慧研究实验室 OpenAI 推出了一款聊天机器人ChatGPT，能用中、英文回答许多种问题，翻译、算数学甚至是写程式都不是问题。在介面上，它像「线上聊天室」，只是聊天的对象为 AI，随便丢出任何问题，3、5 秒後就可以提供五花八门的答案，刚上线一周，就有超过百万名的使用者，现在更是有破亿的人们在使用。
ChatGPT 的运作原理，就是一种「文本生成」的技术，透过输入的文字让 AI 做判读，来产生相对应的回覆，随着反覆的训练及技术的日臻成熟，AI 能回答的问题会愈来愈多元，答覆也会愈来愈精准。不像之前的 Siri、Line 或 FB 的自动回覆，让人觉得「超难聊」，ChatGPT 对於常识、科学、历史问题，甚至是美国大学商学院、法学院的考试都可以通过，显见 AI 理解问题及回答问题的能力。
目前 ChatGPT 在使用者的「努力」之下，被发掘能够在下列范围内有所应用：
一、充当客服：
无论客户有什麽需求，或是想要投诉些什麽，它都能简短地回覆。
二、翻译及修改文法错误：
输入中文或英文，可以做到语言互换，若是用字遣词有所疑问的话，也可以判断有哪些文法出错，并解释错误的原因。
三、写词、曲、诗歌：
只要输入关键字，就可以做到符合主题、字数的诗词或歌词的文字创作。不过微软创办人比尔．盖兹（Bill Gates）曾在受访时表示，他对ChatGPT写的诗印象深刻，但「确实不完美」及「不太直观」。
四、缺少医疗条件地区的人们充当医学顾问：
毕竟目前没有足够的白领可以前往这些地区服务，而ChatGPT在医生执照考试中拿下不错的成绩（它挑战了2022年6月版376道试题的其中350道题，成绩接近及格线），有助於替医师做初步的判断。
五、数学辅导老师：…
【TechOrange 编辑部导读】
许多企业积极开发 AI 计画，却只着重在机器学习与资料科学的能力，缺乏透过整合性的工作流程来达到规模化、量产化的部署，而 ModelOps 即是一个提供模型建立整合机制的一种解方。来看 ModelOps 如何帮助企业高层追踪、优化 AI 部署的投资报酬率，进而实现 AI 等新兴科技承诺的庞大效益。
资料科学与进阶数据分析，在科技业界早已称不上新鲜事，过去的企业惯例中，往往将资料科学应用，视为个别模型的独立创建与部署，然而当我们後退一步综观全局，不难发现随着企业组织迎向 AI 浪潮，可持续且可信赖的整合性支援，对企业 AI 成功部署而言至关重要，因为预测模型开发本身，仅仅是必要却微小的一片拼图。
结合模型（model）与营运（operation）的 ModelOps 概念，就是要帮助企业藉由整合体制式的工作流程，来达到规模化、量产化的模型建立与开发。
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实践有价值的 AI 模型部署
根据全球 IT 研究与顾问谘询业界权威 Gartner 的定义，ModelOps 指的是在资料科学专案中，为了自动化各种常规性运作，而进行的一系列商业实践，其范围涵盖模型训练管线（pipeline）、版本控制、数据管理、实验监控、测试与资料散布，主要目的是要让一切预测性分析、机器学习，以及 AI …
Photo Credit: AWI/S.Graupner / BBC News
卫星监测覆盖北极海冰的40多年以来，北极海冰覆盖的范围一直在下降，平均每10年减少13％。
科学家使用卫星，现在已经可以全年测量覆盖北极海的海冰厚度变化。
传统上，太空飞行器在夏季很难确定浮冰的完整状态，因为表面融水的存在使它们的仪器分辨不清。
但是，透过使用新的深度学习技术，科学家们已经超越了这一限制，获得了所有季节的可靠观测数据。
这一突破将具有广泛的影响，除了对航海交通的明显优势（船舶需要清楚了解北极的哪些地区可以安全航行）之外，这对气候和天气预报也有很大的好处。
Photo Credit: Seymour Laxon / BBC News
北极冰透过反射太阳的能量（高达80％）直接反射回太空来帮助冷却地球，防止全球升温。
目前，在一个越来越温暖的世界中，对极地海洋何时可能完全没有冰的预测，存在相当大的差异。
在浮冰面积和厚度减少的关键月份中，对融化过程的了解有所改善，可以提高计算机模型结论的凖确性。
来自挪威北极大学的杰克．兰迪博士告诉BBC新闻说：「尽管许多研究人员做出了出色的努力，但现有的计算机气候模型预测差距很大，对夏季我们何时会看到第一个完全无冰的北极海的不同预测，能相差30多年时间。」
他表示需要将这些预测更加精凖化，这样才能更好掌握将要发生什麽、何时发生，以及在气候变化方面会随之而来的其它变化如何加速到来，对未来预测更加有信心。
卫星监测覆盖北极海冰的40多年以来，在整段期间，北极海冰覆盖的范围一直在下降，平均每10年减少13％。
但直到2011年以来，卫星才开始能够始终如一地测量其厚度。它的厚度，或更确切地说是体积，是浮冰稳定状况的真正衡量标凖。
这是因为海冰覆盖的状况在很大程度上，取决於风是否已经吹散了浮冰，还是将它们推在一起。
为了测量厚度，科学家们使用卫星高度计。
欧洲太空总署（Esa）的极地观测先驱Cryosat2号卫星的任务，是携带一个雷达来测量海冰的顶部与分隔浮冰的裂缝中，水的顶部之间的高度差。
根据这种差异，科学家可以透过相对简单的计算，计算出冰的厚度。
这种方法在冬季效果很好，但在夏季，当冰顶部的积雪和冰本身开始融化时，积水使雷达无法做出判断。科学家们无法确定返回Cryosat卫星的回声信号是来自开阔的海洋，还是来自冰上的融池表面。
5月至9月这段时间是关键的冰融季节，它一直是太空飞行器观测的盲区。
为了解决这个问题，研究人员使用了一种人工智慧技术，其中演算法能够从庞大的合成雷达信号库中，学习和识别可靠的观测结果。
来自伦敦大学学院（UCL）的朱利安妮．斯特罗伊夫教授解释说：「我们模拟了不同冰面类型将获得的回声形状，它们是否有融池，是否为被水淹没的冰，或不同粗糙度的冰，或者只是线索。我们创建了这个庞大的数据库，用於对雷达反射应该是什麽样子进行基於物理的估计，然後将这些结果与仪器中的单个雷达脉冲进行配对，以找到与最佳配对的反射波。」
欧洲太空总署在其数据档案中保留了所有Cryosat卫星5月至9月的测量结果，尽管在过去10年中它们几乎没有用处。但现在，由於这种新方法，兰迪博士的团队已经能够回顾记录，以恢复卫星运行期间全年的冰层厚度测量值。
雷切尔．蒂玲博士在将她的研究转移到美国太空总署最近发射的Icesat-2卫星雷射高度计任务之前，对北极卫星数据进行了广泛的研究。
她对这一创新方法表示赞赏。
这位美国国家航空航天局（NASA）的科学家告诉BBC新闻说，夏季是北极海冰面积下降最快的时候，拥有这个额外的观测维度将有助於科学家们更了解冰层是如何变化的。
她说，Icesat-2号卫星在夏季有其独特的困难，但对研究学者来说很幸运的是，它的光子计数技术意味着研究人员仍然可以全年测量海冰，水和融化池塘的高度。
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