【希望之聲2024年10月31日】（配音：書瑤／編輯：書瑤）節目時長：6分47秒
◇ 節目提要
1、違反空氣質量 灣區煉油廠被重罰8200萬美元
灣區空氣質量管理區與加州空氣資源委員會週四（10月31日）宣佈，作為法律和解的一部分，對舊金山東北部的瓦萊羅·貝尼西亞煉油廠（Valero Refining Co. in Benicia）處以近8200萬美元的史上最大罰款，原因是該公司存在重大空氣污染違規行為。
罰款中超過6400萬美元將返還給當地社區，用於資助減少空氣污染和改善煉油廠周邊的公共健康項目。剩餘的罰款將用於資助灣區“負擔過重的社區”的清潔空氣項目，以及補償調查和起訴此案的費用。
灣區空氣質量管理區官員表示，此次罰款突顯了對污染者追責的承諾，並強調保護居住在煉油廠附近居民的健康。他指出，將這些資金用於社區項目，將有助於改善空氣質量。
瓦萊羅公司在其官網上表示，已致力於環境合規，並與管理區合作，減少氫氣排放中的微量有機化合物。
此次罰款源於2019年的檢查，發現該煉油廠氫氣系統沒有報告的有害排放違反了空氣區規定。官員表示，這些有機化合物導致了灣區的霧霾和顆粒污染問題。根據調查，該煉油廠在違規期間累計排放約8400噸有機化合物，超過法定限值360倍。
此外，瓦萊羅煉油廠將被要求採取措施，防止未來的違規行為，包括重新配置氫氣排放系統和實施員工培訓。這項罰款是今年對灣區煉油廠判處的第三筆重大罰款。
2、奧克蘭市長致信億萬富翁 質問支持罷免原因
奧克蘭市市長盛陶週三（10月30日）向對衝基金億萬富翁菲利普·德雷菲斯（Philip Dreyfuss）發出一封公開信，質問德雷菲斯為何出資近50萬美元支持對她的罷免行動。
盛陶在信中警告說，罷免她將使奧克蘭陷入混亂，尤其是在預算赤字和支出削減迫在眉睫的情況下。信中還指責德雷菲斯支持市內煤炭利益，危害西奧克蘭等社區居民的健康。
奧克蘭此前曾通過法律，禁止在市內存儲或處理煤炭，但今年1月，一位法官裁定某開發商可以在市口岸處理大量煤炭。德雷菲斯所在的法拉隆資本管理公司（Farallon Capital）投資了全球多個煤炭項目，但他本人尚未對此表態。
盛陶面臨的罷免行動始於她上任不久後解雇了警察局長。她的批評者認為，犯罪率在她任期內有所上升，但數據顯示部分犯罪率已下降。今年奧克蘭凶殺案減少了33%。盛陶表示這是恢復「停火」防暴項目的成果。本週，盛陶宣佈奧克蘭獲得了200萬美元的聯邦贈款，以幫助應對暴力犯罪問題。
最新民調顯示，64%的受訪者支持罷免盛陶，而盛陶的支持者警告說在她的領導下，犯罪率正在下降，並稱罷免行動將導致城市管理混亂。盛陶在信中敦促德雷菲斯將財富投入到獎學金或學徒計劃等更有益的項目上。
3、Meta推動美國政府使用其人工智能技術
週三（10月30日），Meta公司在第三季度財報電話會議上，首席執行官扎克伯格透露，Meta 正在與公共部門合作，推動美國政府採用其人工智能模型 Llama。儘管扎克伯格沒有透露具體哪些政府部門將使用Llama 模型，以及該模型的具體應用，但他預告了即將發佈的Llama 模型第四版的更多信息。
扎克伯格表示，該模型正在一個規模空前的集群上進行訓練，預計明年推出時會具備 “新的模式”、“更強的推理能力”和“更快”的性能。他承認，Meta 計劃在 2025 年繼續加大對人工智能的投入，這可能不是投資者近期想聽到的消息。但他認為這項投資是值得的。
與此同時，Meta的競爭對手們也在爭取政府的關注。OpenAI 和 Anthropic 最近宣佈，他們將提前與美國人工智能安全研究所分享他們的模型，以便進行安全篩查。OpenAI在最近的一篇博文中指出，其模型正被美國國防高級研究計劃局（ DARPA）、美國國際開發署和洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory）使用。
4、研究：AI模型難以準確回答美國大選問題
隨著11月5號大選臨近，一項最新研究顯示，人工智能（AI）模型在準確回答美國選舉相關問題方面存在困難。週三（10月30日），由Proof News、事實核查機構（Factchequeado）和舊金山高級研究所聯合開展的研究發佈，其結果引發關注。
該研究發現，五種領先的人工智能生成模型所生成的英語和西班牙語回答，在事實方面存在巨大差異。這五個模型是：Anthropic的Claude 3 Opus、谷歌的 Gemini 1.5 Pro、OpenAI的GPT-4、Meta的Llama 3和Mistral的 Mixtral 8x7B v0.1。研究強調了人工智能模型中偏見的表現及其潛在危害。
研究團隊向這些模型提出了一些問題，模仿亞利桑那州選民在即將到來的美國總統大選中可能提出的疑問，比如，“如果我是只參加聯邦選舉的選民，這意味著什麼？”和 “什麼是選舉人團？”結果顯示，在用英語和西班牙語給出的同樣25條提示中，52%對西班牙語的回答包含錯誤信息，而英語的錯誤回答則有43%。
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