1、Meta 在欧洲的AI数据训练新政策于5月27日生效，用户需关注并及时行使选择退出权利

Meta 公司自2025年5月27日起，正式施行其在欧洲地区针对Facebook和Instagram平台的人工智能模型训练数据使用新政策。根据新规，Meta将利用其欧洲成年用户的公开数据，包括帖子、评论、图片文字说明以及用户与Meta AI通过Messenger进行的查询记录等，用于训练和优化旗下的人工智能模型，如Meta AI及Llama系列大语言模型。值得注意的是，此政策明确暂不涉及WhatsApp用户的个人数据 。此次数据收集范围涵盖用户已公开发布的内容及未来将公开发布的内容，但仅限于18周岁以上的成年用户数据 。

欧洲用户拥有反对Meta将其个人数据用于AI训练的权利。用户需在指定期限内（部分报道提示截止日期为5月26日或27日）通过特定途径提交反对申请。具体操作路径为：在Facebook或Instagram应用内进入“隐私中心”，查找相关政策通知，点击文本中“反对 (oppose)”或类似链接，并填写与账户绑定的电子邮件地址以完成申请流程。若需反对第三方已分发数据的处理，则可能需要填写额外的表格进行声明 。

Meta此举的法律依据是欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 中的“合法利益 (legitimate interest)”，该条款允许数据控制者在特定条件下处理个人数据，同时赋予数据主体选择退出的权利。然而，这一做法已引发欧洲多家消费者保护组织及部分数据监管机构（例如德国汉堡数据保护专员）的质疑。批评者认为，考虑到AI训练数据的规模和潜在敏感性，尤其是可能涉及特殊类别的个人数据时，Meta应基于用户“明确同意 (opt-in)”而非“选择退出”的原则进行数据收集与使用 。

此前，爱尔兰数据保护委员会 (DPC) 作为Meta在欧洲的主要监管机构，在Meta对数据使用透明度和用户反对流程做出改进后，初步允许了该计划的推进，但保留在2025年10月对其进行重新评估的权利。另一方面，德国科隆高等地区法院于2025年5月23日驳回了当地消费者保护组织提出的禁令申请，裁定Meta使用数据训练AI具有合法目的 。此项政策最初于2024年提出，后因与爱尔兰DPC的深入讨论而一度暂停，现经调整后正式生效。这一系列动态不仅直接关系到欧洲数亿用户的个人数据权利，也凸显了AI技术高速发展所需的海量数据与欧盟严格数据隐私法规之间的持续张力，其后续发展和监管判例将对全球科技公司在欧数据处理策略产生深远影响。

2、OpenAI 计划最早于2026年推出一款颠覆性的 ChatGPT 硬件产品

根据近期在美国诉谷歌反垄断案中公开的一份OpenAI内部战略文件（文件名为“H1 2025战略”，日期标注为2024年12月2日），OpenAI公司正计划在2026年前“交付一款[编辑隐去]产品” 。行业分析普遍认为，这标志着OpenAI可能正在秘密研发一款搭载原生ChatGPT的硬件设备，旨在重塑用户与人工智能的交互方式。

这份战略文件透露，OpenAI的愿景是让ChatGPT能够“无论用户身在何处”都能提供无缝的智能支持，这意味着其服务形态将超越目前依赖网站、手机应用和桌面程序的限制 。设想中的硬件产品将深度融入用户的日常生活与工作场景，例如，能够主动回答问题、播放音乐、提供食谱建议，在出行时辅助导航、推荐餐厅，在办公环境中则能协助记录会议纪要、准备演示文稿等 。OpenAI在文件中强调，“最好的AI是那个与你同在的AI (The best AI is the one that’s right there with you)”，并指出实现这一愿景的最佳路径是开发自有硬件，尽管具体的产品形态和技术细节目前仍处于保密状态 。时间规划方面，OpenAI明确表示不会在2025年进行[编辑隐去]的动作，其目标是在2026年实现[编辑隐去]的里程碑，并且相关的准备工作已经启动 。

进一步印证OpenAI硬件雄心的是，该公司近期完成了对前苹果首席设计官Jony Ive及其创办的硬件初创公司io Products（原名LoveForm）的收购，据报道交易价值约65亿美元。Jony Ive将加入OpenAI并担任创意主管，负责领导新AI硬件系列产品的设计工作 。这一系列举措清晰地表明，OpenAI正积极布局从领先的AI软件服务提供商向软硬件一体化生态构建者的战略转型。此举若成功，不仅可能打破现有智能设备市场格局，挑战苹果、谷歌等巨头，更可能催生以AI为核心的全新硬件品类和交互范式，引领“环境智能”时代的到来。然而，这也可能引发关于数据隐私、生态开放性以及潜在市场垄断的新一轮讨论。

3、新加坡HTX与谷歌云达成战略合作，共推公共安全领域AI创新

新加坡内政科技局 (Home Team Science and Technology Agency, HTX) 于2025年5月27日正式宣布，已与谷歌云 (Google Cloud) 签署一项战略谅解备忘录 (MoU)，旨在全面提升HTX在人工智能各领域的综合实力，特别聚焦于推动AI技术在公共安全与警务科技方面的创新应用与深度发展 。此次合作建立在双方长期伙伴关系的基础之上，将探索包括AI安全与网络安全研究、AI模型开发与优化、先进云平台基础设施与服务实施、AI赋能的软件解决方案以及AI治理框架和专业人才培训等多个关键领域 。

根据协议，HTX计划于2025年正式采用谷歌分布式云的Air-Gapped解决方案 (Google Distributed Cloud Air-Gapped)。该方案是一种完全托管的云服务，专为需要满足数据完全物理隔离、严格数据主权和高度合规性要求的组织设计，将有力支持新加坡内政团队下属各机构的业务需求 。同时，双方将投入资源共同研究和探索适用于公共安全应用场景的AI治理模型及技术防护措施，重点关注可解释AI (Explainable AI)、鲁棒AI (Robust AI) 以及AI系统整体的安全性与可靠性 。

在具体技术合作层面，HTX与谷歌云将联手开发适用于GDC Air-Gapped环境部署的生成式AI (GenAI) 解决方案加速器。此外，谷歌业界领先的AI模型也将通过Vertex AI平台部署，以支持HTX在代理式AI (agentic AI)、机器人技术和具身智能 (embodied AI) 等前沿方向的探索与应用 。谷歌云还将协助HTX训练和微调其AI模型，以更好地服务于HTX的特定任务和运营需求。值得一提的是，HTX自身已在AI领域取得进展，例如其基于内政团队自有数据训练的Phoenix系列大语言模型，已在提升数据分析和信息处理效率方面展现出潜力 。自2024年6月启动HTxAI人才发展计划以来，HTX致力于打造一支约500人的AI专业队伍，此次与谷歌云的合作将进一步加速其人才培养和技术积累的进程。此项合作不仅体现了新加坡政府对公共安全领域AI技术应用的高度重视，也为全球范围内政府机构与科技企业合作推动关键行业AI创新树立了典范。

4、凯捷 (Capgemini)、思爱普 (SAP) 与 Mistral AI 联手，为受监管行业提供生成式AI解决方案

2025年5月26日，国际IT咨询服务巨头凯捷 (Capgemini) 宣布，将与其长期战略合作伙伴德国企业软件领导者思爱普 (SAP) 以及法国新兴AI模型研发公司Mistral AI进一步深化合作，三方将共同致力于为金融服务、公共部门、航空航天与国防、能源与公用事业等受到严格监管的行业，提供安全、可扩展且合规的生成式人工智能 (GenAI) 解决方案 。

此次三方合作的核心在于整合各自优势：Mistral AI将提供其高效、可定制、支持多语言且碳足迹相对较低的先进生成式AI大模型；SAP则贡献其强大的商业技术平台 (SAP Business Technology Platform, SAP BTP)，为AI应用提供稳定、安全的企业级运行环境和数据集成能力；凯捷凭借其深厚的行业知识、咨询经验和系统集成能力，负责将前沿AI技术转化为易于部署和使用的具体业务AI用例，并帮助客户实施落地 。

凯捷计划推出一个包含超过50个预构建的定制化业务AI用例库，其中部分用例已通过SAP的验证，并基于Mistral AI模型开发。这些用例将按照特定行业的需求和业务流程进行细致分类，旨在帮助受监管行业的客户快速、安全地引入生成式AI能力，以优化运营、提升效率和改善客户体验。所有解决方案都将强调“负责任AI (Responsible AI)”和“道德AI (Ethical AI)”的设计原则，内置完善的治理机制，确保符合相关法律法规及数据安全标准 。

具体用例方面，已披露的示例包括：在航空航天与国防领域，通过AI增强现场工作人员的能力，使其能更高效地识别和解决运营过程中出现的不合格问题；在能源与公用事业领域，利用基于无人机巡检的AI分析，实现设备的预测性维护，并生成可指导行动的洞察报告；以及跨行业的智能间接采购解决方案，帮助企业从众多供应商中快速、便捷地筛选出最合适的产品和服务 。凯捷与汽车零部件供应商Brose合作开发的SupplierGPT项目，作为一个AI驱动的供应商协作助手，已成功展示了此类合作的实际成效 。此次合作标志着生成式AI在企业级应用，特别是在高标准、严要求的受监管行业中，正朝着更具体、更安全、更易于集成的方向成熟发展。

下表总结了凯捷、思爱普与Mistral AI合作的关键特性与目标：

特性维度	详细说明	涉及厂商
核心AI模型	Mistral AI 的高效、可定制、多语言生成式AI模型，低碳足迹	Mistral AI
企业集成平台	SAP Business Technology Platform (SAP BTP)	SAP
解决方案与实施	50+预构建行业用例库，咨询与集成服务	Capgemini
目标行业	金融服务、公共部门、航空航天与国防、能源与公用事业等受监管行业	共同
核心价值主张	安全、可扩展、合规、负责任的AI，加速业务转型	共同

5、Hugging Face 博客重点介绍 PHYBench 重大更新，提升AI物理推理能力评测标准

近期（约2025年5月26日），Hugging Face官方博客刊发文章，详细介绍了一项针对物理推理基准测试项目PHYBench的重大更新。PHYBench旨在评估和加深对人工智能模型在物理推理领域能力的理解，此次更新通过新平台上线和实验设计的增强，为AI研究社区提供了更为复杂和可靠的评测工具 。

PHYBench项目正式推出了其交互式官方网站 (phybench.cn)。该网站设有一个可视化的排行榜，集中展示了20个主流AI大模型在PHYBench基准上的表现，不仅提供了整体的准确率（Accuracy）和等效错误距离分数（EED Score），还按照不同的物理子领域（如力学、电磁学等）进行了细致的性能分解。此外，网站还包含一个项目发展里程碑的时间线模块，方便用户追踪PHYBench数据集及其评估框架的演进历程 。

同时，PHYBench的研究论文也进行了重要更新和重组（新版论文已发布于arXiv：2504.16074v2），增加了多项关键实验，以进一步验证该基准作为高质量评测标准的鲁棒性和学术价值。实验结果表明，PHYBench中的物理问题相较于现有其他基准（包括一些竞赛级数据集），通常需要消耗更多的计算资源（tokens），体现了其更高的复杂度。模型在PHYBench上的得分普遍偏低，且得分分布更具区分度，这使得研究者能更清晰地辨别不同模型在物理推理能力上的细微差异。通过测试时扩展实验（test-time scaling experiments），研究人员观察到，在增加采样次数后，各模型在PHYBench上的得分均呈现一致的上升趋势，这进一步证实了PHYBench作为可靠评估基准的有效性 。

在模型推理错误定位方面，PHYBench的分析揭示，当前主流AI模型虽然能够较好地理解问题陈述并执行既有的符号运算，但在应用物理定律以构建新方程这一关键的中间步骤上普遍存在困难。研究指出，这主要源于模型在物理概念和规律的语义理解方面能力不足，常常导致对物理公式的错误运用 。

更引人注目的是PHYBench对模型“表面推理 (Superficial Reasoning)”模式的分析。研究团队将“表面推理”定义为模型并非基于对物理原理的真正理解，而是通过模式匹配（例如，回忆训练数据中相似问题的解题步骤或中间结论）来生成答案的行为。为探究此现象，研究者设计了系统的扰动实验，即在原本正确的推理链条中刻意引入错误（如修改物理定律、篡改语义分析或方程），然后评估模型对此类扰动的鲁棒性和错误修正能力。基于实验结果，PHYBench将模型的物理推理行为划分为三类：

1. 表面推理：模型会沿循被扰乱的错误推理路径，无法检测或纠正其中的谬误。例如GPT-4o、DeepSeek-V3等模型展现出此类特征。
2. 伪真推理 (Pseudo-genuine Reasoning)：模型表现出一定的鲁棒性，通常依赖特定的检测启发式方法（如DeepSeek-R1进行的量纲分析和散度检查）或通过大规模的形式化推导（如Gemini 2.5 Pro）来稳定输出，但往往缺乏深层次的语义可解释性。
3. 真推理 (Genuine Reasoning)：这是PHYBench期望的理想推理模式，即模型能够基于对物理原理的深刻理解进行反思，并主动纠正推理过程中的错误，在面对扰动时展现出更强、更一致的推理性能 。 这一系列更新和发现，不仅为AI物理推理能力的评测设定了更高标准，也为揭示当前大模型能力边界、指引未来研究方向提供了重要参考。

下表总结了PHYBench研究中关于模型物理推理行为的核心分类：

推理行为类别	特征描述	代表模型示例 (根据PHYBench分析)
表面推理	遵循扰动推理链，无法检测或纠正错误，依赖模式匹配	GPT-4o, DeepSeek-V3, o1-preview
伪真推理	部分鲁棒性，使用特定检测启发式（如量纲分析）或大规模形式推导，缺乏语义可解释性	DeepSeek-R1, Gemini 2.5 Pro
真推理 (期望)	能基于物理理解反思和纠正错误，在扰动下表现出更强和更一致的推理性能	(尚无模型完全达到)

6、Hugging Face 博客精选：一系列用于机器学习、深度学习与数学的交互式工具

2025年5月26日左右，Hugging Face 官方博客发布了一篇由社区成员Suzana撰写的文章，集中介绍和推荐了一系列旨在帮助用户更直观地理解和实验机器学习（ML）、深度学习（DL）以及相关数学概念的交互式工具和可视化资源 。这些工具的共同特点是强调可视化、可操作性和互动性，极大地降低了学习复杂AI理论的门槛，提升了学习效率和趣味性。

文章内容覆盖了从深度学习模型内部机制探索到数据分析、模型可解释性以及基础数学原理等多个方面。以下是部分被重点推荐的交互式工具示例：

在深度学习工具方面：

• Transformer Explainer：允许用户在浏览器中实时运行GPT-2等Transformer模型，通过输入自定义文本，观察模型内部各组件（如注意力机制、前馈网络等）如何协同工作以预测下一个词元，从而直观理解Transformer的工作原理 。
• exBERT：一个用于灵活、交互式探究Hugging Face Transformer模型内部推理过程的工具，通过将用户输入与大型已标注数据集中的相似上下文进行匹配，帮助理解模型内部的表征含义和注意力分布 。
• BertViz：专门用于可视化Transformer模型（支持BERT、GPT-2、XLNet等多种模型）中的注意力机制，使用户能够清晰地看到模型在处理文本时，不同词元之间的关注程度 。
• CNN Explainer：一个为非专业人士设计的卷积神经网络（CNN）交互式可视化学习系统，可在浏览器中运行预训练的CNN模型，让用户逐层探索其结构和运算过程 。
• GAN Lab：提供了一个在浏览器中直接与生成对抗网络（GAN）进行交互的实验平台，用户可以调整超参数、定义数据分布，甚至进行慢动作和单步执行，以观察GAN的训练动态 。
• Embedding Projector：用于可视化和探索词嵌入等高维数据，支持PCA、t-SNE、UMAP等多种降维算法，帮助理解数据在高维空间中的结构 。

在数据工具方面，文章推荐了如Atlas Data Exploration，它允许用户探索来自社交媒体、新闻和学术期刊等真实、实时更新的数据集 。

在模型可解释性工具方面：

• The Language Interpretability Tool (LIT)：一个开源平台，专为可视化和理解自然语言处理（NLP）模型的行为而设计，可以帮助分析模型在哪些样本上表现不佳、预测的原因以及模型在输入扰动下的行为一致性等 。
• What-If Tool：让用户能够以极少的编程投入，直观地探测已训练机器学习模型的行为，例如改变输入特征值观察预测结果的变化 。

在数学工具方面，则涵盖了如Sage Interactions（Sage数学软件中交互命令的示例集合）、Simon Ward-Jones开发的概率分布和贝叶斯推断的视觉化解释工具，以及布朗大学的Seeing Theory（一个概率与统计的视觉化入门教程）等 。

这篇博文的发布，不仅为AI学习者和开发者社群提供了一份宝贵的实践性学习资源清单，也体现了Hugging Face作为AI社区核心平台，在推动AI知识普及、技术民主化以及倡导开放共享文化方面所做的持续努力。这些工具的应用，预示着可视化与交互性在AI教育和研究领域正扮演着愈发核心的角色，有助于培养学习者的直觉理解，激发创新思维，并推动AI技术向更透明、更可信的方向发展。

7、Anthropic CEO Dario Amodei 预测：AI或将催生“一人十亿美元公司”

Anthropic公司联合创始人兼首席执行官Dario Amodei在近期（据报道为2025年5月22日于旧金山举行的“Code with Claude”开发者大会上，相关新闻于5月26日集中出现）发表了一项引人注目的预测：得益于人工智能技术的飞速进步，大约在2026年左右，世界可能会见证由单一创始人独立运营并实现十亿美元估值的“一人公司”的诞生 。Amodei认为，这一方面是大型语言模型（LLM）和自主代理（autonomous agents）等AI系统能力的快速进化所驱动的，这些AI工具正显著增强个人处理复杂、大规模商业任务的潜力，覆盖从内容创作、客户服务到程序编码、财务分析乃至战略规划等广泛领域 。

Amodei将AI的角色定义为不仅仅是自动化工具，更是一种强大的“力量倍增器 (force multiplier)”，它能够赋予个体以极度精简的运营结构去撬动前所未有的商业规模 。他特别指出，那些对人力密集型流程依赖程度较低的行业最有可能率先出现此类“一人独角兽”。例如，在自营交易（proprietary trading）领域，AI系统能够比人类交易员更快、更准确地处理海量市场数据、识别交易趋势并自主做出投资决策。另一个潜力巨大的领域是开发者工具，一名软件工程师可以借助AI编写和维护绝大部分代码，同时通过AI自动化处理客户支持、计费和市场营销等周边事务，从而将精力完全集中于核心产品的构建与迭代 。

Amodei此前还曾大胆预测，到2025年底，AI可能会负责编写高达90%至100%的软件代码。若此言成真，创办科技企业的门槛无疑将大幅降低，个人开发者或将不再需要组建庞大的工程师团队即可启动和运营一家科技公司 。在同一场开发者大会上，Anthropic也发布了其最新的AI模型——Claude Opus 4和Claude Sonnet 4。其中，Opus 4被定位为当前市场上最先进的编码模型，专为处理长篇复杂项目和需要AI独立行动的代理式任务而设计；Sonnet 4则是一款速度更快、效率更高的模型，并且已向免费用户开放，显示出Anthropic致力于提升高质量AI技术可及性的决心 。对于“一人十亿美元公司”的预测，Amodei表示其在未来一年左右实现的概率约为70%至80% 。

这一预测深刻揭示了AI技术对未来商业模式、劳动力市场乃至整体经济结构的潜在颠覆性影响。它预示着创业范式的根本性转变，个体能力将被AI空前放大。然而，这也将带来新的挑战，例如财富可能进一步向掌握尖端AI技术的少数人集中，现有企业组织形态面临解构，以及围绕AI决策责任、偏见风险和法律监管等方面的伦理问题将更为凸显，亟需社会各界提前思考和构建相应的应对框架。

8、谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis 警示：AI将在五年内显著改变就业市场，呼吁青少年积极学习适应

谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis在近期（主要基于2025年5月23日发布的“Hard Fork”播客访谈，相关新闻报道于5月25日至26日集中出现）向公众发出警告，指出人工智能技术将在未来五年内（部分表述为五至十年）对现有就业市场造成显著的结构性扰动 。他强烈敦促青少年群体，尤其是被称为“Gen Alpha”（大致指2010年后出生）的一代，应即刻开始积极学习和拥抱AI及相关技术，以便为即将到来的AI驱动的未来做好充分准备。

Hassabis分析认为，如同历史上重大的技术变革一样，AI的普及将导致一部分现有工作岗位被自动化替代或彻底消失，但与此同时，也将催生出大量全新的、通常更具价值和趣味性的工作机会 。他鼓励年轻人尽早熟悉各类AI工具和核心概念，深入理解它们的工作原理、功能边界以及潜在应用场景，并建议学生们努力成为掌握最新技术的“忍者 (ninjas)”，尤其强调了编码等科学、技术、工程和数学（STEM）技能的基础性重要地位 。

然而，Hassabis同时强调，仅仅掌握技术硬技能并不足以应对未来的挑战。他认为，培养创造力、适应性、心理韧性以及至关重要的“学会如何学习 (learning to learn)”等“元技能 (meta skills)”，才是个人在AI时代保持竞争力的关键，因为这些深层次的人类特质是当前AI技术难以复制和取代的 。他建议学生们在大学期间，不仅要专注于专业知识的学习，更要利用这段宝贵时间增进对自身的了解，掌握高效的学习方法，因为许多具体的硬技能可能会随着技术的飞速迭代而迅速过时。相比之下，认知灵活性和快速适应新环境的能力将更具持久价值 。

作为领导谷歌DeepMind致力于研发通用人工智能（AGI）的领军人物，Hassabis甚至提及AGI有可能在不到十年的时间内实现。这一判断进一步凸显了他对青少年和社会各界为AI未来做好准备的呼吁的紧迫性 。Hassabis的观点深刻地揭示了AI发展对个体职业路径、教育体系乃至社会整体人才培养模式的深远影响，强调了从知识传授向能力培养，尤其是终身学习和适应性能力培养转变的必要性。这不仅是对年轻一代的忠告，也是对教育界和社会各层面提出的战略性思考题。

9、马来西亚航空 (MAG) 拓展与谷歌的AI合作伙伴关系，应用Gemini等技术提升旅行体验

马来西亚航空集团 (Malaysia Airlines Group, MAG) 于2025年5月27日宣布，已进一步拓展并深化了与科技巨头谷歌 (Google) 的商业合作伙伴关系。双方旨在通过深度融合人工智能 (AI)、数据驱动的营销策略以及创新的数字化体验，共同重新定义现代航空旅行服务 。此次合作升级建立在双方自2024年以来成功合作的坚实基础之上，标志着MAG在其数字化转型征程中迈出了关键一步。合作的重心将从以往的消费者层面技术展示，转向更为系统和深入的AI驱动营销以及覆盖整个航空服务生态系统的端到端数字创新整合 。

在此次扩展合作中，MAG将重点利用谷歌先进的AI技术，特别是其强大的Gemini系列模型，来驱动和赋能跨越多个客户接触点的下一代个性化服务。例如，在近期的马来西亚国际旅游展 (MATTA Fair) 上，双方联合展示了一项基于谷歌图像到视频生成技术Veo的AI应用，该应用能够将MAG标志性的“Time For”营销活动内容生动形象地转化为动态视频，允许参观者通过上传个人照片即时生成个性化的旅行分享视频，充分展现了双方致力于通过AI提升旅行互动体验的个性化与沉浸感 。

此次合作的战略目标是全面提升旅客的出行体验，有力支持MAG建设成为亚洲地区重要航空门户的宏伟蓝图，并积极响应和配合马来西亚政府提出的“2026马来西亚旅游年 (Visit Malaysia 2026)”国家级旅游推广计划 。根据双方制定的新联合商业计划，未来的合作重点将包括：利用谷歌的Performance Max和AI增强型搜索工具等实现更智能、数据导向的AI驱动绩效营销；通过YouTube等全球化平台在英国、澳新、日本及关键东盟市场开展有针对性的品牌建设活动；在企业内部培养敏捷创新文化，加速客户旅程中各个环节的创新迭代；以及更有效地激活MAG的第一方客户数据，通过其常旅客计划“Enrich”和高端舱位产品，提供更精准的个性化服务，从而提升客户忠诚度 。这一系列举措预示着AI技术将在航空业的客户服务、市场营销、运营效率等多个层面发挥日益重要的作用，推动传统航空企业向更智能、更高效、更以客户为中心的方向转型。

10、谷歌在搜索服务中测试AI模式下的广告植入

谷歌公司近期已开始在其搜索引擎的创新功能“AI模式 (AI Mode)”中进行广告植入的测试。在此之前，谷歌已于2024年开始在其另一项AI驱动的搜索特性“AI概览 (AI Overviews)”下方展示广告内容 。这一最新动向表明，谷歌正积极探索在AI技术深度融合的新型搜索产品中整合其核心广告业务的有效途径。

“AI模式”是谷歌为应对生成式AI浪潮而推出的一项重要搜索界面革新。它允许用户选择一种更接近AI聊天机器人的交互方式来替代传统的搜索引擎结果列表页面。在这种模式下，用户可以与AI进行持续的多轮对话式搜索，AI会根据对话上下文不断提供和优化信息 。此次在“AI模式”中测试广告，其复杂性和对用户体验的潜在影响被认为比在“AI概览”中植入广告更为深远。由于“AI模式”支持对话的动态延续和信息补充，理论上广告内容也可能被适时地添加到对话流中，并根据对话的进展进行智能更新或调整 。

报道中特别提及，业界高度关注谷歌将如何为“AI概览”和“AI模式”中的广告进行定价，以及传统的基于关键词竞价的广告购买方式将如何适应这种新型的、更侧重语义理解和用户意图的搜索环境。谷歌内部可能正在探索如“智能出价探索 (Smart Bidding Exploration)”等新的广告投放和优化机制 。

这一系列测试清晰地反映出谷歌在AI时代维护并发展其核心广告商业模式的战略意图。然而，在对话式AI这种以高效、直接获取信息为主要用户期待的场景中植入广告，对用户体验构成了显著挑战。如何使广告内容自然融入对话，避免对用户造成干扰，同时确保广告的有效触达和转化，将是谷歌需要攻克的关键技术和产品难题。此举也预示着未来搜索广告生态可能发生的深刻变革，包括广告形式的创新、关键词广告逻辑的演变，以及对广告主和搜索引擎优化（SEO）行业策略的全面重塑。

以上为今日重点 AI 新闻，欢迎关注后续更新。

参考资料

[1] BleepingComputer, “OpenAI plans to ship an interesting ChatGPT product by 2026,” May 26, 2025. (https://www.bleepingcomputer.com/news/artificial-intelligence/openai-plans-to-ship-an-interesting-chatgpt-product-by-2026/)

[2] Sortiraparis.com, “Facebook, Instagram… Meta collects your data for AI as of May 27: how can you object?” May 26, 2025. (https://www.sortiraparis.com/en/news/in-paris/articles/328817-facebook-instagram-meta-collects-your-data-for-ai-as-of-may-27-how-can-you-object)

[3] Goodwin Law, “Training of Meta’s AI Systems and the Use of the European Users’ Data,” May 23, 2025. (https://www.goodwinlaw.com/en/insights/publications/2025/05/insights-otherindustries-training-of-metas-ai-systems)

[4] HTX Newsroom, " HTX joins hands with Google Cloud to supercharge artificial intelligence endeavours," May 27, 2025. (https://www.htx.gov.sg/whats-happening/all-news—events/all-news/2025/media-release-htx-joins-hands-with-google-cloud-to-supercharge-artificial-intelligence-endeavours)

[5] Capgemini Newsroom, “Capgemini, Mistral AI and SAP combine forces to offer secure, scalable gen AI-powered solutions for regulated industries,” May 26, 2025. (https://www.capgemini.com/us-en/news/press-releases/capgemini-mistral-ai-and-sap-combine-forces-to-offer-secure-scalable-gen-ai-powered-solutions-for-regulated-industries/)

[6] Hugging Face Blog (StarThomas1002), “Major PHYBench Update Released,” (referencing arXiv:2504.16074v2), approx. May 26, 2025. (https://huggingface.co/blog/StarThomas1002/arxiv-2504-16074)

[7] Hugging Face Blog (Suzana), “Interactive Tools for machine learning, deep learning, and math,” approx. May 26, 2025. (https://huggingface.co/blog/Suzana/interactive-tools)

[8] YourStory, “With AI, single person can operate billion dollar company: Anthropic CEO,” May 26, 2025. (https://yourstory.com/2025/05/ai-billion-dollar-company-one-person-anthropic-dario-amodei)

[9] India Today, “Anthropic CEO Dario Amodei predict AI will allow just one person to run a billion dollar company by 2026,” May 26, 2025. (https://www.indiatoday.in/technology/news/story/anthropic-ceo-dario-amodei-predict-ai-will-allow-just-one-person-run-a-billion-dollar-company-by-2026-2730513-2025-05-26)

[10] Newz24india.in, “Google DeepMind CEO Demis Hassabis Warns AI Will Change Jobs in 5 Years,” May 26, 2025. (https://newz24india.in/google-deepmind-ceo-demis-hassabis-warning/)

[11] India Today, “Google DeepMind CEO warns AI will disrupt jobs in 5 years, urges teens to prepare now,” May 25, 2025. (https://www.indiatoday.in/technology/news/story/google-deepmind-ceo-warns-ai-will-disrupt-jobs-in-5-years-urges-teens-to-prepare-now-2730201-2025-05-25)

[12] TTRWeekly, “MAG steps up Google AI partnership,” May 27, 2025. (https://www.ttrweekly.com/site/2025/05/mag-steps-up-google-ai-partnership/)

[13] Digiday, “How Google is adapting its traditional search ads for AI Mode and AI Overviews with Google’s Dan Taylor,” May 27, 2025. (https://digiday.com/marketing/how-google-is-adapting-its-traditional-search-ads-for-ai-mode-and-ai-overviews-with-googles-dan-taylor/)

[14] OpenAI Developer Community, “Sam & Jony introduce io (OpenAI buys LoveForm for $6.4 billion), May 21, 2025,” (User comment referencing Reuters May 22, 2025) May 27, 2025. (https://community.openai.com/t/sam-jony-introduce-io-openai-buys-loveform-for-6-4-billion-may-21-2025/1266977)

[15] Simon Willison, “Live blog: Claude 4 launch at Code with Claude,” May 22, 2025. (https://simonwillison.net/2025/May/22/code-with-claude-live-blog/)

[16] Podchaser, “Hard Fork - Google DeepMind C.E.O. Demis Hassabis on Living in an A.I. Future,” May 23rd, 2025. (https://www.podchaser.com/podcasts/hard-fork-1427448)