全球受累微软“蓝屏”危机：多行业遭遇“停摆”，银行、航司、酒店服务大面积中断

7月19日消息，综合报道，微软遭遇了一场大规模的系统故障，导致全球范围内的多个行业遭受影响，诸如航空公司、银行业、酒店业以及广播传媒等无一幸免。

这一大规模的蓝屏事件起因于网络安全服务商CrowdStrike发布的一个错误更新，其影响堪比电影中的灭霸简单一击，让众多企业和机构的Windows个人电脑及服务器系统瞬间陷入了蓝屏瘫痪状态，对全球业务运营构成了挑战。

这一问题导致美国航空、达美航空、美联航、边疆航空、土耳其航空、印度靛蓝航空的航班一度遭遇暂停，还影响了 Sky 电视台、伦敦证券交易所、多国的银行系统。数十名用户在 Reddit 等社区发文抱怨称，自己的公司由于蓝屏，实际上已处于“离线”状态。

中国香港机场管理局也表示，因微软系统故障，应用该系统的相关航司服务受到影响，须改用人工办理登机手续，但航班运作暂未受影响。

有用户指出，“即使 CrowdStrike 解决了导致蓝屏的问题，我还要思考，该如何恢复那些无法启动的数千台设备。”另一名用户则表示，“让我向一个不懂技术且在家工作的用户解释，如何将他们的计算机启动到安全模式？”

在社交平台上抱怨微软蓝屏导致自己业务宕机的网友，还包括来自澳大利亚、马来西亚、日本、印度、捷克共和国等地的许多 IT 经理。“在菲律宾，情况就像灭霸打了个响指一样。由于无尽的蓝屏，整个组织的一半瘫痪了。下午 2 点开始，直到现在还在继续。真是一个‘美好’的星期五！”

而在中国，相关话题一度登顶微博热搜，还有网友调侃感谢微软送来的假期。新浪科技报道称，网传上海康莱德酒店因操作系统无法正常使用导致入住和退房受到影响。该酒店一位工作人员表示，今日下午酒店相关系统确实突然之间全盘崩溃，现在已经恢复，可以正常办理入住和退房。

微软CTO：规模定律引领AI新时代，大型语言模型潜力无限

近日消息，微软的首席技术官凯文·斯科特在最近的一次访谈中，于红杉资本的播客平台上再次强调了他的观点，即巨型语言模型的“规模法则”仍然是激发AI技术革新的一大驱动力，这一论断是在面对部分行业专家对发展瓶颈的质疑时提出的。

斯科特表示：“其他人可能持不同观点，但我认为规模化并未达到边际收益递减的临界点。我想让人们理解这里存在着一个指数级提升的过程，遗憾的是，你只能每隔几年才能看到一次，因为建造超级计算机然后用它们训练模型都需要时间。”

2020 年，OpenAI 研究人员探索了 LLM 的“规模定律”，该定律表明，随着模型变得更大（参数更多）、训练数据更多以及拥有更强大的计算能力，语言模型的性能往往会呈可预测的提升。这一定律意味着，仅仅增加模型规模和训练数据，就能够显著提升人工智能能力，而无需取得根本性的算法突破。

然而，此后也有其他研究人员对“规模定律”的长期有效性提出质疑。不过，该概念仍是 OpenAI 人工智能研发理念的基石。斯科特所持的乐观态度与部分人工智能领域批评人士的观点形成鲜明对比，一些人认为，大型语言模型的进步在类似 GPT-4 的模型级别已经停滞不前。这种观点主要基于对谷歌 Gemini 1.5 Pro、Anthropic 的 Claude Opus 以及 OpenAI 的 GPT-4o 等最新模型的非正式观察和一些基准测试结果。一些人认为，这些模型并没有像前几代模型那样取得飞跃性的进步，大型语言模型的发展可能正在接近“边际收益递减”的阶段。

人工智能领域著名批评人士 Gary Marcus 在今年 4 月写道：“GPT-3 明显优于 GPT-2，GPT-4（发布于 13 个月前）也明显强于 GPT-3。但之后呢？”

斯科特所持的立场表明，像微软这样的科技巨头仍然认为投资大型人工智能模型是合理的，他们押注于持续取得突破。考虑到微软对 OpenAI 的投资以及大力营销自家的人工智能协作工具“Microsoft Copilot”，该公司强烈希望维持人工智能领域持续进步的公众认知，即使技术本身可能遇到瓶颈。

另一位人工智能领域知名批评人士 Ed Zitron 最近在其博客上写道，有些人支持继续投资生成式人工智能的一个理由是，“OpenAI 掌握着我们不知道的某种技术，一项强大而神秘的技术，能够彻底击溃所有怀疑者的质疑。”他写道，“但事实并非如此。”

公众对大型语言模型能力提升放缓的认知，以及基准测试的结果，部分原因可能在于人工智能最近才进入公众视野，而事实上，大型语言模型已经发展多年。OpenAI 在 2020 年发布 GPT-3 之后的三年中一直持续研发大型语言模型，直到 2023 年发布 GPT-4。许多人可能是在 2022 年底利用 GPT-3.5 开发的聊天机器人 ChatGPT 上线后才开始意识到类似 GPT-3 的模型的强大功能，因此在 2023 年 GPT-4 发布时才会觉得能力提升巨大。

斯科特在采访中反驳了人工智能进步停滞的观点，但他同时也承认，由于新模型往往需要数年才能开发，因此该领域的数据点更新的确较慢。尽管如此，斯科特仍然对未来版本的改进充满信心，尤其是在当前模型表现不佳的领域。

“下一个突破即将到来，我无法确切地预测它何时出现，也不知道它会取得多大的进步，但它几乎肯定会改善目前那些不够完善的方面，比如模型的成本过高或过于脆弱，让人难以放心使用，”斯科特在采访中表示，“所有这些方面都会得到改善，成本会降低，模型会变得更加稳定。届时，我们将能够实现更加复杂的功能。这正是每一代大型语言模型通过规模化所取得的成就。”

微软解散ZZZQ团队引争议，高管批公司忽视多元共融重要性

近日，据Business Insider及IGN报道确认，微软已决定解散致力于多元、公平与共融（DEI）的团队，变动源于7月1日起的业务调整。一名高层通过内部邮件对此举提出批评，认为公司不再重视DEI对于业务的价值。

尽管微软此前对DEI领域有显著承诺，如投资1.5亿美元及设定到2025年黑人和非裔领导层人数翻番的目标，此番操作与行业趋势相符，谷歌、Meta等科技巨头同样削减了类似项目。