克劳德 Claude 3.7 Sonnet (图片来源 = Anthropic) 人工智能企业Anthropic在美国联邦法院逃脱了因使用版权歌曲歌词来训练聊天机器人而制裁的命运。此判决被认为在生成性人工智能的学习范围与版权保护之间划出了重要的法律界限，备受关注。 2025年3月26日（当地时间），美国联邦法官Yumi Lee驳回了音乐出版商们对Anthropic的预先禁令请求。法院认为出版商们无法证明由于版权侵权而招致无法弥补的损失。尤其是，该禁令模糊不清，可能会给企业带来无法预测的成本，这也是判决的一个基础。   AI训练与公正使用的冲突 本次诉讼始于音乐出版商控诉Anthropic在训练其AI聊天机器人“Claude”的过程中使用了大量的歌曲歌词，并要求对这种大规模盗用有版权的内容进行法律制裁。 记者用Claude制作的SolutionNews开头Logo歌曲，引用了aespa的Whiplash歌词 然而，Anthropic声称这种使用属于“公正使用（fair use）”。公司辩解称，为AI学习目的利用作品是新技术开发的中间复制，与现有判例相比不构成版权侵犯。此外，Anthropic还表明，未来他们将引入单独的过滤措施，以确保AI生成物中不出现歌词内容。 法官指出，出版商们未能明确指出哪些歌曲将受该禁令的影响。提议的命令可能适用于未来获取的作品，但由于缺乏明确的目标，法律效力不够。   本案诉讼及后续影响 本次判决只是目前正在进行的广泛AI版权纠纷的开端。包括《纽约时报》在内的多家媒体和内容企业正在对OpenAI、微软等提起类似诉讼。Anthropic案的结果预计将在这些争议中作为重要的参考案例加以利用。 尽管法院作出决定，音乐出版商们仍坚持继续诉讼。他们在一份联合声明中表示，“本次判决仅仅处于禁令阶段”，并强调“在AI企业未经许可使用作品的本案判断中，版权者的权利将得到确认”。据悉，他们将专注于金钱损失赔偿的要求。   AI技术发展与法律体系重塑的必要性 本案例揭示了随着AI创新加速，版权体系面临的法律空白。是否将有版权的内容用于AI学习作为公正使用涵盖在内，将决定未来AI开发的方向。法院通过这次判决为将AI训练视为“变革性使用（transformative ...

  为什么人们害怕建立关系 尽管有许多人逃避关系，但想要关系的人并不多。人类害怕连接，但仍然希望与他人联系。问题在于“如何”。当前的社会并没有教会我们如何建立关系。我们本能地想要接近，但从未学会如何在没有情感劳动的情况下建立亲密关系。 要回答“如何重新连接”，首先必须理解“距离”。所有关系都有距离。太近是侵扰，太远是断绝。健康的关系源于掌握距离，即在接近的同时知道要保持界限。 此时，“边界”是一个重要的概念。这是指传递情感同时不丢失自我的技术。这是一种分辨情感的坦诚和无礼的能力。在关系中经常受伤的人往往曾有过边界被打破的经历。遵守边界的人并不是排斥他人，而是实践一种最低限度的尊重，以便能与他人共处。 关系中也有“技术”。这种技术始于先理解自己，再理解他人。了解自己是何种类型的人，不喜欢什么样的关系，害怕什么，从哪里开始感到困难。这才是真正恢复的开始。 社会也需要为这种恢复创造环境。学校中的关系教育，职场中的情感沟通训练，以及地方社区的恢复空间等。与其责备孤立的个人，不如支持他们恢复建立关系的可能。重要的是改变周围的结构，让他们自愿走出来，而不是拉出一个独自的人。 连接不再是手段，而是目的。关系成为休息而非竞争的社会。在这样的环境中，人能够安全地展现自我，关系是被允许的选择而非义务。这是我们恢复关系的条件。 现代人或许并不是因为孤独而被孤立，而是因为被孤立而更加孤独。现在需要一个社会，使人们不再害怕接近他人。尽管恢复关系的第一步仍然需要小心，但对于某些人来说，它一定会带来安慰。

  谷歌发布其最新的人工智能模型‘Gemini 2.5 Pro’，在生成型AI技术竞争中开辟了新的战场。 谷歌发布了其最新的人工智能模型“Gemini 2.5 Pro”，在生成型AI技术竞争中开辟了新的战场。该模型基于增强的推理能力、多模态理解和扩展的上下文处理范围等技术优势，在各种基准测试中证明了其超越GPT-4.5的性能。 截至2025年3月，Gemini 2.5 Pro以实验形式发布，能够同时处理包括文字、图像、音频和视频在内的多种类型输入数据，并可以逻辑地整合这些数据以生成高维度的响应。谷歌将这个模型定义为具备‘思考’能力的下一代AI，强调其已经从传统模型的简单应答模式进化到更高级的学习结构。 特别是，Gemini 2.5 Pro强化了对用户请求进行复杂背景理解和逻辑性推论来生成应答的‘多阶段推理’能力，从而在数学、科学、程序代码生成等高难度任务中同时确保准确性和效率。该模型还在代码生成和转换能力方面取得了进展，只需一行提示便能编写出可执行的复杂代码，这被认为是提高开发者使用实用性的关键因素。谷歌为此应用了后续学习增强技术，提高了AI实时解决问题的能力。 在各种基准测试指标中，Gemini 2.5 Pro显示出了行业领先的成果。在LMArena排行榜中，它击败了竞争对手Claude 3.7和o3-mini，轻松获得第一名。在需要复杂推理的“人类最后的考试”中，未使用工具就取得了18.8%的成绩超越其他模型，在“GPQA Diamond”测试中取得了84.0%的正确率，而在“AIME 2025”测试中以86.7%的正确率证明了其精密推理能力。 Gemini 2.5 Pro在三个主要基准测试中表现出超越竞争对手的性能… 在MRCR基准测试中，对长篇文档的解释能力(128K标记)达到91.5%的准确度，较GPT-4.5高出接近两倍，而在评估多模态理解能力的MMMU测试中，则表现出81.7%的正确率，显示出同时分析不同形式信息的竞争能力。 MRCR（多轮共指解析）评估结果更新于25.03.26。 在技术规格方面，Gemini ...