ChatGPT 代码解释器存在巨大安全漏洞

生成式 AI 应用程序的机器学习模型，例如 GPT 与 ChatGPT 的关系。 这些基础模型经过大量数据的训练，用于支持可以完成各种任务的不同应用程序。 基础模型正处于技术成熟度曲线上预期膨胀的顶峰。Gartner 预测，到

一个实验性的 ChatGPT 模型，它创造了一个可以运行 Python 解释器的沙盒，在防火墙控制下有短暂的存储空间，能够使用 Python 处理文件上传和下载，整个虚拟空间在会话期有效。 详细内容查看 https://openai.com/blog/chatgpt-plugins

。 PEP 703（Making the Global Interpreter Lock Optional，让全局解释器锁成为可选），简称 no-GIL，也被称为自由线程 (free-threaded)。 根据提案的描述，CPython 的全局解释器锁 (GIL) 阻止了同时多线程执行代码，成为了在多核 CPU 上

了一个“虚拟机”的角色。 在 ChatGPT 中构建编程语言解释器 这名开发者使用 ChatGPT 为自己开发的编程语言构建了一个语言解释器： 并成功编写了解决作者问题的应用程序： 接着这名作者通过提供参数，让 ChatGPT 对自

纽约一名律师在一起法庭案件中因借助 ChatGPT 进行法律文献检索，而导致整个职业生涯面临危机。 据纽约时报消息称，该事件最初起源于一名男子因涉嫌人身伤害起诉航空公司的案件。在双方角力过程中，该男子的律师团队提

人系统，从而实现了前所未有的智能水平，譬如 OpenAI 的 ChatGPT。但 ChatGPT 的训练和架构细节仍不清楚，阻碍了该领域的研究和开源创新。受 Meta LLaMA 和 Stanford Alpaca 项目的启发，来自加州大学伯克利分校、CMU、斯坦福大学和加州

对 OpenAI 投资正在取得回报，该公司正计划推出一个使用 ChatGPT 来回答搜索查询的 Bing 版本。该版本将使用 ChatGPT 背后的人工智能来回答一些搜索查询，而不仅仅是显示链接列表。其预计在今年 3 月底之前推出，以加强 Bing 与谷

实验性对话式 AI 服务，称为 Bard —— 与当前流行的 ChatGPT 展开直接竞争。在公开发布之前，目前 Bard 仅开放给受信任的测试人员。 Bard 由谷歌的大型语言模型 LaMDA（对话应用语言模型）提供支持，该服务能在获得简单提

以下内容来自微信开放社区：《关于禁止小程序 JavaScript 解释器使用规范要求》 为进一步提升小程序的安全性和用户体验，目前平台对提审的小程序均需进行安全检测，在检测过程中，发现有小程序采用内置 JavaScript 解释器（

 AI 不具备理解能力 对于 AI 或生成式聊天机器人 ChatGPT，RMS 认为危险主要来自于 AI 营销人员所编织的叙事。 他认为今天的 AI 尚未真正具有理解能力，但人们正使用 AI 这一术语来夸大其词，他说 ChatGPT 生成的内容都是

OpenAI 宣布在 ChatGPT 中引入了一项新功能，允许用户关闭聊天记录。相关控件目前已面向所有用户推出，可以在 ChatGPT 的设置中找到，并且可以随时更改。 公告指出，用户在禁用聊天历史记录后开始的对话不会被用于训练和改进

信度、不断变化的法规以及潜在的知识产权复杂性。尽管存在这些风险，生成式 AI 仍然是值得投资的顶级新兴技术，因为它具有广泛的影响力，并且能够加速许多其他顶级新兴技术。 自主工作场所助理 (AWA)  Forrester

的结果。 生成式 AI 服务的复杂格局：77% 的开发者使用 ChatGPT，46%的开发者使用 GitHub Copilot；59% 的开发者对使用 AI 生成服务尚存安全顾虑，以及还有 19 % 的人担心 AGI 会对人类产生敌意。 开发者使用 AI 助手的最常见方式是：

这个新团队的工作是对 OpenAI 现有工作的补充，旨在提高ChatGPT 等当前模型的安全性，以及理解和减轻人工智能带来的其他风险，例如滥用、经济破坏、虚假信息、偏见和歧视、成瘾和过度依赖等问题。虽然这个新团队将专注于