

> 导语：面对日益严峻的青少年网络安全挑战，两大AI巨头OpenAI和Anthropic本周宣布推出重大安全更新。包括通过AI模型预测用户年龄、识别对话中的未成年人特征，以及针对青少年群体调整沟通风格，旨在为未成年用户筑起一道数字防火墙。

随着全球对青少年网络安全的关注度达到新高，人工智能行业的两大领军者OpenAI和Anthropic于本周四不约而同地宣布了更为积极的未成年人保护措施。

### OpenAI 安全压倒一切的互动准则

OpenAI在其最新发布的“模型规范”中，特别新增了四项针对18岁以下用户的核心原则。公司立场鲜明地表示，未来ChatGPT在与13至17岁的青少年互动时，“青少年安全”将被置于首位，权级高于最大限度的思想自由等其他目标。

为了落实这一承诺，OpenAI制定了具体的执行举措

*   **安全引导** 在面临存在风险的选择时，系统将强制引导青少年转向更安全的选项。
*   **现实支持** 系统会鼓励青少年回归线下互动。一旦对话触及高风险领域，AI将主动提供可信赖的线下支持资源或紧急干预机构的联系方式。
*   **沟通风格调整** AI将采用“热情且尊重”的语调，杜绝居高临下的说教式语气。

此外，OpenAI证实正在研发一种先进的年龄预测模型。一旦系统通过行为特征检测到用户可能未满18岁，将自动强制应用上述青少年保护机制。

![Google_AI_Studio_2025-12-20T02_39_03.011Z.png](https://static.downly.cn/images/4b613cb82db9d9528eb274f8f296d660.png)

<div align="center">图源备注：图片由AI生成</div>

### Anthropic 捕捉对话中的微妙迹象

相比之下，Anthropic采取了更为严厉的策略。由于其政策严禁18岁以下用户使用Claude聊天机器人，该公司正在部署一套深度检测系统。

该系统旨在识别对话中可能暗示用户是未成年人的“微妙迹象”，一旦确认，将自动关停违规账号。同时，Anthropic展示了其在减少AI“谄媚行为”（sycophancy）方面的技术进展，旨在防止AI为了迎合用户而顺从青少年的错误或有害倾向，从而更好地保护未成年人的心理健康。

此次行业巨头的集体行动，正值立法者对AI公司施加巨大压力之际。此前涉及青少年自杀的诉讼案件已给全行业敲响了警钟，促使各大公司加速推出家长控制功能并严控极端话题。

OpenAI与Anthropic联手构建未成年人防线 AI将具备年龄预测与行为识别能力

> 近日，Meta AI 正式发布了其颠覆性的**视频联合嵌入预测架构 V-JEPA 2** (Video Joint Embedding Predictive Architecture2)。 作为其世界模型战略的关键一步，V-JEPA 2 能够通过**非生成式学习**理解和预测视频内容，不仅在视频理解任务上表现卓越，更在数据效率和泛化能力上展现出巨大潜力，特别是能赋能**机器人在陌生环境中的零样本规划**，有望推动 AI 领域向更接近人类智能的方向发展。



在人工智能领域，构建能够像人类一样理解世界、预测未来事件的“世界模型”一直是研究的圣杯。 近日，互联网巨头 Meta AI 在这一宏伟目标上迈出了关键一步，正式发布了其最新成果——**V-JEPA 2 (Video Joint Embedding Predictive Architecture2)**。 作为 Meta AI 首席科学家 Yann LeCun 倡导的联合嵌入预测架构 (JEPA) 理念在视频领域的重要实践，V-JEPA 2 的出现，预示着 AI 对复杂动态世界的理解能力将达到一个新的高度，尤其对于**机器人在陌生环境中自主执行任务**具有里程碑式的意义。

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V-JEPA 2 的核心突破在于其**非生成式学习范式**，它避开了传统生成模型在预测像素点上的高计算成本和潜在误差累积，而是通过学习视频片段之间的抽象表示来理解和预测世界，这使其在效率和泛化能力上具有显著优势，进而支撑了其在机器人具身智能领域的重大应用潜力。
[开源地址](https://github.com/facebookresearch/vjepa2)
![image.png](https://static.downly.cn/images/e461164bcc3cf343f15061ed3b7b492f.png)

### 非生成式学习 V-JEPA 2 的核心范式

与目前流行的通过生成缺失像素或帧来预测内容的“生成式”模型不同，V-JEPA 2 采用了**非生成式**的自监督学习方法。 这种方法的核心思想是

*   **学习抽象表示** V-JEPA 2 不会试图精确地“画出”视频中缺失的部分，而是通过学习视频中不同片段的**联合嵌入 (Joint Embedding)**，来预测未来或被遮挡的视频帧的**高级抽象表示**。
*   **避免高维噪声** 生成式模型需要处理像素级别的高维细节，容易受到噪声和微小扰动的影响。 非生成式方法则专注于学习语义信息和结构关系，大大提高了学习效率和模型的鲁棒性。

这种学习方式使得 V-JEPA 2 能够高效地从海量视频数据中学习世界的动力学和因果关系，而无需耗费巨大资源去“重建”每一个像素。

### V-JEPA 2 的卓越性能与潜力

V-JEPA 2 的发布，不仅是理论上的突破，更在实际应用中展现出强大的性能和潜力

#### 1. 顶尖的视觉理解和预测能力

V-JEPA 2 在视频理解任务上表现出领先的性能，能够更好地理解视频中的动作、事件和对象之间的关系，从而在行为识别、动作检测等下游任务中提供高质量的特征表示。 其强大的视觉理解和预测能力，使其能够精准地把握动态环境中的关键信息，为高层决策提供支撑。

#### 2. 实现机器人在陌生环境中的零样本规划

这是 V-JEPA 2 最令人兴奋的应用前景之一。 凭借其卓越的视觉理解和预测能力，V-JEPA 2 能够帮助机器人在**不熟悉的环境中**进行**零样本规划 (zero-shot planning)**，即无需事先对新环境进行大量训练或编程，机器人也能规划并执行复杂任务。 这意味着，当机器人被部署到一个全新的、未曾见过的场景时，它可以通过 V-JEPA 2 对环境进行实时理解和预测，从而自主制定行动方案，大大提升了机器人的自主性和适应性。

![image.png](https://static.downly.cn/images/e3bc58ba2d3b4d80c6c93ab9f6686675.png)

#### 3. 高效的数据利用率与强大的泛化能力

由于 V-JEPA 2 不需要进行像素级别的精确生成，它在学习过程中对数据的需求更为高效。 这意味着即使面对有限的数据集，V-JEPA 2 也能学习到有用的世界知识，降低了训练成本和时间。 同时，非生成式学习使得模型能够学习到更本质、更泛化的世界规律。 当应用于新的、未见过的数据或场景时，V-JEPA 2 也能保持良好的表现，展现出优秀的泛化能力，这对于机器人从模拟环境到真实世界的迁移至关重要。


### 世界模型战略的关键一步

V-JEPA 2 的发布，是 Meta AI 推动其“世界模型”战略向前迈出的重要一步。 Yann LeCun 曾多次强调，构建能够像人类一样理解世界并进行预测的 AI 模型，是实现真正通用人工智能的关键。

*   **向人类智能靠拢** 人类智能的一个核心特征是能够预测即将发生的事情，即使没有完整的感官输入。 V-JEPA 2 试图模仿这种能力，通过学习抽象表示来预测视频中的未来事件，使其更接近人类的直觉和理解，特别是能将这种理解应用于具身智能体。
*   **赋能具身智能** 对于机器人等具身 AI 而言，能够理解动态环境并预测未来状态的能力至关重要。 V-JEPA 2 提供的顶尖视觉理解和零样本规划能力，是实现机器人自主学习、自主决策和自主行动的基础，有望加速通用机器人的实现。
*   **更安全的 AI** 相较于生成式模型，基于预测抽象表示的模型在处理错误时更具鲁棒性，也可能更容易被理解和控制，从而为构建更安全、更可信的 AI 系统奠定基础。



V-JEPA 2 的发布，不仅是 Meta AI 在深度学习基础研究上的又一里程碑，也为整个 AI 社区指明了一个激动人心的研究方向。 随着这类模型的不断发展，我们有理由相信，能够真正理解并预测世界的 AI，以及能够因此在复杂环境中自主行动的机器人，将不再是遥不可及的梦想。



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