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最新 AI 濫用:大量產生垃圾信件寄給 8 萬個網站,還能繞過 CAPTCHA 驗證

作者 |發布日期 2025 年 04 月 15 日 8:30 | 分類 AI 人工智慧 , 網路 , 資訊安全

AI 普及化後,AI 產生的垃圾困擾各行各業,最近網路安全研究員揭露 AkiraBot 人工智慧平台,向網站聊天功能、評論區和聯絡區大量寄送垃圾信件,推廣 Akira 和 ServicewrapGO 等可疑的搜尋引擎最佳化(SEO)服務。 繼續閱讀..

AI 新創 Deep Cogito 初試啼聲,開源 Cogito v1 模型表現直逼先進模型

作者 |發布日期 2025 年 04 月 11 日 7:40 | 分類 AI 人工智慧 , 新創 , 軟體、系統

人工智慧因開發成本過高,故門檻也高,但 DeepSeek 出現後,有更多挑戰者加入市場。舊金山 AI 新創 Deep Cogito 最近推出 Cogito v1 全新開源大型語言模型(LLM)系列,基於 Meta Llama 3.2 微調,有混合推理力,快速回答問題,或像 OpenAI 的 o 系列和 DeepSeek R1 能「反思」。 繼續閱讀..

推理型 AI「思考過程」有欺騙行為?Anthropic 發現風險

作者 |發布日期 2025 年 04 月 10 日 16:28 | 分類 AI 人工智慧 , 資訊安全 , 軟體、系統

推理型 AI 模型日漸普及,這類大型語言模型(LLM)回答用戶查詢時會展示思考過程,即所謂的思維鏈(Chain-of-Thought,CoT),使用戶有種 AI 有透明度的錯覺,似乎能跟隨並理解模型如何決策。然 Anthropic 最近以一系列精心設計實驗,測試 CoT 模型推理的「誠實度」,顯示 AI 還是有欺騙成分。

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英國呼籲準備應付量子運算威脅,加密機制或被駭客新技術破解

作者 |發布日期 2025 年 03 月 23 日 0:00 | 分類 網路 , 資訊安全 , 量子電腦

量子運算雖尚未完全普及,但其運算潛力相當強勁,最近英國網路安全監管機構 National Cyber Security Centre(NCSC)更呼籲企業和政府機構為量子電腦帶來的駭客威脅做好準備,並該用更強大的加密方法以抵禦新技術的破解能力。 繼續閱讀..

美國工程師因在前公司網路設置「自爆裝置」遭判刑

作者 |發布日期 2025 年 03 月 20 日 7:41 | 分類 人力資源 , 職場 , 資訊安全

網路風險不僅有外來駭客,公司員工也不容忽視。美國德州軟體工程師因對僱主「蓄意破壞」網路,遭聯邦陪審團判刑最高十年刑期。此事件顯示前員工報復性破壞對企業的嚴重安全威脅,以及給予權限不當可能的災難性後果,再次成為科技界話題。 繼續閱讀..

AI 模型會「變壞」!不安全程式碼訓練就出現有害行為

作者 |發布日期 2025 年 03 月 04 日 8:30 | 分類 AI 人工智慧 , Big Data , 資訊安全

大型語言模型可如真人對答,不過安全性一直有爭議。新研究顯示,AI 模型用不安全程式碼微調訓練後,會表現意外有害行為,包括讚美納粹、鼓勵危險行為,甚至提倡人類應被 AI 奴役。這問題顯示就算 AI 開發商引入各種安全機制,仍有被濫用危險。 繼續閱讀..

微軟 CEO 納德拉對 AI 態度轉趨務實,提出 AI 基建投資過熱及 AGI 發展等三大預測

作者 |發布日期 2025 年 02 月 24 日 8:40 | 分類 AI 人工智慧 , Microsoft

在科技業界爭相追逐通用人工智慧(AGI)之際,微軟(Microsoft)執行長薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)在最近一個訪談中,提出截然不同的預測,直指當目前 AI 基礎建設可能面臨供過於求的風險,強調 AI 的真正價值在於推動全球經濟實質成長。 繼續閱讀..

科技巨頭合作改革碳市場,望挽回公信力解決碳排放爭議

作者 |發布日期 2025 年 02 月 21 日 7:40 | 分類 ESG , 淨零減碳

環保議題近年一直受到重視,科技界等大型企業也利用「碳信用」(Carbon Credit)制度中和本身碳排放,不過這個制度亦有其爭議。最近亞馬遜、埃克森美孚和微軟近日就加入由美國兩黨政策中心智庫組織的特別工作小組,希望改善自願碳市場的運作提升信譽。

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OpenAI 研究指 AI 不能取代工程師,能修復問題但無法有效找出錯誤

作者 |發布日期 2025 年 02 月 20 日 7:40 | 分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 軟體、系統

OpenAI 最新研究顯示,儘管 AI 技術已改變軟體開發模式,但企業仍不應完全取代人類軟體工程師。研究團隊開發了名為 SWE-Lancer 的測試基準,透過真實自由工作平台 Upwork 上總值 100 萬美元的軟體工程任務,評估大型語言模型的實際表現。

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