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AWS 获得 ISO/IEC 42001:2023 人工智能管理系统认可认证 |亚马逊网络服务
AWS 成为第一家获得 AI 服务 ISO/IEC 42001 认证的主要云服务提供商，包括 Amazon Bedrock、Amazon Q Business、Amazon Textract 和 Amazon Transcribe。该国际标准确保人工智能系统负责任的开发和使用。AWS 优先考虑公平、安全、透明的人工智能实践，并与全球组织合作制定风险管理和数据质量指南。该认证验证了 AWS 对负责任的 AI 的承诺，增强了客户对其平台上部署 AI 应用程序的信任。
建立人工智能信任：可解释性的关键作用
本文讨论了将可解释性嵌入人工智能开发实践中以建立信任并确保负责任地采用人工智能 (AI) 的重要性。以下是要点和建议的摘要：### 要点：1. **跨职能团队**：创建由数据科学家、工程师、领域专家、合规领导者、监管专家和用户体验设计师组成的团队。2. **以人为本的方法**：让利益相关者尽早参与人工智能开发过程，以确保以用户为中心的设计，并避免技术和非技术团队之间的冲突。3. **明确的目标**：针对不同利益相关者角色（例如管理人员、开发人员）制定可解释性的具体目标。4. **行动计划**：制定一项战略，整合从概念设计到部署的可解释性，包括沟通方法和格式。5. **指标和基准**：建立符合监管要求的全行业透明度和标准化基准。6. **适当的工具**：使用 LIME、SHAP、IBM 的 AI Expandability 360、Google 的 What-If Tool 和 Microsoft 的 InterpretM 等工具来增强可解释性。7. **监控和迭代**：不断收集利益相关者的反馈，以完善和改进可解释性流程。### 建议：1. **建立跨职能团队**：- 组建具有不同专业知识的团队，解决人工智能可解释性的技术、法律和以用户为中心的方面问题。2. **树立以人为本的思维**：- 尽早参与开发周期，以确保以人为本的工程实践并避免下游冲突。3. **定义明确的目标**：- 通过采访主要利益相关者并了解他们的具体需求，确定需要解释的内容、向谁解释以及原因。4. **制定行动计划**：- 创建一项策略，将可解释性实践嵌入整个人工智能生命周期。- 决定适合不同受众的格式（可视化、文本描述、交互式仪表板）和技术细节级别。5. **衡量指标和基准**：- 跟踪监管框架的合规情况，例如 Hugging Face 为欧盟人工智能法案合规性制定的基准测试工作。6. **选择或构建适当的工具**：- 采用开源算法，如 LIME、SHAP、IBM 的 AI Expandability 360、Google 的 What-If Tool 和 Microsoft 的 InterpretM。7. **监控和迭代**：- 持续监控可解释性工作的有效性并收集反馈以改进流程。### 人工智能的信任支柱：1. **可解释性**：人工智能系统如何工作和做出决策的透明度。2. **治理**：为人工智能的道德使用制定明确的指导方针、政策和框架。3. **信息安全**：保护数据隐私并确保敏感信息的安全处理。4. **以人为本**：优先考虑用户需求，尊重人的自主性，设计人工智能以增强人的能力。通过遵循这些建议并建立强有力的信任支柱，组织可以成功地将可解释性嵌入到其人工智能开发实践中，提高透明度，并确保人工智能系统在尊重人类尊严和自主权的同时提供切实的价值。
Zoom 2.0 作为人工智能优先公司重新推出，名称中没有视频
Zoom Video Communications Inc. 即将更名为 Zoom Communications Inc.，反映其作为“人工智能优先的人类联系工作平台”的演变。首席执行官袁征强调，公司正在转向提供视频会议之外的全面混合工作解决方案，以应对远程工作依赖度的下降以及来自谷歌和微软等科技巨头的竞争加剧。此次更名凸显了 Zoom 向更广泛的企业通信工具的扩张，包括其人工智能驱动的伴侣和全套工作场所解决方案，旨在自动化日常任务并提高生产力。
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如何让您的简历通过人工智能 (AI) 筛选
在当今的就业市场中，通过人工智能驱动的申请人跟踪系统（ATS）对于获得面试机会至关重要。ATS 根据特定标准和关键字过滤简历，通常会在人工审核之前驳回那些不符合要求的简历。为了成功，候选人必须：1. 以具有清晰品牌的产品展示自己。2. 使用职位描述中的相关关键词，但不要过多。3. 保持格式干净简单，以确保人工智能系统的可读性。4、突出硬技能，软技能自然融合。5. 了解 ATS 帮助 HR 高效管理大量申请。6. 用具体数字量化成就以展示影响力。7. 使用 .docx 或 .pdf 等标准文件格式以实现兼容性。8. 确保职位名称和日期是清晰且标准的行业术语。9. 在简历的语言和故事中保持人性化。10. 强调参与 DEI 计划（如果适用）。优化这些方面可以提高机器和人类的可见性，从而增加获得采访的机会。
Zoom 更名以强调人工智能产品并给出销售预测
Zoom Communications Inc. 公布的收入前景令投资者失望，该公司预计本季度销售增长 2.7%，股价下跌 6.7%。该公司已将其产品套件扩展到视频会议以外的领域，包括电话系统、联络中心应用程序和人工智能助手，这使得该公司从其官方名称中删除了“视频”一词。尽管达到了盈利预期，但在报告发布之前，由于对新产品强劲增长的预期，Zoom 的股价已飙升 48%。
教授表示，Meta 在人工智能转型方面可能超越谷歌
IMD 商学院的 Howard Yu 表示，尽管谷歌是人工智能研究的先驱，但它不会成为人工智能进步的主要受益者。Yu 认为，与谷歌基于搜索的商业模式（受到直接回答聊天机器人的威胁）相比，Meta 凭借其自适应广告生态系统和人工智能的创新使用，更能从人工智能中受益。Meta 与 EssilorLuxottica 在智能眼镜方面的合作也为其提供了人工智能优势，而不会与其核心业务发生冲突。由于积极的人工智能投资，未来准备中心将 Meta 在未来准备方面排名第三，而谷歌母公司 Alphabet 排名第四。
参议员提出法案要求人工智能开发人员提高透明度
参议院的一项新法案《人工智能网络透明度和责任 (TRAIN) 法案》旨在提高人工智能开发的透明度，允许版权所有者在怀疑其作品未经许可被使用时传唤生成人工智能模型的培训记录。开发人员将被要求披露可以确认或否认使用受版权保护作品的具体培训材料。不遵守规定可能会导致法律上的侵权推定。参议员彼得·韦尔奇介绍了该法案，强调随着人工智能融入日常生活，需要更高的透明度标准。该法案旨在解决艺术家和创意专业人士对人工智能培训中未经授权使用其作品的担忧。
参议员提出法案要求人工智能开发人员提高透明度
参议院的一项新法案《训练法案》旨在提高人工智能开发的透明度，允许版权所有者在确信其作品未经许可使用的情况下传唤生成人工智能模型的训练记录。开发商将被要求披露足够的信息来验证这一说法；不遵守规定可能意味着未经授权的使用，除非另有证明。该法案的发起人、参议员彼得·韦尔奇强调，随着人工智能融入日常生活，需要更高的透明度标准，并主张在未经艺术家同意的情况下在训练模型中使用受版权保护的作品时进行赔偿。该提案是在人工智能对创意产业的影响日益增加的法律挑战和道德担忧之后提出的。
通过开放基础模型帮助每个人构建医疗保健应用人工智能
HAI-DEF 是一套新的开放权重模型，旨在促进医疗保健领域人工智能应用的开发，特别是在放射学、皮肤病学和病理学等医学成像领域。该计划提供的资源包括开放权重模型、指导性 Colab 笔记本和文档，以支持开发人员从早期研究到商业实施。最初的产品包括用于胸部 X 射线的 CXR Foundation、用于皮肤图像的 Derm Foundation 和用于数字病理学的 Path Foundation，每个产品都在广泛的数据集上进行了预训练，以便以最少的额外数据和计算要求实现高效的模型训练。HAI-DEF 旨在通过使基础模型的访问民主化并培育多元化的贡献者生态系统来降低医疗保健人工智能开发的进入壁垒。
美光：更多内存对于人工智能至关重要（纳斯达克股票代码：MU）
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