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。