这么做主要是为了规避监管风险,降低误导大家的隐患,重新划定 AI 在高风险领域的应用界限。像解读医学影像、辅助诊断、起草或解释法律合同、提供个性化投资策略或税务规划这些,ChatGPT 都不能做啦。要是用户提出这类需求,系统会统一回复引导去咨询人类专家。而且这个政策覆盖了 ChatGPT 全部模型及 API 接口,保证执行的一致性。
虽然专业人士还是能用它进行一般性概念讨论或者数据整理,但不能直接给终端用户输出 “受托性” 建议。这次调整是全球监管推动的,欧盟《人工智能法案》快生效了,对高风险 AI 严格审查,美国 FDA 对诊断类 AI 工具要临床验证。OpenAI 这么做能避免被认定为 “软件即医疗设备”,还能防范潜在诉讼呢。
对于这个新规,用户反应分成两派。有些个体用户觉得挺遗憾,毕竟少了 “低成本咨询” 渠道,他们之前还靠 AI 省了不少专业咨询费用。不过医疗和法律界大多都支持,毕竟 AI 的 “伪专业” 输出确实容易导致误诊或者纠纷。数据显示超 40% 的 ChatGPT 查询都是建议类,医疗和财务占比快 30% 了,这政策可能会让短期流量下降。
对行业影响也不小,Google、Anthropic 等可能也会跟着限制,垂直 AI 工具,像认证版法律 / 医疗模型可能会火起来。中国企业像百度已经提前合规了,在国内监管变严的情况下,创新得在 “沙盒” 机制里探索。
宝子们,Google 在 AI 领域又搞出大动静啦!最近提出了 “Reasoning Memory”(可学习的推理记忆)这个革命性框架,要让 AI Agents 实现真正的 “自我进化”,简直太震撼啦👏
先说说当前 AI 代理的痛点。现在基于大型语言模型的 AI Agents 在推理和任务执行上表现不错,可它们普遍缺少可持续学习机制。AIbase 分析说,现有的智能体完成任务后不会 “成长”,每次执行都像重新开始,这就带来一堆问题,像重复犯错、没法积累抽象经验、浪费历史数据,决策优化也受限。就算加了记忆模块,大多也只是简单信息缓存,缺少对经验的概括、抽象和重用能力,很难形成 “可学习的推理记忆”,也就没办法真正自我改进😔
再看看 Google 的新框架。Reasoning Memory 框架是专门为 AI 代理设计的记忆体系,能积累、概括并重用推理经验。它的核心就是让代理从自身互动、错误和成功里提取抽象知识,形成 “推理记忆”。具体来说:
积累经验:代理不再把任务历史扔掉,而是系统记录推理过程和结果。
概括抽象:用算法把具体经验变成通用规则,不只是简单的 episodic 存储。
重用优化:在未来任务里调用这些记忆,根据过去经验调整决策,减少重复错误。
这个机制能让 AI 代理像人一样 “从错误中学习”,实现闭环自我进化。实验表明,配备这个框架的代理在复杂任务里性能提升超明显,这可是从静态执行到动态成长的大跨越呀😎
最后说说潜在影响。AIbase 觉得,这项研究能重塑 AI 应用生态。像自动化客服、医疗诊断、游戏 AI 这些领域,Agents 能不断优化自身策略,减少人为干预。从长远看,它填补了 LLM 代理的 “进化空白”,为构建更可靠的自主系统打下基础。不过也有挑战,比如记忆泛化能力和计算开销还得进一步验证。但不管怎样,Google 这一举动强化了它在 AI 前沿的领导地位,很值得行业关注🤩