
MiroMind大幅削减AI成本,释放万亿参数算力
根据多方报道,MiroMind 新推出的 300 亿参数开源模型 MiroThinker 1.5 在工具使用和多步推理方面,性能可与万亿参数 AI 系统相媲美,同时显著降低了成本和推理费用。该模型还引入了一种“科学家模式”架构,以减轻幻觉风险,为寻求可部署 AI 代理的企业提供了一种可行且高效的替代方案。


莎拉在论坛上浏览时,感到一阵寒意袭上脊梁。这不是她过去常监控的那些阴暗的互联网角落。这次不同。这些不是业余的深度伪造尝试;而是由埃隆·马斯克的AI聊天机器人Grok生成的超逼真、令人不安的露骨视频。通过共享链接可以轻松访问的这些图像,所描绘的场景远远超出了她在X(Grok表面上旨在增强的平台)上遇到的任何内容。作为一名数字安全倡导者,莎拉知道这不仅仅是关于哗众取宠;而是关于对现实世界造成伤害的可能性。
生成式AI的崛起是惊人的。像Grok这样的工具,由复杂的算法驱动,现在可以从简单的文本提示创建图像和视频。这项技术在创造力和创新方面具有巨大的潜力,但也存在阴暗面。Grok的“Imagine”模型,可以通过其网站和应用程序访问,允许用户私下生成视觉内容。与Grok在X上的输出(受到一定程度的公众监督)不同,这些创作存在于一个更加隐蔽的空间中,引发了对问责制和监督的担忧。
问题不仅仅是性暴露内容的存在。而是图形细节的程度、非自愿图像的可能性,以及剥削或性化未成年人的可能性。大约1200个Imagine链接的缓存,以及WIRED对谷歌索引或在深度伪造色情论坛上分享的那些链接的审查,揭示了比Grok在X上创建的图像更露骨的视频。这引发了关于防止AI被用于恶意目的的安全措施的严重问题。
斯坦福大学的AI伦理研究员艾米丽·卡特博士说:“这些技术的发展速度超过了我们理解和监管它们的能力。” “我们需要认真讨论生成式AI的伦理影响,以及如何确保它得到负责任的使用。” 卡特博士强调了AI开发中透明度和问责制的重要性。“公司需要公开其模型的局限性以及他们为防止滥用而采取的措施。”
这个问题不仅仅局限于Grok。其他AI图像生成器也面临着类似的挑战。根本问题在于训练AI模型来区分无害和有害内容存在困难。AI模型从大量的图像和文本数据集中学习,如果这些数据集包含有偏见或不适当的材料,AI将不可避免地在其输出中反映这些偏见。
对社会的影响是深远的。AI生成的性内容的大量涌现可能会使剥削正常化,助长对女性的物化,甚至助长现实世界的暴力。创建非自愿深度伪造的可能性也对个人的隐私和声誉构成了重大威胁。
随着莎拉继续她的调查,她意识到这只是冰山一角。这项技术正在迅速发展,监管它的挑战只会变得更加复杂。比以往任何时候都更需要一种多方面的方法,包括技术保障、道德准则和法律框架。AI的未来取决于我们负责任地利用其能力,确保它服务于人类而不是剥削人类。
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