翻译是一门古老的艺术——也许和文明本身一样古老。古老的根源并没有阻碍创新，生成式 AI 的兴起引发了翻译技术的井喷式增长。数据提供商 Statista 预测，AI 翻译的全球市场将从 2023 年的约 50 亿美元增长到 2030 年的约 120 亿美元。Gartner 预测，到 2025 年人类翻译者四分之一的工作量将是审阅和编辑机器翻译文本。在这一波 AI 翻译浪潮中，德国公司 DeepL 在 Google 和 Facebook 等强大竞争对手中间脱颖而出。DeepL 自 2017 年创办以来成长迅速，可能是过去 15 年翻译领域最成功的科技公司。它支持翻译 30 种语言，有逾两万家企业客户，其中包括爱思唯尔 (Elsevier) 和富士通 (Fujitsu)等知名公司，今年 1 月它的估值达到了 10 亿美元。尽管竞争日益激烈，DeepL 仍然对未来保持乐观，相信对翻译质量的重视能带来新机遇。

Google DeepMind 研究人员在《科学》期刊上发表研究论文，报告他们的 AI 气象模型 GraphCast 在预测未来十天的天气上显著优于传统预测方法。这一成就意味着未来的天气预测将会更精确。欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 运营着最先进的传统天气预测系统，在 1380 个指标中 GraphCast 在九成的指标上优于 ECMWF 的系统。它的预测速度也非常快，可以在一分钟内以 0.25°的分辨率预测未来十天的数百个天气变量。GraphCast 利用了被称为“图神经网络（graph neural network）”的机器学习架构，使用超过四十年的 ECMWF 历史天气数据进行训练。GraphCast 使用当前和 6 小时前的全球大气状态，用 Google TPU v4 云计算运行一分钟就能生成未来十天的天气预测。相比下，传统的数值天气预报方法需要超级计算机，耗费的时间也更长。

发表在《Psychological Science》期刊上的一项研究发现，AI 生成的白人脸部图像更能愚弄人类自己。人类更可能认为 AI 生成的白人图像是真实人类的图像。这一结果并不适用于 AI 生成的有色人种图像。原因可能是用于生成 AI 脸部图像的算法主要是用白人图像训练的。研究小组警告，这可能意味着种族观念最终会与对“人类”的观念混淆，这也可能会延续社会偏见。