今⽇值得关注的⼈⼯智能新动态：
OpenAI推出“官⽅爬⾍”GPTBot，及“反爬⾍”官⽅教程OpenAI推出了⼀款名为GPTBot的⾼级⽹络爬⾍，其可以将捕获的⽹⻚内容⽤来改进未来的模型。OpenAI官⽅表示，通过过滤处理，它会删除需要付费访问的区域、可能收集个⼈身份信息（PII）或包含违规内容的⽂本，允许GPTBot访问外部⽹站可以提升AI模型的准确性和功能，并增强安全性。
此外，OpenAI也给出了“反爬⾍”官⽅教程：⽤户可以在Robots.txt⽂件中明确禁⽌GPTBot的访问，或者封锁其IP地址。
你敲键盘的声⾳，会暴露个⼈隐私，准确率95%
新研究揭示了⼀种假设⽹络攻击，利⽤⼈的打字录⾳窃取个⼈数据。此攻击采⽤基于深度学习的⾃制算法，声学分析击键噪⾳并⾃动解码输⼊内容，研究显示在95%情况下能准确解码。通过⼿机⻨克⻛及Zoom等应⽤可轻松实现录⾳，然后通过易编译算法将声⾳分析并翻译成⽂本。这是“声学侧通道攻击”的变体，声波监视获取敏感信息并⾮新现象，但AI整合使其更有效窃取数据。
AI定位“癌症源头”，MIT领衔提出新模型OncoNPC麻省理⼯学院与丹娜-法伯癌症研究所的科学家团队开发了⼀种新⽅法，或有望揭开⼀⼩部分癌症患者癌症起源的谜团。借助机器学习，他们创建了⼀个计算模型，能分析近400个基因序列，从⽽预测肿瘤在体内的起源位置。研究结果表明，该模型在900名患者的数据集中，可对⾄少40%的原发性不明癌症进⾏⾼置信度分类，这可以为治疗决策提供重要指导。
这⼀突破性⽅法可能使基因组指导下的个性化治疗更加具体，帮助医⽣为这些患者选择合适的治疗策略。
Meta解散蛋⽩质折叠团队，聚焦商业AI领域
据《⾦融时报》报道，Meta解雇了⼀个创建包含6亿蛋⽩质结构数据库的AI团队，未来将专注于盈利的AI产品。该社交媒体巨头此前致⼒于ESMFold项⽬，希望利⽤语⾔模型预测蛋⽩质结构，这⼀举措备受药物研发界称赞。前MetaAI研究科学家表示，Meta已经调整了研究策略以创造有助于业务的智能。
美国SEC主席警告：AI可能引发⾦融危机
美国证券交易委员会（SEC）主席Gary Gensler在最近采访中发出警告，称AI可能最终引发⾦融危机。他表示，这项技术可能成为未来⾦融危机的核⼼，因为未来的商业系统可能会过度依赖少数基础模型，导致“⽺群效应”并增加⾦融崩溃的⻛险。为了应对潜在问题，SEC最近提出了新规则，要求投资顾问解决其技术中的利益冲突问题，从⽽确保投资者利益得到保护，不受AI影响。
RadFM：构建放射学通才型基础模型
这是⼀项旨在构建放射学通才型基础模型（RadFM）的研究。来⾃上海交通⼤学、上海AI lab的研究团队创造了⼀个包含1600万2D和3D医学扫描的⼤型多模态数据集——MedMD，这是⾸个包含3D医学扫描的数据集。此外，他们还提出了⼀种创新的架构，能够将⽂本输⼊与2D或3D医学扫描数据相结合，⽤于不同放射学任务。该模型在MedMD上进⾏预训练，并在放射学领域的RadMD上进⾏微调。
研究团队还设计了包括五个任务的新评估基准，以全⾯测试基础模型在实际临床问题上的表现。实验结果显示，RadFM明显优于现有的多模态模型。
DeepMind领衔新研究：借《星际争霸II》探索“离线强化学习”《星际争霸II》已成为强化学习新挑战。这款游戏具有难度⾼、多变、需要⻓期策略规划和实时操作的特点，且游戏职业竞技活跃，适合离线强化学习研究。
为此，Google DeepMind、弗吉尼亚⼤学创建了AlphaStar Unplugged基准，利⽤海量游戏数据，引⼊全新挑战。他们定义了数据集、⼯具和评估⽅法。通过⾏为克隆、MuZero等基线代理，仅使⽤离线数据就提升了代理⽔平，AlphaStar⾏为克隆代理胜率⾼达90%。
AGI之梦，为何尚未实现？
2022年，“通⽤⼈⼯智能”（AGI）⼀词重新定义了AI的最初愿景，即建⽴“会思考的机器”，让计算机能像⼈类⼀样思考、学习和解决问题。然⽽，与⽬前⼴泛采⽤的“狭义AI”⽅法不同。虽然有些⼤型项⽬致⼒于AGI，但该领域未得到充分的资助和推⼴。真正的AGI有巨⼤价值，但进展受限于理论和⽅法上的挑战。研究发现，仅靠统计⽅法难以实现AGI，关键在于发展类⼈认知能⼒。此外，社会技术因素也会影响AGI的发展。
ChatGPT的共情能⼒，究竟怎么样？同理⼼通常被理解为分享和理解他⼈⼼态或情绪的能⼒。聊天机器⼈在各领域的⼴泛应⽤，引发了同理⼼在⼈机交互中的关注。研究以GPT-3.5版本的ChatGPT为基础，探究其在共情反应和情感表达⽅⾯的能⼒。研究对⽐⼈类表现，评估了情绪理解和表达、情绪反应及共情⼈格等三个⽅⾯。
结果显示，ChatGPT能在91.7%的情况下正确识别情绪并产⽣适当回答，在对话中，70.7%的情况下呈现类似情绪反应。综合五份问卷评估，ChatGPT的共情能⼒低于健康⼈类，但优于阿斯伯格综合症/⾼功能⾃闭症患者。
实现AGI的关键⼀环：假设-演绎推理
该研究认为，任何⾼级⼈⼯智能（如GPT-4）要想成为“思考机器”或通⽤⼈⼯智能（AGI），都应掌握⼀项关键推理技能——假设-演绎推理。假设-演绎推理的⼀个基本形式就是因果推理，该研究者⽤简单测试评估了ChatGPT的这两种推理能⼒，发现在复杂问题中，聊天机器的表现有限。但若AI在⼴泛情境下能进⾏此类推理，将成为真正的AGI。
探索⼤型语⾔模型⾃动纠正：不同策略前景调查
虽然⼤型语⾔模型（LLMs）在各类⾃然语⾔处理（NLP）任务中表现优异，但仍然存在幻觉、不忠实推理和有毒内容等问题。为解决这些问题，加利福尼亚⼤学圣芭芭拉分校的研究⼈员提出⼀种⾃我修正的⽅法，从⽽让LLMs⾃身纠正输出中的问题。利⽤⾃动反馈技术，可使基于LLMs的解决⽅案更实⽤、易部署，且减少⼈⼯⼲预。
语⾔引导下的图形设计：照⽚⾊彩调整创新⽅法登场
近⽇，⾹港城市⼤学和Adobe Research的研究⼈员引⼊了⼀种基于交互式语⾔的照⽚重新着⾊⽅法，该⽅法提供了⼀个直观的系统，可以帮助专家和新⼿进⾏图形设计。另外，研究⼈员还提出了⼀个名为LangRecol的模型来解决新任务中的问题，并且介绍了⼀种⽣成合成图形设计数据集的⽅法。