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英国谷歌搜索量下降，用户对人工智能的信任度较低
根据 Ofcom 的 Online Nation 报告，随着用户对人工智能驱动的结果变得谨慎，谷歌在英国搜索市场的份额已从 86% 下降至 83%。Bing 在整合 AI 后出现了暂时的增长，但其覆盖率稳定在 39%。只有 18% 的英国用户相信人工智能生成的搜索结果的准确性，年轻用户的信心略高。尽管面临挑战，但与谷歌在设备上的主导地位相比，必应在老年用户和桌面上的表现更好。建议搜索营销人员将传统方法与人工智能工具相结合，同时关注高质量的内容。
Orange 与 OpenAI 合作开发新的人工智能用例 |PYMNTS.com
法国电信巨头 Orange 通过一项新协议获得了直接访问 OpenAI 人工智能模型的权限。该协议包括在欧洲数据中心进行数据处理和托管，以及抢先体验 OpenAI 的最新人工智能技术。此次合作旨在增强 Orange 现有的解决方案，并探索新的应用程序，例如与客户进行基于人工智能的语音交互。Orange 强调“负责任的人工智能”，力求在必要时使用最合适、最具成本效益且环保的解决方案。此外，Orange 将与 OpenAI 和 Meta 合作，从 Wolof 和 Pulaar 开始，为非洲区域语言开发大型语言模型。这些模型将用于 18 个国家的客户支持和销售沟通以及公共卫生和教育计划。
购物者使用人工智能工具寻找黑色星期五特价商品PYMNTS.com
购物者正在使用 ChatGPT 和 Honey 等人工智能工具来查找黑色星期五优惠，但建议谨慎行事，因为某些信息可能不准确或过时。零售商预计，由于消费者等待促销活动，客流量将会增加，预计 BFCM 周末美国零售额将达到 750 亿美元。个性化和全渠道策略对于零售商来说变得至关重要，他们预计在此期间将实现 5% 的同比增长。黑色星期五到来之前，消费者信心达到两年来的最高点。
人工智能“挤空”的完美交易
Soundhound AI (SOUN) 的空头兴趣显着增加，24% 的普通股被做空，这为潜在的轧空奠定了基础，可能会推高价格。为了在限制风险的同时利用这一点，建议进行多头蝴蝶交易。这包括以 8 美元买入 SOUN 看涨期权，以 12 美元卖出两份看涨期权，并以 15 美元买入一份看涨期权，目前成本为 0.46，最大损失为 0.46。即使由于执行价格之间的距离不同，价格超过 15 美元，这种独特的结构也能带来利润。潜在收益可能高达 600%，但交易者应监控稳定的价格水平，这可能会随着时间的推移侵蚀头寸的价值。SOUN 目前在其相对阻力位 7.80 美元附近交易，支撑位在 4.20 美元附近。建议交易者在达到200%-300%的目标利润率或50%的亏损阈值时退出交易。声音猎犬人工智能 (SOUN)
DK Metcalf 使用人工智能为 NFL 的 My Cause My Cleats Initiative 制作球鞋
DK Metcalf 参与了 NFL 的 My Cause My Cleats 计划，使用 AWS 生成式 AI 技术以及他支持的两个组织：Prison Fellowship 和 SOUND 来设计他的球鞋。人工智能允许他输入关键字并自定义样式、颜色和纹理以形成独特的设计，然后由艺术家手绘。梅特卡夫强调了该项目对于为代表性不足的社区提供发言权和强调社会事业的重要性。
小马AI登陆纳斯达克 估值50亿美元
小马智行通过美国纳斯达克IPO筹集了4.13亿美元资金，成为今年美国最大的自动驾驶上市公司。此次发行价格定为每份 ADS 13 美元，通过发行 2000 万份 ADS 筹集 2.6 亿美元，并通过私募额外筹集 1.53 亿美元。IPO后，小马智行的估值约为50亿美元，低于两年前的85亿美元。尽管首日交易结束时该公司的市值为 46.6 亿美元，但该公司股价仍下跌 7.69%，收于每股 ADS 12 美元。Pony AI 成立于 2016 年，旨在为各种车型和场景开发虚拟驾驶员，2024 年前三季度收入同比增长 85.5% 至 3951 万美元，但也报告了 2024 年累计净亏损 3.24 亿美元。2022年初至2024年6月。
被诺贝尔奖冷落，日本人工智能先驱被从历史中抹去 - 亚洲时报
约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 因其对人工智能的贡献而获得诺贝尔物理学奖，这一消息引发了人们对甘利俊一 (Shun’ichi Amari) 和福岛邦彦 (Kunihiko Fukushima) 等日本先驱研究人员的认可的争论，他们在神经网络方面奠定了基础。批评者认为，排除这些研究人员反映了对人工智能技术发展的片面观点，这种观点在很大程度上忽视了非北美科学家在通常被称为“人工智能冬天”期间的重大贡献。该文章强调了整合不同历史背景以拓宽我们对人工智能的理解和应用的重要性，强调以人类认知为中心的方法的价值，而不是纯粹的数据驱动方法。
YouTube 预览人工智能工具来克服创意障碍
YouTube 正在通过人工智能功能升级其灵感选项卡，以帮助创作者生成想法、大纲、标题和缩略图。新工具包括基于受众洞察的个性化创意生成、用于探索不同内容角度的创意游乐场，以及细化大纲、标题和缩略图的能力。这些升级是逐步推出的一部分，YouTube 正在寻求创作者的反馈以进一步改进功能。
承认人工智能错误信息中的人工智能幻觉 专家在人工智能错误信息案件中的声明
### 更正和理由摘要＃＃＃＃ 概述：该文件解决了报告中的三个错误：两个错误的引用（第 19 和 21 段）和一个轻微的作者错误（Goldstein 等人，2023）。这些修正是基于支持所提出的实质性观点的实证研究来证明的。---### 逐段分析：#### 第 19 段的引用不正确：**引用错误：**“研究表明，深度造假视频比基于文本的错误信息更容易被相信，因为它们同时涉及多种感官，从而产生更强烈的真实性幻觉。对个人（尤其是公众人物）参与捏造的行为或言论的现实描绘利用了认知能力导致人们接受视觉和听觉信息为真理的偏见（De keersmaecker & Roets，2023）。**正确引用：**“第 19 段的正确引用是 Hancock & Bailenson (2021)。”**理由：**- **Hancock & Bailenson (2021)** 支持视觉传达在人类感知和信任中起主导作用的论点。本文讨论了深度造假如何利用视觉线索，使视听错误信息比基于文本的错误信息更容易被信任。- 这篇引文直接阐述了认知偏见导致人们接受视觉信息为真理的观点。#### 第 21 段的引用不正确：**引用错误：**“研究表明，即使参与者被告知 Deepfakes 的存在，他们检测 Deepfakes 的能力仍然很低。在向参与者透露他们接触过 Deepfakes 后，参与者检测 Deepfakes 的自我效能下降了（Hwang 等人，2017）。，2023）。”**正确引用：**“第 21 段的正确引用是 Vaccari & Chadwick (2020)。”**理由：**- **Vaccari & Chadwick (2020)** 报道了一项研究，参与者被告知有关深度伪造的信息，但其中约 44% 的人仍然受到欺骗或不确定。- 该引文支持这样的说法：即使有先验知识，人们也很难检测到深度赝品。#### Goldstein 等人的轻微作者错误：**引用错误：**“戈德斯坦等人，2023”**正确引用：**“此来源的正确作者列表是：Goldstein, J.、Sastry, G.、Musser, M.、DiResta, R.、Gentzel, M. 和 Sedova, K。”**理由：**- 此更正只是更正已知论文的作者身份。---### 额外的实证支持：#### 第 19 段：- **桑达尔等人。(2021)** 支持这样的说法，即视频错误信息比音频或基于文本的错误信息更可信，并且更有可能被用户分享。#### 第 21 段：- **Köbis 等人。(2021)**：即使被警告其存在，参与者也很难发现深度伪造品。- **Weikmann 等人。(2024)**：参与者被告知深度造假后，他们检测此类内容的信心下降了。---＃＃＃ 结论：尽管有这些更正，报告中提出的实质性观点得到了正确引用和额外研究的实证支持。更正后的参考文献为有关深度造假对人类感知和信任的影响的论点提供了强有力的证据。**最终更正：**- **第 19 段：** 正确引用 Hancock & Bailenson (2021)。- **第 21 段：** 正确引用 Vaccari & Chadwick (2020)。- **Goldstein et al., 2023**：上面提供了正确的作者列表。这些更正增强了报告的准确性和可信度，同时保留了其核心论点。
人工智能将 B2B 技术从反应性转变为预期性的 3 种方式 |PYMNTS.com
人工智能正在从被动方式转变为主动方式，从而改变 B2B 生态系统。它可以实现支付和风险管理等流程的实时集成和自动化，从而提高效率和对现金流的控制。人工智能还通过预测分析加强网络安全，并帮助管理不同地区的监管合规性。在支付工作流程中，它优化了条款并改善了买家和供应商之间的协作。为了实现全球扩张，人工智能工具可以应对跨境交易中的货币波动和语言障碍，确保运营和增长更加顺畅。总体而言，人工智能正在通过先进的解决方案应对复杂的挑战，重新定义 B2B 商务的未来。
