Wolf Ranch 社區的號稱是全球最大的 3D 列印社區。與傳統建築相比，3D 列印房屋速度更快、成本更低、所需工人更少，並且能最大地減少建築材料的浪費。

如同一般的桌上型 3D 印表機，Vulcan 印表機也是一層一層地堆疊材料來建造物體——只不過這台印表機寬超過 45 英尺（13.7 公尺），重達 4.75 噸，而且列印的是住宅。

今年夏天，這台來自 ICON 公司的機器人印表機即將完成位於德州喬治城 Wolf Ranch 社區的最後幾棟 3D 列印房屋，該社區距離奧斯汀約 30 英里，總計將建造 100 棟 3D 列印房屋。

ICON 於 2022 年 11 月開始列印這個號稱是全球最大的 3D 列印社區的房屋牆面。該公司表示，與傳統建築相比，3D 列印房屋速度更快、成本更低、所需工人更少，並且能最大地減少建築材料的浪費。

「它為建築市場帶來了許多效率，」ICON 資深專案經理康納·詹金斯（Conner Jenkins）說。「以前可能需要五個不同的工作人員來建造牆體系統，現在我們只需要一個工作人員和一個機器人。」

將水泥粉、水、沙和其他添加劑混合在一起並泵入印表機後，噴嘴會像擠牙膏一樣將水泥混合物擠到刷子上，沿著預先設定的路徑一層一層地堆疊，形成條紋狀的牆體。

這些單層樓的三到四房住宅大約需要三週時間才能完成列印，地基和金屬屋頂則採用傳統方式安裝。

詹金斯表示，這些水泥牆的設計可以抵抗水、黴菌、白蟻和極端天氣。

32 歲的業務發展總監勞倫斯·紐爾查德（Lawrence Nourzad）和他 29 歲的女友、創意策略師 安潔拉·洪塔斯（Angela Hontas），在今年夏天早些時候購買了一棟 位於Wolf Ranch 的房子。

「感覺就像一座堡壘，」紐爾查德說，他對於房屋能抵禦大多數龍捲風充滿信心。

這對情侶表示，牆體也能很好地隔絕德州的高溫，即使空調沒有全力運轉，室內溫度依然很涼爽。

然而，這些 3D 列印的牆體似乎也阻隔了另一件事：穩定的無線網路訊號。

「顯然，這些牆非常堅固、厚實。這正是我們作為房主所重視的優點，並且在德州夏季能很好地隔熱，但網路訊號卻無法很好地穿透這些牆。」」紐爾查德說。

為了解決這個問題，ICON 的一位發言人表示，大多數 Wolf Ranch 的屋主都使用Mesh網路路由器，這種路由器可以透過放置在家中各處的多個單元來傳送訊號，而不是像傳統路由器那樣只從一個設備發送訊號。

Wolf Ranch 的 3D 列印房屋被開發商稱為「Genesis Collection」，價格從 45 萬美元（約1,490萬台幣）到近 60 萬美元（約1,986台幣）不等。開發商表示，100 棟房屋中已有超過四分之一售出。

ICON 於 2018 年在奧斯汀列印了第一棟房屋，希望有朝一日能將其技術應用於月球。美國太空總署（NASA）作為其 Artemis 月球探測計畫的一部分，已與 ICON 簽約，共同開發一種能夠在月球表面建造著陸坪、避難所和其他設施的建築系統。

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• 資料來源：yahoo

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你是否曾想過，連接電腦網路的 RJ45 網路線，是如何從笨重難用的同軸電纜演變而來的？

在現今的辦公室和家庭中，我們習以為常地使用 RJ45 網路線連接網路。但你可能不知道，這種細巧的雙絞線網路技術，竟經歷了近十年的發展與競爭才成為主流。讓我們一同回顧這段科技演進的歷史。

時代背景：1980 年代的科技變革

1980 年代是電腦科技的重要轉折點。1983 年，莎莉·萊德（Sally Ride）成為美國首位進入太空的女性，同年第一支行動電話問世，而網際網路也在 1983 年 1 月 1 日正式誕生。在這個充滿創新的年代，辦公室自動化成為一股潮流，個人電腦開始在辦公桌上佔有一席之地，而連接這些電腦的網路技術，也面臨重大變革。

早期乙太網路的困境

在 1980 年代初期，乙太網路採用 10Base5 標準，使用粗重的同軸電纜，安裝成本高昂且故障排除困難，工程師們戲稱它為「黃色花園水管」（Yellow Garden Hose）。這種粗重的電纜不僅安裝困難，故障排除也相當麻煩。你必須在固定的位置鑽孔安裝特殊的收發器，整個過程就像是一場複雜的外科手術。

1985 年，10BASE2 標準問世。，它採用更細的同軸電纜和 BNC 接頭，降低了成本和安裝難度，因此被稱為「薄型乙太網路」或「便宜乙太網路」」（Cheapernet）。然而它仍有諸多限制：

• 傳輸距離上限從 500 公尺縮減至 185 公尺
• 採用匯流排拓撲，一旦出現問題整個網路就會癱瘓
• 安裝和維護仍然相對複雜

AT&T 的意外良機

1982 年，英特爾推出了 82586 晶片，大幅降低了乙太網路設備的開發成本和複雜性。英特爾產品經理羅伯特·加倫（Robert Gallen）積極尋找該晶片的更多應用，並與 NCR、Wang Laboratories、AT&T 和 Tandem Computers 等公司合作，共同開發低成本、易於安裝的區域網路。

1982 年 1 月 8 日，一個重大事件改變了通訊產業的格局。美國司法部對 AT&T 提出反壟斷訴訟，迫使這個電信巨頭分拆資產。但危機往往蘊含轉機，分拆後的 AT&T 工程師提姆·洛克（Tim Rock）發現，遍布全美各大辦公大樓的電話線纜，可能成為網路傳輸的新媒介。

這些電話線纜通常包含 25 對雙絞線，但並非所有線對都被使用。這個發現讓 AT&T 看到了新的商機：如果能善用這些閒置的線對來傳輸數據，就能大幅降低網路建置成本。

克服挑戰，制定標準

這個想法得到了 IEEE 802.3 工作組的支持，並成立了專門的任務小組，由加倫擔任主席，理查德·班奈特（Richard Bennett）擔任副主席，負責制定 UTP 乙太網路標準。

然而，使用 UTP 也面臨著挑戰，例如電磁干擾 (EMI) 和串擾 (Crosstalk)。透過仔細的研究和測試，任務小組克服了這些問題，並最終在 1987 年發布了 1Base5 標準，實現了 1Mbps 的傳輸速度。

10BaseT 的誕生

惠普的女工程師派特·泰勒（Pat Thaler）在這場技術革新中扮演了關鍵角色。她最初是為了解決工作中遇到的實際問題而投入標準制定工作。在一次令人印象深刻的場合中，她隻身前往 DEC 公司，在一群傲慢的男性工程師面前成功捍衛了多埠中繼器的標準。

派特·泰勒等工程師認為 1Base5 標準仍有提升空間，並開始研究 10Mbps UTP 乙太網路的可行性。他們發現，透過最佳化設計和克服串擾問題，UTP 完全可以達到更高的傳輸速度。

泰勒和她的團隊進行了大量測試，特別是在俄亥俄州代頓市的 YMCA——這裡的電磁干擾特別嚴重，成為測試雙絞線抗干擾能力的絕佳場所。他們的研究證明，雙絞線完全有能力支援 10Mbps 的傳輸速率。關鍵在於：

• 雙絞線的平衡傳輸特性使其能有效抵抗外部干擾
• 線對間的絞接可以降低串擾影響
• 即使在 25 對線纜中，實際上每對線只會受到周圍約 6 對線的影響

市場之爭與技術之辯

這場技術革新引發了激烈的爭論。3Com 的創始人鮑勃·梅特卡夫（Bob Metcalfe）——同時也是乙太網路的發明者之一——堅持認為星型拓撲結構中的集線器會成為網路瓶頸。但支持雙絞線的陣營提出了精闢的反駁：集線器只需要能夠處理單個端口的速度，而不需要同時處理所有端口的總流量。

媒體對這場爭論的關注度相當高，派特·泰勒回憶說，幾乎每週都有記者來電詢問標準制定的進展。這反映了市場對新型網路技術的殷切期待。

歷史性的轉折

1988 年 3 月 17 日，在加州聖地牙哥的一場關鍵投票中，支持雙絞線的陣營最終勝出。這個結果象徵著網路技術即將邁入新紀元。1990 年 9 月，10BASE-T 標準正式發布，掀開了現代網路通訊的新篇章。

有趣的是，我們今天常用的 RJ45 接頭，其實並非真正的 RJ45。真正的 RJ45 接頭有一個特殊的卡榫，而我們使用的是一個相似但略有不同的版本。這個選擇是經過深思熟慮的，當時的工程師認為這種設計最適合網路應用。

歷史意義與現代啟示

10BASE-T 的成功證明了，有時候最好的解決方案往往來自於充分利用現有資源。這項技術不僅改變了企業網路的面貌，更為家用網路的普及創造了條件。當我們今天輕鬆地插上一條網路線時，別忘了這背後是羅伯特·加倫、提姆·洛克、理查德·班奈特、派特·泰勒等先驅者努力的成果。

特別值得一提的是，在當時男性主導的科技產業中，派特·泰勒這樣的女性工程師克服重重困難，為網路技術的發展做出了重要貢獻。她的故事提醒我們，創新不分性別，真理不分出處。

這段歷史告訴我們，科技創新往往需要打破既有思維，突破保守勢力的阻撓，才能實現真正的進步。而今天，當我們享受著高速網路帶來的便利時，更應該感念這些為科技發展努力不懈的先驅者們。

10BaseT 的出現，使得區域網路的安裝更加經濟快速，為家庭網路的爆炸性增長奠定了基礎。時至今日，雙絞線乙太網路仍然是全球最主要的網路連接方式。

The Serial Port 博物館

為了紀念 10BaseT 的誕生，The Serial Port 博物館收藏了 Synoptics LatticeNet 集線器和 AT&T Starland 10 集線器，並計劃進行連線測試。

雙絞線乙太網路的發展歷程充滿了挑戰和堅持，當我們今天輕鬆地插上一條網路線時，別忘了這背後是羅伯特·加倫、提姆·洛克、理查德·班奈特、派特·泰勒等先驅者努力的成果。

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• 資料來源：The dramatic history of twisted-pair Ethernet

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安全帶整合生物傳感器，可以可靠追蹤駕駛和飛行員的警覺性和壓力狀態

 

過去幾十年來，電子和生物醫學工程師開發了越來越精密的生物傳感器，這種設備可以接收來自人體的生物訊號。這些傳感器通常嵌入在可穿戴或植入式技術中，但在使用者大量移動的環境中（例如在車輛內），這些感測器的性能往往會下降。

新加坡國立大學和中國清華大學的研究人員最近開發了一種新型傳感器，可以在不直接接觸使用者身體的情況下，接收與追蹤生物信號（如心跳與呼吸）。這項感測器的相關研究已發表於《Nature Electronics》期刊，並可能應用於封閉且動態的環境（例如機艙、移動中的汽車或巴士）中，用於接收人體的心肺訊號。

▲ A digitally embroidered metamaterial biosensor for kinetic environments

「監測駕駛的警覺性或壓力對於道路安全至關重要，」該論文的合著者田曦告訴 Tech Xplore。「目前設計用於測量疲勞生理指標（如心率與呼吸）的感測器，在移動車輛中會因不可預測的振動噪聲而面臨挑戰。為了克服這些挑戰，我們的研究專注於開發能在動態環境中進行非接觸式可靠健康監測的汽車生物感測器。」

田曦和他的同事開發的生物傳感器基於超材料，這種材料經過精心設計，可以增強或改變其特性。為了製造他們的傳感器，研究人員將排列成梳狀圖案的導電線繡到安全帶上，製作出一種可以引導無線電波並增強與人體互動的表面。

▲ 車內駕駛動作的生理監測。圖片來源：《自然電子》（2024）。DOI：10.1038/s41928-024-01263-4

「這種設計能夠透過衣服檢測細微的生理運動，同時減輕來自車輛振動和其他乘客的環境噪聲，」田曦解釋說。「透過使用訊號處理流程，我們的生物傳感器可以連續可靠地監測行駛中車輛駕駛的心跳和呼吸。」

研究人員在一系列測試中評估了他們傳感器的性能，這些測試在航空機艙模擬器和行駛中的汽車中進行。他們發現，這款整合於安全帶中的感測器不僅符合使用者的身體曲線，同時，即使在這種動態環境中也能可靠地檢測到細微的心肺訊號。

「我們證明在不同的交通狀況下，在新加坡進行 1.5 小時的路線測試中，生物傳感器的性能在行駛中的車輛中不受影響，」田曦說。「此外，我們還在飛機艙模擬環境中評估了感測器進行連續生理監測的能力，該感測器能在睡眠期間檢測心率變化，用於判斷睡眠與清醒狀態。這些結果突顯了該生物感測器在各種挑戰性環境中進行連續可靠生理監測的潛力。」

▲ 這種刺繡式超材料生物傳感器，能沿著安全帶傳播無線訊號，與人體互動，進而可靠地檢測呼吸和心跳訊號。圖片來源：Zeng et al. 

這個研究團隊開發的新型生物傳感器很快就可以進一步改進，並在其他實際場景中進行測試。未來，它可以整合到汽車、飛機和其他交通工具的安全帶中，作為監測駕駛生理訊號和預防致命事故的一種方式。

「我們未來的研究將集中在使傳感器的無線電的組件小型化，並將它們整合到緊湊的模組中，以實現具有成本效益的量產，」田曦補充道。「我們還計畫開發演算法來解釋生理數據，以評估疲勞、壓力和駕駛健康狀況。我們計劃與汽車製造商合作，在實際環境中改進和驗證這個系統。」

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• 資料來源：techxplore

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智慧型手機和臉部辨識技術正被結合起來，創造出新的數位旅行證件。儘管存在新的隱私風險，但紙質護照的日子還是來日不多了。

幾年後，無論你住在哪裡或前往哪裡旅行，你的臉很可能會成為你的新護照。

幾個世紀以來，人們在各地旅行時都會使用某種形式的護照。但像今天這樣標準化的護照直到第一次世界大戰後才真正開始普及，當時護照被用作一種安全措施，並用來防止間諜進入國家。即便如此，有些人認為護照在現代世界中是一種「過時之物」。

然而，自 2006 年帶有 NFC 晶片的電子護照首次推出以來，紙本護照正在經歷一場重大的變革。旅遊業、機場和政府正在努力消除國際航班出示護照的必要性。最終，你可能根本不需要攜帶護照。

取而代之的，是臉部辨識技術和智慧型手機正越來越多地被用於在飛行前檢查和確認你的身份與旅行細節相符。這些系統的支持者聲稱，這可以減少你在機場的等待時間和經歷的不便。但隱私專家警告說，這些技術的部署缺乏透明度，而且它們的普及可能導致資料的外洩和更高層次的監控。

取消紙本護照的推動在全球各地進行。目前，芬蘭、加拿大、荷蘭、阿拉伯聯合大公國、英國、義大利、美國、印度等國的機場都在測試不同程度的無護照旅行或相關技術。今年 10 月，新加坡官員宣布，該國居民可以在不使用護照的情況下進出新加坡，而外國訪客在離開新加坡時也可以「享受無護照通關的便利」。官方表示已有超過 150 萬人使用了這些系統。。

「據我了解，在不久的將來，這可能會成為旅行的主流方式，」英國薩里大學商業分析講師雅典娜·伊歐安努（Athina Ioannou）說，她研究了不同旅行方式帶來的隱私影響。伊歐安努說，新冠疫情加速了非接觸式旅行，許多努力都是為了讓乘客快速通過機場。

雖然世界各地的各種測試處於不同的階段，且使用的技術基礎設施各有不同，但它們的運作方式大致相同：傳統上儲存在護照 NFC 晶片中的資訊（包括臉部數據），會被數位化並連結到你的手機。歐盟正計畫建立一個官方的旅行應用程式來實現這一目標。在機場時，可以出示手機，臉部辨識攝影機會嘗試將你與護照照片匹配。

最常被測試的方法之一是使用「數位旅行憑證」（Digital Travel Credential, DTC）。根據聯合國國際民航組織（ICAO）的說法，這一方法由兩部分組成：虛擬部分（代表護照中儲存的資訊）和實體部分（手機上的部分）。這兩部分以密碼學方式連結，以確保它們不是偽造的。對該系統的描述稱：「ICAO DTC 的主要特點是，當局可以在旅客抵達之前驗證護照數據的數位表示，並確認數據的完整性和真實性。」

DTC 有三種不同的方法，其中兩種要求你攜帶（但不一定使用）紙本護照，而第三種方法可能需要幾年時間才能實現，它甚至不需要簽發護照。今年早些時候，芬蘭邊境官員在 22 條航線上對 DTC 進行了小規模試驗，使用了一個行動APP。雖然乘客仍然需要攜帶護照，但該國邊防衛隊的結論是，檢查只需 8 秒鐘，其中技術處理只需 2 秒鐘。「如果我們談論的是為大量人群提供便利，那麼速度真的很重要，」DTC 測試負責人米科‧瓦伊薩寧（Mikko Väisänen）說。

雖然能結束令人沮喪的機場排隊對許多人來說是件好事，但數位旅行證件的轉變也引發了關於資料如何被保護的疑慮，以及臉部辨識這類具有爭議性的監控技術的正常化。此外，還有數位身份系統是否會進一步擴展到社會其他部分的問題，以及誰最終控制或建造這些基礎設施。

ICAO 關於 DTC 的文件指出了諸如「長相相似欺詐」（look-alike fraud）等風險，即犯罪分子收集 DTC 數據並複製其中的一部分，如果系統出現故障，旅行會延誤，如果臉部辨識系統出現「錯誤拒絕」且沒有備用系統，人們將無法旅行。多年來，臉部辨識系統一直備受爭議。

世界各地的多家公司正在建立驗證系統，以幫助人們證明他們是他們所說的人，這可能涉及與官方政府數據庫或系統的連結。Mozilla 全球產品政策總監烏德哈夫‧提瓦里（Udbhav Tiwari）表示，雖然這些產品和系統的開發過程中確實存在「隱私設計」和數據最小化的努力，但仍存在一系列其他風險。

「我們真的不知道這些系統有多安全，」提瓦里說，並補充說，人們普遍擔心可以用於人工智能系統的「公平性、問責制和透明度」。「事實是，所有這些公司開發這些系統時，往往都以高度專有的方式進行，」提瓦里說。

除此之外，各國對待人們的方式可能不同。不同國家對資料保護的制度差異很大，並可能使用不同的標準來規範人們的資訊如何傳遞給政府或執法機構，或者是否可以被出售。「例如，我在德國會對基於生物辨識的旅行系統更放心，但在世界上許多其他國家可能就不會，因為我信任德國的數據保護體系和監管機構，而對其他國家可能就沒有這麼大的信任。」提瓦里說。

安全公司 Entrust 的數位身份副總裁 Adam Tsao 表示，使用任何系統的人都想知道他們的數據是否按照他們預期的方式被使用。例如，他說，除其他外，人們想知道誰可以接觸到資訊，他們可以接觸這些資訊的目的是什麼，以及他們對自己資訊的處理方式有什麼發言權。「我們進入這個數位化世界的過程中，你需要確保自己提供的是適量的資訊，適當的時間，並用於適當的用途且給適當的人。」Tsao 說。而這可能並不簡單。

正如《Biometric Update》報導的那樣，在印度，Digi Yatra 臉部辨識登機系統因其推行方式和人們註冊此自願計劃的方式而面臨多方批評。互聯網自由基金會的蒂莎·維爾馬（Disha Verma）表示：「它在印度的實施方式不再是自願的，而且我們也不再能追究政府或任何其他人的責任。」

Digi Yatra 系統已在該國 24 個機場運行，可能會在 2025 年向外國公民開放。同時，還有計劃將身份識別技術推廣到酒店和歷史古蹟。你的臉很快也可能成為你的房間鑰匙。

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• 資料來源：wired

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科學家提出以人體血液作為原料，混合火星土壤建造太空基地

征服火星是人類長久以來的夢想，但如何在火星上建造永久性基地卻是一大挑戰。將建築材料從地球運送到火星不僅工程浩大，成本也高得驚人。為了解決這個問題，科學家們一直在尋找利用火星現地資源建造基地的可能性。

伊朗哈拉茲米大學的研究團隊最近在《太空學報》（Acta Astronautica）發表了一篇論文，探討了11種不同的火星混凝土或水泥材料，其中最引人注目的是一種名為「AstroCrete」的材料，它是由火星土壤與太空人的體液（包括血液、汗水和眼淚）混合而成。

AstroCrete：以人體血液打造的火星混凝土

利用血液加固砂漿的想法可以追溯到古羅馬時代。曼徹斯特大學的研究人員在2021年首次提出了AstroCrete的概念，他們發現血液中一種名為人體血清白蛋白（HAS）的特殊蛋白質可以作為「活體黏合劑」，將火星土壤黏合在一起形成混凝土。此外，尿液中提取的含氮產物尿素可以使這種材料更加堅固。

伊朗的研究團隊估計，一名太空人在72週內產生的HAS足以「為另一名太空人建造一個小型住所」。曼徹斯特大學的研究人員也表示，AstroCrete 可以透過3D列印技術直接在火星上建造，使施工更加簡便。

除了AstroCrete，還有哪些火星建築材料？

除了利用太空人的血液、汗水和眼淚，伊朗科學家還提出了其他利用火星資源建造基地的方案，例如，火星上的碳酸鈣可以用來製作石灰砂漿，這是一種在火星環境下穩定耐用的建材。火星表面的硫磺沉積物也可以用來製作耐腐蝕的硫磺混凝土，這種材料在鹽分和酸性環境中尤為耐用。

「血水泥」的可行性與倫理爭議

雖然AstroCrete的概念極具創意，但也引發了一些倫理爭議。有人認為這種做法過於殘酷，甚至令人毛骨悚然。但也有人認為，未來的太空人既然願意冒著生命危險前往火星，為人類的星際探索做出貢獻，那麼利用他們的血液建造基地也是一種合理的犧牲。

無論如何，AstroCrete 的出現為火星基地的建造提供了一種全新的思路，也讓我們看到了人類在太空探索中無限的創造力和可能性。

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• 資料來源：futurism

 

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一位名為多倫多男子利用自身建築背景，設計並製作了能夠附加在腳踏車上的「微型行動小屋」，為無家可歸者提供一個臨時的避寒之所，賦予他們更多尊嚴與安全感。

多倫多的嚴寒冬季令許多無家可歸者苦不堪言，眼見多倫多街頭露宿者年復一年受寒風侵襲，一位當地居民決定採取行動，打造可移動的微型房屋，為無家可歸者提供臨時庇護之所。

一位名為萊恩·多奈斯（Ryan Donais）的男子，利用自身建築背景，設計並製作了能夠附加在腳踏車上的「微型行動小屋」，為無家可歸者提供一個臨時的避寒之所，賦予他們更多尊嚴與安全感。

「多年來街頭露宿者問題一直存在，情況不見改善。我無法想像在戶外生活數年的感受。」多奈斯說道。他迄今已建造了三間微型房屋，這些小屋成本約為每間一萬加元（約232,600台幣），目前主要通過GoFundMe頁面的捐款來支付建造費用。

▲ 萊恩·多奈斯今年夏天建造了他的第一個微型行動房屋，現在已經建造了 3 個，可以作為無家可歸者的臨時住所。圖片來源：Saeed Dehghani/CBC 

為街友量身打造的移動避寒所

多奈斯本身也曾有過在避難所生活的經歷，加上擁有建築背景，他決定親手打造微型房屋。這些微型屋功能齊全，每間小屋配備了基本生活設施，包括電力、暖氣、自來水和床鋪，以及煙霧偵測器、一氧化碳警報器和滅火器等安全設施，沙發可以變成床，電力則由太陽能板提供。此外，

多奈斯也根據安大略省的電動自行車法規設計了這些微型屋。根據公路交通法，它被歸類為自行車，因為它有兩個或三個輪子和踏板。因此，它才能在街上停放兩個月之久。

這輛「自行車」的最高時速為 6 公里，可以在自行車道上行駛，儘管它的重量高達 700 磅（約317.5 公斤）。多奈斯經常邀請路人在他安裝的視訊門鈴上留言，分享他們對這個計畫的想法。

多奈斯的靈感來自於疫情期間木工卡利爾·塞弗萊特（Khaleel Seivwright）的「微型庇護所」計畫，這位木匠在疫情期間建造了木造避難所，但後來被市府以火災隱患為由拆除。為了避免自己的微型屋遭遇同樣命運，萊恩在設計「微型行動小屋」時，特別考慮到多倫多市府的規定，設計出了更安全且移動性更高的解決方案。

▲ 多奈斯建造的每個房屋都配備了暖氣、電力和自來水，以及安全設施，包括煙霧探測器和一氧化碳警報器。圖片來源：Saeed Dehghani/CBC

無家可歸者的安全港

現年居住在小屋中的泰拉·索勒（Terra Sawler）表示，這是她三年來第一次感受到溫暖與安全。索勒過去曾為了取暖而燒毀了兩頂帳篷，但現在她不僅能在小屋內取暖，還能享受到長久以來無法企及的安穩睡眠。

「當你住在街頭時，每晚都無法安然入睡。鞋子被偷、睡袋被割開的情況屢見不鮮。這裡就像是一場適者生存的戰爭。」索勒說道。

萊恩強調，他的這些微型小屋並非解決無家可歸問題的長期方案，而是為等待永久住房的人提供一個過渡期的臨時避難所。「我並不希望有建造這些小屋的必要，因為答案應該是為每個人提供住房。」

多倫多的住房危機與應對方案

多倫多市政府在 2020 年發布的住房行動計畫中，承諾為無家可歸者建造 1,000 間新的組合屋。根據市府網站，目前已在市有土地上完成了 216 間。

安大略省的其他城市也開始使用組合屋來應對住房短缺問題。彼得堡在一個以前的停車場，建立了一個由小屋組成的組合屋社區；滑鐵盧地區也有一個由政府營運的微型屋避難所，於去年開放；漢密爾頓則預計在下個月開放一個由微型組合屋組成的戶外避難所。

萊恩·多內的「微型行動小屋」計畫，為無家可歸者提供了一個有尊嚴的過渡期居住環境，也為城市住房問題的解決帶來更多啟發。未來，他希望能夠籌集更多資金，製作更多這樣的小屋，幫助更多身處困境的人渡過難關。

非永久性解決方案

多奈斯已經註冊成立非營利組織「Tiny Tiny Homes」，持續推動這項計畫。但他強調，這些微型行動屋並非解決住房危機的長期方案，而是為等待永久住房者提供一個較為安全與有尊嚴的臨時庇護所。

他很高興能透過這些微型屋，幫助像索勒這樣的人們逃離寒冷。但他強調，這些微型屋並非永久解決方案，他希望自己根本不必建造它們。

「我們竟然讓人民露宿街頭，這實在太糟糕了。住房才是答案。」

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• 資料來源：cbc

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最新研究揭示，這個日常加熱食物的設備竟然孕育著一個鮮為人知的微生物世界。

在現代廚房中，微波爐早已成為不可或缺的電器。然而，最新研究揭示，這個日常加熱食物的設備竟然孕育著一個鮮為人知的微生物世界。一項開創性研究首次深入探索了微波爐內部的細菌生態系統，帶來了令人意想不到的發現。

西班牙瓦倫西亞大學和達爾文生物科技公司的科學家們，最近發表了一篇關於微波爐細菌群落的研究，刊登在《微生物學前沿》期刊。這項研究深入探討了家用、共用和實驗室微波爐中的細菌組成，揭示了微波爐內部微生物多樣性及其潛在的生物科技應用價值。

▲ 《微波爐的細菌群系：家用和實驗室微波爐的生物多樣性》

破解微波爐中的微生物之謎

研究團隊對30台不同用途的微波爐進行了前所未有的深入調查。研究對象包括家庭使用的微波爐、大型共用空間中的微波爐，以及實驗室使用的微波爐。研究人員運用最新的基因測序技術（NGS）和傳統的細菌培養方法，首次全面解析了這些設備中的細菌群落。

研究的主要發現令人驚訝：微波爐中的主要細菌類型與人類皮膚上的微生物群落驚人地相似。這些細菌主要包括變形菌門、厚壁菌門、放線菌門和擬桿菌門等。這一發現不僅揭示了人類活動對微波爐內微生物生態的深遠影響，也展示了這些微生物的驚人適應能力。

三種微波爐，三個不同的微生物世界

研究發現，不同用途的微波爐培育出截然不同的細菌群落：

家用微波爐：食物細菌的天堂

家用微波爐中發現了大量與食物相關的細菌，與廚房檯面的菌種組成相似，常見的細菌包括不動桿菌屬、假單胞菌屬、芽孢桿菌屬、葡萄球菌屬等，這些細菌大多來自於食物殘渣和人類接觸。這些細菌通常與食物腐敗和降解過程有關，反映了微波爐主要用於加熱食物的特點。

實驗室微波爐：極端環境的「超級細菌」

最令研究人員驚訝的是實驗室微波爐中發現的細菌。  這類微波爐很少用於加熱食物，主要用於加熱實驗溶液、樣本等。研究發現，實驗室微波爐中富含耐高溫、乾燥和輻射的細菌，例如戴諾球菌屬、膜桿菌屬、鞘氨醇單胞菌屬等。這表明實驗室微波爐的特殊使用方式和環境條件，對細菌群落產生了獨特的篩選壓力，使其更適應極端環境。

共用微波爐：多樣性的中間地帶

由於使用頻率高且使用者眾多，菌種多樣性也相對較高，顯示人類活動對微生物群落的影響。

▲ 從家用、共用和實驗室微波爐中分離出的主要細菌屬。

細菌的生存絕技

波爐中的細菌，尤其是實驗室微波爐中的菌種，展現出驚人的適應力，能在高溫、乾燥和輻射等極端環境下生存。它們的生存之道主要歸功於以下幾種策略：

• 強化細胞結構: 部分細菌擁有特殊的細胞壁結構，例如較厚的細胞壁或特殊的脂質成分，能有效抵禦高溫和乾燥的傷害。
• 產生保護性物質: 一些細菌會產生熱休克蛋白 (HSPs) 和抗氧化酶等物質，幫助細胞抵抗熱 stress 和輻射損傷。
• 形成生物膜: 細菌聚集形成生物膜，能提供更穩定的微環境，並增強對外界壓力的抵抗力。
• 高效的DNA修復機制: 某些細菌，如戴諾球菌屬，擁有強大的DNA修復能力，能快速修復輻射造成的DNA損傷。
• 休眠策略: 當環境條件極端惡劣時，部分細菌會進入休眠狀態，例如形成孢子，以度過難關，待環境好轉再恢復生長。

特別是實驗室微波爐中發現的嗜熱菌屬，能夠承受極端的環境條件，包括電離輻射、乾燥和高溫。這些發現為研究極端環境中的生命適應機制提供了寶貴的研究素材。

▲ 三種類型微波爐中細菌的屬級分類分佈：實驗室（M1-M10）、家用（M11-M20）和共用家用（M21-M34）。

微波爐暗藏健康風險？ 定期清潔不可少！

研究也發現了一些潛在的健康考量。某些在微波爐中發現的細菌，如克雷伯氏菌（Klebsiella）等，可能具有潛在的致病性。研究人員建議：

• 定期清潔微波爐內部
• 使用適當的消毒劑進行消毒
• 保持微波爐使用環境的衛生狀況
• 注意個人衛生，特別是在使用共用微波爐時

這項開創性研究不僅揭示了日常電器中隱藏的微生物世界，也為生物技術領域開闢了新的研究方向。研究人員指出，這些能在極端條件下生存的細菌可能具有重要的生物技術應用潛力，例如：開發新型耐熱酶、研究抗輻射機制、開發新的工業發酵工藝以及探索新的抗生素來源。

研究團隊表示，未來將進一步探索微波爐中細菌對高溫、輻射和乾燥的具體適應機制、這些細菌的潛在生物技術應用、微波爐使用方式與細菌群落演變的關係以及改進微波爐清潔和消毒方法等等。

這項研究不僅展示了微生物的驚人適應能力，也提醒我們日常生活中處處蘊藏著待解的科學謎題。這些發現可能引領我們發現更多關於微生物適應性的知識，並為未來的生物技術發展提供新的靈感和方向。

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• 資料來源：sciencealert、frontiersin.org

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土壤也能傳輸電力？！農業物聯網的能源革命！碳捕捉、太陽能板回收與清潔能源生成

2024 年，對抗氣候變遷的科技突飛猛進。發電風箏在空中翱翔、碳捕捉裝置在海洋中運行、農業科技的新方式深入土地之中。如果這些聽起來陌生，別擔心！IEEE Spectrum整理了過去一年十大氣候科技故事。

1. 如何讓建築物防範電磁脈衝（EMP）

今年令人驚嘆的極光景象，預示了來自太陽風暴的危險電磁脈衝（EMP）。EMP 不僅可能摧毀電子系統並使電網過載引發停電，還可能由人為攻擊引發，例如在人造衛星高空引爆核武器。幸運的是，位於田納西州橡樹嶺國家實驗室的研究員劉玉露正在研究這一問題。在 IEEE Spectrum 的問答中，她解釋了電磁脈衝的危險性，以及她的實驗室如何設計能夠保護內部敏感設備的建築物。

2.貨櫃大小的飛行風箏系統就能提供發電能力

在風力渦輪機不切實際的偏遠或難以到達的地區，現在出現了一種新的可再生能源發電方式：風箏。總部位於荷蘭的 Kitepower 公司，正致力於實施一種名為 Hawk 的發電風箏系統。當風拉動風箏的地面繫繩時，會產生一股力，並轉換成電力。60 平方公尺的風箏可以飛到 350 公尺的高度（是風力渦輪機高度的兩倍多），捕捉更強勁、更穩定的風力。這些風箏配備了 400 千瓦時的電池，整個系統可以放入一個標準的貨櫃中。Kitepower 希望將 Hawk 送到目前依賴柴油發電機的偏遠社區，為他們提供更清潔的電力來源，而且佔用的空間比風力渦輪機小得多。

3. 熱泵挑戰嚴寒氣候

從歷史上看，熱泵在寒冷地區的功能一直不佳，大多數熱泵在 4 °C 左右的環境下運轉能力會下降，在 -15 °C 左右則會失效。但現在，隨著壓縮機的改進，熱泵製造商表示，他們擁有了可以在嚴寒地區像在溫和冬季一樣有效地為房屋供暖的技術。熱泵的工作原理是移動和壓縮沸點非常低的流體。壓縮機是提高流體變成蒸汽的溫度和壓力的元件，因此改進壓縮機的馬達速度和注入更多蒸汽的時機，可以提高熱泵在較低溫度下的效率。美國能源部與加拿大自然資源部合作舉辦了「寒冷氣候熱泵技術挑戰賽」，8 家熱泵製造商正在測試他們的熱泵，目標是在 -15 °C 的環境下也能以最大容量運轉。。

4. 農業物聯網系統透過土壤傳輸電力

智慧農業物聯網設備透過測量 GPS 座標、濕度、溫度、酸鹼度、養分等，幫助農民全面了解農田的狀況。問題是如何為這些分散的感測器提供充足的電力。但如果我們利用已經連接所有設備的東西呢？沒錯，就是土壤。田納西理工大學的研究人員設計了一種透過土壤傳輸電力的方法。研究人員的 2 英畝測試網路以 60 赫茲的頻率傳輸電力，每天僅消耗 0.1 千瓦時。如果他們以零售價格支付這些電力，每天的成本僅略高於 1 美分。

5. Ebb Carbon 推動海洋地球工程計畫

Ebb Carbon 是一家總部位於加州的新創公司，準備開始從空氣中去除數百噸的二氧化碳。他們位於華盛頓州天使港的二氧化碳去除工廠，名為 Macoma 計畫，將利用電化學方法將海水分成酸性和鹼性兩部分。酸性水流將被中和或運出，鹼性水流將被釋放到海洋中。在那裡，它將與二氧化碳混合，形成碳酸氫鹽，這是一種穩定的碳儲存方式。隨著該計畫從海洋中捕捉和儲存二氧化碳，海洋將能夠從空氣中吸收更多的二氧化碳。儘管許多海洋科學家對像這樣的海洋地球工程計畫持懷疑態度，但美國能源部已經制定了一項 1 億美元的「碳衝擊」計畫，將資助二氧化碳的去除和儲存，包括在海洋儲層中。

6. 太陽能板回收的清潔綠色方案

數百萬噸的太陽能板將在 2025 年達到使用壽命。它們含有矽、銀和銅——這些材料非常有價值，但難以從硬體中提取出來。目前最好的太陽能板回收工藝可以回收 90% 的這些金屬，但成本高昂，而且經常使用有毒化學物質。新創公司 9-Tech 的回收工藝可在不使用有毒化學物質或向環境排放污染物的情況下，回收高達 90% 的材料。9-Tech 試驗工廠的工人手動拆除太陽能板的鋁框架、接線盒和強化玻璃。然後將剩餘的材料送入 400 °C 的熔爐中，並用過濾器捕捉產生的污染物。一系列的篩子將玻璃和矽分離，然後將矽送入酸浴中，利用超音波將其與附著的銀分離。新創公司的創始人表示，這個過程成本高昂，但回收的材料品質很高，這有助於抵消成本。

7. 微波驅動飛機的未來構想

如果我們想要讓航空業完全脫碳，就必須跳脫框架思考。Ian McKay 提出了一個可能的未來，我們可以使用體育場大小的微波陣列，將電力發射到飛機上的天線。這些微波可以穿過雲層，不會傷害乘客，但會大幅加熱空氣，也可能會傷害附近的鳥類。雖然從未有人嘗試過這樣做，但技術的進步表明這可能是可行的，包括一家加州理工學院的新創公司，打算利用相控陣列將太陽能從衛星傳輸到地球。即使存在巨大的技術障礙和可能的監管問題，這個思想實驗也值得考慮，因為為航空業脫碳的其他不那麼奇特的想法也存在著自身的問題。。

8. Climeworks 使用新技術捕捉更多 CO₂

總部位於蘇黎世的 Climeworks 公司表示，其新的直接空氣捕捉（DAC）技術將在本世紀末去除數百萬噸的二氧化碳。他們最新的設施最終每年將從空氣中提取 36,000 噸的二氧化碳。他們的新型直接空氣捕捉技術，依靠一種新型吸附劑（吸收二氧化碳的材料），其幾何形狀經過修改，可以讓更多的表面積暴露在空氣中，捕捉雙倍的二氧化碳。新的設計將把他們的收集器單元結構從三層式機架改為立方體式設計，四面牆壁的收集器圍繞著一個中央豎井。這些將用於「Cypress 計畫」直接空氣捕捉中心，這是一個由美國能源部資助的計畫，旨在建立美國第一個百萬噸級二氧化碳去除中心。

9. 飛秒雷射解決太陽能板回收難題

太陽能板的設計經久耐用。為了承受惡劣的天氣、不斷變化的溫度和數十年使用的磨損，它們的光伏材料需要緊密的密封。大多數製造商透過在玻璃板之間添加黏性聚合物層來實現這種密封。但在太陽能板的使用壽命結束時，這些聚合物變得極難去除。美國國家再生能源實驗室的研究人員發現了一種無需聚合物即可熔合玻璃的方法，即使用飛秒雷射將其熔合在一起。這種強烈的光子束會改變玻璃的光吸收率，產生一小團電離的玻璃原子電漿，將玻璃板熔合在一起。這種新方法製造的太陽能板使用壽命更長，而且更容易回收。

10. 熱帶資料中心的節能降溫創意

資料中心是能源消耗大戶，尤其是在氣候溫暖的地區。但新加坡的研究人員現在正在測試以永續的方式為資料中心降溫。20 多家科技公司、大學和政府機構合作，共同參與「永續熱帶資料中心測試平台」。他們正在測試一種新的 StatePoint 液體冷卻系統，該系統利用疏水性微孔膜，製造出一種液體對空氣的熱交換器，可以冷卻水。這種系統在炎熱潮濕的環境中更有效，因為它產生的是冷水而不是冷空氣。研究人員還將測試一種原型塗有乾燥劑的熱質交換器，該交換器塗有一種乾燥劑材料，可以吸收透過的空氣中的水蒸氣，使空氣乾燥，進而去除資料中心的濕氣。未來，他們希望將這些節能技術應用到全球各地的熱帶資料中心。

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• 資料來源：spectrum.ieee.org

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這些增強功能為美國和盟軍飛行員提供了逼真且具有挑戰性的訓練環境，這對於現代空戰至關重要。

總部位於蒙特婁的國防承包商Top Aces宣布，可能會升級其F-16戰機機隊，進一步鞏固其在先進假想敵空戰訓練領域的領導地位。

作為全球唯一一家將F-16用於假想敵訓練的商業營運商，Top Aces正在探索額外的能力，以提升其訓練環境的性能和效率。

Top Aces經營的F-16配備了尖端技術，使其在訓練領域脫穎而出。諸如主動電子掃描陣列（AESA）雷達、頭盔顯示瞄準系統、Link 16通信系統、高離軸導彈能力和先進的電子干擾艙等功能都是標準配置。

這些升級功能為美國和盟軍飛行員提供了逼真且具有挑戰性的訓練環境，這對於現代空戰至關重要。

AI、干擾器、先進導彈

Top Aces總裁拉斯·奎恩（Russ Quinn）分享了對F-16項目未來願景。

他表示，公司正考慮引入如商業電子攻擊與干擾系統、高離軸紅外線導彈整合，以及由 AI 控制的敵對空中僚機等先進能力

奎恩指出：「這些創新的目的是為了準備參與高風險空戰的飛行員提供更強大的訓練方案。」

戰鬥空軍合約空中支援計畫

2022 年 9 月，Top Aces 獲選參與美國空軍的「戰鬥空軍合約空中支援計畫」（Combat Air Force Contracted Air Support program），得以在佛羅里達州的艾格林空軍基地（Eglin Air Force Base）和亞利桑那州的盧克空軍基地（Luke Air Force Base）等重要基地提供高級敵對空中訓練。

這份為期五年的合約預計將顯著提升第五代戰鬥機飛行員的訓練效能，透過現實且沉浸式的演練，為他們應對現代戰爭的複雜性做好準備。

Top Aces 作為唯一以商業運營 F-16 的業者，以及開放式任務系統技術的先驅，為多種國防應用提供了快速且靈活的測試機會。

該公司與國防高等研究計劃署（DARPA）及空軍研究實驗室（AFRL）等組織的合作，凸顯了其致力於提升美國軍事訓練能力的決心。

奎恩強調了其經驗豐富的團隊的重要性，表示：「我們擁有一支高技能的 F-16 維修人員與飛行員團隊，這使我們能夠獨特地滿足 F-16 作戰訓練日益增長的需求。」

預計系統升級將進一步提升訓練體驗，確保飛行員在實際戰鬥情況中具備充分的應對能力。

全新的F-16體驗

Top Aces最近宣布在其F-16高級侵略者戰鬥機（AAF）平台上整合先進的紅外搜尋和追蹤（IRST）功能。

這種尖端技術透過測量紅外線輻射來探測、追蹤和辨識目標，將顯著提升美國空軍第五代戰鬥機飛行員的訓練體驗。

IRST系統採用了Leonardo最先進的SkyWard掃描傳感器。

這種被動式長波紅外傳感器擁有廣闊的掃描範圍，可在視距範圍外提供早期目標探測和交戰機會。

這種整合使Top Aces的飛行員能夠透過連接先進的傳感器來最佳化其瞄準能力，進而有效地模擬真實世界的戰鬥場景。

奎恩表示，他們在假想敵空戰訓練中率先推出的新功能，展現了他們致力於為美國空軍提供高能力的假想敵，以提升訓練效果的承諾。「我們相信，我們的F-16 AAF平台與我們經驗豐富的人員相結合，提供了最逼真且最具成本效益的訓練解決方案。」

Top Aces及其子公司，包括Top Aces Corp.和Blue Air Training Corp.，擁有超過130,000小時的無事故飛行時數，繼續為全球武裝部隊提供頂級的假想敵空戰訓練和聯合終端攻擊管制員（JTAC）訓練，鞏固了其在國防訓練領域的領導者地位。

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• 資料來源：interestingengineering

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這些有毒化學物質可能會滲入你的皮膚。

熱門品牌的智慧型手錶錶帶被發現含有高濃度的有毒永久化學物質，也稱為 PFAS（全氟烷基和多氟烷基物質）。這些合成化學物質不易在環境中分解，並會隨著時間推移在我們體內累積，因此被稱為「永恆化學物質」。

PFAS 廣泛應用於各種消費產品，包括不沾鍋、防水服裝、地毯、床墊、食品包裝等等。接觸 PFAS 與嚴重的健康問題有關，包括罹患某些癌症的風險增加、荷爾蒙干擾、免疫系統減弱和兒童發育遲緩。這些化學物質會滲入水、土壤和食物中，使其成為全球日益關注的公共衛生問題。

智慧型手錶錶帶中驚人的 PFAS 含量

發表在《環境科學與技術通訊》期刊上的一項新研究發現，由含氟彈性體製成的智慧型手錶錶帶含有非常高濃度的永久化學物質，稱為全氟己酸 (PFHxA)。

研究人員能夠輕易地從分析的 22 款手錶錶帶表面提取出該化學物質，這些手錶錶帶來自不同品牌和價格層級。該化學物質可能會透過錶帶滲透到皮膚中。研究發現，大多數含有該化學物質的錶帶被宣傳為「運動和健身」款式，這意味著使用者可能在運動時佩戴，這樣會使得汗水與皮膚毛孔的接觸增加。

該研究的主要作者、聖母大學的物理學家葛拉漢·F·皮斯利（Graham F. Peaslee）告訴《Salon》雜誌，研究人員本來並沒有要在手錶錶帶中尋找 PFAS，直到他們看到一則廣告，廣告中提到一款由含氟彈性體製成的錶帶的整頁廣告。進一步分析後，研究人員驚訝地發現了高濃度的永恆化學物質 PFHxA。

皮斯利表示：「這是第一次發現只有一種 PFAS，且其濃度遠高於我們通常在消費品中發現的濃度。」

解決方案是什麼？

包括 Apple、Huawei、Samsung 和 Google 在內的幾家主要的智慧型手錶和健身追蹤器製造商都推出了含氟彈性體錶帶，號稱耐用性高。雖然這些錶帶中的永久化學物質對健康的潛在風險的全部程度尚不清楚，但該研究的研究人員敦促科學界進一步研究這些材料。

在此期間，專家建議使用者改選由不含氟彈性體的替代材料製成的錶帶。大多數出售氟彈性體錶帶的品牌會在其網站上明確標註，這樣使用者可以輕鬆查詢錶帶的製造材料。在這些替代品中，氟彈性體錶帶專門設計為抗水抗汗，這使得它們對於需要這些特性的使用者來說至關重要。對某些使用者來說，避免選擇這些錶帶可能會比較困難。

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• 資料來源：androidauthority.

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挑戰與突破：AI 生成技術如何打造首部 AI 電影？

到目前為止，你可能已經看過使用 AI 影片生成工具製作的短片，這些工具可以根據簡單的文字提示創造幾秒鐘的逼真影片片段。一家印度新創公司現在正將這項技術推向極限：它計劃在 2025 年底之前推出一部幾乎完全使用生成式 AI 工具製作的故事片。

Intelliflicks Studios 位於昌迪加爾，是由作家庫希旺特·辛格（Khushwant Singh）和 Qualtrics 的 AI 策略總裁古爾迪普·帕爾（ Gurdeep Pall）共同創立的，古爾迪普·帕爾是前微軟 AI 孵化部門的企業副總裁。該工作室正在將 Singh 2014 年的小說《Maharaja in Denims》改編成電影，該小說講述了一位現代年輕人認為自己是19世紀錫克帝國創建者蘭吉特‧辛格（Maharaja Ranjit Singh）大帝轉世的故事。

辛格說，寶萊塢的電影公司老闆曾兩次購買這本書的電影版權，但因為故事涉及多個時代的複雜性和成本問題，電影始終未能實現。因此，當辛格的兒時好友帕爾告訴他 AI 影片生成器快速提升的能力時，兩人決定聯手創造他們所說的第一部生成式 AI 故事片。「我們正在嘗試採取突破性的步驟來展示這項技術的能力，」辛格說。

▲ 電影製作者使用 AI 圖像生成器來創造角色，然後將這些角色輸入到影片生成器中。 圖片來源：Intelliflicks Studios

他們使用了哪些生成式 AI 工具？

帕爾表示，該公司正在使用一套商業和開源的 AI 工具來製作這部電影，並且正在開發自己的軟體來管理新的工作流程。它使用圖像生成模型來生成角色設計、場景和物體，然後將這些內容輸入到影片生成模型中。其他 AI 工具則用於創造音頻、對話的唇形同步和銳化圖像。帕爾說，他的團隊也使用傳統的影片製作工具來完成更簡單的工作，例如匹配場景之間的照明和顏色。

開發人員主要使用預先訓練的模型，帕爾說他們還使用印度的特定數據對一些模型進行了微調。但在某些情況下，微調是不夠的。比如，一個涉及北印度傳統 Kathak 舞蹈的場景，帕爾表示，為此收集足夠的數據來訓練模型是不現實的。因此，他們計劃記錄一場真正的 Kathak 表演，然後使用AI將角色的臉替換到生成的影像中。

▲Intelliflicks Studios 發佈了這部計劃今年上映的 AI 生成故事片的預告片

帕爾表示，該團隊面臨的最大挑戰是一致性。生成式 AI 本質上是機率性的，因此模型對特定提示的回應每次都會不同。當一個角色必須在整部故事片中保持相同的外觀時，這可能會使事情變得棘手。

在過去的一年中，這一挑戰變得更容易管理，因為許多模型現在可以在每個輸出中添加一個數位標籤。這個標籤可以加到未來的提示中，以確保模型在生成新片段時遵循相似的風格。不過，帕爾 表示，即便如此，這些再創作的結果也從來不會完美。他補充說，團隊正在適應這項技術的限制。「你必須將這視為一種新的媒介，」他解釋道。「用水彩和油畫無法畫出一樣的效果。」

外界專家的看法

紐約 AI 影片新創公司 Runway 的創意負責人傑米·安佛森（Jamie Umpherson）表示，最成功的 AI 影片專案是那些了解技術局限性並利用這些局限性來增強故事敘述的項目。他補充道，這項技術正在不斷改進，因此某些限制可能是短暫的。

不過，安佛森認為，以當今技術製作一部長片仍然有些牽強。他指出，大多數 Runway 的客戶（包括電影製作公司、廣告公司和獨立藝術家）主要使用這項技術來快速迭代創意過程的早期構思，或生成補充實景拍攝的視覺特效。「完全生成一部電影絕對是可能的，」他說，但這需要「極高的藝術造詣」。

▲ 許多今天的影片生成器現在為每個生成的片段提供一個標籤，可以將其添加到下一個提示中以提高連續性。圖片來源： Intelliflicks Studios

康乃爾大學（Cornell University）電腦科學助理教授艾比·戴維斯（Abe Davis）表示，這些工具的挑戰之一在於，它們的設計目標是以最少的使用者輸入生成高保真的影片——這使它們掌控了許多通常需要人類決策的細節。這種自動化讓外行人能夠迅速生成片段，但對於有專業技能和創作願景的人來說，卻可能令人感到挫折。他說：「人們低估了電影製作人實際需要做出的相關或重要決策的數量。」

▲ 這部 AI 生成的電影背景設定在現代和 19 世紀。圖片來源：Intelliflicks Studios

電影導演對於演員的表演都會有細緻的要求，例如語氣、表情、肢體動作等等，這些細節會影響角色呈現和劇情推進。但目前的 AI 工具，主要依靠文字提示 (text prompt) 來生成影片。導演很難用文字精準描述所有表演細節，AI 也難以完全理解並執行這些細微的指示。即使 AI 能在某個片段中呈現出導演想要的效果，也很難在之後的影片中保持一致性，因為 AI 模型的輸出具有隨機性。隨著影片長度增加，維持一致性更會成為一大挑戰。 

辛格承認，第一部 AI 生成的長篇電影可能與傳統製作的電影截然不同。但他對這項技術充滿希望，認為它將打破阻礙人們表達創意的結構性障礙。他說，AI 是遊戲規則的改變者：「我認為這將以巨大方式實現電影製作的民主化。」

 

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• 資料來源：spectrum.ieee.org

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AI 模型越來越聰明，新測試也在努力追趕

儘管 AI 開發者具有專業知識，但他們並不總是知道自己最先進的系統能做什麼——至少一開始不知道。為了弄清楚這些能力，系統會接受一系列測試，通常稱為「評估」（evaluations，簡稱 evals），以測試其極限。然而，由於該領域的快速進步，現在這些AI系統經常在許多熱門測試中獲得高分，包括 SAT 和美國律師資格考試，這使得判斷它們的進步速度變得更加困難。

因此，由公司、非營利組織和政府創造的一系列更具挑戰性的評估應運而生。然而，即使在最先進的評估中，AI 系統也取得了驚人的進展。11 月，非營利研究機構 Epoch AI 宣布了一套與頂尖數學家合作開發的極具挑戰性的數學問題，稱為 FrontierMath，目前可用的模型得分僅為 2%。僅僅一個月後，OpenAI 最新發布的 o3 模型就達到了 25.2% 的得分，Epoch 主任海梅‧塞維利亞（Jaime Sevilla）形容這「遠遠超出我們團隊預期」。

在這種快速進展中，這些新的評估可以幫助世界了解先進的 AI 系統可以做什麼，而且，由於許多專家擔心未來的系統可能會在網路安全和生物恐怖主義等領域構成嚴重風險，如果未來出現此類威脅性能力，這些評估可以作為早期預警信號。

比想像中更難

在 AI 發展的早期，能力是透過評估系統在特定任務中的表現來衡量的，例如圖像分類或是玩遊戲，從一個基準測試設立到 AI 匹敵或超越人類表現的時間通常以「年」為單位計算。例如，自 2010 年由李飛飛教授及其團隊設立的 ImageNet 大規模視覺辨識挑戰以來，AI 系統花了五年才超越人類。而直到 2017 年，Google DeepMind 的 AlphaGo 才擊敗了圍棋世界排名第一的選手，這距離第一個嘗試這項任務的程式誕生已經過去了近 50 年。

但是近年來，從基準測試設立到達到飽和的時間最近顯著縮短。例如，GLUE 基準測試的目的是透過完成判斷兩個句子是否等效或確定上下文中的代詞的正確含義等任務來測試 AI 理解自然語言的能力，該基準於 2018 年首次亮相。一年後，它就被認為已被解決。作為回應，一個更難的版本 SuperGLUE 於 2019 年創建，而且在兩年內，AI 就能夠在其任務中達到人類的表現。

評估有多種形式，其複雜性隨著模型能力的增長而增長。 幾乎所有主要的 AI 實驗室現在都在發布前對其模型進行「紅隊」測試，系統地測試它們產生有害輸出、繞過安全措施或進行其他不良行為（如欺騙）的能力。去年，包括 OpenAI、Anthropic、Meta 和 Google 在內的公司向拜登政府做出自願承諾，將其模型進行內部和外部紅隊測試，「包括濫用、社會風險和國家安全問題等領域」。

其他測試評估特定能力，例如程式寫作，或評估模型進行潛在危險行為（如說服、欺騙和大規模生物攻擊）的能力和傾向。

也許當代最受歡迎的基準測試是測量大規模多任務語言理解（Measuring Massive Multitask Language Understanding，簡稱 MMLU），該測試包含約 16,000 道多選題，涵蓋哲學、醫學、法律等學術領域。OpenAI 於 5 月推出的 GPT-4o 獲得了 88％ 的得分，而該公司最新的 o1 模型得分高達 92.3％。由於這些大型測試集有時包含答案標記錯誤的問題，因此通常不可能達到 100%，專注於降低先進 AI 系統危險能力的 AI 安全非營利組織 Apollo Research 的主管兼聯合創始人馬里烏斯·霍布漢（Marius Hobbhahn）解釋道：「超過某個點之後，更高能力的模型不會帶來顯著更高的分數。」

霍布漢說，設計評估來衡量先進 AI 系統的能力「難得驚人」——特別是因為目標是引出和衡量系統的實際潛在能力，而多項選擇題等任務只是衡量這種能力的一個指標。「你希望以科學嚴謹的方式設計它，但这通常需要权衡现实主义，因为现实世界通常不像实验室环境，」他说。另一個挑戰是數據污染，當評估的答案包含在 AI 的訓練數據中時，就會發生這種情況，這使得它可以根據訓練數據中的模式而不是通過第一性原理進行推理來重現答案。

另一個問題是，當「擁有 AI 模型的人有動力根據評估進行訓練，或者模型本身決定針對評估所衡量的內容而不是預期內容」時，評估可能會被「玩弄」，霍布漢說。

新一波挑戰

為應對這些挑戰，科學家正在建構新的，更加複雜的新測試方法。

Epoch AI 的 FrontierMath 基準測試包含約 300 道原創數學問題，涵蓋數學大部分的主要分支。它是由 60 多位頂尖數學家合作創建的，其中包括菲爾茲獎得主陶哲軒。Epoch 副主任塔瑪伊·貝西羅格魯（Tamay Besiroglu）說，這些問題的難度各不相同，其中約 25% 的問題的難度與國際數學奧林匹克競賽的水準相當，因此「極具天賦」的高中生理論上可以解決這些問題，前提是他們具備必要的「創造性洞察力」和「精確計算」能力。其他的問題則需要「數學研究生的水準」才能解決，最具挑戰性的 25％ 則來自該特定主題研究的「尖端」，這意味著只有當今的頂尖專家能解答，即使是他們也可能需要幾天時間。

正確答案往往是 30 位數的數字，因此無法僅透過測試所有可能的答案來推導出解決方案。為避免數據污染，Epoch 並未公開發表這些問題（只有公開少數幾題作為範例，且不屬於實際基準測試）。即使有同行評審過程，貝西羅格魯預估該基準測試中約有 10％ 的問題解答存在錯誤——與其他機器學習基準測試的錯誤率相當。「數學家也會犯錯誤」，他說，並指出他們正在努力將錯誤率降至 5％。

評估數學推理可能特別有用，因為能夠解決這些問題的系統可能還能做更多事情。儘管貝西羅格魯謹慎避免過分強調「數學是根本的東西」，他預計能夠解決 FrontierMath 基準測試的任何系統在「幾年內」將能接近自動化科學和工程許多領域的水準。

另一項旨在延長使用壽命的基準測試是被不祥地命名為「人類最後的考試」（Humanity’s Last Exam），由非營利組織 AI 安全中心與營利性公司 Scale AI 合作創建。該考試目標包含約 FrontierMath 20 至 50 倍的問題數量，同時涵蓋物理、生物學及電機工程等領域，Scale AI 的研究總監夏默‧岳（Summer Yue）表示。問題將從學術界及其他地方眾包而來。要被納入，一個問題必須無法被所有現有模型解答。該基準測試計劃於 2024 年底或 2025 年初正式啟用。

第三個值得注意的基準測試是 RE-Bench，目的是模擬現實世界中的機器學習工作。它由專門從事模型評估及威脅研究的非營利組織 METR 創建，並在七個工程任務中測試人類和尖端 AI 系統。人類和 AI 代理都被賦予有限的時間來完成任務；雖然人類在大多數任務上的表現都可靠地優於當前的 AI 代理，但在僅考慮前兩個小時內的表現時，情況看起來就不同了。METR 的技術人員 亞爾馬·維克（Hjalmar Wijk）解釋說，根據代理的不同，當前的 AI 代理在 30 分鐘到 2 小時之間表現最佳。超過這段時間後，它們往往會「陷入困境」，他說，因為 AI 代理可能會在早期犯錯，然後「難以像人類那樣調整」。

「當我們開始這項工作時，我們預計會看到 AI 代理只能解決一定規模的問題，超過這個規模，它們就會更徹底地失敗，或者成功的可能性極低，」維克說。事實證明，只要有足夠的時間和資源，它們通常可以接近基準測試中測試的中位數人類工程師的表現。「AI 代理在這方面出奇地擅長，」他說。在一項特定任務中——該任務涉及優化代碼以在專用硬體上更快地運行——AI 代理實際上優於最優秀的人類，儘管 METR 的研究人員指出，他們測試中包含的人類可能並不代表人類表現的巔峰。 

這些結果並不意味著當前的 AI 系統可以自動化 AI 研究和開發。「最終，這將不得不被更難的評估所取代，」維克說。但考慮到 AI 研究自動化日益被視為國家安全問題，例如拜登總統於 10 月頒布的《AI 國家安全備忘錄》（National Security Memorandum on AI），未來在這項基準測試中表現出色的模型可能會改進自身，進一步加劇人類研究人員對其的失控。 

即使 AI 系統在許多現有測試中表現出色，它們仍然難以完成對人類來說很簡單的任務。「如果在提示中將問題描述整齊地呈現在盤子上，它們可以解決複雜的封閉性問題，但它們難以連貫地串聯起長的、自主的、解決問題的序列，而這對一個人來說很容易，」現在已經離開公司的OpenAI 聯合創始人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy））在 X 上回應 FrontierMath 發表的文章中寫道。

METR 的 AI 政策研究員麥可·陳（Michael Chen）提到 SimpleBench 作為一個由普通高中生都能輕鬆完成的問題組成的基準測試，但在這上面領先的模型卻表現掙扎。「我認為在簡單任務方面仍有很多工作可以做」，麥可·陳表示。儘管對基準測試究竟是測試基礎推理還是僅僅測試知識存在爭論，麥可·陳認為仍然有理由使用 MMLU 和去年的「研究生級 Google 無法搜尋問題與解答基準測試」（Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark，簡稱 GPQA）。這是少數幾個尚未飽和的最近基準之一，意味著 AI 模型尚未穩定地取得高分，因此仍有進步空間。他指出，即使只是知識測試，「測試知識仍然非常有用」。 

一項試圖超越僅僅測試知識回憶的評估是 ARC-AGI，它是由著名 AI 研究員佛朗索瓦·蕭萊（François Chollet）創建的，用於測試 AI 解決新推理難題的能力。例如，一個難題可能顯示幾個輸入與輸出網格的例子，其中的形狀根據某些隱藏規則移動或變色。AI 隨後會得到一個新的輸入網格，並需從零開始推導出輸出應該看起來像什麼，推測底層規則。儘管這些難題對大多數人類而言相對簡單，但 AI 系統歷來在此表現掙扎。然而，近期突破表明情況正在改變：OpenAI 的 o3 模型在此基準測試中的得分顯著高於此前的模型，Chollet 表示這代表了「在適應性與泛化能力上的真正突破」。 

對更好評估的迫切需求 

新的評估方式（無論是簡單還是複雜、結構化還是基於「直覺」的測試）每天都在推出。AI 政策越來越依賴這些評估，不僅因為它們正成為如歐盟《人工智慧法案》等法律的要求（該法案仍在制定過程中），也因為主要 AI 實驗室（如 OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind）已自願承諾，根據評估是否識別出特別令人擔憂的危害，來暫停模型的發布或採取減輕潛在危害的行動。

基於這些自願承諾，美國與英國的 AI 安全研究所已經開始在前沿模型部署之前進行評估。10 月，他們聯合發布了對 Anthropic 的升級版 Claude 3.5 Sonnet 模型的研究結果，特別關注其在生物學、網路安全及軟體與 AI 開發方面的能力，以及其內建安全措施的效能。他們發現，「在大多數情況下，美國 AI 安全研究所測試的內建安全措施都被繞過，這意味著模型給出了應該被阻止的答案。」他們指出，這與先前對其他 AI 系統漏洞的研究結果一致。12 月，兩所研究機構針對 OpenAI 的 o1 模型發表了類似的發現。 

然而，目前還沒有強制性義務要求領先模型接受協力廠商測試。霍布漢說，這種義務的存在「基本上是理所當然的」，他認為實驗室在評估方面面臨著不正當的激勵，因為「他們發現的問題越少越好」。他還指出，強制性協力廠商審計在金融等其他行業中很常見。 

雖然一些營利性公司（如 Scale AI）確實為其客戶進行獨立評估，但大多數公共評估是由非營利組織和政府創建的，霍布漢認為這是由於「歷史路徑依賴」的結果。 

他說：「我不認為讓慈善機構實際上為市值數十億美元的公司補貼成本是一個好的世界。我認為正確的方式應該是，最終所有這些成本都由實驗室自行承擔，因為風險是它們創造的。」 

Epoch 的貝西羅格魯指出，AI 評估「並不便宜」，他說，每個模型的成本很快就會高達 1,000 美元到 10,000 美元之間，特別是如果你運行評估的時間較長，或者你多次運行評估以提高結果的確定性。雖然實驗室有時會透過支付其營運成本來補貼協力廠商評估，但 Hobbhahn 指出，這並不包括實際開發評估的更大成本。儘管如此，他預計協力廠商評估將成為未來的常態，因為實驗室將能夠指出它們來證明其在安全測試模型方面的盡職調查，進而降低其責任。 

隨著 AI 模型的快速進步，評估方式也在努力跟上。先進的新基準測試——評估如高階數學推理、新穎問題解決能力及 AI 研究自動化——正在取得進展，但設計有效的評估仍然充滿挑戰、成本高昂，且相較於其作為檢測危險能力早期預警器的重要性，資金明顯不足。隨著主要實驗室每隔幾個月就推出更強大的模型，評估前沿能力的新測試需求比以往更為迫切。正如維克所說，在評估飽和之前，「我們需要準備更難的評估，以確保我們能正確評估風險」。

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• 資料來源：time

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海底光纖電纜每天用於超過 10 兆美元的金融交易，以及加密的國防通信和其他數位通信。如果一艘沉船可以意外切斷一部分全球數據傳輸，那麼一個有組織的攻擊會對全球通信造成什麼樣的影響呢？

2024 年 2 月 18 日，葉門胡塞武裝分子在紅海發動飛彈襲擊，擊中貨船 Rubymar 號。在船員撤離後，這艘失能的船隻花了數週時間才最終沉沒，在此過程中成為全球網路安全的象徵。在沉沒之前，這艘船拖著錨在紅海海底拖曳了約70公里，這條蜿蜒的錨最終切斷了三條跨越紅海底部的光纖電纜，這些電纜承載著大約四分之一的歐洲與亞洲之間的網絡流量。隨著電纜損壞，系統工程師意識到必須重新導向數據傳輸。因此，今年北大西洋公約組織 (NATO) 將開始測試一項計畫，以解決 Rubymar 號沉沒所清楚顯示的這一安全漏洞。。

全球海底光纖線路承載著 95% 以上的洲際網路通信。這些細小、拉長的玻璃纖維線環繞地球約 120 萬公里，每條線路都可能成為自身脆弱的阻塞點。全球大約有500到600條電纜穿越海底。

「當它們穿越大洋時，並不是被埋在海底的，」電信諮詢公司 TeleGeography 的研究副總裁 提姆·史特朗（Tim Stronge）說。「它們直接放置在海床上，在深海的深度下，大約這麼粗——」他用手指做了個圓形的動作——「比花園水管還細。它們很脆弱。」

據估計，海底光纖電纜每天用於超過 10 兆美元的金融交易，以及加密的國防通信和其他數位通信。如果一艘沉船可以意外切斷一部分全球數據傳輸，那麼一個有組織的攻擊會對全球通信造成什麼樣的影響呢？

因此，北約啟動了HEIST計畫，以找出保護全球網路流量並在出現問題時重新導向的最佳方法。該計畫名為 HEIST，意為混合空間-海底架構確保電信資訊安全（Hybrid Space-Submarine Architecture Ensuring Infosec of Telecommunications）。

胡塞武裝分子可能不知道攻擊 Rubymar 號會造成什麼損害，但西方官員表示，有相當多的證據表明俄羅斯和中國試圖破壞海底電纜。就在本文發稿之際，波羅的海的兩條海底電纜——連接瑞典與立陶宛以及芬蘭與德國——已被切斷，懷疑是該地區的一艘中國商船所為。德國國防部長鮑里斯·皮斯托里烏斯 (Boris Pistorius) 甚至將這些中斷稱為「蓄意破壞」。

HEIST 的組織者表示，他們希望在今年和明年至少實現兩個目標：首先，確保在電纜損壞時，運營商能夠快速精確地確定電纜的具體位置，以減少中斷。其次，該計畫旨在擴展數據傳輸的路徑數量，特別是研究如何將優先等級高的流量重定向到衛星上。

「在實現彈性通信方面，關鍵是路徑多樣性，」HEIST 的北約國家主管兼康乃爾大學機械與航空航天工程助理教授葛雷格·法爾科（Gregory Falco）說。他表示，確保網路路徑的多樣性應該包括「天上的東西，而不僅僅是海床上的東西。」。

測試故障安全 HEIST 的組織者計劃於 2025 年開始在瑞典南部海岸卡爾斯克魯納的布萊金厄理工學院 (BTH) 進行測試。在那裡，他們將試驗智慧系統，希望能讓工程師快速找到海底電纜斷裂的精確位置，精度達到 1 公尺。研究人員還將研究快速將數據傳輸路由到可用衛星的協議，至少在實驗規模上是這樣。法爾科表示，他們還將試圖解決目前海底電纜使用規範的重疊問題，因為目前沒有一個單一的機構來監管這些電纜。來自冰島、瑞典、瑞士、美國等國家的研究人員參與其中。

「我們現在談論的是社會中的關鍵基礎設施，」BTH 的副校長兼 HEIST 測試平台工作的協調員 亨瑞克·強生（Henric Johnson）說。它位於波羅的海沿岸，這是一個重要的水道，對北約國家和俄羅斯都很重要。「我們曾在瑞典、愛沙尼亞和芬蘭之間發生過電纜遭到破壞的事件，」強生說。「因此，這些事件對我們來說已經成為現實。」

TeleGeography 的史特朗表示，即使沒有任何蓄意破壞，每年也會發生大約 100 起電纜切斷事件，其中大部分都由專門的船隻在全球各地的港口修復。一次修復可能需要數天或數週時間，並且花費數百萬美元。但直到現在，電信運營商和許多國家仍然別無選擇。

「想想冰島，」參與 HEIST 的康乃爾大學博士生尼科洛·博薛蒂（Nicolò Boschetti）說。「冰島有很多金融服務，很多雲端運算，它透過四條電纜連接到歐洲和北美。如果這四條電纜被摧毀或損壞，冰島將完全的與世隔絕。」

衛星鏈路可以繞過受損的電纜，但衛星備份的最大限制可能是其吞吐量。衛星能夠傳輸的數據量比光纖現在處理的數據少了好幾個量級。谷歌表示，其一些較新的光纖線路可以處理每秒 340 TB 的數據；大多數電纜承載的數據較少，但仍遠遠超過美國太空總署表示可在 Ku 頻段（12-18 GHz）（一種廣泛使用的微波頻率）通過衛星發送的每秒 5 GB。

HEIST 團隊計劃部分透過使用更高頻寬的雷射光學系統與衛星通信來解決這個問題。美國太空總署長期以來一直在研究光學通信，最近一次是在其 Psyche 小行星任務中進行的實驗。Starlink 為其最新的衛星配備了用於衛星間通信的紅外線雷射器，而亞馬遜 Kuiper 專案也表示，該公司計劃使用雷射通信。美國太空總署表示，衛星雷射器可以承載的數據至少是無線電傳輸的 40 倍——仍然遠低於電纜容量，但這是一個重大進展。

雷射傳輸仍然有局限性。例如，它們很容易被雲、霧或煙霧阻擋。它們必須精確瞄準。訊號的延遲也是一個問題，尤其是對於處於較高軌道的衛星而言。HEIST 團隊表示，它將測試拓展頻寬和縮短信號延遲時間的新方法——例如，透過聚合可用的無線電頻率，以及透過在出現問題時確定發送哪些數據的優先層級。「所以有辦法解決這個問題，」康奈爾大學的法爾科說，「但沒有一個是靈丹妙藥。」

法爾科表示，找到好答案的關鍵是 HEIST 的開源流程。「我們會讓它超級公開，我們會希望大家能夠挑剔其中的漏洞，」他說。他表示，這個計畫的下一階段需要經過反覆的討論和創新。「我們會比任何人想像的還要快地實現這一能力。」

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• 資料來源：spectrum.ieee.org

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近年來，機器人學家開發了各種各樣的系統，最終可能應用於醫療保健和輔助生活設施。其中包括醫療機器人和旨在為人類使用者提供陪伴或協助的機器人。

近年來，機器人學家開發了各種各樣的系統，最終可能應用於醫療保健和輔助生活設施。其中包括醫療機器人和旨在為人類使用者提供陪伴或協助的機器人。

中國上海交通大學和上海理工大學的研究人員最近開發了一種機器人系統，可以利用中醫（TCM）技術為人類用戶提供按摩。這個發表在 arXiv 預印本伺服器上的論文中介紹的新型機器人，最終可以應用在醫療保健、健康和康復設施中，作為針對不同類型疼痛或不適患者的額外治療工具。

▲ Digital Modeling of Massage Techniques and Reproduction by Massage Robot

「我們採用自適應導納控制算法來最佳化力和位置控制，確保安全性和舒適性，」論文作者袁旭、黃葵、郭維超與杜磊在論文中寫道。「該論文從運動學和動力學的角度分析了關鍵的中醫技術，並設計了機器人系統來重現這些按摩技術。」

研究人員開發的機器人系統由兩個 jaka zhu7 機器人手臂組成，每個手臂的末端都安裝了一個多功能按摩手。這個機械按摩手的形狀和大小與人手相似。

該手部有四種操作模式，旨在根據中醫的古老理論重現不同的按摩技術，這些理論包括臟腑經絡的概念。它的四種操作模式分別由「掌擊」、「振動」、「揉捏」和「指壓」技術模組驅動。

掌拳功能包括透過將手指張開放在使用者的背部進行掌心按摩，以及透過將手指握成拳頭進行拳頭按摩。振動功能利用電機模擬高頻振動，例如在基於振動的按摩過程中使用的振動。

揉捏功能模組利用揉捏電機，使拇指與手上的其他四個手指一起捏住使用者的皮膚，進而產生揉捏按摩。最後，指法功能允許機器人執行其他基於手指的按摩。

「我們採用基於自適應導納控制的順應性控制算法，目的是為了最佳化力和位置控制，以應對患者姿勢變化和肌肉僵硬度差異等挑戰，確保按摩過程的安全性和舒適性。」袁旭、黃葵和他們的同事寫道。

「此外，結合按摩技術，本論文從運動學和動力學的角度深入分析了幾種典型的按摩方法，設計了相應的機械按摩手，並利用機器人技術來重現和自動化這些傳統技術。」

研究人員首先透過運動捕捉系統Optitrack和按摩強度測量儀ZTC-II收集了來自中醫按摩專家的示範數據，然後，這些數據被用於訓練控制和規劃機器人按摩系統動作的機器學習算法。

「透過引入這些技術，本文為按摩技術的機器人實現提供了理論支持和實踐指導，促進了中醫按摩與現代機器人技術的融合，為輔助治療方法開闢了新的應用前景，」徐旭、黃葵及其同事寫道。

研究人員通過運行現實世界的實驗來測試其系統的原型，評估其能否有效地重現不同的中醫按摩技術。他們發現，該機器人成功且有效地重現了四種按摩技術：拍打、按壓、推和振動。

未來，可以改進機器人並在治療環境中進行測試，以評估其性能並探索人類使用者對它的反應。此外，這項最新研究可以激勵其他研究團隊創建自動按摩系統，也許可以複製其他按摩風格以用於放鬆或康復。

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• 資料來源：techxplore

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核廢料目前分布於美國94個不同的核能設施，尚未有永久的存放地點。科技巨頭將在此基礎上增加更多的核廢料。

在緬因州威斯卡西特（人口 3,742 人）有一片由武裝警衛保護的場地。一個鐵絲網圍繞著的混凝土平臺上，擺放著60個水泥和鋼材製成的容器，內部裝滿了1,400根用過的核燃料棒——這些是近30年前關閉的一座核電站的遺留物。 

這些容器裡裝滿了核廢料。當地居民並不喜歡它們，但它們無處可去。如何處理美國的核廢料是一個理論上已解決但實際上因數十年的政治鬥爭而停滯不前的問題。美國需要更多的能源，而且速度要更快。今年，Google、Microsoft、Meta 和 Amazon 等科技公司宣布，將大力發展核能。

這意味著將會產生比以往更多的核廢料。它們將何去何從？如果目前的系統保持不變，它們將被儲存在反應爐附近。目前，核廢料被裝入不鏽鋼容器，密封在一種稱為乾式貯存罐的混凝土結構中。乾式貯存罐被普遍認為是非常安全的。只要它們不受干擾，可以安全存放數百年。 

但世界並非靜止不動。氣候正在變化。野火、地震和海平面上升對這些乾式儲存桶構成了威脅。一場地震、洪水或火災吞沒一兩個貯存罐可能不會造成問題。但未來這些貯存罐的數量將會增加。 

科技巨頭的核能推動

美國的核廢料正在堆積如山。這是一個政治問題，而非科學問題。其他擁有核能基礎設施的國家將廢料深埋於專門設計的地質深層儲存設施中。美國可以這樣做，甚至已經開始建設這樣的設施。但問題在於，沒有人願意在自家後院建一個充滿核廢料的巨大洞穴。 

這種抵觸心理並不難理解。美國在處理廢料方面有著糟糕的記錄。多年來，美國曾將廢料裝進桶裡並丟進海裡。曼哈頓計劃遺留下來的廢料至今仍在毒害人類。在南卡羅萊納州，曾有輻射污染的短吻鱷出沒於薩凡納河工地，那裡曾製造核武器的零件。在華盛頓州的漢福德工地，儲存著5,400萬加侖可能永遠無法清理的核廢料。 

為滿足科技巨頭的能源需求，我們將製造更多核廢料。 

2024年是科技巨頭全面進軍核能的一年。數據中心是耗電巨獸，而人工智慧系統的日益普及意味著科技公司需要比以往更多的能源。為了解決這個問題，Meta、Google、Microsoft 和 Amazon 都在押注核能。 

Google在10月宣布與Kairos Power合作，計畫建設多個小型模組化反應堆（Small Modular Reactors, SMR）。Amazon也宣布與Energy Northwest、X-Energy和Dominion Energy合作建設SMR。Meta則較晚加入，尋求可產生1至4吉瓦電力（相當於數億盞LED燈泡所需電力）的核能提案。 

Microsoft早已展開行動，與TerraPower合作建設SMR，並宣布與Constellation Energy合作重啟位於賓州的三哩島核電站。

核能技術複雜，其燃料來源稀少且受到嚴格管控。如果運行良好，核能可以為數百萬人提供清潔高效的能源。但一旦出現問題，核災可能導致政府垮台，甚至讓數百萬人罹患癌症。傳統反應堆需要數十億美元的投資和數十年的建設時間。 

但科技巨頭並不打算走傳統路線。他們寄希望於新型反應堆。「幾十年來，人們一直在談論核能復興。根據不同的說法，我們可能正處於第三或第四次復興，或者是第八或第九次復興。所以讓我們把『復興』這個詞放在一邊，」史汀生中心資深研究員兼融合技術主任辛迪·維斯特加德 (Cindy Vestergaard) 說道。維斯特加德是一位專注於核不擴散的核供應鏈專家。 

當人們想到核能時，他們通常會想到巨大的冷卻塔和充滿科學家的龐大建築群。SMR 的夢想是，它們可以省去許多這些東西。有數十種設計，但基本概念是，與傳統反應爐相比，這些新型反應爐的體積將非常小（其中一些甚至可以攜帶），並可根據電網需求靈活啟動和關閉。 

「這些設計其實已經存在幾十年了。」維斯特加德說道。「只是以前缺乏經濟誘因，讓它們無法成為現實。隨著氣候變遷和科技巨頭的需求，情況發生了變化。『太陽能和風能在許多方面都很棒，但它們需要被補充。』」

科技巨頭可能了解商業，但能源公司完全是另一個領域。「我們有一個新手參與其中……這意味著我們需要一些時間才能了解這一切的意義。」維斯特加德說。「他們擁有充足的資金，因此雄厚的財力確實能推動許多創新，這在過去我們可能看不到。所以我認為這給了他們核能方面的優勢……大多數投資者不了解核能的長期發展。」 

許多小型模組化反應爐（SMR）的推銷點是它們更安全，並且產生的廢料更少。對此，維斯特加德保持懷疑。「我們聽到的是『哦，它們更安全、更高效。』但事實上我們不知道，這可能只是紙面上的理論。我們必須進行測試並證明這一點。」 

我聯繫了 Google、Amazon、Meta、Microsoft 和一些與它們合作的核能夥伴，詢問他們如何看待核廢料管理問題。Meta 和 Microsoft 提供了網站上的一些關於永續性的文章。Amazon 則建議我聯繫它的能源夥伴。而 Google 並未回應。 

在科技巨頭的合作夥伴中，只有與 Microsoft 合作的 TerraPower 回覆了我們。該公司表示，其 Natrium 反應爐將比地球上其他任何反應爐產生更多的能源且廢料更少。「Natrium 技術將通過提高燃料利用效率，使每兆瓦小時的能源產生的廢料量減少三分之二，」公司表示。「Natrium 反應爐所產生的廢料將通過在全國其他工廠已驗證的方法，安全地存放在現場，直到美國確定一個永久的地質儲存地點。」

TerraPower 指出了美國核廢料的核心問題：政府需要確定一個永久的地質儲存地點。然而，這仍是一個難題。 

▲ 一個測試用的核廢料負載，加熱到 400 華氏度，以觀察內華達州尤卡山核廢料儲存庫深處周圍岩石的反應。圖片來源：Photo by David Howells/Corbis via Getty Images

別在我家後院

根據維斯特加德的說法，科技巨頭可能還沒有準備好應對它過去一直不擅長的事情——與憤怒的民眾打交道。「當地民眾為這些龐大的基礎設施項目支付了數十億美元，」她說。「從歷史上看，科技巨頭歷來並不擅長處理地方層面的參與感。他們必須學習、調整並適應公聽會的需求。」 

當核廢料進入人們的後院時，民眾會站出來抗議。癌症風險、放射性動物以及環境破壞是真實存在的，而人們也深知這些風險。

這些反應爐必須建在某人的後院。幾家公司正在討論將它們建在數據中心旁邊的現場。納稅人的錢將用於建設這些反應爐，因此人們期望得到回報。然而，不是所有的電力都能用於數據中心和大型語言模型。 

所有這些都會產生廢料，而廢料卻無處可去。經過數十年的管理不善，聯邦政府在1980年代試圖解決美國的核廢料問題。其解決方案是在內華達州的尤卡山（ Yucca）建造一個深地質儲存設施。該項目甚至已經開始施工。然而，長期承受美國核能計劃重擔的內華達州民眾，並不希望它建在那裡。 

「在美國，從來沒有真正得到公眾的同意。他們並不是去內華達州說『如果我們把它放在這裡，你們怎麼看？』」維斯特加德說。「美國本身在其核廢料問題上存在嚴重的分歧和僵局，所以有一項 80 年代制定的法律，它必須建在尤卡山。」

她補充說，在這一點上，美國有足夠的核廢料等待填滿尤卡山三次。「因此，即使尤卡山仍然是可行的選擇，也已經不夠用了，尤其是對於未來新增的核反應爐來說，」她說。 

反對者稱這項法律為「搞內華達州法案」（Screw Nevada Bill）。 

將尤卡山指定為未來核廢料儲存地的同一項法律還設立了美國核廢料談判代表辦公室。其想法是，該辦公室將與美國各州和部落領導人進行談判，為核廢料找到一個臨時儲存解決方案。該職位於 1987 年設立，直到 1990 年才有人填補。它於 1995 年被取消。 

其中一個問題是，根據法律，未經居住在那裡的人民同意，核廢料不能再儲存在一個州或一片部落土地上。而且沒有人想要它。因此，它沒有被運送到一個中心地點進行永久處置，而是被儲存在其產生地附近的 94 個地點，並且還在不斷增加。 

與乾式儲存桶親密接觸

I kissed a cask (of nuclear waste) and I liked it. pic.twitter.com/xR0ZEERVUk

— isabelle (@isabelleboemeke) December 19, 2024

博梅克是一眾核能網紅中的一員，他們利用自己的平台推廣更多核能。與乾式儲存桶接吻的行為在科學 YouTuber 圈中非常流行，而博梅克的發文唯一奇怪之處在於，這麼多人做過之後她才這麼做。 

「是的，乾式儲存桶非常安全，」維斯特加德說。「我也曾把手放在它們上面，並站在它們旁邊。」

問題不在於儲存桶不是儲存核廢料的好方法，它們是，而是它們會留在產生廢物的地點。博梅克的照片是在加利福尼亞州的魔鬼谷核電廠拍攝的。該核電廠是加利福尼亞州最後一個營運中的核電站，該州計劃將其關閉。 

然後博梅克和格萊姆斯 (Grimes) 開始在網上製作公益廣告，說明為什麼它需要保留。這奏效了。監管機構投票決定將魔鬼谷（Diablo Canyon）核電廠的壽命至少延長到 2030 年。這意味著該核電廠將產生更多核廢料。這些廢物將留在現場。魔鬼谷核電廠位於主要斷層線附近。它靠近聖路易斯奧比斯波（ San Luis Obispo），這個社區現在長期受到野火的威脅。位於洛杉磯以南的聖奧諾弗雷（ San Onofre）核電廠位於一條主要斷層線上。它也儲存著 360 萬磅的核廢料。

對於一些專家來說，乾式儲存桶是一個很好的解決方案，核能發電的好處遠遠大於核廢料的負面影響。「氣候變化是一個明確而現實的全球性危險，在地質時間尺度上具有廣泛的破壞性影響，」普林斯頓大學助理教授傑西·詹金斯 (Jesse D. Jenkins) 在 BlueSky 上一篇關於核廢料的帖子中說。「少量的乏核燃料可以在乾式儲存桶中安全地保存上百年。」 

「美國民用核電的整個歷史，幾十年來一直生產了我們 1/5 的電力，沒有二氧化碳或空氣污染，產生的高級廢物不到 10 萬噸。我們每年燃燒數十億噸化石燃料，」詹金斯說。「這意味著所有的核燃料廢料總量可以裝進不到 10,000 個乾式儲存桶……就這樣，這就是『核廢料問題』？這就意味著我們應該拒絕這種已被證明無排放電力的來源嗎？不。」 

我並不是說我們不應該採用核能。詹金斯和其他人是對的。乾式儲存桶大多是安全的。但我確實認為核廢料是一個問題。更多反應爐意味著更多需要管理的乏燃料，更多乾式儲存桶分散在全國各地，更多像緬因州那片場地上的武裝警衛巡邏。 

美國政府問責辦公室 (GAO) 在 2024 年的一份報告中發現了一些令人震驚的事情。管理核廢料的政府機構核管會（NRC）尚未研究氣候變遷對乾式儲存桶和核電廠的影響。

「NRC 在其許可和監管過程中主要使用歷史數據，而非氣候預測數據，」報告指出。當 GAO 訪問該委員會的官員時，他們向調查人員表示，這些問題都在掌控之中。「然而，NRC 尚未進行評估來證明此說法，」報告中寫道。

該報告詳細說明了核電廠面臨的危險。「根據我們對美國林務局和 NRC 數據的分析，大約 20% 的核電廠（75 座中的 16 座）位於野火高風險或非常高風險地區。」超過 60% 的核電廠（75 座中的 47 座）位於颶風 4 級和 5 級的影響區域，以及 NOAA 預測海平面將上升的地區。

科技巨頭正計畫建造更多核電廠。石油和天然氣是污染嚴重的能源來源，而核能則有潛力變得更清潔、更高效。核能也大多數是安全的，但問題在於一旦出事，後果將是災難性的。更多的反應爐意味著更多的失敗點和更多的廢料，這些廢料亟需找到永久的儲存地。

我們只能希望，當科技巨頭需要在華盛頓推動事情時，所聘請的遊說人士，能夠幫助他們找到一個永久的地點來處理美國的核燃料廢料。

 

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• 資料來源：gizmodo

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科技供應商開始直言不諱地說出潛台詞——企業真的需要那麼多員工嗎？

隨著技術的進步，AI 供應商們開始直接討論核心問題：這似乎更多關乎控制成本與員工數量。

據報導，OpenAI 首席財務長 (CFO) 莎拉·佛里亞（Sarah Friar）最近提到他們可能要為公司的服務推出更高價位的方案。她認為，可以根據 AI 助理提供的服務價值來定價，因此未來可能出現高達四位數美金的方案，這比起最近公布的 200 美元方案要高出許多。而且他們認為這個價格是合理的，因為 AI 助理提供的服務價值很高。

這引發了一個問題：如果 AI 可以作為虛擬律師助理協助律師、幫助學者完成工作或執行預訂旅行等瑣碎的工作，為什麼還要招聘員工？

據報導，佛里亞提出了一個問題：如果沒有 AI 工具，企業要如何完成這些工作？ 答案很可能是：雇用更多的人。

因此，佛里亞認為，AI 工具的價值不僅僅在於提高效率，更在於取代人力。她將 AI 工具比作一個「員工」，並思考這個「員工」的「替代成本」是多少。也就是說，如果企業要達到同樣的效果，需要付出多少人力成本？

基於這樣的思維，Friar 建議，AI 工具的定價應該考慮到它所取代的人力的價值。換句話說，AI 工具的價格應該反映出它為企業節省了多少人力成本。

《The Information》最近報導稱，微軟開始強調人工智慧（AI）可以幫助企業節省人事成本。 他們認為，AI 可以取代部分人力，讓企業可以減少招聘甚至裁員，同時還能維持生產力。

微軟在推廣他們的產品時，常常強調這些產品可以提高工作效率，讓員工有更多空閒時間。雖然微軟強調的是提高效率，但有些企業可能會產生另外一種想法：既然員工的工作效率提升了，是不是就可以減少員工數量了呢？也就是說，他們可能會認為，既然 AI 可以完成很多工作，那是不是就不用雇那麼多人？

大型科技公司通常會強調 AI 技術如何提高工作效率、提升生產力。然而，雇主們卻開始思考，引入 AI 技術是否會導致裁員。因為 AI 可以自動化許多工作，減少對人力的依賴。2023 年，當時的英國電信 (BT) 首席執行長菲利普·詹森（Philip Jansen）預估，由於自動化數位化，可能會有 10,000 名員工失去工作。他表示：「我們將成為 AI 的巨大受益者。」

 

一年前，億萬富翁伊隆·馬斯克 (Elon Musk) 在接受英國前首相里希·蘇納克 (Rishi Sunak) 採訪時預測，「未來某個時刻，可能不再需要任何工作，因為人工智慧（AI）將能夠完成所有事情。」他認為 AI 的發展將達到全面取代人類勞動的地步，所有的職業或工作都可能被自動化技術取代，進而讓人類不再需要從事任何形式的工作。

OpenAI 公布了更高價位的服務方案，再加上微軟大力宣傳 AI 可以減少人力成本，這顯示出科技巨頭們的優先順序已經改變了。現在，他們正在尋找方法，希望能從龐大的 AI 投資中獲取回報。

過去，所有的言論都是關於提高生產力。現在，人力資源開始受到關注。像 OpenAI 這樣的公司已經開始公開承認這一影響：如果有 AI 可以做到，為什麼還要招聘更多人？你真的需要所有這些員工嗎？

OpenAI 沒有回應媒體的詢問，而微軟不願就此事發表公開聲明。

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• 資料來源：theregister

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隨選影音王者，如今也要在直播領域爭霸。

隨選影音王者，如今也要在直播領域爭霸。 Netflix 近年積極佈局直播節目，然而，從《盲婚試愛》重聚特別節目到 Paul/Tyson 拳擊賽，技術問題頻頻發生，也讓外界質疑其直播能力。究竟 Netflix 做好了迎接黃金時段的準備了嗎？

邁向直播之路：Netflix 的雄心壯志

Netflix 早在 2016 年就開始探索直播的可能性。Netflix 非腳本內容部門主管布蘭登·瑞格（Brandon Riegg）深信直播節目的必要性，並積極在公司內部推動相關技術的投資。然而，初期發展並不順利，直到近年，隨著串流媒體競爭加劇，Netflix 才真正加速發展直播功能。

Netflix 的直播之路始於 Chris Rock 的脫口秀特輯，隨後嘗試了各式各樣的直播內容，包括《盲婚試愛》重聚節目、動物直播、高爾夫球賽、頒獎典禮等等。然而，真正考驗Netflix 技術能力的，是 11 月的 Paul/Tyson 拳擊賽和 NFL 聖誕節美式足球賽事。

挑戰 6500 萬人同時觀看：Netflix 如何應對流量洪峰？

Netflix 過去的直播嘗試並非一帆風順。今年 11 月，拳王邁克·泰森與網紅傑克·保羅的拳擊比賽吸引了超過 6,500 萬觀眾同時觀看，成為歷史上最受矚目的直播體育賽事之一。然而，直播過程中頻繁出現的緩衝問題，讓觀眾頗為失望。有評論直言，這次體驗只能用「災難」來形容。

更早之前的 2023 年 4 月，Netflix 嘗試直播《盲婚試愛》重聚特輯，但因技術「漏洞」導致節目延遲，最終不得不以錄製方式上線。即便如此，Netflix 也曾有成功案例，例如喜劇巨星克里斯·洛克的脫口秀直播，技術表現穩定且深受好評，顯示出公司具備成功的潛力。

Netflix 首席技術長伊莉莎白·史東（Elizabeth Stone）坦言，直播與隨選影音的技術挑戰截然不同。直播需要即時處理大量的資料，並在幾秒鐘內傳輸到全球各地的使用者設備上。

史東將 Netflix 系統分為兩部分：使用者瀏覽介面由 AWS 伺服器支援，而影音播放則依靠 Netflix 自建的「Open Connect」系統。儘管 Open Connect 被認為是業界頂尖的串流技術，但在拳擊賽直播期間，龐大的流量仍造成系統超載。

面對即將到來的 NFL 聖誕節賽事轉播，Netflix 表示已從先前的直播活動中吸取教訓，並進行了必要的調整，包括與第三方供應商合作增加容量、最佳化流量分配演算法等。

▲ Paul / Tyson 之戰對 Netflix 來說意義重大。但這張照片比當時的直播畫面清晰多了。圖片來源：Tayfun Coskun / Anadolu via Getty Images

直播的未來：Netflix 的內容策略

除了 NFL 聖誕大戰，Netflix 還計劃在未來數月與數年間舉辦更多高規格直播活動，包括 2027 年與 2031 年的 FIFA 女子世界盃，以及將於 2024 年 1 月啟動的 WWE《Raw》週播節目。這些節目不僅有助於吸引新訂戶，也能促進既有用戶的黏性，對其廣告業務發展至關重要。

Netflix 不僅限於體育直播，還積極布局綜藝與文化活動領域。今年 2 月，Netflix 播出了第 30 屆美國演員工會獎，未來或將進一步探索更多頒獎典禮的直播權。

打造新時代的直播文化

Netflix 不僅僅希望成為一個直播內容的播出平台，更希望打造全球性共同觀賞的文化體驗。無論是體育賽事、音樂會，還是互動性極高的綜藝節目，Netflix 都在尋求「下一個《美國偶像》」的形式，創造能引發全民共鳴的即時內容。

隨著技術的進步和策略的調整，Netflix 正快速向全球首屈一指的直播平台邁進。NFL 聖誕賽事無疑是其實力的試金石，而未來的成功將取決於技術穩定性與內容創新能力的雙重突破。

隨著 Amazon、Disney+、HBO Max 等串流媒體平台紛紛投入直播領域，Netflix 的舉動也反映了產業趨勢。在這個日益破碎的娛樂版圖中，能夠吸引觀眾目光的直播內容，將成為串流媒體平台爭奪使用者的重要武器。

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• 資料來源：theverge、nbcnews

 

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「AGI」（通用人工智慧）終於有了真實定義。

根據《The Information》取得的洩漏文件，OpenAI 和微軟在 2023 年就「AGI」達成了一項秘密定義：當 OpenAI 開發出一個至少能創造 1,000 億美元利潤的 AI 系統時，即視為達成 AGI。AGI 指的是在絕大多數任務中都能勝過人類的任何系統。

長期以來，AI 社群對於什麼是 AGI 存在爭論，或者說電腦是否真的能在大多數任務上超越人類，並因此對經濟造成重大影響，但這些問題都沒有定論。

「人工智慧」一詞本身就有些用詞不當，因為它的大部分功能實際上只是一種預測機器，接收關鍵字並搜尋大量資料，本身並沒有真正理解背後的基本概念。但 OpenAI 多年來已從微軟獲得超過 130 億美元的資金，這些資金附帶了一項奇怪的合約協議：一旦實現 AGI，OpenAI 將不再同意微軟使用其開發的任何新技術。

OpenAI 最初是以非營利組織的形式成立的，其名義是利用其影響力以及任何開發出來的 AGI 來創造能造福全人類的產品。達成 AGI 後切斷 微軟的技術使用權，是為了防止 OpenAI 的智慧財產權過度集中於這家科技巨頭手中。為了激勵微軟投資數十億美元於這家非營利組織，目前的合約規定，微軟和其他投資者在收回 1000億美元利潤之前，有權分得部分利潤；這個上限的設置是為了確保最終大部分利潤仍然用於打造能造福全人類的產品。但這一切都只是空談，因為，AI 目前還沒有那麼強大。

OpenAI 的非營利結構長期以來一直被認為是個笑話，不出所料，該公司今年宣布打算轉型為營利性結構（同時以某種方式維持其造福全人類的使命），因為目前的非營利結構使其難以籌集更多資金並與其他 AI 參與者競爭。因此，《The Information》表示，微軟和 OpenAI 一直在已在協商多項變更方案，這些變更將在公司重組後生效。微軟目前也是 OpenAI 的獨家雲端託管服務供應商，OpenAI 可能希望結束這一合作，並停止利潤分成，轉而直接給予微軟股權。

微軟 和 OpenAI 的分歧早已顯現。最近有報導稱，微軟已開始將內部開發的 AI 模型整合到其 365 Copilot 產品中，以提高成本效益。對微軟來說，繼續依賴 OpenAI（一家開發類似生產力工具的獨立公司）來獲取其認為將成為其生產力軟體未來支柱的技術，已經沒有意義。尤其是 OpenAI 周圍充斥著各種混亂和戲劇性事件。微軟需要自己的專有技術來規劃自己的道路。

OpenAI 離實現1000億美元的利潤目標還很遙遠，這意味著它可能需要長期將技術和利潤交給微軟——這對於雙方日益成為競爭者以及 OpenAI 尋求新投資者的計畫而言都不是好事，OpenAI 燒錢的速度依然驚人，它將需要更多投資者的資金支持。而擺脫雲端代管的束縛，也可能讓 OpenAI 與其他服務提供商協商更優惠的代管成本，Google 曾致函美國聯邦貿易委員會（FTC），呼籲其廢除 OpenAI 與微軟的相關協議。

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• 資料來源：gizmodo

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OpenAI 最新模型 o3 震撼登場！ 85% ARC-AGI 分數超越人類平均

OpenAI 的 o3 系統在 ARC-AGI 基準測試中取得了 85％ 的得分，遠高於之前 AI 的最佳得分 55％，並與人類平均得分相當。它在一項非常困難的數學測試中也取得了不錯的成績。

開發通用人工智慧（AGI）是所有主要 AI 研究實驗室的既定目標。乍看之下，OpenAI 似乎至少朝着這個目標邁出了重要一步。

儘管人們仍抱持著懷疑態度，但許多 AI 研究人員和開發人員認為情況發生了變化。對許多人來說，AGI 的前景現在看起來比預期的更真實、更緊迫、更接近。他們是對的嗎？

泛化能力與智慧

要理解 o3 的結果意味著什麼，首先需要了解 ARC-AGI 測試的核心意義。從技術層面來說，這是一項測試 AI 系統在適應新事物時「樣本效率」的測試——即該系統需要看到多少個新情境的例子才能理解其運作方式。

像 ChatGPT（GPT-4）這樣的 AI 系統，樣本效率並不高。它是透過分析數百萬條人類文本的例子來進行「訓練」的，建立了一套關於哪些詞組合最可能出現的機率性「規則」。

結果是，它在常見任務中表現相當不錯。但在不常見的任務中，由於數據量（樣本量）較少，表現就會比較差。

▲ AI 系統如 ChatGPT 在常見任務中表現良好，但難以適應新情況。Bianca De Marchi / AAP

在 AI 系統能夠從少量示例中學習並以更高的樣本效率進行調整之前，它們將只能用於非常重複性的工作以及偶爾出現故障可以容忍的工作。

從有限的數據樣本中準確解決以前未知或新問題的能力被稱為泛化能力。它被廣泛認為是智慧的必要甚至基本要素。

網格和模式

ARC-AGI 基準測試使用如下所示的小網格問題來測試樣本有效適應性。AI 需要找出將左側網格變成右側網格的模式。

▲ ARC-AGI 基準測試的示範任務。ARC Prize

每道題目提供三個範例以供學習。然後，AI 系統需要從這三個例子中總結出適用於第四個例子的「規則」。

這與你可能在學校見過的智力測驗非常相似。

弱規則與適應

我們還不知道 OpenAI 是如何做到這一點的，但結果表明 o3 模型具有高度適應性。僅從幾個例子中，它就能找到可以泛化的規則。

為了找出一個模式，我們不應做出不必要的假設，也不應比實際需要的更具體。理論上，如果你能找到執行所需任務的「最弱」規則，那麼你就最大化了適應新情況的能力。

那麼，什麼是「最弱」規則？技術定義很複雜，但較弱的規則通常是那些可以用更簡單語句描述的規則。

在上述例子中，一個簡單的規則表達可能是：「任何具有突出的線條的形狀都會移動到該線條的末端，並且『覆蓋』它與其他形狀重疊的部分。」

搜尋思維鏈條？

雖然我們還不知道 OpenAI 是如何取得這一成果的，但似乎不太可能是專門為了找到最弱規則而刻意最佳化了 o3 系統。然而，要成功完成 ARC-AGI 任務，它必須能夠找到這些規則。

我們知道，OpenAI 從 o3 模型的一個通用版本開始（這與其他模型不同，因為它可以花更多時間來「思考」困難問題），然後針對 ARC-AGI 測試進行了專門訓練。

設計該基準測試的法國 AI 研究員 François Chollet 認為，o3 可能是透過探尋不同的「思維鏈」（描述解決任務的步驟）來實現的。然後，它會根據一些鬆散定義的規則或「啟發式」來選擇「最佳」規則。

這與 Google 的 AlphaGo 系統透過搜尋不同的可能走法序列來擊敗世界圍棋冠軍的方式「沒有什麼不同」。

▲ 2016 年，AlphaGo AI 系統擊敗了世界圍棋冠軍李世乭。 Lee Jin-man / AP

你可以將這些思維鏈想像成適合這些例子的程序。當然，如果它像下圍棋的 AI 一樣，那麼它需要一個啟發式或鬆散的規則來決定哪個程序是最好的。

可以將這些思維鏈想像成適合這些例子的程序。當然，如果它像下圍棋的 AI 一樣，那麼它需要一個啟發式或鬆散的規則來決定哪個程序是最好的。

我們仍然不知道的事情

那麼問題是，這真的更接近 AGI 了嗎？如果 o3 就是這樣工作的，那麼底層模型可能不會比以前的模型好多少。

模型從語言中學到的概念可能不會比以前更適合泛化。相反，我們可能只是看到了一個更具泛化能力的「思維鏈」，它是通過額外訓練專門針對此測試的啟發式方法而找到的。一如既往，證明將在實踐中得到。

目前有關 o3 的一切幾乎都是未知的。OpenAI 僅限於向少數媒體展示，並將早期測試限制在少數研究人員、實驗室和 AI 安全機構中。

要真正了解 o3 的潛力，需要進行大量的工作，包括評估、了解其能力分佈、失敗頻率和成功頻率。

當 o3 最終發布時，我們將能更清楚地了解它是否能達到與普通人類大致相當的適應能力。

如果是這樣，它可能帶來巨大的、革命性的經濟影響，開啟一個自我改進加速智慧的新時代。我們將需要為 AGI 本身建立新的基準，並認真考慮應如何對其進行治理。

如果不是，這仍然是一個令人印象深刻的成果。然而，日常生活將保持不變。

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• 資料來源：theconversation

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分析師預估顯示對替代基礎設施的需求日益增加

2024 年，Nvidia 在 AI 領域仍然佔據主導地位，根據 Omdia 的估計，其 Hopper GPU 的出貨量增加了三倍以上，達到 200 萬以上，其中包括其 12 家最大的客戶。

然而，儘管 Nvidia 仍是 AI 基礎設施的巨擘，但它正面臨來自競爭對手 AMD 前所未有的挑戰。在其 Instinct MI300 系列 GPU 的早期採用者中，AMD 正迅速獲得市場占有率。

Omdia 預估，2024 年 Microsoft 購買了約 581,000 顆 GPU，是全球最大雲端或超大規模數據中心的客戶。其中，每六顆 GPU 中就有一顆是由 AMD 製造的。

在 Meta（根據 Omdia 的研究，是迄今對這款新推出的加速器採用最積極的公司）中，AMD 占 GPU 出貨量的 43％，達 173,000 顆，而 Nvidia 則為 224,000 顆。同時，在甲骨文，AMD 佔據了數據庫巨頭 163,000 個 GPU 出貨量的 23%。

▲ 2024 年，Nvidia 仍是人工智慧硬體的主要供應商。

儘管在 Microsoft 和 Meta 等關鍵客戶中占有率增加，但 AMD 在更廣泛的 GPU 市場中，相較於 Nvidia，仍然顯得微不足道。

Omdia 的估算追蹤了來自四家供應商的 MI300X 出貨量——Microsoft、Meta、Oracle 和 GPU bit barn TensorWave——總計 327,000 顆。

▲ 2024 年，AMD 的 MI300X 出貨量仍只是 Nvidia 的一小部分。

MD 的發展同樣引人注目，因為其 MI300 系列加速器才上市一年。在此之前，AMD 的 GPU 主要用於更傳統的高性能計算應用，例如橡樹嶺國家實驗室 (ORNL) 的 1.35 exaFLOPS Frontier 超級電腦。

Omdia 雲端和資料中心研究總監 Vladimir Galabov 說：「他們設法通過去年的 HPC 場景證明了 GPU 的有效性，而且我認為這有所幫助。我確實認為市場對 Nvidia 替代品有渴望。」

為什麼是 AMD？

究竟這種渴望有多少是由 Nvidia 硬體供應有限所驅動，目前難以確定，但至少在帳面數據上，AMD 的 MI300X 加速器提供了多項優勢。這款一年前推出的 MI300X 宣稱，在 AI 工作負載上擁有 1.3 倍的浮點運算效能，此外記憶體頻寬提高 60％，容量則達到 H100 的 2.4 倍。

後兩項特點使這款產品對推理工作負載特別具有吸引力，推理工作負載的性能更多地取決於記憶體容量和速度，而不是 GPU 可以處理多少 FLOPS。

一般而言，如今大多數 AI 模型都以 16 位精度進行訓練，這意味著運行它們時，每十億個參數需要約 2 GB 的 vRAM。有了每顆 GPU 配備 192 GB 的 HBM3 記憶體，單台伺服器即可擁有 1.5 TB 的 vRAM。這表示，像 Meta 的 Llama 3.1 405B frontier 模型這樣的大型模型可以在單節點上運行。反觀配備類似規格的 H100 節點，卻缺乏運行該模型所需的完整分辨率記憶體。而 141 GB 的 H200 則不會受到這樣的限制，但容量並非 MI300X 唯一的絕招。

MI300X 擁有 5.3 TBps 的記憶體頻寬，相比之下，H100 為 3.3 TBps，而 141 GB 的 H200 為 4.8 TBps。綜合來看，這意味著理論上 MI300X 應該能夠比 Nvidia 的 Hopper GPU 更快地處理大型模型。

即使 Nvidia 的 Blackwell 剛剛開始出貨給客戶，並在性能和記憶體頻寬方面遙遙領先，但 AMD 新的 MI325X 仍然在容量方面佔有優勢，每個 GPU 為 256 GB。預計明年晚些時候發布的更強大的 MI355X 將將其推至 288 GB。

因此，不難理解為什麼 Microsoft 和 Meta 這些部署了數百億甚至數兆參數大型尖端模型的公司，會選擇 AMD 的加速器。

Galabov 指出，這一趨勢也反映在 AMD 的指引中，其指引已在每季度逐步上調。截至第三季度，AMD 現在預計 Instinct 系列將在 2024 財年帶來 50 億美元的收入。

展望來年，Galabov 認為 AMD 有機會獲得更多市場占有率。「AMD 表現出色，與客戶的溝通良好，且善於坦誠談論自己的優勢和劣勢，」他說。

一個潛在的驅動因素是 GPU bit barn 的出現，如 CoreWeave，每年部署數萬顆加速器。「其中一些會故意圍繞 Nvidia 替代品構建商業模式，」Galabov 提到 TensorWave 就是這樣一個例子。

客製化矽晶片步入正軌

不止是AMD正在侵蝕 Nvidia 帝國。同時，雲端與超大規模數據中心正在購買大量 GPU，許多也在部署自己的客製化 AI 矽晶片。

▲ 雲端供應商將在 2024 年部署大量客製化 AI 晶片，但重要的是，並非所有這些零件都是為生成式AI 設計的。

Omdia 預估，Meta 的客製化 MTIA 加速器出貨量在 2024 年突破 150 萬顆，而 Amazon 則訂購了 900,000 顆 Inferentia 晶片。

這些部分是否對 Nvidia 構成挑戰，很大程度上取決於工作負載。這是因為這些晶片設計用於運行更傳統的機器學習任務，例如將廣告匹配給使用者和產品推薦給買家的推薦系統。

雖然 Inferentia 和 MTIA 並非專為 LLM 專門設計，但 Google 的 TPU 一定是，而且已被用於訓練包括專有 Gemini 和開放 Gemma 模型在內的多款語言模型。

根據 Omdia 的推測，2024 年 Google 訂購了約一百萬顆 TPU v5e 和 480,000 顆 TPU v5p 加速器。

除了 Inferentia，AWS 還有 Trainium 晶片，儘管名稱如此，但它已被重新調整為同時支持訓練與推理工作負載。2024 年，Omdia 預估 Amazon 訂購了約 366,000 顆這類晶片。這與其 Rainier 項目的計劃一致，該項目將於 2025 年向模型構建者 Anthropic 提供「數十萬顆」 Trainium2 加速器。

最後是 Microsoft 的 MAIA 晶片，這些晶片在 AMD 推出 MI300X 前不久首次亮相。與 Trainium 類似，這些晶片調整為同時支持推理與訓練，這對作為 OpenAI 的主要硬體合作夥伴以及自身模型構建者的 Microsoft 來說尤為重要。Omdia 認為 Microsoft 在 2024 年訂購了約 198,000 顆這類晶片。

AI 市場超越硬體

Nvidia 過去兩年驚人的營收增長，無可避免地將焦點放在了 AI 背後的基礎設施上，但這只是更大拼圖的一小部分。

Omdia 預期，Nvidia 明年將難以增加其在 AI 伺服器市場的占有率，因為 AMD、Intel 和雲端服務提供商正推動替代硬體和服務的發展。

「如果我們從 Intel 身上學到什麼，那就是當你達到超過 90％ 的市場占有率時，增長幾乎是不可能的。人們會立即尋找替代方案，」Galabov 表示。

然而，Galabov 推測，Nvidia 與其在競爭日益激烈的市場上爭奪占有率，不如專注於擴大總可用市場，讓技術更易於普及。

Nvidia 推出的推理微服務（NIMs），即設計為構建複雜 AI 系統的拼圖式容器化模型，就是這一轉變的例子之一。

「這是史蒂芬·賈伯斯（Steve Jobs）的策略。讓智慧型手機成功的是 App Store，因為它讓技術易於使用，」Galabov 說道，「AI 也是如此；打造一個應用商店，人們會下載應用並使用它。」

儘管如此，Nvidia 仍然專注於硬體。雲端提供商、超大規模數據中心和 GPU bit barn 已經開始宣布基於 Nvidia 強大新款 Blackwell 加速器的大型集群，該加速器在效能上大幅領先目前 AMD 或 Intel 提供的產品。

同時，Nvidia 已加速其產品規畫藍圖，支持每年推出新晶片以保持其領先地位。看來，雖然Nvidia 將繼續面臨來自競爭對手的激烈競爭，但它短期內不會有失去王冠的風險。

• 延伸閱讀：AMD跟進Nvidia腳步，每年推出新款AI晶片，MI350要挑戰Nvidia Blackwell
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• 資料來源：theregister

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