智能晚报｜Google的新款机器人RT-2，可以完成未经训练的任务；Sam Altman的「世界币」在欧洲被调查...

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撰文：徐   弢

编辑：吴洋洋

Key Points

Google的新款机器人RT-2，可以完成未经训练的任务；

Sam Altman的「世界币」在欧洲被调查；

美联社与OpenAI达成「最惠国」条款。

Google的新款机器人RT-2，可以完成未经训练的任务

7月28日，Google DeepMind团队推出新款机器人Robotic Transformer 2 (RT-2)。相较于过去为特定任务编写指令的机器人，新模型能够让操作者通过自然语言指示RT-2机器人完成任务，哪怕是它未接受过训练的任务。

RT-2机器人可以完成哪些工作？

在正式发布前，《纽约时报》科技专栏作者Kevin Roose提前体验了RT-2机器人的演示。Google工程师发出「将大众汽车移到德国国旗上」的指令后，RT-2机器人可以找到并抓住一辆大众巴士模型，再将其放在几英尺外的微型德国国旗上。

更令人惊喜的是，DeepMind研究人员给出「抓取已灭绝动物」的指令后，RT-2伸出手臂，抓住了恐龙。

听到抓取「灭绝的动物」后，RT-2抓起了恐龙。

把大语言模型装进机器人是当下的前沿

2022年12月底，Google曾推出第一代Transformer机器人RT-1。RT-1是个在纯粹物理环境中训练的机器人，Google曾将13个这样的机器人放置到办公室工坊环境中训练了17个月。由此获得的数据被加载到了基于大语言模型的「visual-language model」（VLM，视觉-语言模型）上，于是形成了「visual-language-action」（VLA，视觉-语言-动作模型），即RT-2。

相较于RT-1，RT-2在从未接受过训练的任务上有更好表现。Google的测试数据表明，对于训练数据中已有的训练任务，RT-2的表现与RT-1相同，但在未收入训练数据的训练任务中，RT-2的成功率达到了62%，而RT-1成功率只有32%。

Google DeepMind机器人技术负责人Vincent Vanhoucke表示，RT-2表明，该系统能够将嵌入其语言和视觉训练数据中的概念，转移到指导机器人动作上——即使是从未接受过训练的任务。

用于加载VLM和VLA模型的机器人来自于Alphabet旗下的机器人公司Everyday Robots。RT-2暂时没有发售计划，也不会面向市场进行大规模测试。

参考链接：

https://www.deepmind.com/blog/rt-2-new-model-translates-vision-and-language-into-action

Sam Altman的「世界币」在欧洲被调查

推出才一周，Sam Altman联合创立的加密货币公司「世界币」(Worldcoin)，就开始受到英国、法国、德国等数据监管机构调查。

「世界币」是什么

「世界币」是OpenAI创始人Sam Altman参与创立的一个加密货币项目。该机构推出的同名加密货币于7月24日发布，用户需要用一个叫做「orb」的虹膜扫描工具，扫描自己的虹膜并上传，构建自己的唯一数字身份（World ID）后，就能获得和交易相应的「世界币」(Worldcoin)。

AI世界的世界公民。

该加密货币和比特币等一样在加密货币市场交易。为获得用户，「世界币」在推广中会向一些市场的用户赠送25个token的加密货币，每个币目前市值大约3.58美元（发行时市值为1.70美元，已上涨110%）。自发布以来，「世界币」所基于的World App已进入100多个国家。

Altman计划将「世界币」和OpenAI连接起来

在Altman的设想中，「世界币」是未来AI世界的金融基础设施。「世界币项目的创建，是为了帮助建立一个连接人工智能时代数十亿人的身份和金融网络。」世界币项目在其置顶推文中称。

在未来AI智能超过人类智能的世界，很多人会失去工作，Altman希望将「世界币」建成一个全民基本收入系统（Universal Basic Income，UBI），全球性地解决未来AI世界的收入不平等问题。

金融监管还没来，数据监管先来了

和其他已发行和流通的加密货币不同，「世界币」需要扫描用户的虹膜信息，以将人类和机器人区分开。这一独特发行方式眼下正迎来数据监管。

欧洲的通用数据保护条例（GDPR）规定，包括面部、指纹、虹膜等生物识别数据都属于「特殊类别数据」，需要格外保护。数据搜集者也需要用户的明确同意才能使用这些数据。

「世界币」推出次日，英国监管机构信息专员办公室(ICO)发言人就表示，计划针对该项目进行进一步询问。在回复科技博客TechCrunch的邮件中，法国国家信息与自由委员会(CNIL)表示，该机构对「世界币」项目收集数据的合法性、存储生物识别数据的条件提出怀疑。

正式上线之前，「世界币」就已经因为个人隐私而引发争议。2022年4月，BuzzFeed专题报道称，「世界币」当时已经搜集并存储了近50万个虹膜扫描数据来训练算法。

参考链接：

https://techcrunch.com/2023/07/28/world-gdpr-concerns/

美联社与OpenAI达成「最惠国」条款

《华尔街日报》援引信源消息称，在与OpenAI的合作中，美联社建立了先发保障措施，也就是所谓的「最惠国」条款。美联社要求，如果另一家新闻机构与OpenAI达成了更优厚的交易，美联社有权重置条款。

美联社与OpenAI的合作

7月13日，美联社与OpenAI达成了一项为期两年的协议，共享对选定新闻内容和技术的访问权限。这也是美国大型新闻公司与人工智能公司之间达成的首批正式新闻共享协议之一。

在这次合作中，OpenAI获得美联社1985年以来的部分新闻稿件档案以训练其人工智能算法，美联社则取得OpenAI的技术授权和专业知识。但双方当时没有敲定后端共享的技术细节。

大约10年前，美联社就开始引入自动化工具，帮助员工撰写公司财报报道。后续，美联社将自动化技术的覆盖范围扩大到了当地体育赛事、公共安全事件报道、将天气警报翻译成西班牙语等方面。

AI公司与新闻机构之间的关系

今年6月，英国《金融时报》援引信源报道称，OpenAI、Google、微软和Adobe近期与新闻机构高管会面，讨论围绕AI机器人和图像生成器等人工智能产品的版权问题。新闻集团、Axel Springer、《纽约时报》以及《卫报》等新闻出版机构已经与至少一家科技公司进行了讨论，讨论范围包括这些科技公司向新闻机构支付费用以便取得训练数据。

但看上去AI公司与新闻机构之间的关系持续紧张。《华尔街日报》援引信源消息称，Axel Springer、《纽约时报》、康泰纳仕、IAC以及Penske Media等新闻出版公司协商组建联盟来解决人工智能相关问题。但《华尔街日报》所属的道琼斯公司母公司新闻集团决定不加入该联盟，而是探索通过使用区块链技术来保护知识产权。

参考链接：

https://www.wsj.com/articles/as-publishers-seek-ai-payments-ap-gets-a-first-mover-safeguard-f5a6f186?mod=tech_lead_pos13

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