产生式人工智能（AI）技术，例如ChatGPT等热门应用，有潜力创造出逼真的虚假文本、视频和音频，可用于政治操纵。此外，主要社交媒体公司已减少了提升选举诚信的承诺。即将到来的选举还将见证TikTok的影响力，其推荐算法被一些专家认为非常适合传播虚假信息。产生式AI和社交媒体的结合带来了重大挑战，因为AI生成的虚假信息可以在没有人为干预的情况下针对个人，可能加剧政治极化。像Facebook和YouTube这样的平台已减少了其选举诚信政策，导致种族主义和反犹太主义内容的增加。TikTok的算法与其他平台不同，可能使其更容易受到政治误导，特别是考虑到其年轻的用户群。为应对这些挑战，平台应采取措施，如限制内容转发、针对病毒式帖子实施断路器、增加内容审查团队，从推送中删除虚假内容，同时保留档案副本作为参考。不采取行动可能会加剧美国的民主危机。

唐纳德·特朗普最近在他的社交媒体平台Truth Social上声称，人工智能在视频中被用来对付他。特别是，他引用了《赫尔报告》，对拜登总统处理机密材料的评估。然而，并没有证据支持特朗普声称在听证会期间播放的视频是由人工智能生成的。特朗普的陈述与他提出既符合双方利益又能接受的另类叙事方法相一致。这一策略自特朗普竞选总统之前的日子就显而易见，旨在模糊现实并制造怀疑，以影响公众对事实的看法。特朗普对拜登总统的警告虽然毫无根据，但却是一种将批评视为政治动机而非客观评估的方式。

DeepMind研究小组正在开发一种名为SIMA（Scalable, Instructable, Multiworld Agent）的AI代理，它不仅可以在特定游戏中取得胜利，还可以对任何通用的3D环境中的自然语言指令做出响应。其目标是创建能够接受指令和互动的AI代理，在合作性游戏场景中充当可信赖的伙伴。SIMA已经在九款不同的开放世界游戏上进行了训练，重点是以第一人称或第三人称视角控制的三维游戏。该代理被设计用于实时游戏，并仅使用屏幕上的像素作为输入，模仿人类几十年来玩视频游戏的方法。通过使用人类游戏过程的视频镜头和相关自然语言描述作为训练数据，SIMA旨在学习理解并响应各种游戏环境中的指令。

Zephyr AI（Zephyr AI是一家医疗技术公司）宣布成功完成1

人工智能的发展需要大量计算能力，这是一项高成本的任务。虽然建造基本的 AI 聊天机器人可以以较低的成本完成，但训练具有大规模数据集的高级模型可能需要数百万美元的费用。 为了解决这个问题，英国的高级研究和发明机构（ARIA）推出了 "Scaling Compute" 计划。该计划承诺投入 4200 万英镑，旨在寻求更具成本效益的替代方案，满足生成式人工智能推动的计算能力需求的增长。该计划鼓励申请者从自然过程中获取灵感，并考虑生物材料作为硅的替代品。 ARIA 的主管 Suraj Bramhavar 承认传统上计算机越来越便宜和更快的趋势已经达到了极限。当前 AI 训练的成本对社会和地缘政治产生广泛的影响。他强调，AI 的卓越能力依赖于一组有限的算法和硬件，在大规模上表现出色。 Bramhavar 坚信有未开发的替代方案可以取得相同的结果。该计划将重新评估计算和存储的分离，以及芯片的互连性，从自然界和人类大脑中获得灵感。 此外，该计划还将探索硬件材料，并有可能探索生物替代品来运行 AI 的硅半导体。这种方法旨在以更低的经济和环境成本来扩大计算基础设施，目标是将 AI 训练费用降低 1000 倍。 ARIA 的首席执行官 Ilan Gur 设想，成功实现这些目标不仅将超越当前的计算能力和效率限制，还将为全球可访问、安全和变革性的人工智能铺平道路。《金融时报》强调了对生成式人工智能潜在不平等的担忧，因为大部分利益可能只流向那些能负担得起自己的基础模型的人，将世界其他地区在下一个技术突破中拉下。 ARIA 目前正邀请提交概念论文，截止日期为 3 月 27 日，之后将接受完整项目提案，截止日期为 5 月 7 日。鼓励不同领域的科学家、工程师、初创企业和知名公司申请，包括生物学、化学和神经科学等领域。ARIA 是从科学、创新和技术部获得总计 8 亿英镑的资金拨款，旨在支持早期具有开创性的创新，并放弃对相关拆分公司的知识产权或股权要求。

关于人工智能（AI）未来的讨论在今年的SXSW大会上成为热门话题。然而，并非所有参加节日的人都对此感到满意。影迷和电视粉丝在派拉蒙剧院观看《The Fall Guy》和《Immaculate》等全球首映时表达了对人工智能的不满。在放映前播放的每日精选视频中，展示了过去的专题讨论和活动，特别关注人工智能的讨论，引起观众的负面反应。当OpenAI的Peter Deng表达他认为人工智能使我们更加人性化的信念时，嘘声尤为响亮。其他参与者，包括Amy Webb和Sandy Carter，也因其支持人工智能的观点而受到批评。这种强烈反应表明，许多人担心人工智能可能取代人类的创造力和叙事能力。虽然人工智能的实际应用正在改善，但职业替代的威胁仍然是许多人关注的问题。SXSW的观众反应反映了人工智能对社会影响的不同意见。

谷歌DeepMind推出了名为SIMA的AI代理，旨在以类似于人类游戏玩法的方式学习游戏技能，而不是凭借自身的能力主导游戏。目前处于研究阶段的SIMA（Scalable, Instructable, Multiworld Agent，可扩展的、可教授的、多世界代理）旨在掌握各种视频游戏，包括开放世界和非线性游戏。SIMA并非旨在取代现有的游戏AI，而是旨在与玩家的团队无缝融合，结合自然语言指令、3D世界理解和图像识别。 据谷歌DeepMind SIMA项目研究员兼共同负责人Tim Harley介绍，该代理被训练以遵循指令并运行游戏，而不是仅仅专注于获胜。为了训练和测试SIMA，谷歌与包括Hello Games、Embracer、Tuxedo Labs和Coffee Stain在内的八家游戏开发商进行了合作。游戏如《无人深空》、《拆迁专家》、《瓦尔海姆》和《山羊模拟器3》被用来教授代理游戏基础，而无需使用自定义API或访问源代码。 团队有意选择了那些重视开放游戏而非故事情节驱动的游戏，以帮助SIMA掌握通用游戏技能。目标是使SIMA学会自发行动，正如《山羊模拟器》中展示的那样，其中随机和不可预测的行为起着核心作用。为了实现这一目标，谷歌在Unity引擎中创建了一个新环境，在此代理需要创建雕塑来测试其物体操作理解能力。语言指令是通过记录一对人类玩家的对话来捕捉的，其中一个控制游戏，而另一个提供指令。这些数据以及玩家独立玩游戏时展示其行动背后推理的部分被用来教授SIMA预测未来的屏幕事件。 目前，SIMA拥有大约600种基本技能，包括向左转、爬梯子和使用菜单中的地图等操作。然而，哈雷表示，未来SIMA可能会被训练执行更复杂的游戏任务。当前，“寻找资源并建立营地”之类的任务仍然具有挑战性，因为AI代理在代表人类行动方面遇到困难。 虽然SIMA不打算成为类似Nvidia和Convai开发的由AI驱动的NPC，但它定位为游戏内的附加玩家，能够影响游戏结果。项目共同负责人Frederic Besse表示，在研究领域之外，如SIMA这样的AI代理可能带来的应用领域尚为初期确定。