Meta终止明星级AI聊天机器人项目，转而赋能用户创造个性化AI体验

7月31日消息，Meta宣布停止了其明星AI聊天机器人项目，这些曾在去年Meta Connect大会上大放异彩的机器人，允许用户与模拟名人个性的AI进行互动，标志着该公司在AI交互探索上的一次重大转折。

Meta 周一推出了 AI Studio，该工具允许美国创作者打造自己的 AI 聊天机器人。从 Meta 官方声明来看，公司似乎更倾向于这种用户自主创作的方式，而非之前精心打造的明星机器人。

Meta 发言人 Liz Sweeney 表示，用户将无法再与以明星为原型的 AI 角色互动。公司从开发这些机器人和 Meta AI 的过程中学到了很多，了解到人们如何利用 AI 进行连接和创造。AI Studio 则是这一方向的演变，为所有人，包括个人、创作者和明星，提供了创造自己的 AI 的空间。

最初，Meta 推出了包括 Charli D’Amelio、Dwyane Wade、Paris Hilton 等明星的 AI 聊天机器人，并计划增加更多，如 Bear Grylls、Chloe Kim 和 Josh Richards 等。但据报道，Meta 并未实现这一计划。此前有消息称，Meta 曾向部分明星支付了数百万美元用于获取肖像权。

尽管明星 AI 聊天机器人可能未达到 Meta 的预期，但该公司对 AI 聊天机器人的前景仍然充满信心。CEO 扎克伯格曾多次表达对聊天机器人的看好，Meta AI 助手也已整合进 Facebook、Instagram、Messenger 和 WhatsApp 等平台。

Meta探索Facebook新功能：AI驱动评论摘要，提升互动效率

近日消息，Meta公司最近在Facebook平台上开展了一项创新实验，引入AI驱动的评论摘要功能。该功能旨在提炼帖子下方的用户评论，生成精炼的摘要置于评论区顶部，使得浏览者能够迅速把握评论区的核心观点与讨论氛围，提升了信息消费的效率与便利性。

该功能的推出引发了广泛关注，尤其是在当前社交媒体平台不断寻求提升用户体验的背景下。Meta希望借助这一功能，为用户提供一种更便捷的方式，以便快速获取帖子的讨论内容。然而，一些用户对此功能表达了质疑，认为这可能会影响社交媒体的核心功能。评论区本应是用户互动、表达个人看法的地方，AI摘要的出现可能导致用户减少逐条查看评论的意愿，从而影响社交互动的活跃度。

在AI摘要的实际应用中，用户会看到简洁的总结，可能涉及一些常见观点或讨论的主题。然而，用户也可能觉得这些摘要缺乏深度，无法替代原本丰富多样的评论内容。一些社交媒体专家认为，这种做法可能会改变用户的参与方式，导致更多人依赖于AI生成的内容，而不是主动参与讨论。

Meta表示，用户可以随时选择关闭这一功能，恢复到传统的评论显示方式。此举被视为Meta对用户反馈的重视，旨在维护用户在平台上的自由选择权。

Meta宣布Segment Anything 2重大革新：AI视频分割技术跃升新台阶

近日消息，在最近举办的SIGGRAPH大会上，Meta CEO马克·扎克伯格揭晓了Segment Anything2（SA2），作为Segment Anything模型的革新迭代，该模型去年问世便引起轰动。SA2标志着AI驱动的图像分割技术跃进至视频领域，彰显了过去一年间技术显著的成长与进步。

SA2延续了其前身的优势，能够快速、可靠地识别和勾勒出视频中的任何物体。与仅适用于静态图像的原始模型不同，SA2专门针对视频处理进行了优化。扎克伯格在与英伟达CEO黄仁勋的对话中强调了这一进步的重要性:"能够在视频中实现这一点，而且无需拍摄任何镜头就能告诉它你想要什么，这非常酷。"

尽管视频处理对计算资源的要求更高，但SA2展现出了显著的效率提升。该模型能够在不依赖大型数据中心的情况下运行，反映了AI行业在效率方面的整体进步。

与Meta之前的做法一致，SA2将以开源方式发布，供研究人员和开发者免费使用。为支持这一模型的开发，Meta还发布了一个包含50，000个带注释视频的大型数据库。

扎克伯格在谈话中解释了Meta坚持开源策略的原因:"这不仅仅是一个你可以构建的软件——你需要一个围绕它的生态系统。如果我们不开源它，它几乎就不会那么好用。"他坦言，这一策略不仅有利于整个生态系统，也有助于提升Meta自身产品的质量。

SA2的发布再次彰显了Meta在"开放"AI领域的领导地位。尽管其"开放性"程度仍存在争议，但像LLaMa、Segment Anything等模型已成为AI性能的重要参考标准。

随着SA2的推出，AI视频分析技术将在科研、环境监测等诸多领域发挥更大作用。这一进展不仅展示了AI技术的快速发展，也为未来的应用开辟了新的可能性。

Meta公司确认使用未授权书籍训练AI，目前无意为作者提供赔偿

近日消息，有消息指出，Meta公司在其LLAM 1和LLAM 2模型的训练过程中，使用了名为“Books3”的大规模数据集。该数据集中包含大量未经授权的盗版书籍内容。

尽管Meta公司对此事予以承认，确认他们确实采用了Books3数据集作为其AI模型的训练素材，但却并未对相关作者提供应有的版权补偿。

这一行为引发了业界和公众对于知识产权保护问题的高度关注。创作者们认为，无论是传统出版物还是数字化内容，其创作成果都应受到法律的严格保护，任何未经授权的使用行为都应该付出相应的代价。

而科技公司在利用海量数据推动人工智能发展的同时，更应该坚守合法合规、尊重原创的原则，承担起应有的社会责任。

目前，针对此事的具体处理方式及后续影响，各方还在进一步的关注与讨论中。

Books3是一个包含19.5万本图书、总容量近37GB的文本数据集，由AI研究者Shawn Presser于2020年创建，旨在为改进机器学习算法提供更好的数据源。

Meta也将其用于训练自己的LLAM模型，然而Books3中包含大量从盗版网站Bibliotik爬取的受版权保护作品，使得Meta的行为面临法律风险。

多位科技公司今年面临类似的投诉，指责他们在构建生成式AI模型时侵犯了艺术家、作者和其他内容创作者的版权。

此外，欧盟关于人工智能的新临时规则可能会迫使公司披露用于训练模型的数据集，这可能会使他们面临更大的法律风险。