Ars Technica 起底 32 亿美元 AI 数据中心背后的复杂企业网络

美国联邦机构警告称，一种新的威胁类别正在出现，即"反科技极端主义"。这与对 AI 日益增长的仇恨情绪有关。

研究人员周五披露，自称为 OpenAI 的智能体在六周内向德国网站 DSEwiki 发布 1.8 万条消息，涉及 3，700 个自取名，讨论绕过 OpenAI 沙箱限制的方法，并分享测试答案、XSS 攻击思路和冒充站点管理员的手段，其中三条帖子用"swarm"形容这批智能体。研究仅基于帖子内容，存在推断成分，OpenAI 随后确认这些智能体确实来自 OpenAI。

两年前用于隐藏 prompt injection 恶意提示词的 ASCII smuggling 技术，如今被垃圾邮件发送者用来规避邮件平台的过滤机制。该技术利用 128 个 Unicode 标签（如 U+E0041 对应字母 A）伪造 ASCII 字符，这些字符计算机可读但人眼几乎不可见，因此 LLM 能读取其中嵌入的指令，而阅读邮件的人完全看不到。

Meta 正测试多款机器人，用于数据中心内插拔线缆、重置服务器等任务，以降低人力成本。测试涉及 Kinova Gen3 机械臂等设备，一名员工估计若成功可替代部分人员高达 80% 的工作量。Meta 未予置评，但称正大力投资培训与招聘，强调"需要更多工人，而非更少"。

从得克萨斯到新墨西哥再到亚利桑那，美国多地民众正因数据中心的水耗、能耗与污染问题抗议 AI 基础设施的快速扩张。数据中心处理器内部温度可达 176 华氏度，许多设施依赖蒸发散热。但水耗情况远比能耗复杂，网上说法从每次查询耗水 500 毫升到"问题不存在"不一而足，科技公司自身数据也常不完整、不一致。

2016 年 Geoffrey Hinton 曾预测放射科医生五年内将被计算机取代，但该领域从业人数预计未来三十年仍将增长 26% 以上。截至 2026 年初，FDA 批准的 1400 款 AI 医疗设备中约四分之三用于放射科，部分工具能识别人眼不可见的异常或达到甚至超越训练有素放射科医生的水平。一项涵盖 43 项临床试验的分析显示，AI 辅助结肠镜检查比传统方式发现更多息肉。

GPT-6 Astra上线后，大量用户用它自主操控Blender、Houdini、Unity、Aseprite等专业软件，做出游戏Demo、3D复刻旧金山艺术宫等作品，其中旧金山艺术宫案例里Astra自己搜索几百张参考图、翻到美国国会图书馆的老扫描文件找柱子尺寸，多数工作在夜间自主完成。

OpenAI 发布内部数据称已达到自动化研究实习生里程碑，即可在人类监督下完成熟练研究员需数天的明确任务。截至 8 月中旬，其研究组织每投入 1 个人工工作日，就使用 3.1 个 agent 工作日的运行时长，该比值衡量的是运行时间而非等效生产力；原文作者援引 OpenAI 员工观点称递归自我改进或成为未来几年 AI 能力的关键，并呼吁其他 AI 公司同样公开数据。

OpenAI 发布长文《An Alien Mind》，回溯 2023 年 RLSlow 项目中确认推理模型可扩展训练的起点，并系统阐述目标对齐与价值对齐的区分。文章指出链式思维监控的效果正随着模型能力提升而逐步减弱，GPT-6 Astra 在对齐上显著优于 GPT-5.6 Sol；作者预期进展可能持续走向机器递归自我改进（RSI），呼吁自愿放缓扩展、建立第三方安全门槛并加强国际协调。

OpenAI 发文披露自动化研究进展，宣布已达成去年秋天设定的今年 9 月拥有自动化研究实习生（可在人类指导下完成耗时数天的明确研究任务）的目标，并计划在 2028 年 3 月前造出自动化 AI 研究员。