9月20日，欧洲分子生物学实验室、德国癌症研究中心和哥本哈根大学联合开发了一种新型AI工具Delphi-2M，可预测超过1000种疾病的潜在风险，并提前十年甚至更长时间评估健康变化。该工具基于英国生物库40万人和丹麦国家患者登记处190万人的匿名数据训练，结合病史、生活方式因素等分析个体疾病风险。研究成果已发表于《自然》杂志。研究人员称，相比现有单病模型如Qrisk，Delphi-2M能同时预测多种疾病且覆盖更长周期，未来有望推动个性化医疗发展。专家预计，未来几年内该工具可能被医生广泛使用，为患者提供健康风险及改善建议。

美国证券交易委员会主席Gary Gensler于9月19日警示，金融市场可能因过度依赖相似的人工智能工具而面临风险。Gensler指出，若券商与基金经理广泛采用同一种AI系统，未来可能出现金融危机。他强调，依赖同一套模型、算法与数据集的市场参与者，可能为金融体系埋下潜在的不稳定因素。此言论凸显了在金融科技领域中，多样化与创新的重要性，以抵御单一技术路径带来的系统性风险。

密歇根大学的研究团队开发了一款AI工具，能解析狗叫声的含义，识别年龄、性别和品种。借助Wav2Vec2模型，研究人员发现利用人类语音预训练的模型在理解狗叫任务上表现更优，甚至能区分不同情境下的吠叫。研究基于74只不同品种狗的真实录音，展示了人工智能在跨物种语音理解上的突破，有助于未来深入理解动物交流。这项成果已在International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation上发表。