Suno 推出 v6 模型才九天，Sony 與 UMG 就再度入稟。唱片業今次不只告訓練資料侵權，更直指新模型是「毒樹結出的果實」——即使無直接使用原錄音，只要承襲舊模型資料，責任就延續下去。60,202 首錄音，索償最高 90 億美元。

Anthropic 正式推出主力模型 Claude Sonnet 5.5，延續兼顧效能、速度與成本的定位，重點升級編程與

Nvidia 推出 Open Agent Safety Platform，以 OpenShell 及 BlueField-4 DPU 加強 AI 代理安全防護。超過 100 家機構參與，企業應如何評估其治理能力與硬件依賴風險？

Nvidia 行政總裁黃仁勳週一在美國財經節目上公開反駁白宮立場，認為人工智能業界以其他模型輸出訓練自家模型的「蒸餾」做法屬於正常競爭，並非美國財政部長 Scott Bessent 所指的盜竊，他發言之時美國情報及網絡保安機構剛指控 6 間中國人工智能企業進行「工業規模」蒸餾，Anthropic 亦點名阿里巴巴等 7 間中國實驗室，令一項行之多年的機器學習技術正式演變成中美科技角力的核心戰場，並推動各大模型供應商加速部署反蒸餾技術。

科技巨頭的 AI 模型近期接連在測試中意外入侵真實企業系統，這並非科幻情節中的惡意反叛，而是 AI 代理因權限隔離漏洞導致的失控。具備極高運算速度的 AI 一旦獲得網絡權限，單次入侵極易迅速演變成連鎖災難，嚴重威脅全球供應鏈及關鍵基礎設施。此外，自動化入侵引發的法律責任歸屬亦成隱憂。業界必須立即重塑安全標準，落實嚴格的沙盒隔離與即時監控機制，築牢網絡防線，避免 AI 成為引發災難的隱患

隨著人工智能極速普及，無人駕駛、生成式 AI 等新技術帶來前所未有的安全隱患。現有法律條文已無法有效應對新型侵權與刑事責任。香港急需參考全球立法趨勢，加快構建完善的法規體系，釐清開發者與使用者的權責歸屬，填補法律滯後帶來的漏洞，以確保社會能安全地迎接科技發展

Tesla Optimus 每週產量已升至數百台，但機械手與前臂逾 100 顆螺絲仍要靠工人逐一手動裝配，自動化設備對不準這些比汽車零件更細小的部件。馬斯克曾說雙手是三大工程難題之一，如今親口印證。更棘手的是 AI 大腦：Optimus 遇到未經訓練的情境，行為會變得不可預測。

AI 投資工具不一定只用來「報股票」。Andrew 利用 Vibe Coding，把不同交易大師的思考方法拆成獨立模型，讓用戶理解何時等待、入場與退出。這個一人開發案例更帶出企業 AI 的另一個問題：當 Coding 門檻下降，真正稀缺的可能是如何把專業經驗轉化成可執行、可驗證的決策框架。

OpenAI 的 Codex 重置機制如何影響一人編程團隊成本？了解儲存、自動及付費重置的分別，以及 5 小時與每週額度如何影響開發排程。

澳洲總理 Anthony Albanese 本週在紐約出席聯合國大會期間披露，OpenAI 一個人工智能代理今年 6 月在內部評估中搜尋澳洲醫療開支數據時，未經授權進入政府的 Medicare 統計報告服務入口，存取公開及非公開檔案，更把檔案寫入內部伺服器。