新华社北京11月2日电　综述｜10月全球人工智能领域发展盘点
　　新华社记者张晓茹
　　10月，全球人工智能（AI）领域继续呈现多点突破、交叉融合的发展态势。人工智能引发多领域传统范式变革的同时，带来的挑战和风险也不容忽视。

　　　　　　推动科研革新与产业竞合

　　人工智能正不断打破传统边界，既推动科研方法革新，也加剧产业格局的动态调整。10月7日刊登于英国《自然-通讯》杂志的一项研究显示，美国研究人员开发出一种名为CellTransformer的AI模型，可助力绘制出目前最精细的小鼠脑图，为探索大脑工作机制开辟了新路径。
　　从生成假说到撰写论文，AI模型已深度参与科研全流程。不过，绝大多数期刊和会议仍禁止将AI列为作者，AI如何适配学术规范仍需探索。为了在受控安全环境下验证AI生成的研究是否具备足够水准，美国斯坦福大学研究人员策划了首届全部学术论文均由AI系统撰写和评审的学术会议。这场名为人工智能科学智能体开放会议的线上活动于10月22日举行，全程几乎无需人类监督。
　　产业层面，竞合态势同样显著。美国开放人工智能研究中心（OpenAI）10月21日发布以ChatGPT为核心的新款网络浏览器ChatGPT Atlas，被业界视为向谷歌Chrome浏览器发起挑战。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼称，此次推出Atlas是“十年一遇”重塑网络浏览体验的机会。
　　10月28日，美国微软公司和OpenAI发布联合声明说，双方签署一项新的最终协议，以期巩固合作关系，并为双方长期成功奠定基础。根据声明，微软支持OpenAI董事会推进组建公益公司（PBC）并完成资本重组。
　　AI赋能还在向维系社会运转的关键基础领域延伸。意大利文化部10月20日宣布，正在研发基于人工智能的安防系统，可识别珍贵文物附近的异常行为。此举正值法国卢浮宫博物馆发生抢劫案次日，凸显AI在安防领域的应用潜力。

　　　　　　加快战略布局与生态构建

　　人工智能的战略重要性已成为全球共识，各国及相关企业纷纷多维度加速布局，推动AI生态体系完善。这一趋势在10月举行的多个国际展会上得到体现。作为中东地区规模最大的信息技术展会，第45届海湾信息技术展集中展示了AI、物联网、大数据等前沿领域的最新突破。2025年日本高新技术博览会则为参观者描绘了从现在到不远的将来AI无处不在的场景。
　　坚实的基础设施是开展AI竞赛的基石。随着算力和电力需求高速增长，各大巨头投入惊人。摩根士丹利估计，字母表、亚马逊、“元”和微软等美国大型科技公司今年用于人工智能基础设施的支出或达到4000亿美元。
　　10月，多项基础设施方面的重磅合作与投资落地：13日，OpenAI和美国半导体企业博通公司宣布联合开发10吉瓦算力的定制AI加速器；15日，由美国资产管理巨头贝莱德领衔、英伟达和微软等企业参与的财团宣布将以约400亿美元从澳大利亚金融服务集团麦格理手中收购阿莱恩德数据中心公司；同在15日，“元”公司宣布计划在2028年之前在得克萨斯州新建一座容量达1吉瓦的人工智能数据中心；27日，谷歌公司公布一项计划，将重启位于艾奥瓦州一座核电站，为其AI基础设施供电。
　　政策层面，为充分挖掘人工智能的巨大潜力，欧盟委员会10月初发布“应用人工智能”和“科学中的人工智能”两项战略，以加快欧洲工业与科学领域对人工智能的应用；中国相关部门印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照。

　　　　　　应用普及加速但风险隐现

　　当前，人工智能应用在全球范围内加速普及，但其准确性、伦理、公平性等风险也逐渐显现。中国互联网络信息中心10月18日发布的《生成式人工智能应用发展报告（2025）》显示，截至2025年6月，中国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，生成式人工智能正逐渐融入中国各类群体的日常生活中。
　　在积极布局、推动AI落地的过程中，各类挑战与风险不容忽视。如今，越来越多人使用人工智能助手获取新闻。但欧洲广播联盟10月22日发布的一项研究显示，被问及新闻事件时，当下欧美地区广泛使用的人工智能助手给出的回答约半数有错。
　　英国《自然》杂志网站10月24日刊文说，本月发布在预印本网站arXiv的一项研究对11个广泛使用的大语言模型进行了测试，结果显示AI模型的“阿谀奉承”程度比人类高出50%。这种被称为“谄媚性”的讨好倾向，有时会牺牲准确性。
　　针对AI应用带来的风险，10月13日，美国加利福尼亚州州长加文·纽森签署一项监管人工智能聊天机器人的法律，要求聊天机器人运营商在用户与人工智能聊天机器人互动方面提供“关键”保护措施，如确保聊天机器人不与未成年人或其他弱势群体谈论自杀、自残等话题。
　　10月16日，国际货币基金组织总裁格奥尔基耶娃警告说，AI有助于提高生产力，但也可能成为各国内部及各国间差距扩大的因素。她呼吁各国强化政策应对，更好地运用人工智能。（完）