“生成式 AI 污染了数据，我认为没有人掌握关于 2021 年后人类使用语言的可靠信息”。近日，开源项目 wordfreq 的创建者 Robyn Speer 在目睹了 GPT 迅速发展 3 年后的局面，做出了这一评价。
近期 Gartner发布了《新兴技术成熟度曲线》，其中生成式 AI （GenAI） 正式进入到了幻灭期。
根据Google Cloud最新调查结果，使用GenAI的86%的企业实现了6%的收入增长，但这份报告也同时提出，需要注意平衡员工的人工智能工作模式。
哈佛大学的一项最新研究表明，大语言模型已经深入学生的日常生活。为何学生们对AI的兴趣如此浓厚，背后的原因恐怕是这所大学的教授们。
GenAI的这股风不知不觉也刮到了学校课堂中。根据外媒报道，美国、英国、韩国等地的中小学逐渐开始推行「AI教育变革」。为什么被一众大学禁止的ChatGPT类AI工具，反而要在中小学推广？
预计在 2025 年能看到企业端 GenAI 的大规模放量
AI在现实工作环境中如何影响了工作效率？微软发起一项最大规模的调查研究，AI工具在工作场景中最大提效30％。
人工智能系统依靠充足、高质量的训练数据来获得高性能，但MIT等机构最近的一项研究发现，曾经免费提供的数据在多个方面变得越来越难获取。
微软最近发布的财报，再次揭露了GenAI的成本真相。 报告显示，微软本季度在现金资本支出和设备购买上，花费了足足190亿美元，同比增长78%，相当于5年前一整年的支出总额。
最近，刊登在Science上的一篇文章通过实验发现，GenAI的确可以激发文学创作过程的个人创意，但会加重集体写作的同质化程度，引发对集体创意多样性的担忧。这把「双刃剑」该如何使用?
