人工智能在炒作与现实之间徘徊 – 人工智能的巨大后遗症：特斯拉的超级计算机和 GPT-5 为何令人失望

人工智能为提高德国经济效率提供了哪些机会？

人工智能的引入有望显著提升各经济领域的效率。开姆尼茨中小企业数字化中心就是一个典型案例，展示了如何专门为中小企业开发人工智能应用。通过人工智能，企业可以更快、更经济、更高质量地生产新产品。欧盟积极支持数字化和人工智能应用的发展，尤其致力于优化管理、保障技术人才和提升竞争力。

开姆尼茨的例子清晰地展现了由此可能带来的具体效益。人工智能领域的不断发展为提高生产效率开辟了新的机遇。人工智能可以用来优化生产流程，其中最重要的前提之一是数据质量，因为人工智能能够从现有数据中学习。开姆尼茨工业大学已在开展各种人工智能项目，从人工智能支持的半自动化动力电池拆卸，到为德国电动汽车价值链的整体可持续性而开发的半自动化拆卸系统。

在流程管理中，人工智能为改进业务流程提供了尤为重要的机遇。通过自动执行重复性任务、分析复杂数据模式并支持决策，人工智能可以为优化业务流程做出重大贡献。整合人工智能可以帮助企业提高效率、改进决策流程并开发创新解决方案。

为什么德国联邦情报局不能使用现代人工智能翻译？

联邦情报局 (BND) 面临着一个自相矛盾的问题：虽然人工智能翻译可以彻底改变其工作，但严格的安全法规却禁止其使用。由于内部规章制度和安全考量，ChatGPT 等商用人工智能翻译程序被禁止使用。主要原因是此类程序的服务器和运营商位于国外。使用它们需要将敏感数据（包括截获的通信、机密文件或情报报告）上传到国外服务器。

这导致了严重的运营问题。该机构的语言服务部门拥有数百名员工，其中一些是自由职业者。长篇文档有时需要数周时间才能翻译完成。尤其棘手的是所谓的预评估流程，该流程决定哪些内容需要紧急翻译。业内人士警告称，由于时间紧迫和信息泛滥，相关信息可能会丢失。

需要处理的材料数量极其庞大。像巴伐利亚州巴特艾布灵这样的监听站，每天要记录数百次通话，拦截来自世界各地的无数信息。此外，还有来自人工的报告，这些报告往往长达数页，其爆炸性只有经过翻译才能显现。据德国联邦情报局一位高级官员称：“最重要的是，由于‘事前评估’完全不充分，对文件、电子邮件等内容缺乏准确了解，我们几乎肯定会丢失重要信息和目标。这很危险。”

尽管德国联邦情报局使用了自主研发的软件解决方案以及与德国公司合作开发的计算机辅助翻译 (CAT) 工具，但这些工具迄今为止仅能提供粗略的指导，远未达到现代人工智能系统的精确度。优化这些程序的工作已经进行了20多年，但仍未取得突破。

GPT-5 中发现了哪些安全漏洞？

GPT-5 发布后不久，两家独立安全公司就发现了 OpenAI 的新 AI 模型中存在严重漏洞。安全研究公司 Neuraltrust 声称在测试后的 24 小时内成功攻破了 GPT-5。该团队结合使用了回声室技术和其他操纵技术，使该模型生成了制造爆炸装置的详细说明。

SPLX 公司进行了平行测试，并就 GPT-5 的安全性得出了类似的结论。SPLX 成功实施了名为“字符串连接”的混淆攻击，该攻击涉及在提示元素之间插入字符，并使用虚构场景来构建提示。与 GPT-4o 的对比分析表明，后者模型对此类攻击的抵御能力更强。

研究结果表明，当前的安全措施可能无法抵御复杂的攻击方法。这些技术涉及通过顺序提示诱骗AI模型产生恶意输出，而不是直接发出通常会触发内置保护措施的恶意提示。业内专家表示，红队的这些发现强调了在敏感应用程序中部署AI系统之前进行全面安全测试的重要性。

与微软评估的对比颇具趣味：微软的AI红队证明GPT-5是迄今为止抵御常见攻击类型最强大的安全方案之一。OpenAI则宣称，在与专业机构合作进行了5000小时的红队演练后，GPT-5拥有强大的防护措施。这些相互矛盾的评估表明，GPT-5的安全状况比最初呈现的更为复杂。

特斯拉为何停止其人工智能项目Dojo？

特斯拉意外关闭了其内部研发的Dojo超级计算机项目，并解散了整个团队。项目负责人彼得·班农（Peter Bannon）自2016年以来一直在特斯拉工作，此前曾在苹果公司工作，如今即将离职。据报道，首席执行官埃隆·马斯克亲自下令关闭该项目。

Dojo系统最初旨在成为特斯拉人工智能雄心的核心。这台超级计算机基于定制的D1芯片，由台积电采用7纳米技术制造，在645平方毫米的面积上集成了500亿个晶体管。该系统的设计目标是实现超过1百亿亿次浮点运算（exaflop）的计算能力，这将使其成为世界上最强大的人工智能训练计算机之一。

马斯克在X上解释了这一决定：“特斯拉分割资源，同时开发两种完全不同的AI芯片设计，这毫无意义。” 相反，该公司希望专注于下一代特斯拉专用AI硬件，这些硬件将用于自动驾驶汽车和机器人。下一代AI芯片将用于该公司的电动汽车，并且“推理能力出色，训练能力至少相当出色”。

这一决定也令人意外，因为马斯克在7月底发布第二季度财报后的分析师电话会议上强调，Dojo 2将于明年推出。即使在做出这一决定之前，团队内部也出现了一些问题：20名员工已经跳槽到一家名为DensityAI的新创业公司。特斯拉此前曾宣布将向Dojo项目投资10亿美元。

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中美全球人工智能竞赛进展如何？

随着DeepSeek的崛起，中美之间的人工智能竞赛发生了巨大变化。OpenAI此前被认为是市场领导者，但DeepSeek、阿里巴巴和腾讯等其他公司正逐渐追赶。总部位于科技之都杭州的中国初创公司DeepSeek于1月底发布了一款能够与美国竞争对手并驾齐驱的人工智能语言模型。

这场竞争的决定性因素是每百万代币的成本。OpenAI 的收费约为 15 欧元，而 DeepSeek 的模型售价仅为 55 美分 – 两者相差 27 倍。据该公司称，DeepSeek 的开发成本不到 600 万美元，尽管专家们对此表示怀疑。

美国投资者马克·安德森（Marc Andreessen）将DeepSeek的意外成功称为人工智能的“斯普尼克时刻”。中国人工智能的成功令美国感到震惊，就像1957年苏联成功发射人造卫星一样。芯片巨头英伟达（Nvidia）的股价周一跌至历史性的5927亿美元，原因是人们意识到人工智能的运行效率远超之前的想象。

尽管欧盟于2024年通过了《人工智能法案》，制定了全球首个全面的人工智能法规，但欧洲在这场竞赛中扮演的技术角色几乎可以忽略不计。其优势在于其法规在国际上被认为是最先进的，但欧洲缺乏领先的“欧洲制造”人工智能发展。然而，联邦颠覆性创新署署长拉斐尔·拉古纳·德拉维拉表示：“在德国和欧洲，至少还有五到十个模式仍在沉睡。我们现在应该集中精力，让它们有机会脱颖而出。”

什么是星际之门计划？它的目标是什么？

星际之门项目是一家由OpenAI、软银、甲骨文和MGX共同创立的美国人工智能公司。该公司计划到2029年在美国投资高达5000亿美元用于人工智能基础设施建设。美国总统唐纳德·特朗普于2025年1月21日宣布，该项目是“历史上最大的人工智能基础设施项目”。

该项目启动时的投资额为1000亿美元，到2029年可能增至5000亿美元。孙正义将担任该公司董事长。该公司正在德克萨斯州建设10个数据中心，并计划扩展到其他州。该项目计划在美国创造超过10万个就业岗位。

OpenAI 的 Sam Altman 表示，软银将对该合资企业承担“财务责任”，而 OpenAI 将承担“运营责任”。ARM、微软、英伟达、甲骨文和 OpenAI 是主要的初始技术合作伙伴。OpenAI 表示，该项目“不仅将支持美国的再工业化，还将提供保护美国及其盟友国家安全的战略能力”。

人工智能超级项目“星际之门”已开工建设。德克萨斯州阿比林附近正在兴建数十万个人工智能加速器，那里拥有廉价的风电和充足的空间。特朗普表示，他将利用紧急状态来加速能源基础设施的发展。

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人工智能如何渗透日常生活？

人工智能在日常生活的各个领域日益普及，图像编辑就是其中最突出的例子之一。2025 年最佳的 AI 照片编辑器包括 PhotoDirector、Luminar Neo、Fotor、Canva Pro、Picsart 和 Adobe Photoshop Express 等程序。这些工具提供了广泛的 AI 功能 – 从快速设计到精细的头像、背景创建，再到生成图像创意。

现代人工智能图像编辑程序如今已能实现令人瞩目的成就。它们可以自动提升图像质量，一键移除或替换背景，并轻松修饰人像。例如，Luminar Neo 提供超过 100 项强大功能，其中 24 项直接基于现代人工智能技术。该软件可以移除图像中分散注意力的物体，自动锐化失焦区域，放大图像，并逼真地填充缺失区域。

一个尤其引人关注的领域是人工智能在退休规划中的潜在应用。美国总统唐纳德·特朗普签署了一项行政命令，将美国规模达万亿美元的私人养老金体系开放给风险更高的数字货币和房地产投资。在美国，约有12.5万亿美元投资于被称为401(k)的私人养老金体系。特朗普已指示劳工部和其他机构修订负责任投资管理的指导方针，并提供替代投资选择。

在照片软件领域，2025 年的趋势也显而易见：人工智能将在图像编辑领域掀起波澜。这不仅关乎生成式人工智能创造全新图像，还关乎人工智能辅助裁剪、添加背景和图像修饰。那些跟不上步伐的人将会落后，因为当人工智能工具能够在几秒钟内完成相同的任务时，手动编辑似乎已经过时了。

人工智能开发人员的承诺是否得以兑现？

现实描绘了一幅令人警醒的画面：营销承诺与实际表现之间存在差距。GPT-5 与其说是一项突破，不如说标志着一个被夸大期望的时代的终结。该模型在某些领域提供了切实的改进，但并不能证明其前所未有的炒作或大幅增加的环境成本是合理的。

GPT-5 的表现表现得像是一种典型的进化进步，而非 OpenAI 承诺的量子飞跃。该公司宣称该模型实现了“智能的重大飞跃”，并“在各个领域都拥有博士级的专业知识”，但现实情况却并非如此。专家批评 OpenAI 在演示中使用的图表存在缺陷，条形图大小与声明的数值不符。

人工智能评论家加里·马库斯（Gary Marcus）对 GPT-5 的发布反应激烈，指责 OpenAI 炒作过度。他形容此次发布“姗姗来迟、炒作过度、效果不佳”，并认为它“只是最新的渐进式改进 – 感觉有点仓促”。此前模型的根本问题依然存在：GPT-5 在国际象棋规则、视觉物体识别和逻辑错误方面仍然举步维艰。

社区的反应标志着一个转折点：用户对营销承诺的批评日益激烈，并要求更透明地沟通其功能和局限性。在 ChatGPT 子版块，超过 3000 名用户成功要求恢复 GPT-4o，这促使 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 承诺探索这一方案。许多高级用户批评其回复时间过短、提示限制减少以及行为不可预测。

人工智能项目存在哪些明显的技术可行性限制？

最近的发展揭示了当前人工智能技术的明显局限性。例如，特斯拉不得不放弃其雄心勃勃的Dojo项目，尽管该项目被认为是特斯拉数十亿美元计划的核心组成部分，旨在让自己在人工智能竞赛中占据领先地位。这一失败表明，即使是资金充足的项目，技术挑战和延误也可能使其脱轨。

GPT-5 也存在技术限制。从 GPT-4o 到 GPT-5 的过渡比上一代的过渡要小得多。虽然 GPT-3 到 GPT-4 带来了显著的性能提升，但许多用户认为 GPT-5 只是一种渐进式的改进，同时也存在一些新的缺陷。OpenAI 引入了一个自动路由系统，可以根据请求在不同的模型变体之间切换，但许多用户报告了 GPT-5 在发布时出现故障。

GPT-5 的安全问题凸显了其进一步的技术局限性。尽管与专业机构合作进行了 5000 小时的红队演练，两家安全公司仍设法在 24 小时内攻破了该模型。这表明，即使是密集的安全测试也无法发现所有漏洞。

德国联邦情报局 (BND) 的例子凸显了机构的技术局限性。尽管该机构 20 多年来一直致力于优化其自身的 CAT 工具，但其精度远不及现代人工智能系统。该公司自身的软件解决方案迄今为止仅能提供粗略的指导，而每日的数据量却超出了人工翻译的承受能力。

人工智能领域的安全问题如何演变？

人工智能领域的安全担忧日益加剧，近期诸多案例均表明了这一点。德国联邦情报局（BND）出于安全风险考虑，无法使用人工智能翻译，因为这可能导致绝密信息泄露。这种数据泄露的担忧表明，敏感机构必须妥善处理人工智能技术。

GPT-5 发布后不久，就被发现存在重大安全漏洞。两家独立的安全公司成功入侵了该模型，并使其生成了制造爆炸物的详细指令。这些发现引发了人们对其运行准备情况以及该人工智能系统是否应该被企业使用的质疑。

安全形势因相互矛盾的评估而变得复杂。尽管微软的AI红队证明GPT-5是迄今为止最强大的安全配置文件之一，但独立测试却得出了相反的结论。这种差异凸显了客观评估AI安全性的难度。

尤其令人担忧的是，GPT-5 已被列为高风险生化武器。OpenAI 自身也表示：“尽管我们没有确凿证据表明该模型能够显著帮助普通人造成严重的生物伤害，但我们目前正在实施必要的保障措施，以防万一。” 这表明他们意识到了潜在的风险，但也引发了人们对发布此类技术的责任的质疑。

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人工智能引发了哪些版权问题？

人工智能系统的发展引发了复杂的版权问题，目前正成为激烈争论的焦点。开姆尼茨中小企业数字中心正在应对人工智能应用相关的法律挑战等。开姆尼茨工业大学私法与知识产权法教席为这些项目贡献了相关的专业知识。

人工智能模型必须依赖数据，这在数据保护法规严格的国家可能会带来问题。许多出版商、媒体公司和作家已经对OpenAI提起诉讼，指控这家美国公司违反了版权法。然而，纽约一家联邦法院最近驳回了针对这家科技公司的诉讼。

欧盟于2024年通过了《人工智能法案》，这标志着欧盟走上了一条与其他地区不同的道路。《人工智能条例》旨在保护敏感数据，并确保人工智能不被用于操纵人类。这表明欧盟正努力构建预防性法律框架。

人工智能产品的审批涉及诸多法律层面。认证标志代表安全，企业在使用人工智能技术时必须确保法律合规。法律挑战涵盖数据使用和责任问题，以及人工智能使用中的伦理考量。

当前的人工智能发展有多可持续？

当前人工智能发展的可持续性正受到越来越多的批评。GPT-5 的能耗大幅增加，但改进却微乎其微。GPT-5 的艰难落地最终可能会促使行业产生更现实的预期和更可持续的发展战略，从而使其受益。

然而，DeepSeek 的例子表明，还有其他途径。这家中国公司已经证明，它可以比美国竞争对手更高效、更经济地运营，并且资源消耗更少。这得益于许多小型数据中心，而不是少数几个大型设施。这种去中心化的方法可以成为更可持续的人工智能发展的典范。

在效率提升方面，数字化措施和人工智能的应用为减少二氧化碳排放提供了巨大的潜力。通过优化现有流程和及早发现问题，可以进一步节约成本。因此，当人工智能专门用于提高效率时，它可以为可持续发展做出贡献。

开姆尼茨工业大学正在开展可持续的人工智能项目，例如人工智能支持的半自动化动力电池拆卸。通过将拆卸和加工流程与机器人组件和人工智能技术相结合，旨在实现德国电动汽车价值链的整体可持续性。这些项目展示了如何将人工智能应用于可持续解决方案。

人工智能竞赛对欧洲意味着什么？

在全球人工智能竞赛中，欧洲处境复杂。中国和美国在人工智能竞赛中占据主导地位，而欧洲在技术方面却几乎无足轻重。尽管欧盟凭借其《人工智能法案》在国际上被公认为监管先锋，但欧洲仍然缺乏“欧洲制造”的领先人工智能发展成果。

然而，中国的“深寻”也为欧洲带来了机遇。中国正在证明，摆脱美国主导地位是可能的，这自然会激励欧洲。欧洲的人工智能模式将提供更广阔的视野，欧洲迎头赶上也并非不可能。

德国联邦颠覆性创新署的拉斐尔·拉古纳·德拉维拉对此持乐观态度：“德国和欧洲仍有五到十个模式处于沉睡状态。现在就让我们集中精力，让它们有机会脱颖而出。” 对于欧洲来说，制定符合欧洲价值观和标准的人工智能战略至关重要。

欧洲的监管专业知识或许能成为一项优势。《欧盟人工智能法案》是全球首部全面的人工智能法规，其制定的标准或将在全球范围内得到采用。与此同时，欧洲必须避免过度监管扼杀技术创新。

开姆尼茨中小企业数字中心是欧洲如何发挥自身优势的典范。通过关注中小企业和实用的人工智能解决方案，欧洲可以在人工智能竞赛中找到自己的道路。科学、商业和实际应用之间的紧密联系，可以成为欧洲独特的卖点。

人工智能如何改变传统商业模式？

人工智能正在从根本上改变传统的商业模式，图像处理就是一个例证。传统的手动处理方法正在被人工智能驱动的自动化所取代。那些未能跟上步伐的企业将会落后，因为到2025年，当人工智能工具能够在几秒钟内完成相同的任务时，手动流程将会显得过时。

金融领域的变化尤为显著。特朗普通过行政命令，为数十亿美元的美国401(k)退休储蓄体系向加密货币和房地产等风险较高的投资开放铺平了道路。这可能为另类投资提供约12.5万亿美元的资金，并有可能彻底改变传统的投资策略。

DeepSeek 的成功证明了新商业模式的颠覆性。当人们意识到人工智能的运行效率远超预期时，芯片制造商英伟达的市值蒸发了 5927 亿美元。这让现有的人工智能基础设施商业模式受到了质疑。

开姆尼茨中小企业数字化中心通过人工智能集成，为中小企业开发新的商业模式。数字化商业模式的出现，源于传统专业知识与人工智能能力的结合。企业必须学会理解人工智能，而不仅仅是将其视为一种工具，而应将其视为全新商业模式的赋能者。

特斯拉不得不放弃其Dojo商业模式，转而依赖外部合作伙伴而非内部开发。这表明，即使是科技巨头，当某些商业模式变得不可持续时，也必须调整战略。

人工智能在未来的工作中扮演什么角色？

人工智能正在从根本上改变工作世界，正如各种发展所表明的那样。西萨克森州的“工作转型能力中心”是以人为本的工作设计的核心联络点。该中心的重点是人工智能在现有或全新流程中的有效应用。

人工智能与流程管理的整合，可以实现重复性任务的自动化，并支持决策。企业必须将人工智能视为人类专业知识的补充，而非替代。成功的整合需要采取一种战略性的方法，充分考虑企业的具体需求和挑战。

德国联邦情报局 (BND) 的例子表明了自动化的局限性。尽管需要人工智能翻译，但该机构仍然依赖人工翻译，并且迫切需要合格的口译员。BND 目前正在招聘“收费的自由译员（男/女/非职业）”，这表明人类的专业知识仍然不可替代。

流程管理的未来在于将人类专业知识与人工智能能力巧妙结合。充分利用这种协同效应的企业将能够持续改进流程，保持创新，并确保长期成功。培养员工认同感并认真考虑道德和法律问题至关重要。

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