慕尼黑一家地区法院近日作出具有标志性的裁决，认定Google在搜索结果中展示的“AI Overview（AI 概览）”属Google自有内容，而非单纯搜索结果聚合，因此Google必须为其中包含的虚假陈述承担直接侵权责任。 本案中，Google的AI概览在特定搜索查询下，将两家总部位于慕尼黑的出版公司错误地与诈骗、订阅陷阱和不正当商业行为联系在一起。 法院认定，AI系统将关于其他可疑企业的信息与原告混合，并杜撰了在任何链接来源中都不存在的关联。 在原告发出律师函要求停止侵权后，Google并未作出充分回应，因而被法院签发临时禁令，禁止继续通过AI概览传播相关虚假指控（案号 26 O 869/26）。 法院强调，AI概览并非传统意义上的“搜索结果”。 相比只罗列外部链接的常规搜索，Google的AI概览会“用自己的语言、按照自己的结构”改写和评判检索到的内容。 在涉案页面中，AI概览甚至以“是的，[公司]以可疑商业行为闻名”之类的肯定句开头，自行组织出包括“总结”“可疑信号”“防骗建议”等板块，形成一段独立、自洽的叙述。 法院指出，AI概览不仅转述了已有信息，还作出“完全未见于任何搜索结果”的新陈述，这些内容属于Google自身的表述。 由于Google自行开发并向用户提供该AI功能，且对其算法拥有排他性控制权，因此必须对生成内容直接负责。 在责任认定上，法院明确区分了传统搜索引擎与AI概览的法律地位。 德国联邦法院（BGH）的既有判例曾给予搜索引擎及自动补全功能有限责任，理由是其只是让第三方内容可被检索，原则上仅承担间接侵权责任，如要求其事先全面审查结果会威胁搜索服务的可行性。 然而，慕尼黑法院认为，这一逻辑不适用于AI概览。 传统搜索仅指向外部网站，而AI概览则通过对多家网站内容的评估与组合，生成“独立、全新的实质性陈述”，这些陈述只有Google自身才有能力进行系统性核查，至少可以通过对比引用的网站内容与AI输出进行检查。 法院还强调，AI概览“绝非使用互联网的必需功能”，普通搜索结果已经足以帮助用户筛选信息，AI概览只是额外附加服务，因此不能以“技术不可或缺”为理由放宽其责任。 在庭审中，Google辩称，用户可以自行点击AI概览下方的来源链接查证内容真伪，而且“用户普遍知道不应对AI生成的信息盲目信任”。 这一说法与Google大规模推广AI概览功能的商业现实形成鲜明对比，同时也忽视了AI总结与原始来源之间常常缺乏清晰可追溯关系的事实。 法院驳回了这一抗辩，指出某一陈述可以通过进一步检索被推翻，并不能“通常意义上免除发表者对该陈述的责任”。 在本案中，AI概览构成一段“本身即可理解的完整陈述”，并未提示用户其内容可能存在歧义或不可靠之处。 研究显示，用户在GoogleAI概览中点击来源链接的比例极低，这从侧面印证了法院对用户行为模式的判断。 法院进一步援引新闻法领域的类比：媒体对独立可理解的新闻导语或“标题党式”导读内容负有责任，即使读者从未阅读全文。 若接受Google“用户自查”的论点，AI概览的实际效用将被大幅削弱，因为这意味着其内容“在普遍意义上被视为不可靠”，与Google宣传该功能的初衷相悖。 此外，若只对“显而易见”的违法内容追责，受害者在面对AI捏造的虚假指控时几乎无处维权：提供底层内容的第三方网站从未发表过这些言论，受害者既无法起诉来源，又无法依据传统搜索规则有效追究Google责任。 因此，法院认定，Google不能援引《数字服务法案》中适用于托管服务提供者的免责条款，也不能简单套用搜索引擎“通知—删除”流程来规避责任。 在言论自由层面，法院也做出了具有示范意义的论述。 裁决指出，AI生成的“观点”并非自然人基于自身认知形成的主观信念表达，而是算法计算的产物。 Google提供AI辅助检索服务，“首先是其商业活动的体现”，至多只能被看作次要地反映了企业希望自由表达观点和立场的利益。 在权衡原告名誉权与Google利益时，尤其是在相关陈述建立在事实不实基础之上且将原告错误地与某些企业联系起来的情况下，Google的利益应处于次要地位。 在具体判决结果上，法院在大部分诉求上支持了原告。 裁决明确禁止Google通过AI概览传播包括诈骗指控、与可疑公司存在关联、订阅陷阱、从未发生的电话联系、无法联系或不提供服务等一系列说法，仅有两项次要请求被驳回。 尽管涉案具体文案已被下线，但法院认为重复侵权风险依然存在，因为Google既未作出附带罚款条款的正式停止侵权声明，其算法也可能在类似查询下再次生成同类内容。 在诉讼费用方面，Google需承担80%的费用，两名原告各承担10%。 法院还指出，该判决原则上具有潜在的跨境影响力。 裁决的影响远不止于本案当事双方。 据AI创业公司 Oumi 为《纽约时报》所做的一项分析，基于当前 Gemini 3 模型的GoogleAI概览在测试中约有91%的回答被判定为正确。 这一准确率对于普通用户日常使用看似“足够可靠”，但在Google的规模下，即便9%的错误率也意味着每小时可能产生数以百万计的错误答案。 如果其中相当一部分错误涉及对企业或个人的诽谤或虚假指控，这将构成不仅对Google，也对其他类似服务提供方（包括ChatGPT、Claude、Perplexity等）的严重法律风险。 Oumi的分析还显示，即便是在被认定“回答正确”的样本中，也有约56%的答案在Google所展示的链接来源中无法找到直接支撑，用户难以追溯这些结论的依据。 慕尼黑法院正是对这一“脱离来源”的风险做出了回应：当AI系统生成的陈述在任何链接来源中都不存在时，其已然构成独立主张，运营方必须对这些主张负责。 这一逻辑是否能在上诉审中维持、以及其他司法辖区是否会采纳类似思路，目前尚未可知，Google对本案裁决也尚未公开发表评论。 然而，如果该判决在国际上获得回响，影响的恐怕就不仅限于Google，而是所有以“从网络内容中自动提炼、改写、总结”为卖点的AI服务提供者。 查看评论
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🌳 503 状态摘要 您请求的「高州·30 年老树桂味荔枝」在 2026 季 服务不可用 。 状态码： 503 Service Unavailable （资源严重不足） 原因：荔枝小年，桂味产量 ≈ 0 （我家整片老树摘下来不到 200 斤）。 这点产量： 仅够自己送礼+自留 ，无余量公开售卖。 市场参考：今年高品质桂味线上售价已高达 80 元/斤，顶级品质 100 元/斤 。 结论： 本季不公开售卖任何荔枝 。 预计 2027 年 6 月，2027 v2.0 重构上线 。 🔍 503 错误详情 请求：GET /gaozhou/guìwèi/2026 响应：503 Service Unavailable 服务器：高州·30 年老树集群 错误信息：桂味节点资源配额 = 0 （小年导致挂果量不足去年的千分之一） 说明 ： 2026 年是荔枝小年，桂味减产极其严重。我家那片山的老树，今年零零散散结了一点，摘下来统共不到 200 斤 。 这 200 斤，送亲戚、送朋友、送邻居、自己留一点…… 没了 。 没有余量可以卖给任何人。 💰 关于市场价 今年全国桂味都减产，物以稀为贵。线上电商品质的桂味报价： 80 元/斤 起步，而且还不一定是老树（顶级品质 100 元/斤 ）。 但我不打算卖这个价。 不是我清高，是我 根本没货 。 自家都不够吃，拿什么卖？ 🚫 为什么不公开售卖？ 产量太低 ：不到 200 斤，产量少品质难把控，然后 99%的人失望。 不想炒作 ：100 元/斤的桂味，我自己都觉得离谱。虽然市场如此，但我不想赚这个“灾难财”。 品牌优先 ：去年我卖 20+元/斤，买过的好评反馈很多。今年就算按市场价卖，也会被说“趁火打劫”。 与其这样，不如不卖。 所以，今年不公开售卖任何荔枝。 没有私下通道，没有老客户特供。 真的没有货。 📢 对老客户的交代 去年 209 位下单的朋友，你们中的很多人已经发来消息问“今年桂味有吗？” 我统一回复： 有，但只有很少量，只够自己送礼。对不起，今年真的没法卖给你们。 我知道你们会失望。 但请理解：农业靠天吃饭，小年就是没产量。 我宁愿你们骂我“没货”，也不愿意你们觉得我“囤货抬价”或者“卖假货”。 明年是大年 ，桂味一定会大量上市。到时候我依然会准时上线。 📅 2027 v2.0 重构计划 预计上线 ：2027 年 6 月中旬 品种 ：30 年老树桂味（焦核率≥80%，甜度 20°±） 价格 ：回归 20+元/斤左右（不会趁机涨价） 老客户权益 ：优先发货 🍃 最后的运维日志 今年桂味节点真的扛不住了。 不是我不想卖，是老天爷不给货。 我宁愿发一个 503 通告，也不愿意挂一个“售罄”然后让所有人失望。 503 不是摆烂，是真的没资源了。 山上信号不好，我去给老树多浇点水，希望明年它能争气。 明年见。 —— HUALIAN （果园运维工程师） [系统状态] - 2026 季桂味节点：503 （资源不足，仅够自用） - 市场参考价：100 元/斤（但我不卖） - 2027 季重构进度：10%（老树正在休养） - 老客户承诺：已记录 209 条，明年自动生效
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IT之家 5 月 28 日消息，Google 这个单词里有几个字母 P？谷歌给出的答案是两个。 谷歌的人工智能摘要（AI Overview）还称，单词“poop”里有一个字母 r，而“journalism”一词包含两个字母 d，可它给出的拼写却是：j-o-u-r-n-a-d-i-s-m。谷歌倒是正确识别出了美国总统的姓氏里有一个字母 P，却把姓氏拼写成了 t-r-p-u-m。 其实不难预见，谷歌这场以人工智能为核心的搜索功能改版会问题频出。类似状况此前就发生过。谷歌首次在搜索中上线人工智能摘要功能时，该模块曾引用一些恶搞帖子，甚至给出诸如“吃石头”“往披萨上涂胶水”这类离谱建议。 谷歌在发给 TechCrunch 的邮件声明中表示：“大语言模型一直存在单词字母计数方面的难题，我们正着手解决这一具体问题。” IT之家注意到，这类低级拼写错误并不罕见。驱动聊天机器人及各类文本生成工具的大语言模型，其设计初衷本就不是识别拼写。多年来圈内一直有个梗：每当有企业推出新款人工智能模型，你就可以考考它，问问单词 strawberry 里有多少个字母 r。这些人工智能模型能几秒内编写应用程序，也能攻克困扰数学家数十年的难题，可在拼写方面，水平却和幼儿园孩童相差无几。 不过，谷歌人工智能摘要暴露出的问题远不止这些滑稽的拼写错误。上周就曾出现过一处漏洞：用户搜索“disregard”（忽视），页面本该显示该单词的词典释义，结果却跳出这样一句话：“收到。你随时可以提出新指令或问题。”目前这一漏洞已被谷歌修复。但各类拼写错误依旧层出不穷，也成了大家津津乐道的槽点，因为这类问题实在难以彻底根除。 研究人员此前在解读这类拼写难题时解释过，人工智能并不会像人类那样，把句子看作由单词、字母构成的语言单元。多数大语言模型基于 Transformer 架构搭建，会将文本拆分为词元（token）—— 不同模型拆分出的词元可能是完整单词、音节或是单个字母。人工智能不会像人一样“阅读”文本，而是先把文本转化为数字表征，再结合语境分析，进而生成逻辑回复。 阿尔伯塔大学人工智能研究员、助理教授马修・古兹迪亚尔接受 TechCrunch 采访时说道：“大语言模型依托 Transformer 架构运行，它本质上并非在阅读文本。当你输入指令，内容会先被转换为编码。比如它识别单词‘the’，只会对应一个专属编码，却无法区分组成这个单词的字母 T、H、E。” 谷歌人工智能摘要这类大语言模型所依赖的词元架构，本身就存在固有局限。研究人员也并不看好其能彻底解决拼写问题。 波士顿东北大学专攻大语言模型可解释性的在读博士谢里丹・福伊希特表示：“对语言模型而言，如何准确定义‘单词’本身就是一大难题。即便行业专家能敲定一套完美的词元词汇表，模型大概率仍会选择进一步合并拆分文本片段。依我判断，受这类模糊性影响，不存在绝对完美的词元分词器。” 对研究人员来说，拼写问题也并非亟待解决的要务，毕竟大语言模型的核心价值本就不在于拼写能力。但这些明显的失误也提醒着我们：即便人工智能有时看似无所不知、高深莫测，它也并非完美无缺。面对人工智能给出的结果，我们绝不能盲目采信，务必核实其准确性。
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用的 mimo-v2.5-pro 模型，感觉效果还可以 助理档案 （点击了解更多详细信息） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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