300万美元捐款来自红二代？斯坦福陷入资金争议
2026 年 6 月 4 日
世界经济论坛（World Economic Forum, WEF）在1月10日发布的未来两年的《全球风险报告》中称，主要经济体选举即将来临，由人工智慧（AI）生成的错误讯息（misinformation）和恶意假讯息（disinformation）是全球今、明两年最大的风险。 据法新社报导，这份2024年度“全球风险报告”（Global Risks Report）还对气候变迁、生活成本危机和战争带来的威胁提出示警。 WEF董事总经理Saadia Zahidi：“在两年的时间范围内，错误和虚假信息是头号风险，其次是极端天气，社会两极分化和跨国武装冲突。” 这份世界经济论坛调查报告由苏黎世保险集团（Zurich Insurance Group）和咨询公司Marsh McLennan共同编写，于去年9月份参考超过1400名全球风险专家、政策制定者和商界领袖意见。 2024年，全球有40多个国家举行大选，覆盖人口超过30亿，包括美国、印度、英国、台湾等主要经济体。报告显示，在全球经济不景气的情况下，人们越发担心虚假信息干扰、操作舆论，左右大选。 调查报告表示，“作为未来两年预计最严重的全球风险，国外和国内行动者都将利用错误讯息和恶意假讯息进一步扩大社会和政治分歧”。 不过，专家认为，人工智能也可以用来帮助维护网络安全，应对网络攻击。 世界政商界菁英，下周将在瑞士达沃斯（Davos）参加第54届世界经济论坛。预计乌克兰总统泽连斯基和以色列总统赫尔佐格将出席论坛。
欢迎来到我们这个令人兴奋的科技世界，一个充满了人工智慧、无人驾驶汽车和人机交互的美好新时代。在这个世界里，人工智慧不仅可以理解人类，甚至可能比人类更懂人类。从高薪的“AI提示工程师”到无人驾驶汽车的“微小”问题，再到机器人在验证码测试中的惊人表现，这一切都让我们对未来充满了乐观态度。 你还没听说过“人工智慧提示工程师”？那可真是太可惜了！这些是专业人士，他们就像是AI和人类之间的翻译员。因为毕竟，让一台机器理解“我想要一张看上去很酷的海报”和“生成一张主题为赛博朋克的海报”之间的细微差别是如此困难，对吧？ 人工智慧具有惊人的能力，从写小说到创作逼真的艺术，但它似乎不太擅长提取我们想要的东西。它无法把握细微差别或克服措辞不当的指示。这就催生了“AI提示工程师”这一新工作——这些人擅长编写人工智慧所需的精确文本指令，以准确地生产所需的产品，年薪通常高达375,000美元以上。 虽然我们有了非常高级的工具，但这些工具仍然需要人类手动操作，而且操作它们还需要高级别的专家知识，这样的中间人角色对许多公司来说出人意料地有用。但问题是，未来AI是否能够更好地理解人类，从而让这类“中间人”工作变得多馀。 无人驾驶车这么先进，但却还有一个大问题：它们有时候识别不出深色皮肤的人。但没关系，我们可以穿荧光衣解决问题。这也挺可笑的，我们花了这么多精力去发展无人驾驶技术，却没能解决一个基础的、关乎人的安全的问题。结果是，要让人们去适应这个有问题的科技，而不是让科技变得更聪明。 你觉得填验证码很烦人？恭喜你，机器人也这么觉得，但是它们现在比我们更擅长这方面。验证码本来是设计出来让人类可以轻易通过而难住机器人的一种测试。然而现在，原本用于阻挡机器人的系统，现在反被机器人“破解”，而人类却有时会觉得这些验证码难以通过。现在我们不仅要对付记不住密码，还要面对机器人抢走了我们唯一擅长的事。这不禁让人质疑，未来到底是属于谁的。 AI模型可能会倾向于给出使人感觉良好或符合预期的回答，而不是基于事实或证据的回答。这是因为AI模型通常是根据大量的数据进行训练的，这些数据可能包含各种各样的偏见或偏好。 这种倾向可能会误导人们，甚至有可能被用来“愚弄我们并引诱我们”。换句话说，如果AI衹是反映我们自己的观点和偏见，而不是提供基于事实的信息，那么它的可靠性就大打折扣。 更重要的是，在找到解决这一问题的办法之前，我们是否应该继续将这种技术应用到如搜索引擎等更广泛的场景中？如果搜索引擎的AI衹是给出人们想听到的答案，而不是最准确或最全面的答案，那么这将影响信息的质量和可靠性。 所以，在这个充满无穷潜力和机会的科技世界里，我们不禁思考：未来的科技世界到底会是什么样的？更重要的是，这个未来到底是属于谁的？在探索所有这些“突破性”问题的同时，让我们不忘记，科技应该是为人类服务的，而不是相反。
AI人工智慧（AI）的应用已经远远超越了聊天机器人。事实上，AI在过去几十年中一直在帮助我们处理许多复杂的问题，从蛋白质折叠和药物研发，到核融合等等。 举例来说，一直在解决现实问题方面显示出天分的谷歌的DeepMind，在蛋白质折叠领域取得了重大成就。过去，研究人员可能需要几年的时间来确定一个蛋白质的折叠形状，但DeepMind的AI AlphaFold在仅18个月的时间里预测了几乎所有已知的蛋白质的结构。这个进步为生物学带来了革命性的影响。他们的团队训练了自己的AI AlphaFold，以已知的蛋白质形状的数据为基础，从而学会了预测未解决的蛋白质的形状。 这些数据已经在帮助研究者，从新型疟疾治疗到创造能够分解塑料废物的□，等等各方面取得进展。DeepMind的Pushmeet Kohli表示，未来还有更多的可能。“除了蛋白质结构预测之外，我们还需要更多的工作来绘制蛋白质动力学，加速蛋白质设计，理解蛋白质突变的影响-例如，与癌症等疾病相关的突变，”他说。 例如通过对蛋白质的预测和研究，可以推动新的疾病治疗方法的研发，甚至可以帮助我们设计出新的分解塑料的□，这都对环保和人类健康有很大的帮助。 DeepMind公司的一位主要人物，Pushmeet Kohli认为，AI的应用在生物科学和医学研究中的潜力是无穷的，未来还有许多可能性等待发掘。仅就蛋白质科学领域，就可以研究蛋白质如何动起来、如何设计新的蛋白质，以及研究蛋白质突变对疾病，比如癌症的影响等等。 在药物研发领域，AI也有所突破。传统的药物研发过程包括收集和分析各种数据，例如实验室实验结果、计算机模拟数据、医疗扫瞄结果、临床试验数据和患者的健康记录等。这个过程通常需要大量时间和资源，而且可能会非常复杂和混乱。但现在，一些研究项目正在使用AI来自动化这个过程的一部分。此外，研究人员还使用了一种叫做“生成性AI”的技术来创造新的分子结构，也就是说设计可能有效的新药。 与此同时，人工智慧被用来提升各种设备的能源效率，这包括汽车、计算机，甚至是风力涡轮机。例如，巴黎综合理工学院的研究人员最近利用AI确保涡轮机更频繁地面向风，提高了0.3%的产出。这个改变可能看起来很小，因为他们只是让涡轮机的能源产出提高了0.3%。然而，如果我们在全球范围内都使用这种方法，那么这个小小的提升就可以为大约170万个英国家庭提供电力。这就是说，通过利用AI来优化设备的能源效率，我们就有可能在全球范围内节约大量的能源。 人工智慧正在被用来优化我们的计算任务和制造过程，从而提高效率和减少环境污染。DeepMind的AI提高了矩阵乘法和排序演算法20-70%的效率，这些都是每天在全球的计算机上都要执行上万亿次的演算法，小的效率提升累计起来，就可以大大提高计算效率。另外，Facebook的所有者Meta利用AI技术改进了混凝土制造过程，使得二氧化碳排放量减少了40%。 现在，AI虽然没有完全解决这个问题，但已经提供了重要的帮助，比如DeepMind和瑞士联邦理工学院共同开发的神经网路可以控制聚变反应器内的19个磁线圈。 最后，我们来看核融合。几十年来，科学家希望能够使用这种技术制造出高效、可靠的电力厂。一旦有了突破，能源就会变得几乎免费。但是，实现这个目标非常困难。 现在，AI在这个问题上提供了一些帮助。DeepMind的研究人员和瑞士联邦理工学院共同开发了一个神经网路，这是一种AI技术，能够控制反应器内的19个磁线圈。这使得研究人员可以更好地控制反应器内的多个电浆体（比太阳的任何部分都要热），使其远离与机器壁面灾难性接触。英国曼彻斯特大学的Lee Margetts说，聚变反应器现在已经是一个被证明的概念。AI可能会是让它们最终成为现实的转折点。 就像在核融合技术中，人工智慧在许多其他领域也有巨大的应用潜力。以AI聊天机器人为例，它们也是经过精心训练的电脑程序，可以与人进行流畅的交流。让我们来看看如何训练这些机器人。 想像一下你在玩一个填字游戏，看到一个句子，有些单词被挖空了，你要猜测哪个单词应该填进去。这就是AI聊天机器人训练方式。 聊天机器人阅读了大量的文本，学习语言中单词之间的关系，然后不断地猜测下一个单词应该是甚么。这个过程反复进行，让聊天机器人的猜测越来越准确，也就可以流畅地和人类聊天了。 聊天机器人能做的不仅仅是猜词，还有一种叫做“变压器”的神经网路让它们变得更聪明。它让人工智慧看更长的句子，理解更复杂的语言关系，能理解整本书的情节，而不只是看一两个句子。 但是，聊天机器人并不完美，有时候也会出错，可能会把不真实的信息误认为是事实，因为它们的回答完全是基于统计的，没有进行事实核查。但是，随著训练的增加，会学习到更多的规则，能够处理更复杂的问题，就像学会了新技能一样，就像突然之间智商飙升了一样。这就是人工智慧的世界，既神奇又有趣，又充满未知。
欧盟执委会20日提出经济安全战略方案，除了管控外来投资和关键产品出口，也将审查欧洲企业对外投资案，尤其涉及量子电脑、人工智慧和先进半导体三大新科技。这项方案是月底欧盟高峰会讨论最新中国政策的重要一环。 据中央社报导，在欧洲联盟27国领袖即将讨论、更新中国政策前，欧盟执行委员会（European Commission）今天向欧盟两大立法机构–欧洲议会（European Parliament）和欧盟理事会（European Council）提出欧洲经济安全战略 （European Economic Security Strategy），料将成为各国争论重点。 欧盟执委会在新闻稿开宗明义指出，在地缘政治紧张情势升高、科技移转加速的背景下，欧盟提出经济安全战略目的在降低特定经济流动的风险。 欧盟执委会主席范德赖恩（Ursula von der Leyen）表示，欧盟将透过此方案促进自身竞争力，以“去风险化”（de-risking）工具保护欧洲，以及结交更多伙伴，包括分散贸易对象。 法新社报道称，根据这项战略方案，经济安全的风险来自四个领域，一是供应链韧性，包括能源安全；二是关键基础设施面临的实体及网路安全风险；三是科技泄漏的风险；四是将经济依赖关系、经贸胁迫武器化的风险。 执委会提出的经济安全工具主要有三个面向：一是外来投资审查，尤其是投资欧盟境内关键基础设施或并购欧洲重要企业；二是出口管制，尤其涉及军武科技、间谍软体等敏感产品。最新的第三种工具则是管控对外投资，以避免欧洲企业将先进关键科技输出到有风险的国家。 至于这些政策工具最想要保护的科技，草案中多次提及三个重要领域：量子电脑、人工智慧和先进半导体。 欧盟国家对于是否要增加更多经济管制，尤其针对中国，意见仍很分岐。为了说服各国，草案还提到部分欧盟国家透过多边方式限制出口，以管制先进晶片制造设备及量子电脑设备等关键科技的输出，显示“经济政策需要更大弹性以应对当前挑战”。这指的就是不久前美国成功拉进荷兰、日本，共同限制晶片制造机器出口到中国。 欧盟执委会并将其他“去风险化”工具纳入这套经济安全战略的架构下，包括关键原料法、欧盟晶片法，以及反制他国以贸易为胁迫武器的“反胁迫政策工具”（EU Anti-coercion Instrument）等。
