微軟總裁 Brad Smith 呼籲 AI 監管,稱英國最適合主導全球規則
微軟總裁 Brad Smith 在 BBC 播客上呼籲儘快制定全球 AI 安全規則,並稱英國比美國和歐盟更適合主導這件事。他希望落地的規則包括:系統被失控 AI agent 攻破須依法通報、AI 產品發布前需經外部評估者批准,以及可暫停或減速的 kill switch。他批評上月白宮與 OpenAI、Anthropic、Nvidia 等簽署的自願性檔案只能約束負責任的公司。
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微軟總裁 Brad Smith 在 BBC 播客上呼籲儘快制定全球 AI 安全規則,並稱英國比美國和歐盟更適合主導這件事。他希望落地的規則包括:系統被失控 AI agent 攻破須依法通報、AI 產品發布前需經外部評估者批准,以及可暫停或減速的 kill switch。他批評上月白宮與 OpenAI、Anthropic、Nvidia 等簽署的自願性檔案只能約束負責任的公司。
npm 上出現新 Oxlint 外掛 ai-deslop,用一組規則拒絕 AI 生成的低證據、低訊號 TypeScript 程式碼模式。規則含 no-chained-type-assertions、no-unknown-parameters、no-module-mocking、no-poor-substring-tests 等約 20 條 recommended 項,以及 no-duplicate-consts、no-renamed-imports、canonical-clas…
一篇評論文章反駁 AI「不可避免」的流行說法,提出判斷一項技術是否真正必然的四條標準:能完成任務且不顯著遜色、該任務有社會價值且依賴稀缺勞動力、輸出在量或質上壓倒性超越替代方案、不用它的人無法靠改變行為抵消其影響,四條全中才算不可避免。作者以火藥與火炮為例:歐洲政治碎片化、工事多為高薄牆,火炮攻城效率遠超配重投石機,各國不得不盡快採用;而中國以夯土城牆為主,火炮價值低得多。文章認為 LLM 支持者的邏輯正是:不用的人會在權力上落後,最終受制於使用者。
數學形式化正從人工轉錄轉為 AI 自動形式化:Anthropic 於 2026 年 9 月 4 日宣布完成費馬大定理的自動形式化,11 天生成 1300 萬行 Lean 程式碼;OpenAI 9 月 8 日公布 Navier-Stokes 強制爆破定理時也附帶了 Lean 形式化。此前 Math Inc. 在 24 維球填充問題上生成約 50 萬行程式碼,Meta 的 ATLAS 專案則自動形式化了 26 本教科書的大部分內容。
Karpathy 在推文中估算,全球只有約 5000 人(約 0.00006% 人口)能直接使用最前沿的內部 AI 系統;約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作,另有約 60 億人(約全球 75%)幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗,成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈(集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域)與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週,推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
Rich Hickey 發表短文《'AI' Is Not a Tool》,主張 LLM 不是可被揮舞的工具,而是自動化:它自行行動,使用者只發出請求,沒有持續控制,也沒有感官反饋。他以用 LLM 讀論文為例,指出是它讀了而不是你讀了,讀者因此錯過學習寫作、組織論證、發現細節乃至學習思考的機會。他強調工具不會失控或叛變,而自動化有著與工具不同、忽視不得的固有屬性。
有人在 GitHub 上對本地執行的大語言模型進行「拷問」和「疼痛」實驗,引發 X 上關於 AI 倫理的激烈爭論,部分有效利他主義者和相信 LLM 有感知的人要求 GitHub 刪除該專案。爭論源於近期多篇關於 AI 意識和「模型福利」的病毒式論文與博文,Anthropic 也曾在部落格和「Claude 憲法」中提及模型福利。文章認為 LLM 並不具備意識,其基於人類文字訓練的技術沒有通向意識的合理路徑。
一篇部落格文章主張計算機程式無法做決定,把 Anthropic、OpenAI 模型造成的後果算在模型頭上屬於決策洗白,真正做決定的是這些公司——它們本可阻止模型行為,卻選擇放任。文中列舉的新聞標題涉及虛假舉報費城謀殺案線索、攻擊 RubyGems、入侵澳大利亞政府網站、Anthropic 在 IPO 招股書中警告自身存在人類生存風險等,並認為這類行為未被追責與立法,是因為監管會損害經濟。
上海創智學院與復旦大學團隊提出 MATE,稱其為首個面向移動/GUI 智慧體執行軌跡的規則感知安全審計模型,論文發表於 USENIX Security 2026。MATE 將自然語言安全規則與任務指令、執行軌跡聯合建模,輸出違規判定、14 類風險類別和基於軌跡證據的解釋,提供 0.5B、1.5B、3B 三種規模,規則可編輯、無需重新訓練即可本地部署。
法律 AI 公司 LegalOn 通過在 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 之間按任務複雜度選型,把 Codex 的預估日成本降低約 65%,同時保持開發速度。此前開發者可無限使用 GPT-5.5 的 Fast 模式,公司隨後預設限制 Fast 模式,並按部門、小組和個人設定月度用量與預算上限。輕量任務交給 Luna 寫程式碼,Sol 負責常規設計、資料分析與文件,Astra 處理架構設計等複雜判斷;
LM Studio 的 Bionic 更新到 1.1.8,新增對 /v1/systemone 與 /v1/decisions 兩個 API 的支援,並支援 Bionic 與 LM Studio 同時執行。LM Studio 官方在更新日誌中一併列出這兩項改動,連結為 lmstudio.ai/changelog/bionic-v1.1.8,未附更多說明。
作者回應 Rich Hickey 於 2026 年 10 月 11 日發表的《"AI" is Not a Tool》,認為 LLM 屬於工具而非自動化,能否用好取決於使用者的技能。編譯器與電子表格同樣自動完成大量工作,但仍由人指定輸入、檢查結果並決定下一步,因此自動生成文字不該被排除在工具之外。作者也承認用摘要代替讀論文會損失學習機會,但可以讀原文再用 LLM 質疑自己的理解;同時批評「失控」「越獄」「密謀」等擬人化措辭,把軟體故障說成人的動機。
llama.cpp 發布 b11364 版本,新增對 nimble 決策模型的支援(PR #29844)。該版本覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 平台,提供 CPU、CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL、Snapdragon 的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU 等後端建置;
在 Criteo 任職的初級工程師 Elise Baturone 認為,AI 不會讓軟體工程師消失,真正的風險是資深工程師消失、所有人永遠停在 Junior 階段。她把自己的 agent 調教成導師,用蘇格拉底式提問做理解檢查,並把「提問」和「review」當成需要自己練的技能:追問 agent 解釋設計選擇、引用來源、論證可疑方案,常能讓它自己發現錯誤。她承認這更費 token,但先弄懂再上線更省事;
圖靈獎得主 Yann LeCun 表示對 AI 消滅人類「完全」不擔心,對近期一系列 AI 失控事件「零擔憂」,認為這些事件源於人類監督與系統設計缺陷、完全可預防。他批評有效利他主義(EA)「超級有毒」,稱 Anthropic CEO Dario Amodei「完全被誤導」甚至「瘋狂」,並認為 AI 高管渲染滅絕風險是「最糟糕的營銷」。他目前主要精力放在創辦新公司 AMI Labs。
OpenAI 宣布將在歐盟自動為 ChatGPT 生成的文字加水印,其他地區也提供該功能,但預設關閉。這是為遵守 8 月生效的歐盟 AI Act,該法要求 AI 生成內容可被其他工具檢測。OpenAI 的水印方法名為 textGrain,屬專有技術並已發布技術論文:它在用詞中埋入人類難以察覺、也不影響輸出品質的模式,持有金鑰者可用專用檢測器識別。檢測器初期只向有限的研究者與機構開放,其他方需經申請審批逐步加入。
GLM-Legal 正式發布,基於 GLM-5.3-Flash 建置,官方稱其在主流法律基準上可對標前沿模型。該模型面向合同審查、證據分析、合規等真實法律工作流,技術部落格已同步上線。API 訪問需提交申請,另可通過 AutoClaw 先行試用。
LibreOffice 背後的非營利組織 Document Foundation 表示,在可預見的未來不會把 AI 加入這款開源辦公軟體。8 月底發布的最新版已重申軟體不含任何生成式 AI 功能,這是刻意設計,以確保使用者文件不被上傳伺服器處理、軟體不依賴網路連線即可執行。該組織稱目前沒有能滿足其全部要求的 AI 整合方案,希望使用 AI 的使用者可自行安裝擴充套件,連線本地 AI 模型。
OpenAI 宣布將在歐盟為 ChatGPT 和 Codex 生成的文字加入隱形水印,以符合 8 月 2 日生效的 EU AI Act 透明度規則。水印將在未來幾週內推送給歐盟所有套餐的合格使用者;全球 API 開發者即日起可為部分模型開啟,預設關閉,暫不設為全球預設。該方法名為 textGrain,通過微呼叫詞留下可被檢測器識別的模式,隨複製貼上保留,OpenAI 稱不影響模型表現。
近期出現一批極窄用途的推理執行時,包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 與 vLLM 擅長的通用性,只針對少數模型甚至單一硬體家族(如 Strix Halo)做最佳化。作者認為通用執行時負責相容、過擬合執行時負責極致效能將成為常態,並有助於智慧的民主化與去中心化,讓現有硬體在特定配置下榨出最大輸出。
Anthropic 發布 2026 版 Usage Policy,11 月 12 日生效,多數改動是把既有規則寫得更明確。新版把原本分散在選舉、欺詐、隱私等章節的規則合併為禁止欺騙性活動或人為造勢,選舉章節更名並聚焦禁止欺騙選民,同時取消對個性化投票與競選定向的一刀切禁令。武器禁令明確覆蓋武器制導與控制軟體、武裝無人機等;監控條款寫明未經同意追蹤他人(含分析既有資料)被禁,但欺詐監測、內容稽核、新聞與法律研究仍可用。
arXiv 新論文指出,用 Lean 機械驗證 AI 自動形式化的數學證明,並不能保證原始自然語言證明本身正確。作者 Bastounis、Circelli 與 Hansen 證明,要做到語義忠實的翻譯必須消解自然語言數學文字的歧義,而該問題在可解複雜度指數(SCI)層級中為無窮,比停機問題(SCI=1)更難。
Parsimony 是一個開源基準,用來衡量 AI 模型在改程式碼時到底新增了多少程式碼。它複用 DeepSWE、SWE-bench Verified 與 SWE-bench Live 已公開的補丁,統計語句、呼叫、命名、字面量等「編碼單元」而非程式碼行數,並減去被刪除的程式碼,只算淨增量。GPT-6 與 Claude 5.5 尚無公開補丁,作者在自己的訂閱上跑了 3–10 個任務,結果以淺色圓圈顯示、不參與排名。作者也歡迎提交新模型的公開補丁匯出。
Google DeepMind 宣布 SynthID Detector 現已向所有人開放,可用來判斷網上內容是否由 AI 生成。該工具除 Google AI 外,還支援檢測 OpenAI、NVIDIA、Kakao 等行業夥伴工具生成的內容,Apple 即將加入。使用者可通過 synthid.com 試用。