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在能力爆炸的情况下，人工智能的领导地位势在必行
2024-12-28 17:00:29
人工智能的进步正在改变日常生活的各个方面，从产生个人气泡的助听器到定制教育内容的人工智能导师。领导者必须让利益相关者参与进来，了解当前的人工智能影响，试验人工智能应用，想象未来场景，并确保道德使用与组织价值观相一致，从而为这一技术转变做好准备。当务之急还包括提高员工技能并负责任地整合人工智能，以提高效率并解决社会差距。路易斯堡学院教务长马里奥·马丁内斯强调了积极采取措施拥抱人工智能领导力的重要性。
人工智能的进步正在改变日常生活的各个方面，从产生个人气泡的助听器到定制教育内容的人工智能导师。领导者必须让利益相关者参与进来，了解当前的人工智能影响，试验人工智能应用，想象未来场景，并确保道德使用与组织价值观相一致，从而为这一技术转变做好准备。当务之急还包括提高员工技能并负责任地整合人工智能，以提高效率并解决社会差距。路易斯堡学院教务长马里奥·马丁内斯强调了积极采取措施拥抱人工智能领导力的重要性。
据报道，人工智能数据中心导致住宅区出现电力问题
2024-12-28 16:56:16
美国各地大型数据中心附近的电力质量正在下降，影响了主要设施 50 英里范围内的近 370 万美国人。Whisker Labs 的传感器表明，不良的电能质量会缩短设备的使用寿命，并可能导致故障或火灾。虽然一些公用事业公司对这些说法提出异议，但其他公用事业公司承认，由于新设备问题，偶尔会出现中断。解决方案正在探索中，但普遍存在的问题可能表明需要紧急关注的更广泛的电网问题。
美国各地大型数据中心附近的电力质量正在下降，影响了主要设施 50 英里范围内的近 370 万美国人。Whisker Labs 的传感器表明，不良的电能质量会缩短设备的使用寿命，并可能导致故障或火灾。虽然一些公用事业公司对这些说法提出异议，但其他公用事业公司承认，由于新设备问题，偶尔会出现中断。解决方案正在探索中，但普遍存在的问题可能表明需要紧急关注的更广泛的电网问题。
纽约州政府将根据新法律监控人工智能的使用
2024-12-28 16:07:00
纽约州州长 Kathy Hochul 签署了一项法律，要求各州机构审查并发布有关人工智能 (AI) 软件使用情况的报告。该立法要求对任何人工智能或算法系统进行评估，这些评估必须提交给政府官员并在网上公开。它禁止在某些社会福利背景下进行自动化决策，除非人类监督得到保证。此外，法律还保护国家工作人员不会因人工智能的实施而减少工作时间或职责。该法案的发起人、民主党参议员克里斯汀·冈萨雷斯 (Kristen Gonzalez) 认为，该法案对于在州政府内部制定人工智能使用指南至关重要。
纽约州州长 Kathy Hochul 签署了一项法律，要求各州机构审查并发布有关人工智能 (AI) 软件使用情况的报告。该立法要求对任何人工智能或算法系统进行评估，这些评估必须提交给政府官员并在网上公开。它禁止在某些社会福利背景下进行自动化决策，除非人类监督得到保证。此外，法律还保护国家工作人员不会因人工智能的实施而减少工作时间或职责。该法案的发起人、民主党参议员克里斯汀·冈萨雷斯 (Kristen Gonzalez) 认为，该法案对于在州政府内部制定人工智能使用指南至关重要。
医生称人工智能正在将“Slop”引入患者护理中
2024-12-28 16:00:05
最近的研究表明，人工智能有可能提高医疗保健效率和可及性，但目前的实施未能达到预期。斯坦福大学医学院的 Christopher Sharp 和 Roxana Daneshjou 等专家发现，GPT-4o 和 ChatGPT 等人工智能工具提供的医疗建议不准确，引发了对患者安全的担忧。尽管人工智能有潜力增强医生的工作，但在可靠性、可信度以及对人工智能输出进行彻底的人工验证的需求方面仍然存在重大挑战。使用人工智能转录工具的医生还面临转录本中伪造信息的问题。总体而言，虽然人工智能在医疗保健领域的作用很有希望，但目前缺乏实用性和准确性，在广泛采用之前需要进一步发展。
最近的研究表明，人工智能有可能提高医疗保健效率和可及性，但目前的实施未能达到预期。斯坦福大学医学院的 Christopher Sharp 和 Roxana Daneshjou 等专家发现，GPT-4o 和 ChatGPT 等人工智能工具提供的医疗建议不准确，引发了对患者安全的担忧。尽管人工智能有潜力增强医生的工作，但在可靠性、可信度以及对人工智能输出进行彻底的人工验证的需求方面仍然存在重大挑战。使用人工智能转录工具的医生还面临转录本中伪造信息的问题。总体而言，虽然人工智能在医疗保健领域的作用很有希望，但目前缺乏实用性和准确性，在广泛采用之前需要进一步发展。
阿塞拜疆空难：8432 航班被击落的幕后黑手是 AI 型铠甲导弹吗？普京对“悲剧事件”表示歉意
2024-12-28 15:29:37
文章强调了民用客机在冲突期间由于防空系统误识别和人为错误而面临的重大风险。以下是总结此类事件的危险和原因的要点：1. **战争迷雾**：战争局势中固有的混乱常常导致误伤，即战斗人员错误地瞄准自己或盟军。2. **误认因素**：- **人为错误**：压力和恐慌可能导致操作员错误识别目标。- **系统故障**：技术可能会失败，导致评估不正确。- **缺乏积极的目标识别**：战斗中的大多数识别仍然是视觉的，这使得在压力条件下变得具有挑战性。3. **技术不匹配**：- 现代目标捕获系统的进步速度快于目标识别能力。- 友方和敌方作战系统之间的相似性可能会降低目标识别工作。4. **高强度冲突**：在激烈冲突期间，部队在高压力下行动，并被要求迅速消除任何潜在威胁，增加了误认目标的风险。5. **历史事件**：- 列举了一些在冲突或演习期间客机被军队错误击落的例子。- 著名事件包括 1988 年伊朗航空 655 号航班悲剧和 2001 年西伯利亚航空 1812 号航班坠机事故。6. **态势感知**：- 保持态势感知至关重要但具有挑战性，特别是当友军和敌机轮廓看起来相似时。- 操作员可能只有几秒钟的时间做出关键决策，从而导致错误。7. **持续风险**：尽管识别系统的技术取得了进步，但在冲突期间，民用飞机成为防空导弹受害者的危险仍然很高。了解这些因素强调需要不断改进目标识别技术和培训，以尽量减少未来冲突中的此类悲惨事件。
文章强调了民用客机在冲突期间由于防空系统误识别和人为错误而面临的重大风险。以下是总结此类事件的危险和原因的要点：1. **战争迷雾**：战争局势中固有的混乱常常导致误伤，即战斗人员错误地瞄准自己或盟军。2. **误认因素**：- **人为错误**：压力和恐慌可能导致操作员错误识别目标。- **系统故障**：技术可能会失败，导致评估不正确。- **缺乏积极的目标识别**：战斗中的大多数识别仍然是视觉的，这使得在压力条件下变得具有挑战性。3. **技术不匹配**：- 现代目标捕获系统的进步速度快于目标识别能力。- 友方和敌方作战系统之间的相似性可能会降低目标识别工作。4. **高强度冲突**：在激烈冲突期间，部队在高压力下行动，并被要求迅速消除任何潜在威胁，增加了误认目标的风险。5. **历史事件**：- 列举了一些在冲突或演习期间客机被军队错误击落的例子。- 著名事件包括 1988 年伊朗航空 655 号航班悲剧和 2001 年西伯利亚航空 1812 号航班坠机事故。6. **态势感知**：- 保持态势感知至关重要但具有挑战性，特别是当友军和敌机轮廓看起来相似时。- 操作员可能只有几秒钟的时间做出关键决策，从而导致错误。7. **持续风险**：尽管识别系统的技术取得了进步，但在冲突期间，民用飞机成为防空导弹受害者的危险仍然很高。了解这些因素强调需要不断改进目标识别技术和培训，以尽量减少未来冲突中的此类悲惨事件。
人工智能会填补英国司法不公平的空白吗？
2024-12-28 15:03:00
人工智能正在改变诉诸司法的机会，特别是对于那些无力承担针对富裕对手的法律代理费用的个人而言。伦敦的 Westway Trust 使用人工智能工具帮助客户处理复杂的纠纷，例如福利上诉和房东冲突。这些工具可以快速分析大量文档，从而节省时间和资源。英格兰和威尔士民事司法负责人杰弗里·沃斯爵士支持使用人工智能以更高效、更低成本解决案件。然而，对准确性和偏见的担忧仍然存在，强调了人类监督和责任的必要性。
人工智能正在改变诉诸司法的机会，特别是对于那些无力承担针对富裕对手的法律代理费用的个人而言。伦敦的 Westway Trust 使用人工智能工具帮助客户处理复杂的纠纷，例如福利上诉和房东冲突。这些工具可以快速分析大量文档，从而节省时间和资源。英格兰和威尔士民事司法负责人杰弗里·沃斯爵士支持使用人工智能以更高效、更低成本解决案件。然而，对准确性和偏见的担忧仍然存在，强调了人类监督和责任的必要性。
什么是人工智能聊天机器人？一切要知道
2024-12-28 14:15:00
AI 聊天机器人因其能够通过 24/7 支持高效处理任务而广泛应用于客户服务、个人生产力和各个行业。他们使用自然语言处理和机器学习等先进技术，使他们能够理解上下文并提供类似人类的响应。尽管人工智能聊天机器人具有节省时间和改善用户体验等优点，但在处理复杂或情感敏感的情况时仍面临局限性，并且可能因数据存储实践而带来隐私问题。随着技术的发展，人工智能聊天机器人变得越来越通用，具有多模式功能等功能，旨在使交互感觉自然和直观。
AI 聊天机器人因其能够通过 24/7 支持高效处理任务而广泛应用于客户服务、个人生产力和各个行业。他们使用自然语言处理和机器学习等先进技术，使他们能够理解上下文并提供类似人类的响应。尽管人工智能聊天机器人具有节省时间和改善用户体验等优点，但在处理复杂或情感敏感的情况时仍面临局限性，并且可能因数据存储实践而带来隐私问题。随着技术的发展，人工智能聊天机器人变得越来越通用，具有多模式功能等功能，旨在使交互感觉自然和直观。
世界上第一台人工智能驱动的机器牛监控牧场和牲畜
2024-12-28 14:00:21
悉尼大学的研究人员正在开发 SwagBot，这是一种自主机器人，旨在成为世界上第一头“智能牛”。SwagBot 最初于 2016 年推出，是一款适用于崎岖地形的放牧机器人，现已更新，配备了传感器、人工智能和机器学习功能。它可以评估牧场健康状况，监测牲畜健康状况，并在不过度放牧的情况下有效地放牧牛群。这项创新旨在使农业更加高效和环保，特别有利于澳大利亚广阔的养牛地区，评估牧场质量对于动物健康和生产力至关重要。
悉尼大学的研究人员正在开发 SwagBot，这是一种自主机器人，旨在成为世界上第一头“智能牛”。SwagBot 最初于 2016 年推出，是一款适用于崎岖地形的放牧机器人，现已更新，配备了传感器、人工智能和机器学习功能。它可以评估牧场健康状况，监测牲畜健康状况，并在不过度放牧的情况下有效地放牧牛群。这项创新旨在使农业更加高效和环保，特别有利于澳大利亚广阔的养牛地区，评估牧场质量对于动物健康和生产力至关重要。
在受到批评后，纳斯卡正在使用人工智能来生成新的季后赛格式 - 赛车新闻
2024-12-28 13:48:12
纳斯卡季后赛自 2004 年创办以来一直面临着批评和调整。2024 年，乔伊·洛加诺在亚历克斯·鲍曼受到处罚后重返季后赛，引发了球迷的不满。丹尼·哈姆林指出，网上的批评主要来自机器人。纳斯卡正在探索人工智能工具来应对未来的赛制变化，史蒂夫·奥唐纳强调了人工智能在战略和预测分析方面的潜力。克里斯托弗·贝尔批评了 2017 年季后赛的赛制，感觉自己被马丁斯维尔的队友战术欺骗了。凯尔·拉尔森 (Kyle Larson) 暗示 2025 年赛制可能会发生变化。
纳斯卡季后赛自 2004 年创办以来一直面临着批评和调整。2024 年，乔伊·洛加诺在亚历克斯·鲍曼受到处罚后重返季后赛，引发了球迷的不满。丹尼·哈姆林指出，网上的批评主要来自机器人。纳斯卡正在探索人工智能工具来应对未来的赛制变化，史蒂夫·奥唐纳强调了人工智能在战略和预测分析方面的潜力。克里斯托弗·贝尔批评了 2017 年季后赛的赛制，感觉自己被马丁斯维尔的队友战术欺骗了。凯尔·拉尔森 (Kyle Larson) 暗示 2025 年赛制可能会发生变化。
机器学习应用程序在人口层面解决非传染性疾病方面的偏差：范围界定审查
2024-12-28 13:35:07
所提供的文本似乎是发表在 BMC Public Health 杂志上的一篇学术文章，由 Andrew D. Pinto 领导的来自多伦多联合健康中心和多伦多大学等多个机构的研究团队撰写。该论文的标题是“机器学习应用程序在人口层面解决非传染性疾病的偏差：范围界定审查”。### 要点：1. **目标**：本研究旨在识别和分析用于解决人口层面非传染性疾病 (NCD) 问题的机器学习 (ML) 应用程序中存在的偏差。2. **方法**：研究人员进行了范围界定审查，这是一种文献综述，勾画出某个主题的现有研究或确定知识差距。他们收集并分析了数据，以了解机器学习偏见如何影响非传染性疾病干预措施。3. **范围**：- 审查涵盖心血管疾病、糖尿病、癌症、呼吸系统疾病等各类非传染性疾病。- 它检查了应用于医疗数据集以预测或管理这些疾病的不同机器学习技术。4. **贡献者**：有几个人被列为贡献作者，每个人在研究过程中都有其特定的角色。### 主要部分：- **介绍**- 非传染性疾病的背景- 机器学习应用在解决非传染性疾病方面的重要性- 研究目的和范围- **方法**- 有关范围界定审查方法的详细信息- 数据收集程序- 用于识别偏差的分析方法- **结果**- 与非传染性疾病管理相关的机器学习应用程序中发现的不同类型偏差的调查结果摘要。- **讨论**- 结果的解释及其对公共卫生的影响- 减轻已发现偏见的潜在解决方案或建议### 重要参考资料：1. **种族/民族差异**：该评论可能会讨论种族/民族差异如何影响机器学习模型中使用的数据，从而可能导致有偏见的结果。2. **社会经济地位 (SES)**：收入和教育水平等 SES 因素是可能影响模型准确性和公平性的关键变量。3. **性别偏见**：医疗保健获取和健康状况方面的性别差异也可能导致机器学习偏见。＃＃＃ 结论：该研究强调了在旨在解决人口层面非传染性疾病的机器学习应用程序中考虑偏见的重要性。它强调需要全面的数据验证、持续监测和包容性算法设计，以确保不同人群的公平结果。### 未来方向：1. **进一步研究**：需要进行更多研究来开发在创建机器学习模型时考虑偏差的方法。2. **政策建议**：政策制定者应考虑健康信息学和公共卫生举措中的偏见缓解策略指南。3. **社区参与**：与社区互动以了解当地情况有助于设计更准确和公平的机器学习应用程序。＃＃＃ 参考：- “青少年吸烟率正在下降，但差异仍然存在” - 表示 ML 模型必须考虑到持续存在的差异。- “心血管疾病的种族差异：系统回顾” - 说明种族差异如何影响健康结果，从而影响模型预测。- “机器学习在公共卫生中的应用” - 提供有关机器学习在公共卫生环境中使用的更广泛背景。###致谢：该研究感谢各种贡献者，包括研究人员、方法学家和支持该研究的机构。本文是通过技术进步改善医疗保健公平性的持续努力的一部分，同时解决可能加剧现有差异的固有偏见。系统审查
所提供的文本似乎是发表在 BMC Public Health 杂志上的一篇学术文章，由 Andrew D. Pinto 领导的来自多伦多联合健康中心和多伦多大学等多个机构的研究团队撰写。该论文的标题是“机器学习应用程序在人口层面解决非传染性疾病的偏差：范围界定审查”。### 要点：1. **目标**：本研究旨在识别和分析用于解决人口层面非传染性疾病 (NCD) 问题的机器学习 (ML) 应用程序中存在的偏差。2. **方法**：研究人员进行了范围界定审查，这是一种文献综述，勾画出某个主题的现有研究或确定知识差距。他们收集并分析了数据，以了解机器学习偏见如何影响非传染性疾病干预措施。3. **范围**：- 审查涵盖心血管疾病、糖尿病、癌症、呼吸系统疾病等各类非传染性疾病。- 它检查了应用于医疗数据集以预测或管理这些疾病的不同机器学习技术。4. **贡献者**：有几个人被列为贡献作者，每个人在研究过程中都有其特定的角色。### 主要部分：- **介绍**- 非传染性疾病的背景- 机器学习应用在解决非传染性疾病方面的重要性- 研究目的和范围- **方法**- 有关范围界定审查方法的详细信息- 数据收集程序- 用于识别偏差的分析方法- **结果**- 与非传染性疾病管理相关的机器学习应用程序中发现的不同类型偏差的调查结果摘要。- **讨论**- 结果的解释及其对公共卫生的影响- 减轻已发现偏见的潜在解决方案或建议### 重要参考资料：1. **种族/民族差异**：该评论可能会讨论种族/民族差异如何影响机器学习模型中使用的数据，从而可能导致有偏见的结果。2. **社会经济地位 (SES)**：收入和教育水平等 SES 因素是可能影响模型准确性和公平性的关键变量。3. **性别偏见**：医疗保健获取和健康状况方面的性别差异也可能导致机器学习偏见。＃＃＃ 结论：该研究强调了在旨在解决人口层面非传染性疾病的机器学习应用程序中考虑偏见的重要性。它强调需要全面的数据验证、持续监测和包容性算法设计，以确保不同人群的公平结果。### 未来方向：1. **进一步研究**：需要进行更多研究来开发在创建机器学习模型时考虑偏差的方法。2. **政策建议**：政策制定者应考虑健康信息学和公共卫生举措中的偏见缓解策略指南。3. **社区参与**：与社区互动以了解当地情况有助于设计更准确和公平的机器学习应用程序。＃＃＃ 参考：- “青少年吸烟率正在下降，但差异仍然存在” - 表示 ML 模型必须考虑到持续存在的差异。- “心血管疾病的种族差异：系统回顾” - 说明种族差异如何影响健康结果，从而影响模型预测。- “机器学习在公共卫生中的应用” - 提供有关机器学习在公共卫生环境中使用的更广泛背景。###致谢：该研究感谢各种贡献者，包括研究人员、方法学家和支持该研究的机构。本文是通过技术进步改善医疗保健公平性的持续努力的一部分，同时解决可能加剧现有差异的固有偏见。系统审查