全部新闻
机器学习揭示代谢特征如何预测衰老和健康
伦敦国王学院的研究人员利用英国生物银行的血浆代谢物数据，采用 17 种机器学习算法，开发了代谢组衰老时钟。研究发现，这些时钟可以有效地预测超出实际年龄的健康结果和寿命，其中基于 Cubist 规则的回归模型显示出最高的准确性。正的 MileAge delta 值表明加速衰老与较高的死亡风险和较差的健康状况相关。研究结果强调了代谢组学特征在主动健康管理方面的潜力，但强调需要在不同人群中进行进一步验证。
中国军方警告人工智能无法取代人类战场决策
中国军方警告称，由于人工智能缺乏自我意识，无法取代人类在战场上的决策。《解放军报》的一篇文章强调人工智能需要补充人类的判断，增强而不是取代它。解放军更喜欢人类计划和人工智能执行的模式，确保人类监督对于问责制和战略适应性仍然至关重要。
利用生成人工智能改变公共卫生实践 – AZ 公共卫生协会
摘要：人工智能（AI）的最新进展有望改变公共卫生实践，特别是通过能够创建合成内容的生成人工智能模型。本评论探讨了人工智能在公共卫生领域的应用，重点关注其改善沟通、优化组织绩效以及为决策提供新见解的潜力。它还讨论了与这些技术相关的挑战和风险，并为卫生官员有效地将其纳入公共卫生战略提供建议。重点介绍了生成式人工智能的三个应用：公共沟通、组织绩效和生成新颖的见解。
AI Wellness 推出突破性 2025 年计划，庆祝远见者、创新者和诊所
辅助智能健康公司 (AI Wellness) 宣布其 2025 年计划，以表彰塑造健康和保健的远见者和创新成果。AI Wellness健康与保健馆旨在通过整体解决方案改变生活。联合天使：111 名前瞻思想家、创新者、诊所和天才创意的公开提名开放至 2025 年 1 月 8 日，以表彰健康技术和护理领域的先驱。“2025 年使命”在 2025 年奥林匹亚先生大会上达到了高潮，并设有全球健康与保健馆。互动杂志系列和展示将在 Desert Moon Wellness 和 CES 活动中首次亮相。
中国人工智能强国的障碍
文章强调了由于结构和文化限制，中国人民解放军 (PLA) 在有效地将人工智能 (AI) 融入军事行动方面面临的重大障碍。以下是分析的要点和见解：1. **层级指挥结构**：解放军僵化的指挥结构的特点是高度集权，这可能会阻碍人工智能技术旨在促进的快速决策。这与美国等军队更加分散的做法形成鲜明对比。2. **政治控制**：在中国，军事决策很大程度上受到政治考虑的影响，因为共产党对解放军保持着严格控制。这种双重指挥结构涉及政治委员，以确保与政党目标保持一致，这可能会使战时行动中的决策过程复杂化。3. **对问责制和自动化偏见的恐惧**：中国官员担心对使用人工智能系统做出的错误决策承担责任，可能会导致不愿完全采用这些技术。此外，解放军的低信任文化可能会助长对人工智能的过度依赖，从而导致自动化偏见，即军官在没有进行批判性分析的情况下过度信任或依赖人工智能的建议。4. **技术适应挑战**：虽然中国的目标是利用先进的人工智能技术来增强其军事能力，但其政治动态和官僚效率低下可能会削弱这些工具的有效性。解放军历来抵制快速变革和创新，这对快速有效地采用新技术提出了进一步的挑战。5. **战略文化和风险管理**：华盛顿需要考虑中国的战略文化可能如何影响人工智能技术在未来战场上负责任且不稳定的使用。了解这一点有助于制定战略，以减轻与北京部署此类工具相关的风险。6. **注重采用和最佳实践**：美国要想在军事人工智能领域超越中国，它不仅必须推进技术，还必须注重创造有效的采用实践和概念，使作战理论与技术能力相结合。这涉及开发基础设施，以便在各种军事行动中持续广泛地使用人工智能工具。总而言之，虽然中国在人工智能技术上投入巨资以赶上美国，但其独特的政治格局和军事文化对充分利用这些进步构成了重大障碍。政策制定者在应对人工智能在军事领域带来的挑战和机遇时，必须同时考虑技术创新和文化适应。
随着公司寻求在人工智能和太空领域扩张，国防工业交易量将激增
《金融时报》提供限时订阅优惠：前 4 周只需 1 美元即可解锁完整的数字访问权限，随后每月 75 美元。订阅者可以在试用期内随时取消。
太空的未来：人工智能机器人能否取代人类宇航员？
关于人类或机器人探索是否应该主导太空任务的争论是复杂且多方面的，每种方法都具有独特的优势和挑战。以下是根据所提供信息的摘要：1. **机器人探索**：- **效率**：机器人可以在火星等危险环境中更有效地执行任务，而不会危及人类生命。- **自主**：像美国宇航局好奇号漫游车这样的先进机器人可以自主做出决定，在人类睡觉时进行科学研究并收集数据。- **成本效益**：发送机器而不是人类通常更便宜。例如，与机器人任务相比，将载人任务发送到火星的成本将高得令人望而却步。2. **人类探索**：- **灵感和公众参与**：人类探索更有效地捕捉公众想象力。第一个登陆火星的人可能比机器人任务更令人兴奋和感兴趣。- **复杂任务**：人类可以执行复杂而微妙的任务，而机器人由于目前的灵活性和适应性限制而可能难以完成这些任务。- **伦理考虑**：将人类送入太空存在伦理问题，例如生活在火星上的长期健康影响或对人类生命潜在风险的道德影响。3. **混合方法**：- **机器人增强**：未来的进步可能会导致一种混合方法，人类配备先进技术（机器人附加组件）和基因改造来应对极端环境。- **支持系统**：机器人可以通过执行日常维护、清洁太阳能电池板以及在宇航员不在场时进行维修来支持太空中的人类。4. **当前举措**：- **美国宇航局的阿耳忒弥斯计划**：目标是到 2026 年让人类重返月球并建立可持续的人类存在。- **埃隆·马斯克的火星殖民愿景**：SpaceX 计划向火星发射星际飞船任务，目标是在 20 年内让 100 万人登陆火星。5. **挑战**：- **技术限制**：与人类能力相比，当前的机器人技术在灵活性和适应性方面存在局限性。- **伦理和健康问题**：生活在火星上对人类在这种环境中的福祉和长期健康提出了重大的伦理问题。总之，虽然机器人探索为当前任务提供了效率和成本效益，但人类探索提供了灵感并可以处理复杂的任务。将两者结合起来的混合方法可以提供一个平衡的解决方案，随着技术的进步，机器人的增强功能可以支持太空中的人类。
Carecode 筹集了 430 万美元，用于医疗保健领域的人工智能客户服务 |PYMNTS.com
巴西初创公司 Carecode 在种子前融资中获得了 430 万美元，用于开发其对话式人工智能医疗保健客户服务解决方案。在 a16z 和 QED 等投资者的支持下，该公司旨在通过 WhatsApp 上的文本和音频消息为医疗保健公司提供高效且富有同情心的支持，并计划很快处理语音通话。早期测试表明，与传统呼叫中心相比，Carecode 的人工智能可以显着降低成本，传统呼叫中心目前消耗了巴西医疗保健公司 50% 的收入。巴西初创公司护理码
报告：贝莱德创纪录的 ETF 发行帮助比特币触及 10 万美元 |PYMNTS.com
贝莱德旗下 iShares 子公司今年推出的比特币信托 (IBIT) 资产已超过 500 亿美元，创下所有 ETF 中表现最强劲的首次亮相。IBIT 的增长是前所未有的，在目前的资产水平和 0.25% 的费用率下，该基金预计每年赚取约 1.12 亿美元。IBIT的成功标志着比特币的一个转折点，使其价格首次突破10万美元。这一里程碑归功于美国证券交易委员会今年早些时候批准了比特币 ETF，整个加密货币行业的人士都在庆祝这一举措，因为它向更广泛的投资者开放了比特币，并促进了加密货币市场的进一步增长。贝莱德
记分卡：回顾 Data Center Frontier 2024 年行业预测
### 总结：2024 年数据中心选址和开发的主要趋势**关键预测结果（大规模命中）：**1. **绿色巨型校园的选址优化：**- 数据中心行业正在经历重大转变，转向开发针对人工智能和云计算工作负载进行优化的大规模、可持续的“绿色巨型园区”。- 这些项目需要广阔的土地、大量的可再生能源能力以及再生水资源。**2024 年的显着进展：**1. **大型项目：**- Crusoe 与德克萨斯州阿比林的 Lancium 合作建设 200 MW 人工智能数据中心，并计划扩大到 1.2 GW。- Tract 收购了菲尼克斯附近 2,100 英亩的场地，斥资 200 亿美元建造数据中心综合体。2. **扩展到二级市场：**- 微软向俄亥俄州新奥尔巴尼的扩张，凸显了向拥有丰富土地和能源资源的地区的转变。- Meta 在阿拉巴马州和路易斯安那州的计划，表明越来越关注非传统地点。3. **可持续发展重点：**- 超大规模企业越来越多地根据可再生能源（例如 Constellation 的核电）的可用性来优先考虑站点。- 微软、谷歌和纽柯钢铁等公司正在探索核能方案，以满足生成人工智能的高要求。4. **土地和资源可用性：**- 数据中心的土地成本总体下降，但超过 50 英亩的土地成本有所增加，这表明对适合大型项目的较大场地的需求增加。- 在印第安纳州、密苏里州、密西西比州、阿拉巴马州和路易斯安那州等地区，向拥有丰富土地和电力资源的二级市场发展的趋势很明显。＃＃＃ 结论：数据中心行业正在快速发展，以适应人工智能和云计算不断增长的需求。2024 年，我们看到了向开发大规模、可持续的巨型校园的重大转变，优先考虑可再生能源、土地供应和水资源。这一趋势正在推动向资源丰富但传统上数据中心项目开发程度较低的二级市场的扩张。要了解快速发展的数据中心和云计算领域的最新发展，请在 LinkedIn、X/Twitter、Facebook 上关注 Data Center Frontier，并订阅他们的每周新闻通讯。### 要点：- **绿色巨型园区：** 针对人工智能和云工作负载进行优化的大规模、可持续站点。- **二级市场扩张：** 更加关注土地和能源资源丰富的地区。- **可持续发展优先事项：** 强调核电等可再生能源，以满足高要求。- **资源可用性：** 对适合大型项目的较大地块的需求更高。＃＃＃ 资源：- 数据中心前沿 LinkedIn、X/Twitter、Facebook- 数据中心前沿的每周通讯通过与这些平台和资源保持联系，您可以及时了解数据中心行业的最新趋势、发展和见解。
