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2 天有情绪数据
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《西雅图时报》、《新闻日报》起诉 OpenAI 和 Microsoft 侵犯 AI 版权 · 已追踪 10 个来源
《西雅图时报》和《新闻日报》已联合起诉 OpenAI 和 Microsoft，指控这两家公司未经许可使用其受版权保护的新闻内容来训练 ChatGPT 和 Copilot 等人工智能模型。这些新闻机构声称，这种做法通过提供人工智能生成的替代报道来损害它们的业务，减少了流量和收入，有时还会直接复制它们的作品。它们正在寻求赔偿，并要求销毁任何源自其内容的 AI 模型和训练数据，加入了越来越多起诉 AI 公司的出版商的行列。
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AI生成内容引发对批判性思维和技能退化的担忧
日益依赖AI生成内容引发了对其影响人类解决问题能力和批判性思维的担忧。虽然AI提供了速度和便利，但它可能通过提供即时结果而无需深入理解或学习来助长反智主义。倦怠和财务压力加剧了这一趋势，导致个人优先考虑快速产出，而不是真正技能发展所需的耐心和一致性。
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YouTube 更新 AI 生成内容的获利政策
YouTube 已更新其获利政策，以应对日益增多的 AI 生成内容，这些内容常被称为“AI 垃圾内容”。虽然该平台并未完全禁止 AI 工具，但它正在为 YouTube 合作伙伴计划中的创作者实施新规则。重点在于确保 AI 生成的视频展现出足够的努力和创意，将“重复性内容”等术语改为“不真实内容”。
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人工智能聊天机器人取代“谷歌一下”，年轻人改说“搜一下”
“谷歌一下”这个短语正在被年轻一代改说成“搜一下”，这反映了人们获取信息方式的转变。这种变化归因于ChatGPT等人工智能聊天机器人以及Siri和Gemini等语音助手的兴起，它们现在常常成为寻找答案的首选工具。语言学家还指出，人工智能聊天机器人正在影响更广泛的语言使用，某些词汇在日常对话中变得更加普遍，尤其是在年轻用户中。
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人类品味成为对抗AI生成内容的关键差异化因素
人工智能已经普及了内容创作，导致大量AI生成的内容涌入，通常被称为“垃圾内容”。尽管AI能够生成大量内容，但人类的“品味”正成为一种关键的差异化因素。这项独特的人类技能，涉及审美判断和情境理解，使个人能够辨别质量并从AI生成的变体中选择最佳输出。专家建议，在AI时代，培养品味和其他“软技能”对于营销人员和创意专业人士至关重要。
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AI驱动的网站抄袭《Dictionary of Obscure Sorrows》作者的作品
一个关于John Koenig的《The Dictionary of Obscure Sorrows》的新网站出现，其中包含AI生成的图像和一个供用户使用GPT-4创造自己词汇的工具。这个使用与原始项目不同域名的重启项目，引起了粉丝和作者本人的怀疑，因为它似乎是对Koenig十年心血的 wholesale 抄袭。原始项目以创造“sonder”等词汇而闻名，曾是《纽约时报》畅销书，而新网站的AI集成与其探索人类情感的既定使命似乎不符。
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CNN起诉Perplexity侵犯17000篇文章版权
CNN已提起诉讼，起诉AI搜索引擎Perplexity，指控其大规模侵犯版权。诉讼声称Perplexity非法抓取并重新分发了超过17000篇CNN的文章、照片和视频，包括付费墙内容。此法律行动是在其他主要媒体组织因Perplexity涉嫌未经授权使用版权材料而提起的类似诉讼之后。
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Google搜索AI出现故障，用户对字典词汇收到聊天机器人回复
5月22日，谷歌用户在搜索“disregard”一词时遇到了不寻常的AI生成回复，收到了类似聊天机器人的回答，而不是标准的字典定义。此故障也影响了对“forget”和“disappointed”等词的搜索，并在社交媒体上迅速传播，引发了关于谷歌日益将AI集成到其搜索引擎中的表情包和批评。该问题后来得到解决，AI Overview功能在这些特定查询中被暂时禁用，这凸显了在搜索中部署AI的困难。
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Google 搜索 AI 概览用空白代替定义
谷歌新推出的 AI 概览正在导致其搜索引擎出现问题，用 AI 生成的内容取代了传统的定义。当用户搜索“忽视”、“停止”或“忽略”等词时，搜索结果会显示 AI 概览和空白，而不是预期的定义。多家出版物和用户都注意到了这个问题，这凸显了谷歌在转向以 AI 为中心的搜索体验过程中面临的尴尬过渡。
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AI被怀疑导致Merriam-Webster填字游戏拼写错误
一位Mastodon用户报告称，在过去一个月里注意到Merriam-Webster填字游戏中出现了拼写错误。他们怀疑这些错误可能是由于在谜题的创建过程中引入了AI。
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AI 驱动的 Vibe Coding 需要 SDLC 纪律来支持可持续软件开发
Vibe coding，一种开发人员使用自然语言提示让 AI 生成和优化代码的软件开发实践，已变得非常普遍。虽然这种方法能显著加快开发过程，将数天的工作缩短到几分钟，但如果管理不当，可能会导致代码难以维护。将传统的软件开发生命周期 (SDLC) 框架应用于 AI 辅助开发，可以确保生成的代码在长期使用中是健壮和可持续的。