谷歌学术上出现约189篇含“肾失望”的论文,实为“肾衰竭”被机器改写所致,源于论文工厂用同义词替换工具洗稿规避查重,形成系统性学术造假。自2005年SCIgen起,此类问题已泛滥超11000篇,污染顶级期刊,甚至影响AI训练。错误一旦固化难以清除,撤稿速度远不及造假速度,凸显学术诚信危机。
亚马逊在得克萨斯州佩科斯县投资建设GW Ranch天然气发电厂,为AI数据中心供电,获准年排放3300万吨二氧化碳,超过美国最大燃煤电厂。该厂35台涡轮机产电7.65吉瓦,初期不接入州电网。尽管亚马逊承诺2040年碳中和,但AI需求致排放连年上升,此举被视为气候承诺的重大倒退。
Meta因雇佣承包商假扮青少年向竞争对手的AI询问敏感问题而引发关注,讨论了AI数据污染及人类生成数据的重要性。各大平台对AI生成内容的管理策略不同,Meta因技术不足面临更多垃圾内容问题,真实的人类互动数据愈发珍贵。
文章讨论了生成式AI带来的信息污染问题,指出AI生成的内容虽然表面质量高,但缺乏真实性,导致获取真实信息变得困难。作者建议谨慎对待网络内容,重视真实世界的探索,并坚持亲自创作,以保持内容的真实性。
绿盟科技CERT监测到Elastic Kibana存在原型污染漏洞(CVE-2025-25014),攻击者可利用该漏洞实现任意代码执行。受影响版本包括8.3.0至8.17.5及8.18.0、9.0.0。建议用户及时升级至8.17.6及以上版本,或禁用Machine Learning和Reporting功能以进行临时防护。
复旦大学的研究发现,人体粪便中普遍存在微塑料,这对免疫系统和肠道菌群产生影响。经过28天的复合多酚干预,部分炎症指标有所缓解。微塑料可能通过改变肠道菌群,引发慢性炎症和代谢紊乱,长期影响健康。
ICU域名在国内出现访问故障,疑似遭到DNS污染,导致所有域名均被解析到无关IP地址。全球其他地区访问正常,国内用户需耐心等待恢复。
2025年,民主党和共和党在地方层面一致反对大型数据中心项目。由于电费上涨和污染,社区抵制加剧,导致数百亿美元的投资被阻止或推迟。数据中心对电力和水的需求激增,引发全国抗议和法律诉讼,各州开始限制对数据中心的优惠政策,预计未来反对声音将继续增加。
2025年中国网络社会热点事件包括山西大同订婚强奸案、屏山县纺织厂纵火案、甘肃幼儿铅中毒、南京阿红事件、杭州自来水污染、江油未成年人霸凌、罗永浩吐槽西贝、于朦胧坠楼、户晨风被封及香港宏福苑大火,涉及社会关注和法律问题。
超过230个团体呼吁美国国会暂停新数据中心建设,强调需要更强的监管以应对电价上涨、水资源消耗和污染问题。他们指出,数据中心的快速增长正在影响社区,威胁经济和环境安全。预计到2028年,数据中心的水需求将相当于1850万户家庭的用水量。
俄勒冈州莫罗县因亚马逊数据中心和大型农场的结合,饮用水中硝酸盐浓度过高,导致癌症和流产率上升。尽管亚马逊否认影响,但专家指出其用水和废水管理不当加剧了污染,导致当地居民面临饮水安全危机,情况严峻。
特朗普若废除尾气排放法规,预计未来25年家庭每年将多花83美元,GDP损失可能达7100亿美元,且每年可能导致700例与污染相关的早逝。
网络安全研究人员展示了一种新技术,结合JavaScript注入与HTTP参数污染,成功绕过Web应用防火墙(WAF),揭示了ASP.NET对同名HTTP参数处理的漏洞。测试表明,复杂参数污染的成功率高达70.6%,而简单注入仅为17.6%。研究指出WAF需改进解析逻辑与上下文分析能力。
研究表明,GPT-4o对日本女优「波多野结衣」的熟悉度是中文问候语「您好」的2.6倍,揭示了中文互联网中色情和赌博内容对AI的污染。这种污染影响了AI的理解和输出,导致生成不相关或混乱的信息,反映出AI的智能仍依赖于统计而非真正的认知。
机器之心数据服务现已上线,提供高效稳定的数据获取,简化数据爬取流程。
在日内瓦会议上,各国未能达成塑料污染协议,环保人士认为无协议胜于坏协议。主要分歧在于是否限制有害化学品和塑料生产。自1950年代以来,塑料生产激增,健康倡导者呼吁政策制定者采取行动,部分国家希望全面应对塑料生命周期。路易斯安那州的社区因塑料生产面临健康风险,呼吁关注。
特朗普第二任期内,政府对在线环境资源的破坏加剧,联邦网站更改增加70%。政府隐瞒污染对社区的影响,替换气候变化相关信息,删除环境种族主义证据。环保组织EDGI报告显示,重要网站更改达632次,信息控制旨在消除不平等证据。
全球网安事件速递报道了多项高危漏洞,包括ADOdb SQLite3驱动的SQL注入、NVIDIA Triton服务器的远程代码执行漏洞和富士胶片打印机的拒绝服务漏洞。攻击者利用这些漏洞进行恶意活动,建议用户及时更新软件和固件以增强安全性。
研究表明,HTTP参数污染与JavaScript注入结合可绕过17种主流Web应用防火墙(WAF),仅3种WAF能有效防御复杂攻击,自动化黑客机器人实现100%绕过。这揭示了WAF在处理复杂参数时的安全漏洞,企业面临新威胁。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。