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人工智能

第 6 期

2026年11月2日 · 8 篇

从 4 个地区 20 家出版物审阅的 305 篇文章中精选 8 篇。

已读 0 / 8
  1. 01 ★★★★★

    沿着海关记录追踪AI芯片:算力究竟流向何处

    原标题: Introducing the AI Chip Imports explorer

    Epoch AI · · 6 分钟 · English

    当芯片制造商和云计算公司很少披露相关信息时,全球AI芯片究竟流向了哪里?Epoch AI的Isabel Juniewicz和Lucio Melito依据16个主要目的地的海关记录给出了答案,扣除了中转枢纽,并纳入了在中国制造和使用的芯片。阅读本文不妨关注其方法,而不仅是结果:它展示了公开贸易数据能够走多远,以及它在哪些地方存在盲区。我们选择这篇文章,是因为它使用了原创数据,并清楚地说明了其局限性。文中还推出了Epoch自有的数据浏览工具,这是我们找到的唯一利益关联。

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    • 数据
    • 专业
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  2. 02 ★★★★☆

    在下一轮中美人工智能对话之前解读北京的信号

    原标题: China Signals What It Wants From the Next China-U.S. AI Talks

    Pekingnology · · 8 分钟 · English

    在习近平国事访问期间,中方与华盛顿同意开展人工智能对话,那么中国究竟希望从这场对话中得到什么?Zichen Wang翻译并注释了《玉渊谭天》的一篇文章,该栏目是中国国家广播机构的一个栏目,文中引用了中方谈判一方的人士。阅读此文,可以看到北京如何不同于美国安全界来界定人工智能风险,它认为哪些议题已可达成一致,以及文章没有说出口的内容。我们选择此文,是因为它以审慎的评注把一则中文政策信号呈现给英语读者。Wang撰写Pekingnology通讯;我们未发现任何利益关系。

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  3. 03 ★★★★☆

    来自中国的开放权重AI:北京如何权衡风险

    原标题: China is open-sourcing its best AI models. Is that safe?

    AI Safety in China (Concordia AI) · · 11 分钟 · English

    中国实验室现在发布的开放模型已接近美国前沿水平。中国是否有人担心犯罪分子可能利用这些模型做什么?Gabriel Wagner 列出了反对开放权重的理由,询问实际滥用的证据何在,并引用了中国标准制定者和监管机构确实就该风险所写的内容。阅读此文,可以了解基于中文文件的中国AI安全辩论,这是英文报道很少采用的视角。我们选择它,是因为它在得出结论前权衡了双方观点。Wagner 任职于Concordia AI,这是一家总部位于北京的AI安全咨询机构,其通讯主张中国对安全的重视程度超出许多人的想象:这一利益关系值得了解。

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    • 一手资料
    • 作者有利益关联
    • 认为中国重视AI安全投入
    以中文阅读 → 原文 · English
  4. 04 ★★★★☆

    中国是否真的把一半的AI算力花在了低质内容上?

    原标题: Is Half of China’s AI Making Slop?

    ChinaTalk · · 18 分钟 · English

    一则病毒式传播的说法称,中国超过一半的人工智能算力被用于廉价的AI生成剧集和视频。这个数字从何而来?它经得起推敲吗?为什么它如此刺痛人心?Zilan Qian 通过投资者电话会议和官方媒体追溯这一数字,用粗略的算术进行核查,然后追问:一个如此推崇实用性的社会,为何会为自己最喜爱的娱乐方式感到羞耻。阅读本文,可以了解一场很少进入英语世界的讨论,其叙述基于中文资料。我们选择它,是因为它将细致的事实核查与真正的论证结合在一起。Qian 是GovAI的研究学者,研究中国的人工智能;我们未发现其存在利益关系。

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    • 随笔
    • 一手资料
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  5. 05 ★★★★☆

    用于监测人们如何使用聊天机器人的预警系统

    原标题: We need an AI adverse event reporting system

    Asterisk · · 21 分钟 · English

    如何才能及早察觉人们使用聊天机器人的方式正在发生可能造成伤害的变化?Asterisk主编Clara Collier采访了加州大学伯克利分校计算机科学博士候选人Jessica Dai,其团队分析了r/ChatGPT论坛三年的帖子。阅读本文可以具体了解人工智能不良事件报告系统可能的样貌,以及实现过程中的实际障碍。我们选择它,是因为它将真实数据集与政策提案结合在一起。Dai讨论的是团队自己的论文;除此之外,我们未发现其他利益关系。

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    • 访谈
    • 数据
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  6. 06 ★★★★☆

    与人合作的人工智能:超越全面自动化的研究议程

    原标题: Steering AI Beyond Automation

    AI as Normal Technology (AI Snake Oil) · · 25 分钟 · English

    构建人工智能主要是为了取代人类劳动,还是研究可以瞄准别的方向?斯坦福大学数字经济实验室的加布里埃尔·昂格尔(Gabriel Unger)是经济学研究者,与阿尔文德·纳拉亚南(Arvind Narayanan)认为,计算机科学的发展方向既受激励机制驱动,也出于惯性而偏向自动化,并勾勒出人机协作所需解决的技术问题。阅读本文,可以看到一套积极的研究纲领,而不只是又一篇批评。我们选择它,是因为它讨论了该领域的经济学和历史,而不仅仅是伦理。作者基于明确的立场论证;其动机是学术性的,我们未发现任何商业利益。

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    • 随笔
    • 需专注
    • 对自动化议程持怀疑态度
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  7. 07 ★★★☆☆

    一位中国学者眼中美国对数据中心的掌控

    原标题: ChinAI #377: American Data Center Hegemony - the Center-Satellite Structure

    ChinAI (Jeffrey Ding) · · 5 分钟 · English

    华盛顿常担心中国通过在海外建设基础设施而赢得人工智能竞赛。从北京看,这场竞赛是什么样子?Jeffrey Ding翻译并概述了一篇北京大学研究人员的文章,该文主张恰恰相反:美国企业通过一种枢纽—卫星式体系主导全球数据中心,而其他国家则承担成本。阅读它,可以接触到西方读者很少以原文形式看到的论点,并附有完整译文链接。我们选择它,是因为它挑战了人们对人工智能竞赛的一个常见假设。Ding是乔治·华盛顿大学政治学助理教授,翻译中文人工智能相关著述;我们未发现利益关联。

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  8. 08 ★★★☆☆

    当机器替我们感知时,我们失去了什么

    原标题: Deskilling the body

    Aeon · · 16 分钟 · English

    随着手机,如今还有人工智能接管导航、记忆和选择,这些任务过去所塑造的身体技能会怎样?Melanie Challenger 认为,有些技术增强我们的能力,而另一些则悄然取代形成这些能力的行为,并借鉴进化论和认知科学来区分两者。值得一读,因为其中的区分可以用于审视你自己的习惯。我们将其选为本期的“意外之选”:这是一篇从身体而非模型出发谈论人工智能的文章。Challenger 既基于个人经验也基于研究进行写作;我们未发现其中存在利益关系。

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这一期是如何编选的
Swept 21 of 21 registered sources, considered 305 pieces inside the window, selected 8. Nothing in window: arXiv: Computers and Society. (以英文撰写。)