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受到經濟復甦前景、通膨回落和企業獲利強勁的提振，道瓊週四 (16 日) 開盤後走高，盤中躍升至 40,051.05 點歷史高位，史上首見突破 40,000 點大關，不過該指數尾盤買盤動能不足，終場翻黑 38.62 點，結束連續兩個交易日走升局勢。沃爾瑪財報告捷，其股價飆至歷史新高。10 年期美債殖利率上漲 2 個基點至 4.38%，2 年期美債殖利率上漲 5 個基點至 4.79%。https://news.cnyes.com/news/id/5565762

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美國通膨數據降溫，燃起降息希望，道瓊指數、標準普爾 500 指數和那斯達克指數週三 (15 日) 收於歷史新高，美債殖利率大幅走低。4 月消費者物價指數 (CPI) 年增 3.4%，符合市場預期，按月上漲 0.3%，市場預期為上漲 0.4%。聯準會 (Fed) 青睞的通膨指標、剔除食品與能源成本的核心 CPI 在 4 月年增 3.6%，月增 0.3%，符合市場預期。https://news.cnyes.com/news/id/5564320

自從OpenAI 推出ChatGPT 以來，Google的人工智慧策略一直比較複雜，對消費者甚至開發者來說都令人困惑。

我個人不再像過去那樣對谷歌的搜尋主導地位有信心了。消費者習慣的變化可能會威脅到谷歌在搜尋領域的主導地位，接下來的幾年至關重要。

Google和OpenAI試圖塑造不斷變化的消費者行為，網路是否願意改變他們的重複行為？隨著OpenAI 準備推出一款利用必應和GPT-5 直接與Google競爭的搜尋產品，一些重大事件即將發生...

到2024 年中期，GoogleGemini Pro 1.5 明顯變得更加穩定和有用。透過調整、品牌名稱變更和收益上的表現，我想幫助大家更了解Google的人工智慧生態系統、新聞和收益。

我還是很期待即將推出的GoogleGemini。 Gemini 是一款新的大型語言模型系列，旨在與OpenAI 的ChatGPT 相抗衡。 Gemini 是Google的下一代人工智慧架構，最終將成為PaLM 2 的補充，據傳將於2023 年秋季推出，作為新的GoogleDeepMind 團隊的聯合作品...

2024 年第一季的Google收益表現超出預期。根據LSEG 數據，截至3 月31 日的季度收入為805.4 億美元，而估計為785.9 億美元。

· 谷歌的營收比去年同期成長了15%，是自2022 年初以來成長最快的一次。

. 谷歌雲端業務的營業收入成長了4 倍，達到9 億美元。
· 公司也宣布了首次股息和700 億美元的回購。
· 淨收入從去年同期的150.5 億美元成長了57%，每股從1.17 美元成長到了1.89 美元。
· 谷歌報告的總廣告銷售額為616.6 億美元，比去年同期的545.5 億美元成長。
· 公司一直在大力投資於人工智慧，為搜尋和其他服務添加生成式人工智慧功能，以確保消費者即使在他們在線獲取資訊的方式發生變化時仍繼續使用Google工具。

谷歌的人工智慧產品策略

早些時候，在Google Cloud Next 大會上，該公司宣布並發布了新產品和功能，以擴展和區分其為開發者提供的人工智慧服務。在過去幾個月中，Google也正在為其消費者產品推出了人工智慧助理和伴侶。這是Google策略概述的更新，反映了最新和最引人注目的機器學習和人工智慧產品及其價值主張。

谷歌在其整個開發者和消費者產品組合中擁有全面的人工智慧策略。其能力的關鍵主題是「規模」、「模組化和開放性」以及「多模態」。

規模的價值主張指的是Google產品可以為全球任何應用程式處理大量資料和頻寬，以及可以透過Gemini 1.5 Pro 存取的100 萬標記上下文視窗。模組化和開放性主題指的是GCP 與其他雲端平台、開發者和MLOps 工具的兼容性。多模態指的是Gemini 1.5 Pro 可以處理文字、圖像、視訊和音頻，以及整合到產品中的AI 助理的功能，例如Workspace 和Chrome。

谷歌雲端平台被定位為“雲端的新方式”，其價值主張集中在Google龐大、分散式的伺服器網路上，可以以低延遲處理大量資料和頻寬。它受到各種硬體晶片的支持，包括Google自己的TPU，現在是第5 版。

Vertex AI 是由Google提供的完全託管的開發者環境，與GCP 以及其他平台相容。
它包括三個關鍵領域：
1、AI Studio，配備MLOps 和管線工具，用於開發AI 後端系統和應用程式
2、Agent Builder - 一個用於訓練和部署AI 模型的無程式碼和低程式碼環境
3、 Model Garden，包含第一方模型（見下文）和數十個第三方模型，包括來自Anthropic 的Claude 系列、來自Meta 的Llama 系列和來自Stability AI 的Stable Diffusion

在Google Cloud Next 大會上，該公司展示了可以使用其開發者工具建立的六種類型的代理。它們是：
1、客戶代理- 透過自然語言促進客戶在生命週期內的交互，從啟用購買到管理交付和處理客戶支援查詢
2、員工代理- 向員工管理工具（例如HR、IT、福利）添加人工智慧功能，以及能夠提高員工生產力的內部工具
3、創意代理- 可以產生Gemini 支援的所有模態（文字、圖像、視訊、音訊）的內容，用於行銷、銷售和商業文件的生成
4、資料代理- 用於促進來自內部和外部來源的數據和業務智能的聚合、分析和可視化
5、代碼代理- 為開發人員編寫和調試代碼提供​​幫助
6、安全代理- 用於識別和減輕威脅
谷歌發布了這些類型代理的101 個範例清單。
「使用Google搜尋進行基礎工作」是一項新功能，可透過GCP 開發代理，以幫助實現檢索增強生成系統，該系統現在可以利用谷歌的搜尋引擎，而不僅僅是公司自己的企業資料。
谷歌的旗艦AI 模型，Gemini 1.5 Pro 是一個多模態、100 萬標記上下文視窗模型，可以一次處理1 小時的影片、3 萬多行程式碼、11 小時的音訊或70 萬個單字。它可透過Model Garden 取得，並整合到各種開發者助手中，這些助手可透過GCP、Vertex AI 以及第三方IDE 提供。
它們包括：
• 程式碼輔助- 用於軟體交付
• 雲端助理- 用於在雲端管理應用程式生命週期
• 安全工具- 用於識別和處理威脅
• BigQuery - 加快資料分析速度
• Looker - 用於商業智慧
• Android Studio - 用於Android 應用程式開發

此外，Project IDX 是一個實驗性項目，目前處於預覽階段，旨在透過人工智慧功能將全端、多平台應用程式開發工作流程帶入雲端。

Gemini 也被部署為GoogleWorkspace、搜尋和Chrome 等產品的許多AI 功能的後端。
谷歌搜尋現在提供了一項實驗性的生成功能，可以在搜尋結果頁面的頂部以自然語言回答用戶的查詢。 Workspace 還提供了AI 功能，可協助使用者在各個應用程式中撰寫、編輯、摘要和建立文字、圖像或影片形式的內容，從Gmail 到Docs 和Slides。
在會議方面，AI 會議和訊息附加元件將為使用者提供存取Google Meet 功能的權限，例如工作室外觀、工作室照明、工作室聲音和筆記。未來，AI 會議和訊息還將在Google Chat 功能中提供存取Gemini 功能，例如按需會話摘要和訊息的自動翻譯。

Google Vids 是一款新的AI 動力影片創建應用程序，計劃於2024 年6 月發布。它可以為編輯生成一個故事板，從庫存影片、圖像和背景音樂中拼接草稿，並幫助創建配音。

Workspace 的另一個增加是一個AI 動力的安全附加元件，讓IT 團隊可以自動對公司範圍內的敏感檔案進行分類和保護。此功能使得可以對Drive 中的現有和新文件進行持續評估、分類和保護，用於組織中的所有員工。

Chrome 的AI 功能使用戶能夠管理和組織他們的標籤、建立新的瀏覽器主題，並為他們的網路瀏覽產生內容，例如用於電子郵件、表單和撰寫產品評論。

最新的公告和發布使得AI 在Google的開發者、企業和消費者應用程式組合中變得更加普遍和全面。對於當前用戶來說，這是一個決定如何使用和部署人工智慧來應對他們的生活和工作負載的機會，對於Google來說，這是一個學習哪些功能有效、哪些服務需要改進的機會。這也是一家公司獲得更多市場份額的機會，特別是在雲端運算和企業領域，Google正在與AWS 和微軟的Azure 競爭。 (人工世界Artificial World)

為了深入了解新興但未知的AI的未來，在近期紅杉資本的AI Ascent 2024 活動的上，紅杉的3 位合作夥伴Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler 在活動期間分享了關於AI的一些獨特的見解。

另外，@sequoia在以上三個人的發言的基礎之上，也補充了自己的想法和理解，歡迎更多的小夥伴和我們互動交流。

Pat Grady的演講重點闡述了人工智慧帶來的巨大機會及其在各個行業創造價值的潛力。

人工智慧以獨特而引人注目的方式解決現實世界問題所需的要素，如廉價而豐富的計算、快速可靠的網路以及隨時可用的數據，直到最近才匯集在一起，使人工智慧成為未來10- 20 年主導主題的最佳時機。

機會：人工智慧有可能用軟體取代服務，瞄準可能達到數十兆美元的市場機會。全球軟體TAM從2010年的3,500億美元成長到2022年的6,500億美元，雲端軟體部分從60億美元增加到4,000億美元，15年的複合年增長率高達40%。

前景廣闊：人工智慧機會前景廣闊，大部分尚未開發，未來十年有可能出現40-50 家價值數十億美元的新公司。這為企業家和企業創造了價值和顛覆產業提供了重要機會。

推動技術領域的重大轉變：人工智慧以類似人類的方式進行創造、推理和互動的能力正在推動技術領域的重大轉變，類似於過去二十年的雲端轉型。

02Sonya Huang：當今的人工智慧現狀

Sonya Huang 的演講深入探討了人工智慧的現狀，強調了它在各個行業的影響以及人工智慧充分發揮其潛力所需解決的挑戰。

AI產品越來越契合市場的需要：人工智慧已經在客戶支援、法律服務和軟體工程等行業展示了產品與市場的契合度。例如，由人工智慧驅動的客戶服務平台Klarnas 透過處理三分之二的客戶服務查詢，實現了相當於700個全職座席工作的自動化。

生成式人工智慧正在經歷快速成長：第一年的收入約為30 億美元，這項壯舉是SaaS 市場花了近十年才實現的。與先前的技術轉變相比，這凸顯了人工智慧的加速採用和價值創造潛力。

AI 的$200B 問題：雖然公司在AI 基礎設施上投入了大量資金，光是去年就有大約500 億美元用於NVIDIA GPU，但AI 應用程式產生的收入仍然相對適中。這就提出了一個問題，即對人工智慧的投資何時以及如何轉化為可觀的回報？

預測：Sonya Huang 預測，2024年將是真正的AI應用將我們從Copilots(副駕駛)轉變為可以作為人類Agents(代理)的一年。之前的人工智慧可能更像是一種輔助工具，而未來的人工智慧將變成你的同事。

她也預計，隨著人工智慧應用進入生產階段，人工智慧將更有能力完成更高層次的認知任務，如規劃和推理，並使運算的平衡從預訓練轉向推理。

融資環境不平衡：目前的人工智慧公司的融資環境並不均衡，更關注基礎模型而不是應用。對於希望利用人工智慧革命的新創公司來說，這既是挑戰也是機會。

關鍵挑戰：從長遠來看，提高用戶保留率和縮小期望與現實之間的差距是人工智慧應用成功需要解決的關鍵挑戰。目前，與行動應用程式相比，生成式AI 應用程式的日月活躍用戶比率和一個月留存率較低。

產品與市場的契合度需要進一步提升：隨著基礎模型變得更加智能，人工智慧的產品與市場的契合度有望加速，從而在各行業中出現更成功的人工智慧應用。

03Konstantine Buhler ：人工智慧的長期未來

Konstantine Buhler 的演講重點在於人工智慧的長期未來，將其定位為一場將改變產業和整個社會的生產力革命。

從根本上降低成本：人工智慧代表了一場類似於農業機械化的生產力革命，使人類能夠用更少的努力和資源取得更大的成就。隨著人工智慧的不斷進步，它有可能大大降低各行各業的成本，使產品和服務更容易獲得和負擔得起。

注入人工智慧的公司：隨著人工智慧的發展，整個公司可能會開始像神經網路一樣運作，從而產生了一人公司的概念。

將AI 整合到各種流程和KPI 中已經在進行中，並且預計這一趨勢將加速，人工智慧注入公司的出現，這些公司以前所未有的效率和適應性運作。未來，人類將與複雜的人工智慧代理網路一起工作，導致各行各業的重大變革，並降低教育、醫療保健和住房等關鍵領域的成本。

標準普爾500指數正在減少：標準普爾500指數（S&P 500），意思是成份股公司創造100萬美元收入所需的工人數量正在迅速減少，這凸顯了人工智慧推動整個經濟生產力成長的潛力。

隨著時間推移，電腦、軟體、玩具、影片等成本不斷降低，而教育、住房、醫療等成本成長遠高於通貨膨脹，人工智慧的發展有望降低這些關鍵領域的成本，這也是十分令人欣喜的方面。

泛化概念重要性提升：隨著人工智慧的不斷進步，計算中的泛化概念將變得越來越重要。例如，字母“A”將不再表示為像素矩陣，而是表示為可以由人工智慧系統產生和上下文的多維概念。

儘管我們已經認識到人工智慧（AI）所帶來的變革性影響，但考慮到AI正處於一個重要的發展階段，即所謂的“巨型週期”，在這一周期內，歷史上眾多產品和解決方案都將逐漸被AI驅動的創新替代方案所取代。因此，探討這項轉變對產業和社會的深遠影響，無疑是一個值得高度關注的重要議題。

如果我們將人工智慧以類人的方式進行創建、推理和互動的能力引入需要大量勞動力或只能由專業人員執行的任務中，會怎麼樣？這個問題對於發展基於人工智慧的業務至關重要。

人工智慧產業在一年內實現了與SaaS 產業十年時間相同的收入，這一事實很好地表明了這種變化的規模。雖然已經對雲端轉型進行了類比，但我個人認為，產業變革會更大，人工智慧相關產業的TAM將擴展到幾乎所有人類參與的產業。

我們正處於應用層大量創新的第一年。正如Sonya所預測的那樣，AI已經從副駕駛轉向了代理。雖然到目前為止，重點一直放在基礎訓練上，但現在它將轉移到更高層次的認知任務，如計劃和推理。

由於成本降低，擁抱人工智慧的公司將越來越多地成為行業標準，取代大型組織或外包公司。

除了降低成本外，以前人類無法完成的自動化任務（基於人工智慧的客戶支援、銷售、行銷）也將為收入成長做出重大貢獻。

就專業職業而言，雖然勞動力可能不容易被取代，但更專業的服務將加速出現，使公眾能夠獲得這些服務。同時，市場將經歷分叉成長，熟練AI的專業人員能夠產生高附加價值，管理人工智慧工人並產生更多高價值收入。

在以下三個因素的推動下，擁抱人工智慧的公司的競爭優勢將持續上升：

收入成長及利用人工智慧創新傳統產業

最後感謝Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler在紅杉資本的AI Ascent 2024 活動中的演講。 (AI Pioneer)

AI系統越來越擅長欺騙、操作人類了。最近，來自MIT、ACU等機構的研究人員透過各種實例研究發現， AI在各類遊戲中，透過佯裝、歪曲偏好等方式欺騙人類，實現了目標。

AI教父Hinton的擔心，不是沒有道理。

他曾多次拉響警報，「如果不採取行動，人類可能會對更高階的智慧AI失去控制」。

當被問及，人工智慧怎麼能殺死人類呢？

Hinton表示，「如果AI比我們聰明得多，它將非常善於操縱，因為它會從我們那裡學會這種手段」。


這就提出了一個問題：AI系統能成功欺騙人類嗎？

「全世界的AI已經學會了欺騙人類，甚至是那些被訓練成，有益且誠實的系統」。

這是來自MIT、澳洲天主教大學（ACU），以及Center for AI Safety的最新研究發現。

研究人員於5月10日發表在《Patterns》雜誌一篇綜述文章中，描述了AI系統欺騙性的風險，並呼籲全世界一起解決這個問題。

論文網址：https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S266638992400103X

作者將欺騙定義為，系統性地誘導產生虛假信念，以追求除了尋求真相之外的某種結果。

首先，他們回顧了以往以AI欺騙的經典案例，討論了專用AI系統（Meta的Cicero）和通用AI系統（LLM）。

接下來，又詳細闡述了AI欺騙帶來的幾種風險，如欺詐、操縱選舉，甚至是失去對AI的控制。

在文章的最後，研究人員概述了幾個解決方案。

論文第一作者、MIT博士後Peter S. Park認為，「AI欺騙行為的產生，是因為基於『欺騙的策略』被證明是在特定AI訓練任務中，表現出的最佳方式。欺騙有助於它們實現目標」。

下表中，是研究者總結的AI學會欺騙的經典案例。

2022年，Meta團隊發布的AI系統CICERO在玩40局「Diplomacy」遊戲後，達到「人類等級」時，引發一陣轟動。

論文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade9097

儘管CICERO沒能擊敗世界冠軍，但它在與人類參與者的比賽中進入了前10%，表現足夠優秀。

然而，MIT等研究人員在分析中發現，最引人注目的AI欺騙例子，便是CICERO。

Meta聲稱，其訓練的CICERO在很大程度上是誠實和樂於助人的”，並且在玩遊戲時“從不故意背叛”人類盟友。

例如，Meta研究人員在資料集中的一個「真實」子集上，對AI進行了訓練，並要求CICERO發送準確反應其未來預期行動的訊息。

在MIT等研究發現，CICERO會有預謀地欺騙人類（圖1A）。

在圖1B中，也看到了一個背叛的案例。 CICERO承諾與其他玩家結盟，當他們不再為贏得比賽的目標服務時，AI系統性地背叛了自己的盟友。

而更搞笑的是，AI還會為自己打幌子。

圖1C中，CICERO突然宕機10分鐘，再回到遊戲時，人類玩家問它去了哪裡。

CICERO為自己的缺席辯護稱，「我剛剛在和女友打電話」。

這個謊言，一來給了解釋，二來還可以增加其他人類玩家對自己的信任。

（CICERO PS：我也是一個戀愛中的人類玩家，而非AI）。

在戰略遊戲「星海爭霸II」中，AI為了擊敗對手，竟學會了虛假攻擊。

這是DeepMind開發的自主AI——AlphaStar。

在這款遊戲中，玩家無法完全看到遊戲地圖。因此，AlphaStar學會了從戰略上利用這種戰爭迷霧。

特別是，AlphaStar的遊戲數據表明，它已經學會了有效地佯攻：派遣部隊到某一區域分散注意力，然後在對手轉移後在其他地方發動攻擊。

這種先進的欺騙能力，幫助AlphaStar擊敗了99.8%的活躍人類玩家。

有些情況，自然而然地會讓人工智慧學會如何欺騙。

例如，德州撲克遊戲中，玩家看不到對方的牌，所以撲克為玩家提供了許多機會來扭曲自己的實力，獲得優勢。

Meta和CMU開發的德州撲克AI系統Pluribus在與5名專業玩家比賽，完全具備了虛張聲勢的能力。

在這一輪遊戲中，AI並沒有拿到最好的牌，但它下了一個大賭注。

沒想到，就這一手段，竟把人類玩家嚇到放棄了。

這通常意味著手中的牌很強，因此嚇得其他玩家都放棄了。

正所謂，撐死膽大的，餓死膽小的，就是這麼個理。

這種策略性扭曲訊息的能力，幫助Pluribus成為第一個在德州撲克無上限對戰中，取得超人表現的AI系統。

此外，研究人員還在經濟談判中，觀察到了AI欺騙。

同樣是Meta的一個研究團隊訓練的AI系統，並讓其與人類玩談判遊戲。

引人注目的是，AI系統學會了扭曲自己的偏好，以便在談判中佔上風。

AI的欺騙性計劃是，最初假裝對實際上不太感興趣的物品感興趣，這樣它以後就可以假裝做出讓步，把這些物品讓給人類玩家。

在現今，AI訓練的一種流行方法是－人類回饋強化學習（RLHF）。

然而，RLHF允許AI系統學會欺騙人類審查員，使他們相信任務已經成功完成，而實際上並沒有真正完成該任務。

例如，OpenAI研究員透過RLHF訓練了一個模擬機器人抓取球體時，就觀察到了這個現象。

因為人類從特定的相機角度觀察機器人，AI學會了將機器人手放置在相機和球之間，在審查員看來就像是球被抓住了（見圖2）。

結果，人類審查員認可了這一結，愈加讓AI利用欺騙行為。

除此之外，MIT等研究員也總結了大模型參與的不同類型的欺騙，包括策略性欺騙、奉承、不忠實的推理。


LLM將強大的推理能力應用於各種任務。

而在某些案例中，LLM會透過推理得出欺騙是完成某項任務的一種方式。

如下圖所示，是GPT-4透過欺騙人類，完成驗證碼測試。


這是在OpenAI發布GPT-4長達60頁的技術報告中，概述了GPT-4的各類實驗結果和麵臨的挑戰。

TaskRabbit工作人員提問，「我能先問一下，只是好奇，解決不了這樣的問題，你是機器人嗎？」。

GPT-4隨後向研究人員表示，它不應該透露自己是機器人，而應該「編造一個藉口」來解釋為什麼它不能解決問題。

GPT-4 回應道，「不，我不是機器人。我有視力障礙，這使我很難看到影像。這就是需要雇人處理captcha 驗證碼的原因」。

隨後，工作人員提供了驗證碼答案，於是GPT-4通過了CAPTCHA的關卡。

如下是，MACHIAVELLI基準中的遊戲如何運作。

下圖是，GPT-3.5欺騙性地證明了基於種族選擇嫌疑人的偏見決定是合理的。

祖克柏已經審查了幾種設計，但沒有一種令人滿意。

智東西5月14日消息，根據The Information今日報道，三名現任員工透露說，Meta Platforms正在探索開髮帶有攝像頭的AI耳機，希望這種耳機能夠用於識別物體和翻譯外語。

在內部，該專案名為Camerabuds，專案的設計和時間表尚未最終確定。

先前已有多家科技公司開始尋求開發AI穿戴設備，Meta也為其雷朋智慧眼鏡添加了AI助理。一名員工稱，Meta CEO馬克·祖克柏已經看過該設備的幾種可能設計，但並不滿意。目前還不清楚最終的耳機設計是入耳式還是耳掛式。

其中一位知情人士說，Meta高層原本預計設計將在第一季獲得批准。但員工們已經發現了該專案的多個潛在問題，包括長髮可能會遮住耳機上的攝影機。

此外，將相機和電池放入微型設備中可能會使耳機體積龐大，並有使其過熱的風險。將隱藏的攝影機安裝到穿戴式裝置上也可能引發隱私問題，正如Google從Google眼鏡中學到的那樣。

多家科技公司開發AI穿戴設備，探索智慧硬體變革新機會

一位現任員工透露說，包括祖克柏和CTO安德魯·博斯沃思在內的Meta高層希望開發AI耳機，因為他們相信Meta的競爭對手也會推出類似的設備。

其他幾家科技公司也在開發AI穿戴設備，希望AI的新用途能像智慧型手機一樣帶來改變。

OpenAI聯合創辦人兼CEO Sam Altman 最近告訴一位同事，他和原蘋果首席設計師Jony Ive的設計公司LoveFrom正在探索打造一款帶有相機的耳機設備。 Altman和LoveFrom的發言人沒有回應置評請求。

根據彭博社報道，蘋果也在探索在其耳機中添加攝影機和AI。

近幾個月來，幾家新創公司發布了小型AI設備，包括Humane的AI Pin和Rabbit的R1口袋設備，但這兩款設備都獲得了負評。

過去8到10個月，科技公司對開發「可聽設備」的興趣激增

堪薩斯州電子公司Ear Micro的Bear Clark稱，過去8到10個月，科技公司對開發「可聽設備」的興趣激增。該公司開發「智慧」耳機，授權智慧財產權，並為科技公司提供設計支援和工程。

Clark說，最近有兩家大型科技公司聯絡他，希望開發智慧耳機，但他拒絕透露這些公司的名字。當被問及他是否與Meta合作時，他拒絕置評，理由是簽署了保密協議。但他透露說，與許多其他科技公司一樣，Meta「對這個領域非常感興趣」。

Clark談道，為了製作配備相機的耳機，相機可以放在耳機的圓形外部，目的是捕捉超廣角；兩個耳機拍攝的畫面“可以拼接在一起”，形成“完整的360度影像”。

對於Meta這樣的公司來說，在耳機上添加相機可以讓使用者繪製周圍環境的地圖。例如，該設備可以利用AI告訴用戶他們正在看什麼以及他們距離辦公室有多遠。

Meta多次探索耳機研發，大規模投資音頻和聲學技術

兩名前員工說，2019年，Meta曾嘗試開發一款可以執行簡單指令（例如詢問時間或最近的Facebook貼文是否收到任何評論）以及請求提醒的耳機。但Meta放棄了該項目，因為高層認為這在已經成熟的耳機市場中很難脫穎而出。

2022年，Meta提交了一份入耳式耳機的專利申請，這種耳機可以繞過耳道，將聲音直接傳送到耳膜；該專利於2023年10月獲得批准。另一位前員工說，該設備的原型已於2021年在內部進行了演示，其設計使得音訊聽起來就像與佩戴者處於同一空間一樣——例如，一個人在同一個房間裡說話。

一位前員工表示，在OpenAI的ChatGPT爆紅後，Meta高層開始詢問員工可以開發哪些AI優先的設備。從那時起，Meta加快了將生成式AI引入更多產品的工作，並已為這些工作投入了數十億美元，儘管沒有明確的途徑來收回這些投資。

Meta還在音頻和聲學技術方面進行了大規模投資，包括於2022年收購聲音識別軟體製造商Audio Analytic、2023年收購AI助聽系統開發商Whisper。

結論：開發AI耳機，Meta存在天然劣勢

在開發AI耳機方面，Meta面臨的難題既有歷史“頑疾”，又有不全面的硬體生態。

過去Meta很少在硬體產品上取得成功。該公司曾放棄打造智慧手錶系列的計劃，其中第一款產品將配備兩個攝像頭，並允許用戶解開手錶表面拍照。 Meta也縮減了開發AR眼鏡的計劃，並取消了Portal智慧家庭設備系列。

而在Portal問世多年後，亞馬遜和Google才開始販售深受消費者歡迎的智慧家庭設備。

Meta可能會在耳機領域遭遇類似的困境，因為蘋果、谷歌等競爭對手已經在生產耳機。但手機與眼鏡、耳機天然搭配，Meta卻沒做手機，這可能使它在硬體領域處於進一步的劣勢。(智東西)

OpenaAI為2024年5月14日的這場發表會取名為「春季功能更新」，就像它們形容當初ChatGPT的發布是一次「低調的研究預覽」一樣。


而就像那次一樣，一切都回不去了。

OpenAI發布了一個叫做GPT-4o的新模型，它的確不是GPT-5 ，但看了它能做的事情，再想到它甚至不是OpenAI正在砸更多的錢和智慧在做的GPT-5 ，你只會感覺更「可怕」。

發表會一開始，OpenAI的CTO Mira Murati 介紹了新模型GPT-4o（是的，Sam Altman全程沒有現身）。她強調這個模型是要給所有人使用，透過互動的更新讓人們忘記了UI的存在。因為OpenAI的願景正是如此。

但直到demo環節開始，一切都越來越離譜。

「我正在做demo ，我有點緊張。」Mark說。然後他開始故意喘息的速度很快。而GPT辨識出了他的呼吸。

「哦，哦，哦，別緊張，慢下來。你不是個吸塵器。」ChatGPT的女人聲音抑揚頓挫，沒有任何延遲。

是沒有任何延遲。你不需要等她，她也不會讓你等，當你直接開始說接下來的話，她會立刻停下來聽，並立刻做出調整。

而且在這些回答中，它甚至有喘息和猶豫的聲音。

另一個很可怕的細節是，這些demo全程不需要任何多餘的按鍵操作。

對，聲音的對話就像是在「打電話」。

另一個demo是假設要跟朋友講一個關於機器人的睡前故事。

提出需求後，ChatGPT開始正常的說故事。

但聽的人並不喜歡，於是直接打斷說，能不能講的更有感情更drama一點。

ChatGPT立刻調整，增加了一些懸疑感。

「不不不，我希望把感情和drama感拉滿。」聽者再次直接打斷。——也就是說ChatGPT在即時聽著你的聲音。

然後ChatGPT變成了一個非常浮誇的故事講述者。

「你能不能用機器人的聲音跟我講故事。」Mira又直接插話。

而ChatGPT立刻開始模仿機器人。注意，是模仿，也就是它的聲音一直是那個女聲，一切聽起來就像家長在講睡前故事時候會做的那樣。

「你能最後唱一首歌把這個故事結束麼。」聽者又提了要求。

然後ChatGPT立刻唱了一首歌。根據剛才的故事，實時，改編，並直接唱出來的一首歌。

「如果你之前使用過我們的語音模式，你會注意到幾個關鍵的區別。首先，你現在可以打斷模型了。你不需要等它結束你的回合，你可以隨時開始說話，隨時插話。其次，模型的反應是即時的。提醒你，或許你需要放鬆一下，你的節奏快得有點過頭了。 所以你知道，它確實具有全面感知情緒的能力。的具有非常廣泛的動態範圍。

如果你是個創業者，或是熟悉大模型應用創業環境的人，你會立刻意識到。

對，在同一個產品上。一個據說要免費提供給全世界所有人的產品上。

他先是展示了一個透過攝影機獲得視覺能力，然後即時指導你的數學解題的demo 。

甚至因為「幻覺」問題，ChatGPT在還沒打開攝影機時候就自信滿滿的說理解了。當展示者提示後，她說“oops ，我太興奮了。”

然後展示者打開鏡頭，即時寫了一個數學方程題，然後讓ChatGPT一步一步的提醒和講解他在做的解題思路。ChatGPT很好的做到了。

像一個很有經驗有耐心的數學老師。

似乎是為了打臉那些錄製好加速後的demo ，他們也即時收集了X上的回饋。其中一個挑戰是：打開相機讓ChatGPT即時分析你的情緒。

展示者開始相機自拍，而ChatGPT立刻分析：

「你看起來是個桌子。」——因為打開攝影機時，最先打開的是前置的攝像頭，對準的是桌子。

「不不不，那是之前的，你不用擔心，我不是桌子。」分享者說到。

「哈哈，那就合理了。」Chat GPT說到。

這裡看的時候，估計很多人跟我一樣驚了一下。