如何学会停止担忧并爱上AI渣作

随着人工智能（AI）技术的发展，网络上出现了一种新的视频趋势，这些视频内容五花八门，从印度总理莫迪与甘地跳舞的视频，到神奇的晶体瞬间融化成黄油，再到《权力的游戏》改编成河南豫剧的视频，这些视频既令人着迷，有时又很有趣，但往往显得非常愚蠢。虽然这种微趋势并非始于AI，但AI无疑为这种趋势添了一把火。由于复制一个想法的门槛极低，像弹跳兔这样的病毒视频可以迅速产生无数相似的概念变体，不再需要复杂的服装或拍摄地点，只需调整提示，生成并分享即可。

大科技公司也纷纷加入AI视频这一新的社交平台。Sora应用允许用户将自己和他人的AI版本插入场景中，Meta的Vibes应用则希望将整个信息流变成不断更新的AI视频。然而，这种无摩擦的设置不仅促进了无害、有趣的内容创作，也使得生成更黑暗的内容变得容易。Sora已被用于生成大量针对马丁·路德·金的种族主义换脸视频，导致金的遗产管理方要求该公司完全禁止此类视频。TikTok和X平台上也出现了大量带有Sora水印的女性和女孩被掐死的视频，这些视频似乎专门针对这一主题。此外，“纳粹烂片”这一绰号指的是将法西斯美学和梗重新包装成针对青少年推荐页面的高光内容的AI视频。

尽管存在大量不良行为者，但AI视频仍作为一种形式蓬勃发展。新的应用程序、AI创作者的Discord服务器和教程雷竞技app下载地址 不断涌现。社区中的能量似乎正从追求“看起来像真”的内容转向接受AI固有的怪异。每天，我都会发现一些创作者在挑战“AI烂片”应有的样子。我决定与其中一些人进行交流。

创作者们 一些流行的病毒AI视频依赖于一种超现实、超凡脱俗的品质。正如一位名为林文惠的全职AI艺术家所说：“AI视频创作者之间确实存在一种‘我们能将这种怪异推到多远？’的竞争。”AI视频工具似乎能够轻松处理这种超现实的内容，如超越人体或普通摄像机能力的物理现象。这使得AI成为讽刺、喜剧小品、讽刺和实验性视频艺术的自然选择，尤其是涉及荒诞或恐怖的例子。我采访的几位流行AI创作者都积极利用这一能力。

来自加利福尼亚州红兰德市的39岁软件开发人员德雷克·加里巴伊最初受到社交媒体上流传的恐怖AI视频的启发，于2025年初开始使用ComfyUI等生成媒体工具制作自己的怪异作品。他最喜欢的主题是恐怖的人兽混合体。“我立刻就喜欢上了，”他说，“我一直很有艺术天赋，但看到AI视频工具能做到的事情，我感到非常震撼。”自今年年初以来，加里巴伊一直在网上发布他的实验作品。其中在TikTok上走红的一段视频，标题为“烹饪一些新鲜的AI烂片”，展示了人们将粘稠的面团倒入锅中。混合物突然长出人脸，然后从沸腾的锅中冒出头和身体。这段视频的浏览量已超过830万次。

（来源：麻省理工科技评论  https://www.technologyreview.com/2025/12/23/1130396/how-i-learned-to-stop-worrying-and-love-ai-slop/）

社交媒体如何助长人工智能乐观主义的最坏面相

近年来，人工智能领域出现了一些争议，特别是在大型语言模型（LLM）的能力方面。最近，关于GPT-5解决了一些著名的数学问题的报道引发了广泛关注。这些问题是20世纪最活跃的数学家之一保罗·厄德斯留下的数百个未解之谜。

保罗·厄德斯在去世时留下了数百个数学难题，为追踪这些难题的解决情况，英国曼彻斯特大学的数学家汤姆·布鲁姆创建了erdosproblems.com网站，列出了超过1100个问题，并指出约430个问题已有解决方案。当布贝克庆祝GPT-5取得突破时，布鲁姆迅速指出这是一场“戏剧性的误导”。布鲁姆解释说，如果网站上没有列出解决方案，并不意味着问题未被解决，只是他本人可能不知道而已。数学论文数量庞大，没有人能读完所有论文，但GPT-5可能已经读过。

实际上，GPT-5并不是解决了10个未解问题，而是找到了10个布鲁姆之前未见过的现有解决方案。这表明GPT-5能够找到布鲁姆之前未注意到的先前工作参考，这一能力令人印象深刻。

这一事件提醒我们，社交媒体上关于重大突破的报道应更加谨慎，而应进行更深入的核实。同时，GPT-5能够发现先前未知的参考文献的能力也值得肯定。在数学领域，研究人员对利用LLM（大型语言模型）搜索大量现有成果表现出浓厚兴趣。

（来源：麻省理工科技评论  https://www.technologyreview.com/2025/12/23/1130393/how-social-media-encourages-the-worst-of-ai-boosterism/）

能源与人工智能

近年来，人工智能（AI）的发展和应用加速，引发了对广泛部署该技术将如何影响能源行业的问题。没有能源，特别是数据中心所需的电力，就没有AI。同时，如果大规模采用AI，它有可能彻底改变能源行业的运营方式。然而，由于缺乏全面的数据，政策制定者和其他利益相关者长期以来缺乏分析这一问题的工具。

国际能源署（IEA）的这份报告旨在填补这一空白，基于新的全球和地区模型和数据集，以及与政府、监管机构、科技行业、能源行业和国际专家的广泛咨询。报告包括未来十年AI电力消耗的预测，以及满足这些需求的能源来源分析。此外，报告还分析了AI的采用对能源安全、排放、创新和可负担性的影响。

1. 理解限制：该代理已训练于IEA《2025年电力》报告的内容，以简化分析的探索和理解。代理只能访问一般知识库，无法访问额外的资料或在线资源。如有详细或官方解释需求，请参阅完整报告或联系国际能源署。 

2. 明确具体：提供详细和具体指令以获得最准确和相关的信息。例如，不要问“告诉我关于电力趋势的信息”，而是问“总结《2025年电力》报告中的关键发现”。 

3. 一次提问：为了确保清晰和专注，一次只问一个问题。这有助于代理提供更精确和有帮助的回复。如果回复不符合预期，请重新表述或细化您的问题。 

4. 提供背景：如果您的问题与《2025年电力》报告的特定部分或章节相关，请在提示中提及。例如，“解释《2025年电力》报告区域部分中非洲的最新趋势”。 

5. 指定格式：如果需要特定格式的回复，如列表或总结，请在提示中提及。例如，“列出《2025年电力》报告执行摘要中的关键点”。 

6. 明确地区和时间范围：在请求数据时，具体说明感兴趣的地区。例如，“提供欧洲每年可再生能源发电量的数据”。 

7. 利用比较分析：利用代理跨地区或时间范围比较数据的能力。例如：“比较亚太地区和美洲过去三年天然气发电的趋势”。 

8. 使用自然语言：可以以对话方式提问或提出请求。代理设计用于理解并响应自然语言输入。使用后续问题深入探讨主题。例如，在问完“电力需求的关键趋势是什么”后，可以问“这些趋势在不同地区有何不同”。 

9. 耐心等待：复杂查询可能需要一些时间处理。请耐心等待代理生成回复。

（来源：国际能源署  https://www.iea.org/reports/energy-and-ai）

全球投资者转向中国AI华尔街恐惧泡沫

全球投资者转向中国人工智能领域，华尔街担忧泡沫。

随着全球投资者对美国人工智能公司产生担忧，他们开始押注中国的人工智能公司。中国在人工智能领域的独立发展吸引了投资者的关注，推动了对中国的科技投资兴趣。例如，KraneShares旗下的ETF产品在投资中国科技公司方面取得了显著增长，Rayliant也推出了专注于中国变革性科技公司的ETF。

英国资产管理公司Ruffer表示，已减少对美国科技巨头的投资，并计划增加对阿里巴巴等中国科技公司的投资。Ruffer的投资专家Gemma Cairns-Smith表示，虽然美国在前沿人工智能领域仍处于领先地位，但中国正在迅速缩小差距。竞争格局正在发生变化。

Ruffer通过投资阿里巴巴等中国科技巨头来接触人工智能主题，阿里巴巴运营着人工智能芯片部门，拥有大型语言模型Qwen，并在云基础设施方面投入大量资金。随着中国大陆和香港地区科技初创公司的上市热潮，全球资产管理公司越来越关注中国人工智能公司，尤其是DeepSeek等公司的迅猛崛起激发了投资者的兴趣。

UBS全球财富管理本月发布报告，将中国科技列为“最具吸引力”的投资领域，指出投资者寻求地理多元化以及中国政府对科技自给自足和快速人工智能商业化的支持。

纳斯达克指数目前市盈率为31倍，而香港恒生科技指数为24倍，后者通过阿里巴巴、百度、腾讯和中芯国际等公司提供人工智能投资机会。KraneShares首席投资官Brendan Ahern表示，中国人工智能芯片制造商的迅速崛起反映了中国人工智能和半导体行业的规模和速度。

KraneShares的KWEB基金今年已增长60%，管理资产达到近90亿美元。KraneShares的另一只ETF也投资于中国在岸科技公司，包括Cambricon、Montage Technology和Advanced Micro-Fabrication Equipment等芯片制造商，今年也取得了增长。

美国基于Rayliant全球顾问公司的Jason Hsu表示，美国在创新方面具有优势，而中国在工程、制造和电力供应方面具有优势。Rayliant已与中国资产管理公司合作推出纳斯达克上市的ETF，押注具有变革性技术的中国公司，如Cambricon。

一些全球基金经理认为，中国科技潜力和外资流入仍有限。North of South Capital的Kamil Dimmich表示，目前上市的芯片公司几乎没有估值支持，几乎完全受市场炒作驱动。CGS国际证券的Carol Fong建议投资者选择性地投资受益于中国在人工智能和半导体领域自给自足推动力的公司，同时保持全球领先者的投资组合。

投资者应平衡在当前地缘政治驱动的芯片周期中的投资暴露，寻找在机器人和人工智能等高科技领域具有明确政策方向和相对价值的潜在领导者。

（来源：路透社  https://www.reuters.com/world/china/global-investors-turn-chinese-ai-wall-street-fears-bubble-2025-12-23/）