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🗞️｜ChatGPT 被拿來詐騙、間諜
🚀｜Google 更新 Gemini 2.5 Pro
📊｜Meta AI 蒐集最多使用者資料
🧭｜如何用 Gemini 自動操控瀏覽器
🔬｜AI 推理可能不是真的在「思考」
🔍｜2030 年前應該不會有 AGI
🗞️ NEWS
ChatGPT 被拿來詐騙、間諜、假訊息
圖片來源：ChatGPT
OpenAI 最新發布了一份威脅報告，發現來自中國、俄羅斯、北韓等國的威脅組織，透過 ChatGPT 執行間諜、詐騙、假訊息操作等各種犯罪行為。
北韓：利用 ChatGPT 自動生成履歷，應徵 IT 遠端工作，甚至用 ChatGPT 研究如何在遠端面試時繞過安全檢查。
中國：利用 ChatGPT 生成 TikTok、X 上的假留言，製造輿論假象，甚至還用 ChatGPT 來寫績效報告。
俄羅斯：利用 ChatGPT 協助開發 Windows 惡意軟體，並隱藏在熱門遊戲工具中。
菲律賓：利用 ChatGPT 生成數千則支持政府的社群留言，甚至為政治對手取綽號嘲諷。
但有趣的是：這些威脅組織使用 ChatGPT 反而也是他們最大的弱點。OpenAI 透過監控模型能夠追蹤、分析這些威脅行動，甚至能夠預測下一步行動（所以才有這份報告）
🧰 TOOLS
Gamma：讓 AI 幫你做 PPT、PDF、網站
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Gamma 是一款 AI 設計工具，能將你的想法快速轉換成 PPT、PDF、社群貼文，甚至是網站！
簡報：3 分鐘就能做出好看簡報，輸出成 PPT、Google Slide
文件：只要匯入文字，就能輸出排版精美的 PDF
網站：不用寫程式，1 分鐘就能做出專屬網站
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🚀 LAUNCH
Google 更新 Gemini 2.5 Pro 模型
圖片來源：Google
Google 才剛在上個月正式推出 Gemini 2.5 Pro 模型，這幾天又更新了最新版本，繼續保持目前 AI 模型排行榜第一名。
主要升級：這次針對之前用戶反饋非程式任務（例如創意寫作）的表現問題進行修正，並在 API 加入 「思考預算」功能。
表現提升：在 LMArena 排行榜 Elo 分數達到 1470 提升了 24 分；WebDevArena 排行榜達到 1443 提升了 35 分，繼續保持領先。
使用方式：可以透過 Gemini API 在 Google AI Studio、Vertex AI 使用這個新版本模型。
Google 策略：Google 最近選擇推出「Preview 版本」更新，而不是等到完整模型推出才更新，這樣的策略讓他們能夠更快調整、修正模型的問題。
📊 CHART
Meta AI 是蒐集最多使用者資料的 AI
圖片來源：Surfshark
網路安全公司 Surfshark 最近分析了 Apple Store 上 10 款熱門 AI 的資料蒐集情況，結果發現 Meta AI 是蒐集最多用戶資料的 AI 聊天機器人。
主要發現：所有 AI 聊天機器人都會蒐集用戶資料，平均蒐集 13 種資料類型，其中 45% 會蒐集用戶位置，近 30% 會追蹤用戶資料。
Meta AI 最貪心：總共蒐集了 32 種用戶資料，包含財務、健康，甚至敏感資訊（種族、性取向、宗教信仰、政治立場、生物特徵…）
用於廣告：而且只有 Meta AI 和 Copilot 會把蒐集來的用戶數據，用來顯示第三方廣告，甚至與外部廣告商共享。
其他 AI 情況：Google Gemini 蒐集 22 種；ChatGPT 蒐集 10 種；DeepSeek 蒐集 10 種。
🧭 GUIDE
如何用 Gemini 2.5 Pro 自動操控瀏覽器？
Gemini 2.5 Pro 現在已經可以自動操控你的瀏覽器，這部影片教你透過免費開源的擴充功能 Nanobrowser，讓 Gemini 自動幫你執行任何任務。
Nanobrowser：免費開源的 Chromium 核心擴充功能，可以讓 Gemini、OpenAI 的 AI 模型直接在瀏覽器中執行自動化任務。
使用範例：自動搜尋 Hugging Face 上最受歡迎的 10 個 AI 模型、在 X 上自動搜尋 Google Deepmind 官方帳號並按讚最新貼文...
比 n8n、Zapier 更強：這種 AI Agent 不需要手動設置每一步自動化流程，更適合處理需要登入帳號的任務。
其他類似工具：ChatGPT Operator、Claude Computer Use、Project Mariner…等，但 Nanobrowser 完全免費。
🔬 RESEARCH
Apple 研究：AI 推理能力可能不是真的在「思考」
圖片來源：Apple
Apple 研究團隊發表新論文，發現 AI 推理模型（LRMs）在面對複雜問題時，推理過程其實很有限，超過一定門檻後，仍會出現崩潰的情況。
模型表現分為三種情況：
簡單問題：傳統不帶思考的 LLM 模型表現反而比 LRM 模型好
中等複雜問題：LRM 模型表現較好
高等複雜問題：兩種模型都會失敗（正確率趨近 0%）
「思考 Token」反轉：當題目變難，思考 token 數卻意外下降，表示模型在最需要深思時反而「放棄思考」。
Over-thinking：當遇到簡單問題時，通常很快就能找到正確答案，但還是會繼續生成錯誤答案浪費算力。
推理過程品質：LRMs 雖然能產生看似合理的推理過程，但這些推理過程未必真的是「在思考」，有時只是表面上的「思考幻覺」。
🔍 INSIGHT
Google 執行長：2030 年前應該不會有 AGI
Google 執行長 Sundar Pichai 在 Lex Fridman 最新的 Podcast 上聊到經典話題「AGI 什麼時候來？」，相較於其他科技巨頭老大，Pichai 看法相對保守。
目前是 AJI 時代：他認為我們現在處於 AJI（Artificial Jagged Intelligence）的階段，有些地方進步很快，但也有很多地方還有明顯的缺點。
AGI 出現在 2030 後：可能會在 2030 年前差一點點達到 AGI，預計會在 2030 年後才真正達到。
AI 末日風險：雖然存在，但如果沒有 AI，我們還是可能會因為資源衝突或是其他科技失控而自毀，AI 反而可能成為解決方案。
