前幾天 X 上 Javi Lopez 分享了他用 Midjourney、DALL•E 3 和 GPT-4 就做出了一個「憤怒鳥的遊戲」，你可以試玩看看（電腦）！

他使用 Midjourney 和 DALL•E 3 生成了遊戲畫面、背景、物體、字體，並使用 GPT-4 來編寫遊戲程式。

他將所有與 AI 溝通的 Prompt 及遊戲的程式碼都分享了出來，可以參考他的思路，看看他是如何透過幾項 AI 工具就做出一個遊戲 Demo 的！

AI 安全高峰會 2023 在英國舉行，英國首相 Rishi Sunak 邀請了全球各國領袖、科技高管、學者參加，包括：Elon Musk、美國副總統、歐盟執委會主席等人。

beehiiv 是一個電子報平台，由知名電子報 Morning Brew 早期員工創立，他們清楚知道如何將電子報從零擴展到數百萬粉絲。

beehiiv 內建了發送電子報所有必備的工具，包含訂閱數成長、電子報客製化和數據分析工具。後續也不斷推出專為電子報經營設計的功能，包含：內建表單、反饋投票、推薦計畫、SEO 網頁優化…等。

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開發出 Stable Diffusion 的 AI 新創 Stability AI 昨天宣布推出企業級的 API、替換天空工具和 3D 模型生成工具。

對數位藝術家、遊戲開發者來說，製作 3D 模型需要花費大量時間才能完成，Stability AI 推出的 Stable 3D 能夠在幾分鐘內就生成出一個 3D 模型。

使用 Stable 3D 製作的模型可以在 Blender 和 Maya 等 3D 工具中進一步編輯，或是導入遊戲引擎，如 Unreal Engine 5 或 Unity。

目前要使用 Stable 3D 需要提前申請，有需要的讀者可以到這邊填寫表單。

Google Research 和 Google DeepMind 最近宣佈開發出了新的天氣預報模型 MetNet-3，能夠提供每 2 分鐘更新一次、空間解析度為 1-4 公里的預測圖。

過去最先進的模型 ENS 是每 6 小時更新一次，而且空間解析度只有 9 公里，而MetNet-3 能夠從 1000 個美國氣象站中學習，生成 2 分鐘更新的 24 小時預報。

目前 MetNet-3 的功能已經整合到美國和歐洲部分地區的 Google 天氣 App 當中。

最近加拿大 Klick Applied Sciences 的研究人員訓練了一個 AI 模型，只要患者 6-10 秒的聲音，就能診斷出他們「是否患有糖尿病」。

他們使用 267 個印度居民的錄音，共 18,000 個音頻來訓練 AI 模型，找出了「糖尿病患者」和「非糖尿病患者」之間的 14 個聲音差異。

AI 在分析聲音時，會注意到聲音高低、大小的一些細微變化，這些變化是我們的耳朵聽不出來的。研究人員把聲音分析跟受試者的基本資料，像是年紀、性別、身高結合比較。

研究發現「糖尿病的患者」和「非糖尿病患者」之間有顯著的聲音變化，而且 AI 能更準確地診斷「女性」。它在診斷女性的準確率為 89％，男性為 86％。

過去診斷糖尿病都需要親自到醫院做血液檢測，這個 AI 模型的出現，有機會實現遠距檢測，將大幅降低診斷糖尿病的成本。

昨天才提到吳恩達認為「大型科技公司誇大 AI 風險」是為了要「讓政府加大監管力度」，來「減緩 AI 新創的發展」，確保自己能夠「主導市場」。

而 Ben Thompson 在昨天更新的文章中，也論述了相似的觀點，認為大型科技公司和 AI 研究人員遊說政府對 AI 進行嚴格監管，很可能是為了鞏固他們的市場地位。

Ben Thompson 首先用了 「Microsoft 完全錯過行動裝置崛起」的例子，來探討創新的秘訣是什麼？究竟為什麼 Microsoft 會失敗，而 Apple 卻大獲全勝。

而回到現在的 AI 發展，我們好像也逐步走向了「削弱創新」的道路，這週拜登剛發布了新的 AI 監管行政命令，恰恰違反了「創新的秘訣」：

而讓美國政府突然注意到 AI 風險的可能就是那份「各大 AI 公司（OpenAI、Google、Anthropic）」簽署的「AI 風險信」。

可能對於這些已經在 AI 市場站穩腳步的公司來說，呼籲監管，也不會對他們造成太大影響，反而有機會打擊到那些剛崛起的 AI 新創，那何樂而不為？