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组织如何保护其人工智能代码
本文重点介绍了软件开发中人工智能工具集成和管理的几个关键点，特别关注生产力收益和安全风险之间的平衡：1. **过度依赖与忽视人工智能：**- 组织面临着两难境地，他们要么过度依赖有缺陷的人工智能系统，要么出于恐惧而完全忽视它们。- 关键是通过采用强大的安全实践和利用人工智能的优势来取得平衡。2. **影子工程和非传统开发团队：**- 许多非技术团队越来越多地使用人工智能工具，导致影子工程，由于缺乏意识，风险可能被忽视。- CISO 需要尽早与这些团队合作，并为他们提供有针对性的安全实践培训。3. **敏感数据泄露：**- 使用人工智能工具会增加凭证等敏感信息无意中包含在代码库中的风险。- 组织可以通过不报告数据的自托管解决方案或确保采取严格的数据控制措施来减轻这种风险。4. **安全资源分配：**- 尽管人工智能推动软件开发快速发展，但安全预算往往跟不上步伐。- 对高质量安全工具和人员的充分投资对于有效弥补这一差距至关重要。5. **全行业在安全标准方面的合作：**- 随着数以百万计的人工智能驱动的开源库的出现，迫切需要全行业的标准和协作来确保安全性和质量。- CISO 必须倡导平衡创新与强有力的安全措施的综合战略。6. **劳动力知识的培训和发展：**- 组织不应仅仅依赖代码完成工具，而应投资培训员工以增强知识和能力。- 这种方法通过建立更具弹性和信息灵通的开发团队来确保长期利益。7. **供应商尽职调查：**- 随着声称提供 AI 保护解决方案的安全供应商激增，CISO 仔细评估这些产品至关重要。- 确保适当的可见性和强大的行动能力对于避免可能导致违规的漏洞至关重要。总之，本文强调需要采取一种平衡的方法，让组织在采用人工智能技术的同时实施严格的安全措施。通过促进跨团队协作、投资于劳动力发展以及确保深思熟虑的供应商选择，CISO 可以安全有效地应对将人工智能集成到软件开发中的复杂性。
Presti AI：通过人工智能彻底改变家具图像 - 今日家具
Presti AI 于 2024 年初推出，通过提供先进的人工智能解决方案来创造高品质的生活方式图像，正在改变家具行业。Presti 的技术提供了昂贵的照片拍摄和耗时的 3D 渲染的替代方案，生成详细图像的速度比传统方法快 100 倍，而成本仅为传统方法的一小部分。主要功能包括专业的景深、自定义文本集成和逼真的人物形象合并。零售商报告称，使用 Presti 平台的转化率提高了四倍。该公司的用户友好型软件使各种规模的企业的图像创建变得民主化，使他们能够专注于营销和客户参与，同时在竞争激烈的市场中保持领先地位。
硅谷风险投资炸毁美国国防工业 - 亚洲时报
将硅谷的创新和快速发展方法融入传统上谨慎的国防采购领域，具有重大的积极和消极影响。虽然它承诺更快地部署人工智能无人机和决策支持系统等尖端技术，但这种转变存在重大风险：### 积极影响：1. **快速部署**：技术可以更快地开发和部署，以满足紧急需求。2. **创新**：鼓励创新和实验文化，这可能会带来军事技术的突破性进步。### 负面影响：#### 减少监督- **减少监管**：硅谷的方法通常倾向于快速部署而不是彻底的测试，从而减少监督和监管。- **问责问题**：如果没有强有力的监管框架，对这些技术的道德影响的责任就会减少，例如对平民的意外伤害或滥用。#### 道德问题：1. **在真实冲突地区进行测试**：- 像人工智能无人机这样的技术正在持续的冲突（例如俄罗斯-乌克兰战争）中进行测试，这使现场测试和快速原型制作正常化。- 这种方法可能导致部署可能尚未完全开发或不可靠的技术，从而可能对平民造成伤害。2. **战争中的不可预测性**：- 为冲突而设计的人工智能系统通常会针对可预测的场景进行测试，但在面对不遵循传统战略思维的不可预测的对手时可能会失败。- 例如，如果用于对抗采用传统模型之外的非常规战术或策略的对手，基于博弈论的人工智能逻辑可能会崩溃。#### 资源分配- **资金分配不当**：优先考虑尖端技术可能会将资金从外交、维和任务和人道主义援助等其他重要领域转移出去。- **资源浪费**：快速部署未经测试或不充分的技术可能会导致资源浪费，特别是如果这些技术在现实场景中被证明无效的话。#### 全球安全格局- **对迫在眉睫的威胁的感知**：通过强调技术进步对抗感知到的威胁（例如中国）的紧迫性，这种方法可能会改变全球风险感知和安全策略。- **升级风险**：快速技术部署驱动的军备竞赛可能导致紧张局势加剧和冲突潜在升级。### 道德困境：1. **法学硕士部署**：- 像 Defense Llama 这样的大型语言模型 (LLM) 正在被推向军事用途，尽管存在已知的局限性，例如“幻觉”或生成不准确信息的倾向。- 在没有彻底测试和验证的情况下部署这些系统可能会导致意想不到的后果，特别是在复杂且不可预测的冲突场景中。2. **工人权利**：- 正如 Uber 和 AirBnB 等公司所见，快速部署往往是以牺牲工人权利和保护为代价的。- 如果没有足够的劳动法或保护，国防承包商和参与开发和部署这些技术的人员可能会面临类似的挑战。＃＃＃ 结论硅谷的国防采购方法承诺速度和创新，但存在损害监督、问责和道德考虑的风险。后果可能很严重，特别是当技术在持续冲突期间以最低限度的监管审查进行测试和部署时。政策制定者必须在快速技术进步的需求与强有力的保障措施之间取得平衡，以确保负责任的部署并最大程度地减少危害。这一观点强调了采取细致入微的方法的重要性，该方法利用创新，同时在国防技术开发和部署中保持严格的标准和监督。
中国年轻人求助于人工智能宠物来缓解情绪
中国消费者越来越多地转向人工智能宠物和伴侣，以应对社会孤立和情感孤独。19 岁的北京居民张亚春在与焦虑作斗争并结交了朋友后，在她的人工智能宠物机器人 BooBoo 中找到了安慰。据 IMARC Group 称，在中国，“社交机器人”市场正在蓬勃发展，预计到 2033 年将增长至 425 亿美元。杭州Genmoor的BooBoo和蔚蓝的BabyAlpha等产品迎合了情感需求，帮助弥合社会差距，特别是面对城市生活和经济压力的年轻人。
看：Twitter AI 搞笑地挑选大牌演员来扮演每一位 SEC 教练
一位名叫 Alex Dunlap 的 Twitter 用户使用人工智能服务 Grok，将著名演员的面孔与东南联盟 (SEC) 橄榄球教练的面孔互换，创造出一系列滑稽且视觉上引人注目的比较。该项目由贾斯汀·汀布莱克、杰克·吉伦哈尔、史蒂夫·卡瑞尔、亚当·桑德勒、汤姆·克鲁斯、尼克·奥弗曼、克里斯·帕拉特、杰克·布莱克、马克·沃尔伯格、汤姆·汉克斯、金·凯瑞、威尔·法瑞尔和约翰·C·赖利等名人担任教练，展示令人印象深刻的人工智能生成的图像，幽默地捕捉到演员和教练的相似之处。
人工智能医疗保健发明者将领导大学新的计算医学中心
为超过 250,000 名患者提供服务的医疗保健人工智能系统的发明者查尔斯·泰勒 (Charles Taylor) 被任命为 UT 新计算医学中心主任。泰勒是人工智能和数字双胞胎技术的领导者，他将继续他对心血管疾病的研究，同时帮助发展奥斯汀大学医学中心。该中心旨在弥合奥登研究所研究人员和 Dell Med 临床医生之间的差距，扩大患者获得先进技术的机会，并为学生提供教育项目。
FTC 发布人工智能合作伙伴报告 |PYMNTS.com
美国联邦贸易委员会 (FTC) 发布了一份报告，分析了主要科技公司与领先人工智能公司之间的合作关系。该报告重点关注谷歌、亚马逊、微软、OpenAI 和 Anthropic 的合作，强调了市场锁定、初创公司转换成本增加以及可能破坏公平竞争的敏感信息交换等潜在风险。FTC 主席 Lina M. Khan 强调，需要监控快速部署生成式人工智能技术的业务策略，以确保开放的市场、机会和创新得以保留。该报告还讨论了这些合作伙伴关系可能如何影响对计算能力和工程人才等关键资源的获取，并引发了对通信服务提供商及其人工智能合作伙伴之间产品重叠的担忧。
COMET 模型通过深度学习增强疾病预测
研究人员推出了 COMET，这是一种新颖的机器学习框架，它使用迁移学习集成电子健康记录 (EHR) 和组学数据。这种方法显着增强了小群体的预测模型并揭示了生物学见解。在涉及妊娠临产预测和癌症死亡率预测的研究中，COMET 与基线模型相比表现出优越的性能，表现出很强的相关性和较高的准确性。该框架还确定了与特定健康结果相关的生物学相关蛋白质，突出了其在推进组学分析和理解复杂的临床分子关系方面的潜力。
Metropolis 旨在让构建小型区块链变得便宜且容易，让人工智能代理蓬勃发展 - Decrypt
Metropolis 是一个新协议，旨在通过使用 AI 代理在 Saga 区块链基础设施内创建的专用“chainlet”，更有效地集成区块链和 AI 代理。Saga、ai16z、Virtuals 和 Wayfinder 之间的合作允许跨不同平台的不同 AI 代理之间进行无缝通信，使他们能够创建互连服务。该协议利用每个合作伙伴的独特功能（例如用于跨链交互的 ElizaOS、用于钱包托管的 Butler Agent 以及多链工具）来增强加密空间的互操作性。Metropolis 致力于解决与去中心化和安全性相关的挑战，同时为区块链上的人工智能代理提供新水平的功能。
交响乐评论：在贝多芬与人工智能中，明显的胜利者是大师，因为原始乐谱捕捉到了深度和真实性
斯波坎交响乐团的音乐总监詹姆斯·洛指挥了一场演出，其中包括贝多芬的作品，并以非传统的方式包含在内：根据未完成的“第十交响曲”草图完成交响乐。来自 IntelliTect 的 Grant Erickson 谈到了艺术中的人工智能，该公司赞助了该活动并使用人工智能完成了第十交响曲的部分内容。Lowe 强调了贝多芬作品与人工智能生成作品相比的意义和连贯性，突出了《普罗米修斯序曲》的发展风格。演出以著名的《英雄》交响曲的演绎结束，展示了卓越的管弦乐技巧和对贝多芬意图的细致关注，特别是木管乐器演奏家基思·托马斯和朱莉娅·派克的演奏。
