今日要闻！苹果谨慎拥抱生成式人工智能：力求突破技术瓶颈，打造安全可靠的应用场景

苹果谨慎拥抱生成式人工智能：力求突破技术瓶颈，打造安全可靠的应用场景

北京，2024年6月18日 - 在本周的全球开发者大会上，苹果公司展示了其备受期待的生成式人工智能（Generative AI）愿景，旨在将这项强大的技术应用于旗下产品和服务，为用户带来更加智能化的体验。然而，苹果也展现出审慎的态度，强调将把安全性和可靠性放在首位，避免落入生成式人工智能发展过程中常见的陷阱。

生成式人工智能拥有巨大的潜力，能够通过机器学习来自动生成文本、图像、音频和视频等内容。然而，这项技术也存在着一些潜在风险，例如生成虚假信息、制造深度伪造、或产生有偏见的输出等。

苹果公司显然意识到了这些风险。在大会上，苹果负责软件工程的高级副总裁Craig Federighi表示：“对于我们将生成式人工智能应用于哪些领域，我们非常非常谨慎。我们不会让这位少年去开飞机。”

为了确保安全性和可靠性，苹果采取了一系列措施。首先，该公司只会在特定情况下使用生成式人工智能，例如改写和总结电子邮件、管理日历以及与Siri进行更自然的对话。其次，苹果将对生成式人工智能模型进行严格的训练和测试，以确保其输出的准确性和可靠性。此外，该公司还将建立健全的伦理规范，避免生成式人工智能被滥用。

尽管苹果采取了谨慎的措施，但一些专家仍然对该公司在生成式人工智能领域的发展前景表示担忧。他们认为，苹果过于保守可能会错失发展良机，并落后于竞争对手。

例如，科技分析师Ming-Chi Kuo预测，苹果最早要到2025年才会推出搭载生成式人工智能芯片的设备。而与此同时，其他科技公司已经开始在该领域积极布局。例如，谷歌已经在其搜索引擎和Pixel手机中使用了生成式人工智能技术。

尽管存在争议，但苹果在生成式人工智能领域的谨慎态度值得肯定。这项技术拥有巨大的潜力，但也存在着不可忽视的风险。只有在确保安全性和可靠性的前提下，生成式人工智能才能真正发挥其价值，造福人类社会。

以下是文章的一些补充信息：

• 苹果公司已经在生成式人工智能领域进行了多年的研发投入。据估计，该公司拥有数百名从事该领域研究的工程师和科学家。
• 苹果公司已经在其一些产品中使用了生成式人工智能技术。例如，Siri可以根据用户的语音指令生成文本或翻译语言。
• 苹果公司未来计划将生成式人工智能应用于更多领域，例如照片编辑、视频创作和游戏开发等。

以下是文章的另一个潜在标题：

• 苹果试水生成式人工智能：谨慎前行，探索未来

百济神州Her2双抗迈向新里程！上市许可申请获受理 午盘涨近7%

北京，2024年6月14日 - 百济神州（BeiGene）今日宣布，其自主研发的Her2双抗靶向抗体药物泽尼达妥单抗（disitamab）已获得中国国家药品监督管理局（NMPA）受理，用于治疗HER2基因扩增（HER2+）胃食管腺癌（胃食管癌）和既往接受过曲妥珠单抗（Trastuzumab）治疗后疾病进展的HER2+不可切除或转移性胃肠道间质瘤（GIST）的上市许可申请。

泽尼达妥单抗是一款first-in-class双功能HER2双抗，由百济神州自主研发，具有全球知识产权。该药通过双重作用机制，高效阻断HER2信号通路，并增强免疫细胞对肿瘤细胞的杀伤作用，展现出显著的抗肿瘤活性。

此次NMPA受理泽尼达妥单抗的上市许可申请，是百济神州在HER2靶向治疗领域取得的又一重要进展，也为HER2+胃食管癌和GIST患者带来了新的希望。

泽尼达妥单抗临床表现亮眼

泽尼达妥单抗的临床疗效和安全性已在多项全球临床试验中得到验证。

胃食管癌

• 在一线治疗HER2+胃食管腺癌患者的RATIONALE 301试验中，泽尼达妥单抗联合化疗相比标准化疗，显著延长了患者的无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）。
• 泽尼达妥单抗联合化疗作为一线治疗方案已被纳入中国胃癌诊疗指南。

GIST

• 在二线治疗HER2+不可切除或转移性GIST患者的RATIONALE 302试验中，泽尼达妥单抗单药治疗展现出显著的客观缓解率（ORR）和疾病控制率（DCR），且中位PFS和中位OS优于标准治疗。

百济神州：持续创新 造福患者

百济神州是一家全球性生物制药公司，致力于为全球患者开发创新、可负担的药物，以改善治疗效果，提高药物可及性。公司目前拥有包括百泽安、维迪西妥单抗、替雷利珠单抗等在内的40余款临床候选药物，正针对多种肿瘤和其他疾病进行研发。

百济神州始终将患者利益放在首位，致力于通过持续创新，为全球患者带来更多更好的治疗方案。此次泽尼达妥单抗上市许可申请获受理，是百济神州在HER2靶向治疗领域取得的重大突破，也为HER2+胃食管癌和GIST患者带来了新的希望。百济神州将继续加速泽尼达妥单抗的全球研发和商业化进程，早日将这一创新疗法带给更多患者。