【環球時報綜合報導】據日本《讀賣新聞》27日報導，一名25歲的日本男子近日因利用人工智能（AI）制造計算機病毒而被定罪，並被判處有期徒刑3年，緩刑4年。這可能是日本首例因濫用生成式AI而在刑事案件中被判刑的案例。
被告以前從事過SIM卡詐騙等“暗黑兼職”，在尋找更輕松的賺錢途徑時，他結合自己對生成AI的興趣，萌生了制作計算機病毒進行勒索的想法。
根據判決資料顯示，被告于去年3月，在家中使用電腦和智能手機，根據通過AI獲得的不法程序源代碼，制作了類似于勒索軟件的計算機病毒。
他想利用生成AI編寫的計算機病毒源代碼，通過加密特定文件並使其無法訪問，進而以解密數據爲條件，要求受害者支付比特幣作爲贖金。
被告坦言自己缺乏IT專業技能，強調“沒有生成AI的幫助，根本無法制作出這種病毒”。若非因涉及SIM卡詐騙被捕，該病毒很可能已被用于實際犯罪活動。
資料圖（IC Photo）
判決書稱，“爲了賺錢而制作計算機病毒，屬于犯罪行爲，刑事責任重大”。但另一方面，由于被告承認了起訴事實並表現出反省態度，因此最終采用了緩刑。
據三井物産Secure Directions（東京）公司的惡意軟件分析高級技術員吉川孝志表示，生成AI通常設置了防止回答非法信息的限制，但網上也有如何規避這些限制的方法。
吉川表示，“生成AI一旦被濫用，即使使用者沒有相關知識，也可以獲取用于犯罪的信息”，並強調“在不影響正常使用的情況下，當務之急是如何防止其被用于犯罪”。---（潘小多*來源 ：環球時報/環球網資訊）
*趙斌賈揚清等共話生成式AI ：行業將迎四大變革*
10月28日消息，近日，由聲網和 RTE 開發者社區聯合主辦的 RTE2024第十屆實時互聯網大會在京舉行。聲網創始人兼 CEO 趙斌、Lepton AI 創始人兼 CEO 賈揚清、聲網首席科學家、CTO 鍾聲分別帶來主題演講。
趙斌分享了聲網十年以來專注實時互動行業的深刻洞察，以及他對 RTE 在生成式 AI 時代下未來發展的趨勢判斷。賈揚清則站在 AI 基礎設施的視角下，分享了他對 AI 應用、云、和 GPU 算力雲技術的獨到觀點。鍾聲的主題演講聚焦在對實時 AI 基礎設施的探討上，並分享了 AI 與 RTE 結合的前沿技術實踐。
趙斌認爲，這一趨勢主要體現在四個層面：終端、軟件、雲和人機界面。在終端上，大模型能力將驅動 PC 和 Phone 往 AI PC 和 AI Phone 的方向進化。
在軟件上，所有的軟件都可以、也將會通過大模型重新實現，並從 Software with AI 發展至 AI Native Software 。
在云的層面，所有雲都需要具備對大模型訓練和推理的能力，AI Native Cloud 將成爲主流。此外，人機界面的主流交互方式也將從鍵盤、鼠標、觸屏變成自然語言對話界面（LUI）。
隨著生成式 AI 成爲下個時代 IT 行業進化的主題，RTE 也成爲了多模態應用和基礎設施中一個關鍵的部分。10月初，聲網的兄弟公司 Agora 作爲語音 API 合作者，出現在了OpenAI 發布的 Realtime API 公開測試版中。
在此次大會中，趙斌表示，聲網與 MiniMax 正在打磨中國第一個Realtime API。趙斌也展示了聲網基于 MiniMax Realtime API 打造的人工智能體。在演示視頻中，人與智能體輕松流暢的進行實時語音對話。當人類打斷智能體並提出新的疑問時，智能體也能夠非常靈敏的快速反應，實現了與人類自然流暢的對話。
趙斌也在分享中宣布，聲網正式發布了 RTE+AI 能力全景圖。在全景圖中，聲網從實時 AI 基礎設施、RTE+AI 生態能力、聲網 AI Agent、實時多模態對話式 AI 解決方案、RTE+AI 應用場景五個維度，清晰呈現了當下 RTE 與 AI 相結合的技術能力與應用方案。生成式 AI 與RTE 結合帶來的場景創新，將成爲下一個十年的主題。
針對 AI 應用，賈揚清指出，今天是最容易建設 AI 應用的時代，越是簡潔的 AI 模型思路越容易産生優秀的效果。AI 能力加持後，應用本身的開發範式也在從數據、模型、應用構建三個維度發生變化，未來的應用開發將從“以流程爲中心” 轉化爲“以模型爲中心”。
除了 AI 應用層面，傳統的雲架構也在大模型、GPU 優化等需求的催化下發生了翻天覆地的變化。賈揚清認爲，AI 是雲的第三次浪潮，繼 Web 雲、數據雲之後，AI 將成爲第三朵雲。
企業在構建自己的大模型自主性上，到底該如何決策？賈揚清強調，企業應該將開源和閉源大模型都納入考慮範疇。采用開源模型+定制化的優勢不僅僅是具備更強的可定制性，還有更低的成本以及更高的速度，開源+定制化能夠達到比閉源模型更好的效果。
在已經到來的 AI 時代，現代化基礎設施應該是什麽樣？聲網首席科學家、CTO鍾聲提到，大量用戶設備往往會先接入邊緣節點、並在需要的時候再接入雲端，數據將在端設備、邊緣節點和雲之間往返傳遞。
AI 時代的數據中心會包含以大量異構算力組成的超級計算集群（SuperScaler）。
但是，停留在僅依賴超級計算集群的系統是遠遠不夠的，萬億參數、多模態引入所造成的高昂計算成本、缺乏機制約束的數據隱私保護、幾秒鍾的延時都將阻礙大模型的普惠，極大地限制其在很多場景下的應用。
鍾聲認爲，分布式端邊雲結合的 AI 系統將有效解決這些痛點。這個系統將把計算和傳輸在各節點做合理地配置，系統會智能地以自適應的方式把任務編排到端與邊上執行，非常有效地降低了成本，同時提供了更低延時（低于1秒級的響應速度）、更高網絡抖動容忍度、優秀的抗噪聲能力，並且完整的用戶數據只會保留在端上。
分享過程中，鍾聲還在大會現場演示了一個由STT、LLM、TTS 、RTC四個模塊組成的端邊結合實時對話AI智能體。大會現場觀衆規模超過千人，面臨複雜的噪聲、回聲、麥克風延遲等困難，但智能體與鍾聲的互動仍然表現出了優秀的對話能力，在普通5G網絡環境下實現了流暢、自然、有趣的雙向實時對話，對話模型的極快響應速度、及時打斷與被打斷的自然程度、對抗噪聲能力、遵循語音指令做等待能力都非常突出。
最後，Lepton AI 創始人兼 CEO 賈揚清、MiniMax 合夥人魏偉、面壁智能聯合創始人＆CTO 曾國洋、Hugging Face 工程師王鐵震、Agora 聯合創始人 Tony Wang 五位嘉賓一起探討了從 AI 基礎設施到 AI 商業化落地的機會與挑戰。---[文源 ：易科技報導/ 責任編輯 ： 余嘉琪*文 : 定西]
