科技巨头签署自愿承诺，打击滥用人工智能干扰选举

科技巨头签署自愿承诺，打击滥用人工智能干扰选举当地时间2月16日，在第60届慕尼黑安全会议上，微软、Meta、谷歌、亚马逊、Adobe和IBM在内的供应商签署了一项协议，表明他们打算采用一个通用框架来应对人工智能生成的旨在误导选民的深度伪造内容。其他13家公司，包括人工智能公司OpenAI、Anthropic和StabilityAI，以及社交媒体平台X、TikTok和Snap，以及芯片设计公司ARM等也加入了该协议的签署行列。签署者表示，当误导性政治深度伪造内容在他们的平台上创建和传播时，他们将使用各种方法来检测和标记这些深度伪造内容，相互分享最佳实践，并在这些内容开始传播时提供“迅速和相应的回应”。——

谷歌 DeepMind 推出了人工智能生成图像的水印工具

谷歌DeepMind推出了人工智能生成图像的水印工具谷歌DeepMind推出了一款新的水印工具，可以标记图像是否是由人工智能生成的。该工具名为SynthID，最初仅供Google人工智能图像生成器Imagen的用户使用，该生成器托管在GoogleCloud的机器学习平台Vertex上。用户将能够使用Imagen生成图像，然后选择是否添加水印。希望它可以帮助人们辨别人工智能生成的内容何时被冒充为真实内容，或者帮助保护版权。ViaHuaHua投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

佛罗里达州青少年因制作同学的"深度伪造"人工智能裸照而被捕

佛罗里达州青少年因制作同学的"深度伪造"人工智能裸照而被捕佛罗里达州两名中学生于12月被捕，并被指控犯有三级重罪，罪名是涉嫌制作同学的深度伪造裸照。Wiredcites警方的一份报告称，两名年龄分别为13岁和14岁的男孩被指控使用未命名的"人工智能应用程序"生成其他"12岁至13岁"学生的露骨图像。未成年人制作人工智能生成的裸体和其他儿童的露骨图像已成为美国各地学区日益普遍的问题，但除了佛罗里达事件之外，据TheVerge所知，没有一起事件导致逮捕。该事件可能是美国首例与人工智能生成的裸体图像相关的刑事指控。线索：@ZaiHuabot投稿：@TNSubmbot频道：@TestFlightCN

Valve让更多使用人工智能开发的Steam游戏得以问世

Valve公司在一篇博客文章中宣布了新规定，这些规定涉及游戏开发者如何在Steam平台上发布使用人工智能技术的游戏。公司表示，他们正在“改变我们处理使用人工智能技术的游戏的方式”，这意味着开发者需要公开他们的游戏使用了人工智能技术。Valve在帖子中说，这些变化“将使我们能够发布绝大多数使用”人工智能的游戏。这些变化似乎旨在提高Steam游戏中人工智能使用的透明度，同时提供保护措施，以防止使用人工智能生成内容的风险，并允许顾客在购买使用人工智能技术的游戏时能够做出明智的选择。根据新规定，开发者需要公开游戏中是否包含了借助人工智能创造的预生成内容（比如艺术作品、代码或声音），并承诺这些内容不是“非法或侵权”的。他们还需要说明游戏中是否有在运行时“实时”生成的人工智能内容。在后一种情况下，开发者需要详细说明他们采取了哪些安全措施来防止人工智能生成非法内容。玩家可以在游戏的商店页面上看到游戏是否包含人工智能内容，并且如果在游戏中遇到非法的人工智能生成内容，玩家将有新的选项来举报。新规则的发布是在几个开发者抱怨Valve拒绝接受包含人工智能生成素材的Steam游戏提交大约半年后进行的。在一个案例中，Valve表示，一款提交的游戏包含了“由人工智能生成的艺术素材，这些素材似乎依赖于第三方拥有版权的材料。”Valve说，除非开发者能确认他们拥有“训练AI创建游戏中素材所用数据集中所有知识产权”的权利，否则它无法发布这样的游戏。标签:#Steam#Valve#AI频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot

YouTube 在最新测试中使用人工智能总结视频

YouTube在最新测试中使用人工智能总结视频，谷歌正在尝试使用人工智能自动生成YouTube视频摘要。这些摘要只会出现在有限数量的英语视频旁边，并且只有有限数量的用户才可以看到。它们将出现在YouTube的观看和搜索页面上，旨在简要概述视频内容，但不会取代现有的视频介绍。谷歌希望这些摘要能对用户有所帮助，并让用户能够快速了解视频的内容。——

谷歌 DeepMind 利用人工智能预测人类有害的基因突变

谷歌DeepMind利用人工智能预测人类有害的基因突变谷歌DeepMind的科学家们建立了一个人工智能程序，可以预测数百万个基因突变是否无害或可能导致疾病，以加快罕见疾病的研究和诊断。该程序对所谓的基因突变（DNA代码中的单个字母拼写错误）进行预测。此类突变通常是无害的，但它们会破坏蛋白质的工作方式并导致囊性纤维化和镰状细胞性贫血、癌症和大脑发育问题等疾病。研究人员使用AlphaMissense评估了可能影响人类蛋白质的所有71m个单字母突变。当他们将程序的精确度设置为90%时，它预测57%的错义突变可能是无害的，32%的错义突变可能是有害的。其余的影响尚不确定。来源：投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN