Google DeepMind 新 AI 系统 AlphaProof 和 A​​lphaGeometry 2 能在 2024 年国际数学奥林匹克(IMO)竞赛获得银牌，解决了六道题中的四道，获得了 28/42 分，标志着 AI 在数学推理方面取得重大突破。IMO 是历史最悠久、规模最大、最负盛名的青年数学家竞赛，自 1959 年以来每年举办一次。选手要解决代数、组合学、几何和数论方面六个异常困难的问题。DeepMind 表示，IMO 的数学问题被人工翻译成数学语言，供系统理解。在正式比赛中，学生们分两次提交答案，每次 4.5 小时。而 AI 系统在几分钟内解决了一个问题，花了三天时间解决其他问题。基于强化学习的推理系统 AlphaProof 解决了两个代数问题和一个数论问题并被证明答案正确，这些问题包括今年 IMO 比赛中只有 5 名选手解决的最难的问题。AlphaGeometry 2 证明了几何问题，但两个组合问题仍未解决。

OpenAI 推出了直接挑战 Google 的搜索工具 SearchGPT。作为一种实验性产品，SearchGPT 没有开放使用，而是从周四开始开放给加入等候名单的 1 万名用户进行测试。它不同于 ChatGPT 生成一个答案，而是类似搜索引擎提供了一系列链接，允许用户点击进入外部网站。OpenAI 表示，SearchGPT 将提供来自 Web 的最新信息，同时提供相关来源的明确链接。即使网站选择不允许 OpenAI 抓取内容训练其 AI 模型，新的搜索工具将仍然能访问网站。

根据发表在《自然》期刊上的一项研究，Google DeepMind 和牛津大学的研究人员发现，用 AI 生成的数据集训练 AI 模型可能导致模型崩溃，即在数代之后产生无意义的输出。举例来说，模型从中世纪建筑文本开始，到第九代输出了毫不相干的长耳大野兔。研究人员发现，AI 难以掌握训练数据集中不常见的文本行，后续在此输出上的训练无法延续这些微妙差异。以这种方式基于早期模型的输出训练新模型最终会陷入递归循环。以生成狗图像的模型为例，AI 模型倾向于重新创造训练数据中最常见的犬种，金毛猎犬相比贝吉格里芬凡丁犬（Petit Basset Griffon Vendeen）更常见，因此金毛猎犬会被过度代表。如果用过度代表金毛猎犬的数据集训练后续模型，问题将会愈发严重，后续模型将会忘记贝吉格里芬凡丁犬不知名犬种的存在，它将只会生成金毛猎犬的图像。最终模型将会崩溃，无法生成有意义的内容。

The Information 援引知情人士的消息称，OpenAI 今年可能亏损 50 亿美元。OpenAI 是史上增长最快的企业之一，但也可能是运营成本最高的企业之一。OpenAI 在三月计划年内花费近 40 亿美元租用微软服务器用于支持 ChatGPT 的推理工作负载。OpenAI 有 350,000 台包含英伟达 A100 芯片的服务器用于推理，其中约 290,000 台服务器用于 ChatGPT。硬件接近满负荷运行。OpenAI 今年训练 ChatGPT 以及新模型的成本可能多达 30 亿美元。它有大约 1500 名员工，随着业务的持续增长，薪水开支预计将达到 15 亿美元。它的全年销售额在 35 亿至 45 亿美元之间。运营费用、训练费用以及员工薪水开支总额预计超支 50 亿美元。

研究人员正在利用天文测量工具帮助确定图像的真实性——使用通常用于调查遥远星系的方法分析人脸图像，可以测量一个人的眼睛如何反射光，从而发现图像处理的迹象。AI 的进步使得区分真实图像、视频和音频与算法生成的图像、视频、音频变得越来越困难。深度伪造技术将一个人或环境的特征替换为另一个人或环境的特征，专家警告称，这可以被武器化，并用于传播错误信息，例如在选举期间。研究人员解释说，真实的照片应该具有“一致的物理特性”，“所以你在左眼球中看到的反射应该与在右眼球中见到的反射非常相似，尽管不一定完全相同”。这些差异是微妙的，因此为了检测它们，研究人员转向了旨在分析天文图像中的光的技术。通过比较个人眼球中的光反射，他们可以在大约 70% 的情况下正确预测图像是否为假的。

对 2500 名企业高管、员工和自由职业者的调查发现，高管对生成式 AI 的期望与员工的实际使用体验之间存在巨大鸿沟。96% 的高管希望 AI 能提高生产力，但 77% 使用 AI 的员工表示这增加了他们的工作量，他们认为使用 AI 阻碍了生产力和导致了他们的倦怠。47% 的员工表示他们不知道如何实现雇主所希望的生产力提升。40% 的员工认为企业对他们要求过高，增加了他们的压力。三分之一员工表示因为筋疲力尽可能会在未来半年内辞职。

日本信息处理推进机构对千名在工作中使用 AI 的用户的调查显示，六成表示了信息泄露和虚假信息扩散等威胁与风险。关于输入 AI 的营业秘密泄露、滥用 AI 导致虚假信息扩散等各个项目，调查分别询问了如何看待。把获得的答复平均后发现，认为“是重大威胁”的占 27.1%，“略有威胁”占 33.3%，合计为 60.4%。认为“不太是威胁”的占 6.2%，“完全不是威胁”的占 2.4%，合计为 8.6%，远低于前者。另一方面，关于迅速普及的生成式 AI 的使用情况，回答称组织内已制定和明文化规则的不到 20%。

其它科技公司都想把 AI 产品买给你们，但扎克伯格（Mark Zuckerberg）选择免费送给你们。Meta 周一宣布了其最新的 Llama 3.1 大模型，其最大规模版本的参数有 4050 亿个，较小规模的版本有 700 亿和 80 亿个参数。Meta 称，Llama 3.1 在基准测试中的表现超过了 OpenAI 的 GPT-4o 和 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet。Meta 表示，Llama 3.1 使用了逾 16,000 个英伟达 H100 GPU 进行训练，它认为相比私有大模型，部署成本会更低。扎克伯格称他与世界各地的开发者、企业和政府官员交流时，他们都表达了不希望被私有封闭供应商锁定的愿望，希望自己能控制模型，而 Llama 3.1 将能满足他们的要求。

日本新闻协会发表声明称，美国 IT 巨头 Google、微软等公司提供的将网络搜索引擎与生成式 AI 相结合的“搜索联动型生成式 AI 服务”（即 AI 搜索引擎）很可能构成侵犯著作权。声明指出，此类服务经常擅自利用新闻报道作为信息源、生成类似新闻报道的回答。它要求美国 IT 巨头获得新闻媒体的使用许可。声明分析称，有一些案例显示，搜索联动型 AI 对新闻报道进行不恰当的转用和加工，生成了存在错误内容的回答。声明强调，应当在确保准确性和可靠性之后再开始提供服务。

OpenAI 发布了 GPT-4o 模型的小型版本 GPT-4o mini，它将取代 GPT-3.5 Turbo 提供给所有 ChatGPT 用户，包括免费和付费用户。GPT-4o mini 类似 GPT-4o，支持多模，能解释图像、文本和音频，能生成图像。GPT-4o mini 支持 128K 上下文令牌，其数据截至 2023 年 10 月，它的 API 费用比 GPT-3.5 Turbo 低 60%，每百万输入令牌 15 美分，每百万输出令牌 60 美分。GPT-4o mini 将使用名为 instruction hierarchy 的新技术，限制了越狱。

日经等机构的分析显示，中国正大量申请生成式 AI 相关专利。根据占世界专利申请数量 8 成的五大专利局（日本国专利厅、美国专利商标局、欧洲专利局、中国国家知识产权局、韩国知识产权局）的数据，中国的生成式 AI 相关专利申请数为 30124 项，远远超过了美国的 12530 项。中国最近几年的专利申请急剧增加。世界五大专利局的统计显示，从 2022 年的专利申请量来看，中国为 162 万项、美国为 59 万项、日本为 29 万项、韩国为 24 万项、欧洲为 19 万项。百度是中国申请生成式 AI 专利最多的公司，有 575 项，其次是腾讯的 561 项。

路透的一项调查发现，逾四成日本公司没有使用 AI 的计划，只有不到四分之一的公司在业务中使用 AI。路透委托 Nikkei Research 在 7 月 3 日到 12 日间向 506 家公司提出了一系列问题，有约 250 家公司在匿名情况下做出回应。24% 的公司表示已在业务中使用 AI，35% 的公司计划使用 AI，而 41% 的公司没有此类计划。对于使用 AI 的目标，六成表示是应对人工短缺，53% 是降低劳工成本，36% 表示是加速研发。对于引入 AI 所面临的障碍，有企业表示员工可能会担心被裁员，其它包括缺乏专业人士、需要大量资本支出以及 AI 可靠性存疑。

鉴于欧洲监管环境的不可预测性，Meta 未来的多模 AI 模型将不提供给欧盟客户。Meta 计划将新的多模模型集成到智能手机和 Meta Ray-Ban 智能眼镜等产品中，AI 模型将能对视频、音频、图像和文本进行推理。Meta 表示，这一决定还将意味着欧洲公司无法使用这些多模模型，尽管模型是在开放许可下发布的。它还可能阻止欧盟以外的公司在欧洲提供使用其新多模模型的产品和服务。Meta 计划发布 Llama 3 模型的更大规模的文本版本，它表示将会提供给欧盟的客户和公司。Meta 的问题在于如何在遵守 GDPR（数据保护法）的同时使用欧洲客户的数据训练模型。

TechPowerUp 的一项调查显示绝大多数 PC 用户不愿意为 AI 硬件支付溢价。有逾 2.6 万人参与了调查，84% 的人表示不会支付溢价，7% 表示会，9% 对此不确定。微软正在推广它的 Copilot+ PC 概念，PC 厂商也在转向集成 AI 功能的 PC 产品，但大部分人目前对其价值持怀疑态度。

英国公共政策研究所创建了一个模型，分析了涵盖所有工作类型的 22,000 项任务，预测未来 3-5 年内，目前由人类——尤其是女性和年轻人——完成的任务有 59% 可能会受到 AI 的影响。在最坏的情况下可能会引发“就业的大灾难”，仅仅在英国就会有 800 万人失业。如何应对这种情况？有人提议推行基本收入 UBI。但 UBI 的钱从哪里来？他们认为 AI 企业会分享其收入，因为人类工作愈来愈少了，企业的利润和股息可以捐给有需要的人。很多人对此表示怀疑，认为历史告诉我们企业是不会这么做的，股东会拿走 100% 的利润。

为了解生成式 AI 对短篇小说创作的影响，伦敦大学学院等机构的研究人员招募了近 300 名志愿者作为“作家”，展开一项在线研究。这些志愿者并不是以创作为生的职业作家。研究人员评估了他们的先天创作力，然后将他们随机分为 3 组。所有志愿者被要求根据随机分配的公海探险、丛林探险和外星探险 3 个选题之一，创作一个 8 句话的小故事。3 组志愿者接受生成式 AI 辅助创作的程度不同。第一组为无 AI 的参照组；其他两组可选择利用 AI 获得一个 3 句话的初始创意，其中之一可选择最多获得 5 个由 AI 产生的创意。创作完成后，志愿者们被要求以新颖性、情感特征等标准对自己创作的故事自我评估。此外还有 600 名外部评审人员以相同标准来评估这些故事。研究显示，接受生成式 AI 辅助有助于创作更有创意、更有趣的故事，这在一开始被测定为先天缺乏创作力的志愿者中尤其明显。但从总体来看，相比参照组，AI 辅助组创作的故事看起来更相似。

财富管理和经纪行富瑞（Jefferies）的统计数据显示，自 2022 年底 ChatGPT 推出以来 27 只 AI 大盘股的股价上涨了 127%，市值增加了 10 万亿美元，但它们在 2025 年的收益预测只增长 25%。这意味着 AI 大盘股的增量市盈率高达 73 倍，表明投资者对整个行业的增长预期极其乐观。英伟达涨幅最大，其股价自 2022 年底以来上涨了 656%。尽管存在估值过高的迹象，但富瑞认为 AI 泡沫在短期内会继续扩大，因为资本支出计划到 2025 年仍然表现强劲，主要云服务商有充足的现金储备。

韩国防卫事业厅宣布将批量生产反无人机激光武器“Block-Ⅰ”。“Block-Ⅰ”是基于激光的防空武器，通过光纤生成传输的激光束直接毁伤目标，可实现精准打击朝鲜小型无人机。该武器无形无声，只需供给电源即可使用，且发射成本低廉，单次发射仅需 2000 韩元（约合人民币 11 元）。这是将激光应用到武器的韩国型“星球大战计划”的首个项目。防卫事业厅 6 月同韩华航空航天签署量产合同，预计年内交付并投入使用。Block-Ⅰ瞄准发动机或其它电子设备一次发射 10 到 20 秒的激光束。防卫事业厅表示它在测试中取得了 100% 的成功率。

亚马逊向美国用户开放其购物聊天机器人 Rufus，用户可通过最新版本的 Amazon Shopping 应用尝试 Rufus。与其它 AI 聊天机器人不同的是，Rufus 训练数据集包括了其商品目录、客户评价、社区问答，以及抓取的来自 Web 的公开信息。亚马逊没有披露它抓取了哪些公开信息。用户可以让它推荐商品，或描述特定商品的功能，它还与用户的账号绑定，因此还能回答与所订购商品交付相关的信息。和其它 AI 聊天机器人类似，它给出的答案未必是正确的，需要用户交叉验证。

由于 GPS 以及交通标志识别技术的改进，汽车现在能判断它是否超速。因此计算机系统根据特定公路的限速自动减慢车速是技术上早已是可行的了，但强制执行则是一个政治意愿问题。这一政治意愿在欧盟成为了现实，从 7 月 7 日起，在欧盟销售的所有新车都要配备智能速度辅助 (intelligent speed assistance 或 ISA) 系统。ISA 从 2022 年起就已安装在部分新车上，最新的法规扩大到所有在欧盟生产和销售的新车。ISA 将通过四种方式降低车辆速度，由制造商选择使用其中一种：级联声音警告、级联振动警告、带触觉反馈的加速踏板，车速逐渐降低的速度控制功能。