买大买小，买定离手：一大波人工智能投资泡沫即将来袭
任何认为能够轻易教会今天的生成型 AI “意义” 的人都是愚蠢的，你不应该给他们你的钱。
Tim Bray 对人工智能技术的未来发展和投资热潮表达了深切的担忧。他认为，尽管 AI 技术在语言处理、图像识别等方面取得了显著进步，但当前的投资热潮很可能演变成一个泡沫。特别是在 Nvidia 等芯片制造商和云服务提供商的高利润推动下，技术市场的估值似乎已经脱离了实际价值，这种由 FOMO（害怕错过）驱动的投资行为可能导致大量资金的损失。
文章中提到，Nvidia 在 2023 年的收入高达 609 亿美元，同比增长 126%，预计未来年收入将达到 1000 亿美元，利润率高达 75%。然而，这些数字背后隐藏着巨大的环境成本，AI 技术的运行需要大量的数据中心支持，这不仅在经济上成本高昂，同时也带来了严重的碳排放问题。作者指出，尽管 AI 技术可能会在某些领域发挥作用，但它不太可能产生足够的利润来证明当前的投资泡沫是合理的。
作者还提到了一个值得关注的观点，即 AI 技术在理解 “意义” 方面的局限性。他认为，尽管 AI 可以生成看似合理的输出，但要让 AI 真正理解语言、事实和概念，还有许多工作要做。此外，他还批评了一些政府和企业对 AI 的盲目追捧，认为这种技术并不能完全替代人类的工作和决策。总的来说，作者认为 AI 技术的发展道路将是崎岖不平的，需要更多的实际应用和对环境影响的考虑。
Bulletin：RSS 领域的 AI 实践，用 AI 解决标题党问题
Bulletin，一款新兴的新闻应用，由独立开发者 Shihab Mehboob 打造，旨在为用户提供一个更加个性化和智能的新闻阅读平台。该应用不仅支持 Apple 生态下的多款设备，还特别强调了其 AI 技术的应用，帮助用户剔除点击诱饵并快速获取新闻摘要。用户可以通过订阅不同的新闻源，定制自己的新闻阅读列表，而且 Bulletin 的 AI 功能还能对新闻标题进行优化，去除那些夸张的点击诱饵，让用户能够更快地抓住新闻的精髓。
例如，Kotaku 的一篇文章标题为 “The Most Ambitious Space Game Ever Made Is Free This Weekend”（有史以来最雄心勃勃的太空游戏本周末免费），通过 Bulletin 的改标题功能，可以更准确地重命名为 “No Man's Sky offers free weekend trial with Omega update”（《无人深空》提供周末免费试用和 Omega 更新）。
值得一提的是，Bulletin 的 AI 新闻摘要功能并不局限于单一风格，用户可以选择 “解释给我听” 的简化版本，尤其适合那些内容较为复杂的新闻报道。此外，应用还提供了一项有趣且实用的功能 —— 将新闻摘要通过 iOS 的 Live Activities 展示在锁屏上，让新闻动态随时可见。尽管 Bulletin 目前仅支持 Apple 平台，但其开发者 Mehboob 已经表示，未来将考虑加入对社交网络更新的支持，这无疑将为用户带来更为丰富的信息流体验。
“Bulletin 的开发者告诉 TechCrunch，Mastodon 和 Bluesky‘最有可能’是他的首选，但没有分享具体的时间表。”
Bulletin 的免费版本已经足够吸引人，但如果想要享受无限制的 AI 摘要和反点击诱饵功能，用户则需要选择付费计划。月费 3.99 美元起步，年费和终身会员选项也可供选择。这款应用的出现，无疑为新闻阅读市场带来了新的活力，让人们在信息爆炸的时代，能够更加高效和愉悦地获取所需资讯。
苹果前员工用工作机向媒体泄密
苹果公司近期对其前员工 Andrew Aude 提起诉讼，指控其违反保密协议，泄露公司机密信息。Aude 在苹果担任 iOS 软件工程师期间，利用工作 iPhone 泄露了关于未宣布产品和政策的敏感信息。诉讼中提到，Aude 在五年的时间里泄露了超过半打产品的详细信息，包括 iPhone 的 Journal 应用和 Vision Pro 头显等。苹果声称，Aude 的行为至少导致了五篇新闻文章的发布，这些文章讨论了公司的机密和专有信息，影响了苹果产品发布的惊喜效果。
例如，苹果声称 Aude 在 2023 年 4 月泄露了 iPhone 的 Journal 应用的最终功能列表给《华尔街日报》的一名记者。同月，《华尔街日报》的 Aaron Tilley 发表了一篇题为 "苹果计划扩展健康倡议，推出 iPhone 日记应用" 的报告。Aude 还被指控使用加密消息应用 Signal 向同一名记者发送了 "超过 1400 条" 信息，他将这名记者称为 "Homeboy"。他还被指控向《信息》网站的另一名记者发送了 "超过 10,000 条短信"，并据称曾 "横跨大陆" 与她会面。
此次诉讼中，苹果公司特别强调了数字信息的重要性。苹果表示，它在 2023 年底得知了 Aude 的不当披露，并在那年 12 月因所谓的不当行为解雇了他，他的泄露行为是 “广泛和有目的的”，并且他曾承认泄露信息是为了 “杀死” 那些他不同意的产品和功能。
文章中还提到了苹果公司对 Aude 的一系列指控，包括他在被解雇后拒绝交出限制性苹果股票单位，并持续与科技公司的员工和记者保持联系，对苹果构成了 “持续的威胁”。
人工智能如何扰乱对软件工程师的需求：来自 2000 万个职位发布的数据
近期，技术行业的就业市场呈现出一种复杂的局面。在对 2000 万个技术职位空缺进行分析后，发现 AI 研究科学家和机器学习工程师的需求分别增长了 80% 和 70%，而其他类型的工程师需求则普遍下降，尤其是移动工程师、前端工程师和数据工程师的职位空缺下降超过了 20%。这一现象反映出 AI 技术的发展正在深刻影响着技术人才市场的需求结构。
尽管 AI 人才的需求激增，但薪资水平并未出现相应的大幅上涨。 在高成本生活城市如旧金山、纽约和西雅图，AI 科学家和机器学习工程师的薪资基本持平，即使在考虑通货膨胀后，薪资增长也显得相当有限。此外，自然语言处理（NLP）技能的需求增长显著，达到了 155%，而计算机视觉技能的需求增长则相对较少。在编程语言方面，Rust 表现出强劲的增长势头，而 Ruby on Rails 则持续失宠。
文章通过数据分析指出，尽管 AI 技术的发展可能对某些工程师岗位产生替代效应，但并没有证据表明公司裁员是为了大量招聘 AI 人才。相反，公司可能因为过度招聘、高利率和成本效率的压力而进行裁员。这一观点挑战了关于 AI 导致大规模裁员的普遍说法，为我们提供了一个更为客观的视角来理解当前技术行业的就业趋势。
技术行业的就业市场正在经历一场由 AI 技术推动的变革。AI 不仅在重塑技术岗位的需求，也在重新定义工程师的价值和未来的发展方向。
趣闻：由于苹果把 2024 错输成了 24，让全球的 AirTags 同时更新了
这篇文章讨论了苹果公司 AirTag 设备的一次固件更新，版本号为 2.0.73。通常情况下，苹果公司会通过分批发布的方式来推送固件更新，以平衡服务器负载。这次更新原计划在几周内完成，预计到 4 月 9 日所有用户都会收到更新。然而，这次更新并没有按照预期的分批发布进行，而是意外地一次性推送给了所有活跃的 AirTag 用户。
文章中提到，这次意外发生的原因相当有趣。在 X 平台（原 Twitter）上，@iSWUpdates 透露了这一信息：苹果公司在系统中错误地输入了日期，导致更新一次性发布给了所有 AirTag。
根据 @iSWUpdates 提供的截图，之前的 2.0.61 版本更新的日期是以月 / 日 / 年的格式输入的。但是，新的 2.0.73 更新的日期却被错误地输入为月 / 日 / 年（两位年份），这意味着苹果的系统将年份解读为 24 年，而不是 2024 年。由于我们已经过了 24 年，苹果的系统便立即发布了更新。
对于用户来说，这次更新的唯一后果可能是 AirTag 更新所需的时间比平时稍长，因为可能会出现更新拥堵。用户无法控制何时进行更新；通常，更新会在控制的 iPhone 在范围内时自动发生。不过，你可能甚至没有注意到更新已经安装。
数以千计的路由器变成匿名在线活动的代理服务
在数字时代，匿名化成为了网络犯罪的新战场。根据 Lumen 安全公司的报告，一种名为 TheMoon 的恶意软件已经悄然将 40,000 个家用和办公路由器纳入其控制之下，每天还有 1,000 个新设备加入这个行列。这些设备遍布全球 88 个国家，但主要集中在美国，占到了 Faceless 代理服务用户的 80%。犯罪分子利用这些设备进行密码喷洒和数据泄露等活动，尤其是针对金融行业的攻击。
Faceless 代理服务通过受感染的设备为用户提供匿名网络连接，使得追踪变得异常困难。这种服务的兴起，部分原因是传统的匿名化手段如 VPN 和 TOR 网络的可靠性受到质疑。犯罪分子开始寻找新的匿名化途径，而 Faceless 提供的代理服务恰好满足了这一需求。此外，Satori Intelligence 的报告也揭露了在 Google Play 上的 28 个应用程序，它们在用户不知情的情况下，将设备纳入了一个庞大的住宅代理网络，该网络曾达到 190,000 个节点的规模。
这些发现揭示了网络匿名化服务的双刃剑效应。一方面，它们为用户提供了绕过审查和保护隐私的手段；另一方面，却也成为了网络犯罪的温床。随着技术的发展，我们或许需要重新审视这些匿名化工具的管理和监管，以确保它们不会被滥用。
“这些设备被卷入了网络犯罪的漩涡，而用户却浑然不觉。”——Lumen 安全公司研究人员
AI 对环境的影响
人工智能（AI）行业正站在能源消耗的风口浪尖。OpenAI 的首席执行官 Sam Altman 在达沃斯论坛上坦言，AI 行业即将迎来能源危机。他预测，新一代的生成性 AI 系统将消耗远超预期的能源，这对现有能源系统是个巨大挑战。Altman 将希望寄托于核聚变技术，他本人也投资了相关公司。然而，专家普遍认为，即便到本世纪中叶，核聚变对减碳的贡献也将十分有限。
AI 系统的能源和水资源需求令人瞩目。以 OpenAI 的 GPT-4 为例，其数据中心集群在一个月内就消耗了当地 6% 的水资源。据预印本研究，到 2027 年，全球 AI 对水资源的需求可能达到英国的一半。而一个由生成性 AI 驱动的搜索，其能耗是传统网络搜索的四到五倍。这些数字背后，是 AI 行业对环境影响的严峻现实。
面对这一挑战，我们需要的不仅仅是技术突破，更需要行业内外的共同努力。从优化 AI 模型到提高数据中心效率，从使用可再生能源到公开透明地报告资源使用情况，每一步都是必要的。美国已经提出了《人工智能环境影响法案》，旨在建立评估 AI 环境影响的标准和报告框架，这是向正确方向迈出的一步，但我们还有很长的路要走。