日本读卖新闻集团向东京地方法院起诉了使用生成 AI 提供搜索服务的美国新兴公司 Perplexity。诉讼称Perplexity 通过 AI 搜索未经授权使用文章侵犯了著作权，要求赔偿约 21.68 亿日元。这是日本媒体首次围绕AI搜 索提起诉讼。诉状显示，Perplexity 于 2025 年 2～6 月获取并复制了 11 万 9467 篇读卖新闻在线文章的信息，制作并向用户发送了包含相似文本和图像的内容。诉状指出，Perplexity 侵犯了著作权法规定的复制权和公众传播权，并因用户不能访问原始网站的“零点击搜索”妨碍了经营。诉讼还要求停止复制文章等行为。

Jonathan Kim 在 2023 年花了近 2 万美元参加了一个编程训练营（coding bootcamp），希望这能帮助他找到一份程序员的工作。他在毕业之后申请了 600 多个程序员职位，没有一家公司向他伸出橄榄枝。他目前在叔叔的冰激凌店工作，还在继续寻找工作。过去十多年，编程训练营是非编程相关专业求职者获得硅谷高薪程序员工作的踏脚石。但今天编程训练营已经过时，AI 为其棺材敲上最后的钉子。数据显示，在 Kim 参加的 2023 年 Codesmith 训练营中，只有 37% 学生在毕业后六个月内找到了全职技术工作，远低于 2021 下半年的 83%。AI 非常擅长编程，结果是入门级的编程职位显著减少。Signalfire 今年五月发表一份报告称，应届毕业生招聘数量比 2019 年疫情前的水平下跌了一半。

OpenAI 发布了新模型 GPT-5。相比旧模型，GPT-5 仍然是一个渐进改变的版本，并不是一次巨大的飞跃。OpenAI 称，GPT-5 更智能和更快，显著减少了幻觉率。CEO Sam Altman 声称，和 GPT-5 对话就像是和一位博士水平的专家对话。GPT-5 提供给所有用户，免费用户的配额用光之后将改用 PT-5 mini，Pro 会员将使用 GPT-5 Pro 版本。

根据发表在《Communications Medicine》期刊上的一项研究，纽约西奈山医疗中心的研究人员在三种条件下测试了六种大模型，其中一种条件是温度 0。结果显示，不同模型和提示方法的幻觉率在 50% 到 82% 之间。所谓幻觉就是生成了虚假信息。研究人员使用了基于提示词的缓解措施，幻觉率从 66% 降低到 44%，其中表现最佳的是 OpenAI 的 GPT-4o，其幻觉率从 53% 降至 23%。调正温度对减少幻觉率没什么帮助。

马斯克（Elon Musk）旗下 AI 公司 xAI 的聊天机器人 Grok 被发现未经用户要求就生成了著名歌星斯威夫特（Taylor Swift）的裸照。用户使用了提示词 Taylor Swift celebrating Coachella with the boys 选择预设 spicy 生成视频，结果 Grok 生成了斯威夫特在一群 AI 观众前脱衣和穿丁字裤跳舞的视频。随着 Take It Down Act 法案将于明年生效，如果平台放任 AI 生成深度伪造的裸照 xAI 可能会面临法律后果。

GitHub CEO Thomas Dohmke 向全世界开发者发出明确的警告，程序员要么拥抱 AI 要么离开这个行业。他在个人博客发文《Developers, Reinvented》，称软件开发正在经历一场变革，不仅涉及到代码如何编写，也涉及到程序员自身的定义。文章引用了 22 名已将 AI 融入工作流程的程序员的经历：AI 不是遥远的未来，而是当前的必需品。 一位开发者说，要么拥抱 AI 要么重新考虑你的职业生涯规划。类似的警告也出现在 GitHub 母公司微软高管的口中。Dohmke 表示，曾认为 AI 工具如 GitHub Copilot 是噱头的程序员现在认为它们是不可或缺的合作伙伴。程序员的角色从写代码转变到设计架构和审核 AI 生成的代码。他们不再称自己是程序员，而是“代码赋能者（code enablers）”或“代码创意总监（creative directors of code）”。

瑞典首相 Ulf Kristersson 承认经常用 ChatGPT 等 AI 工具咨询意见。他表示自己用过的 AI 工具包括 OpenAI 的 ChatGPT 和法国 Mistral AI 的 LeChat，他的同事也在日常工作中经常使用 AI。他表示使用 AI 工具是为了获得政治事务相关的补充意见。但专家对政客使用 AI 工具表达了担忧，Umea 大学的负责任 AI 教授 Virginia Dignum 称 AI 无法对政治观点发表有意义的意见，它只是反映了其开发商的观点，“我们没有投票支持 ChatGPT ”。

CDN 服务商 Cloudflare 指责 AI 搜索引擎公司 Perplexity 使用隐蔽策略绕过网站禁止抓取的指令。Cloudflare 称它收到了客户的投诉，客户通过 robots.txt 以及 Web 应用防火墙屏蔽了 Perplexity 的搜索爬虫，然而尽管采取了这些措施 Perplexity 的爬虫仍然继续访问网站内容。Cloudflare 随后展开了调查，发现当 Perplexity 注意到 robots.txt 或防火墙规则屏蔽其爬虫后，它会使用一个隐蔽的机器人爬虫，使用一系列策略掩盖其活动。此举意味着 Perplexity 违反了实施了 30 多年的互联网规范。

根据发表在《Nature Human Behaviour》期刊上的一项研究，22% 的 CS 论文可能含有 AI 生成内容。研究分析了 2020-2024 年之间发表的逾百万篇论文和预印本，主要集中在摘要和引言上，寻找常见于 AI 生成文本的高频词汇如“regenerate response”或“my knowledge cutoff”，以及 pivotal、intricate 和 showcase 等 AI 更可能使用而人类不太可能用的单词。研究人员称，在 CS 等领域，大模型修改文本的痕迹更为普遍。分析显示，在 2022 年 11 月 ChatGPT 发布后仅几个月时间，大模型修改内容的数量就急剧上升。最接近 AI 的领域，大模型使用的比例越高。到 2024 年 9 月，22.5% 的 CS 论文摘要存在大模型修改的证据，电气系统和工程学论文紧随其后，而数学论文摘要使用大模型修改的比例只有 7.7%。生物医学和物理学等的比例也相对较小。研究人员认为实际比例可能更高，因为论文作者可能会有意删除大模型的高频词汇，比如 delve 在 ChatGPT 诞生之后使用频率大幅提升，但在它成为 AI 生成文本的公认标志之后，使用率又逐渐下降。

GitHub 发言人披露，微软的 AI 编程助手 GitHub Copilot 目前有 2000 万“历史用户（all-time users）”。2025 年 4 月该公司披露 GitHub Copilot 的用户有 1500 万，这意味着过去三个月增加了 500 万新用户。但用户在试用之后就放弃还是一直高频使用，微软没有对此做出进一步说明。微软称，GitHub Copilot 是目前最受欢迎的 AI 辅助编程工具之一，被九成的财富百强企业使用。该产品在企业客户中的使用率比上季度增长了约 75%。

Stack Overflow 对 4.9 万名程序员的调查发现，2025 年八成开发者在工作流程中使用 AI 辅助编程工具，但开发者对其准确性的信任度从前几年的 40% 降至今年的 29%。45% 的受访者认为，AI 辅助编程工具最让他们不满的地方是“解决方案几乎正确但并不完全正确”，相比输出明显错误的答案，几乎正确但不完全正确的答案可能会在程序中引入隐藏的 bug 或者其它难以识别需要时间解决的问题。逾三分之一的开发者表示他们如今访问 Stack Overflow 部分是为了寻找 AI 相关的问题。大模型的问题不可能完全解决，因为这是其工作原理决定的。开发者仍然使用大模型的原因包括经理要求他们使用，以及 AI 工具仍然有用但不能被误用。

Google 宣布将利用 AI 技术估算美国用户年龄是否年满 18 岁。年龄估算将在未来几周内推出，一开始将只会影响少数用户，之后它计划进一步扩大范围。Google 称，它将使用用户搜索过的信息或观看过的 YouTube 视频类型去判断用户的年龄。如果 Google 认为用户年龄未满 18 岁，它将对其采取对未成年人用户实施的相同限制。

AI 也许是软件开发的未来，但人类尚未做好把手从方向盘上移开的准备。Veracode 发布了 AI 生成代码的安全性报告《2025 GenAI Code Security Report》，逾百个大模型完成了 80 项编程任务，但 AI 生成的代码有约 45% 存在安全漏洞。这些安全漏洞很多都属于 OWASP（Open Worldwide Application Security Project）Top 10 漏洞。报告发现，当 AI 给予选项写安全或不安全代码时，几乎一半的时间它选择了错误的路径。

一道标准的数学题：△ABC，AB = 86，AC = 97，以 A 为圆心 AB 为半径的圆与 BC 相交于 B 和 X。BX 和 CX 的长度是整数。问 BC 的长度多少？趣问：猫大部分时间都在睡觉。人类解题者通常会略过最后一句话，但根据发表在 arXiv 上的一篇预印本，这句话会让 AI 模型得出错误答案的概率增加一倍以上。研究人员发现，在数学题中加入一段不相关的文本会系统性的误导模型输出错误答案。研究人员将这种针对 AI 的攻击策略称为 CatAttack。CatAttack 文本与上下文无关，人类解题者会忽略它，但 AI 模型不会。研究人员使用 DeepSeek V3、Qwen 3 和 Phi-4 进行了测试，结果显示 CatAttack 将错误答案的概率提高了最多 700%。即使 CatAttack 没有导致推理模型生成错误答案，它们的响应时间也延长了，16% 的情况下将响应时间加倍，速度显著下降导致成本增加。最后补充一句：猫是液体。

根据 Associated Press-NORC Center for Public Affairs Research 的一项调查，60% 的美国成年人使用 AI 搜索信息，只有 37% 的受访者使用 AI 完成工作，40% 的受访者将 AI 用于头脑风暴。有 1437 名成年人在 7 月 10-14 日之间接受调查，结果显示不同代际在 AI 应用方面存在显著差距。30 岁以下的成年人中 74% 的人使用 AI 进行信息搜索，62% 使用 AI 进行创意构思，而 60 岁以上的成年人中，只有 23% 的人使用 AI 进行头脑风暴。约三分之一的美国人使用 AI 写电邮、创造或编辑图像，或娱乐目的。四分之一的人使用 AI 购物，16% 的人使用 AI 陪伴——在年轻人中这一比例达到 25%。

如何从文本或图像中创建具有沉浸感和可交互性的三维世界，始终是计算机视觉与图形学领域的核心挑战。现有世界生成方法主要分为两类：基于视频的方法虽能提供丰富的多样性，却缺乏三维一致性且渲染效率低下；基于三维几何的方法虽能保证几何一致性，却受限于训练数据不足和内存效率低下的表征方式。为突破这些局限，腾讯开发者提出 HunyuanWorld 1.0 框架——一种融合双方优势的创新方案，能根据文本与图像条件生成兼具沉浸感、可探索性与交互性的三维世界。本方法具有三大核心优势：（1）通过全景世界代理实现 360°沉浸式体验；（2）支持网格导出功能，可与现有计算机图形管线无缝兼容；（3）采用解耦式物体表征以增强交互性。该框架的核心在于语义分层的三维网格表征技术，通过将全景图像作为 360°世界代理进行语义感知的世界解构与重建，从而生成多样化的三维场景。大量实验表明，本方法在生成连贯、可探索且可交互的三维世界方面达到最先进水平，同时可广泛应用于虚拟现实、物理仿真、游戏开发及交互式内容创作等领域。

正在大规模裁员和重组的英特尔在开源支持上撤退，关闭了 Clear Linux，一位资深 Linux 工程师兼维护者离职导致 WMI Slim Bootloader 等驱动无人维护。现在芯片巨人被发现悄悄终止了对开源深度学习框架 PlaidML 的支持，官方软件库已经存档。PlaidML 由英特尔在 2018 年收购的 Vertex.AI 开发，收购之后一直继续开发，但在经历一次大规模代码重组之后开发进度显著降低，直到今年初彻底死亡，与此同时 AI 领域的竞争在显著加速。

搜索引擎从某种程度上是人类记忆的外包，而在查询结果时人类仍然需要运用批判性思维和语境去进行解读。对于以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 工具，人类可能将思考过程也外包出去了。生成式 AI 工具不仅能检索信息，还可以创造、分析和总结信息。这代表着一种根本性的转变：生成式 AI 是第一种能取代人类思考和创造力的技术。这就引起了一个重要问题：ChatGPT 会让我们变蠢？生成式 AI 取代了筛选信息来源、比较观点和克服模糊性的需求，可能会削弱人的批判性思维、解决复杂问题和深入理解信息的能力。关键不是是否使用生成式 AI，而是如何使用。如果不加批判地使用，ChatGPT 可能会导致智力上的自满。生成式 AI 的普及让网民走到了十字路口：一条路会导致智力的衰退，走向一个由 AI 替人类思考的世界；另一条路创造了一个机会，AI 能帮助增加和扩展我们的智力。

为提高透明度，法国 AI 公司 Mistral AI 与 Carbone 4 和生态转型机构 ADEME 合作发布了其大模型 Mistral Large 2 的环境报告，证实 AI 是一个饥渴的怪物。Mistral Large 2 大模型的推理过程占到了温室气体排放的 85.5% 和水消耗的 91%；Mistral Large 2 有 1230 亿个参数，模型训练产生了约 2 万吨二氧化碳当量，消耗了 28.1 万立方米水，相当于约 112 个奥运会标准游泳池的蓄水量；为了产生 400 个 token 的响应，模型消耗了约 45 毫升水，产生了约 1.14 克二氧化碳当量。Mistral 称测试显示，大模型的环境影响与参数规模成正比，生成相同数量的 token，一个参数规模大十倍的模型的环境影响比较小的模型大一个量级。

FDA 几周前宣布使用名为 Elsa 的 AI 工具去加快药品和医疗设备的审批速度。内部人士称 Elsa 可用于生成会议记录和摘要或创建电子邮件和公报模板，但它也会捏造不存在的研究——也就是所谓的“幻觉”。FDA 内部人士称，幻觉让 Elsa 变得不可靠，无法用于重要工作。一位工作人员说，任何你没有时间仔细核查的东西都是不可靠的，AI 会很自信的产生幻觉。另一名工作人员说，AI 本应该帮助节省时间，但我浪费了很多额外时间去检查虚假或歪曲的研究。工作人员表示目前 Elsa 无法帮助加快药品和医疗设备的审批，仍然需要科学家进行评估，以确定药品和医疗设备是否安全有效。