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NHS 将在 10 个健康信托机构推出放射学人工智能
伦敦国王学院基于价值的医疗保健人工智能中心与盖伊和圣托马斯 NHS 基金会信托基金之间的合作旨在加速放射学人工智能在 NHS 中的采用，已与 Deepc 合作，提供对六个初始 NHS 信托基金的访问。由于英国临床放射科医生短缺 29%，此次合作旨在通过 DeepcOS 部署超过 75 种经监管机构批准的人工智能工具，以减少患者等待时间并提高诊断准确性。该倡议最终将扩展到十家信托机构，旨在减轻放射科的压力并提高医疗保健服务的效率。
1 只值得立即买入的杰出人工智能成长股
用户可以将自己喜欢的图表设置保存为模板，通过选择国家/地区切换市场数据，并通过右键菜单或箭头键访问更多交互选项。
元收益：为什么人工智能支出大获成功
Meta Platforms (META) 计划于 10 月 30 日公布第三季度收益。Evercore ISI 的 Mark Mahaney 讨论了 Meta 在广告领域的强劲基础，收入增长超过 20%，并认为通过 Threads、WhatsApp 和 Facebook Marketplace 实现溢价持续增长的潜力。虽然 Meta 由于其大量的人工智能投资而面临很高的期望，但 Mahaney 预计这些支出很快就会得到回报。随着 Meta 加强对人工智能的关注，投资者对未来的资本支出持谨慎态度。
环球音乐与人工智能音乐初创公司 KLAY 建立战略合作伙伴关系 - Music Business Worldwide
环球音乐集团 (UMG) 与 KLAY Vision Inc. 合作，为人工智能生成的音乐开发商业道德基础模型。两家公司的目标是创建一个先进的大型音乐模型（KLayMM），以增强最先进的音乐人工智能，同时建立一个全球生态系统，用于托管人工智能驱动的体验和具有准确归因的内容。此次合作是环球音乐集团更广泛的创新战略的一部分，该战略旨在尊重版权并支持音乐行业的人类创造力。环球音乐集团
采矿业与人工智能——差距还很悬殊 - MINING.COM
英伟达股价今年上涨近200%，五年内上涨超过2600%，使其估值高于整个上市矿业公司的总和，甚至是前50名矿商总估值的两倍。这引发了人们对全球投资者如何评价工业经济的疑问。英伟达一度成为全球市值最高的公司，市值约为 3.5 万亿美元，仅低于苹果。
许多美国老年人不相信人工智能生成的健康信息
密歇根大学国家健康老龄化民意调查报告基于对 3,379 名年龄在 50 岁至 101 岁之间的人进行的调查，结果显示，约 74% 的 50 岁以上美国成年人对人工智能生成的健康信息缺乏信任。虽然 58% 的受访者在过去一年中在线寻求健康信息，但性别、教育水平和收入等人口因素影响了人工智能生成内容的信任水平。大约 20% 的受访者表示，他们对识别健康错误信息信心不足，在健康状况较差和年龄较大的人群中，更普遍难以找到准确的信息。该报告强调了提高健康素养和教育老年人了解人工智能生成的健康信息的好处的必要性。
使用人工智能创建虐待儿童图像的男子被判 18 年监禁
尼尔森承认使用客户提交的真实照片生成数字模型来创建和销售定制的儿童性虐待图像。该案例凸显了生成式人工智能给执法部门和监管机构处理在线深度伪造和儿童剥削材料带来的挑战。当局警告称，此类人工智能生成的内容会增加儿童遭受实际身体虐待的风险。执法团队在调查中越来越多地遇到计算机生成的图像，这使得现有法律下的法律框架和起诉变得更加复杂。Nelson 使用的软件提供商 Daz 3D 强调其致力于防止其技术被滥用于非法目的。
苏富比将拍卖“A.I.”上帝的艾伦图灵机器人肖像 - 解密
苏富比将于 10 月 31 日至 11 月 7 日拍卖人形机器人 Ai-Da 创作的第一件艺术品“A.I. God”。艾伦·图灵的肖像估价为 12 万至 18 万美元，凸显了收藏家对人工智能艺术日益增长的兴趣。苏富比数字艺术主管迈克尔·布哈纳 (Michael Bouhanna) 指出，随着收藏家需求的增加和对人工智能生成艺术品的看法不断变化，这次历史性拍卖的战略时机也很明确。
通过 Google 的这门新课程，学习如何通过 5 个简单步骤编写 AI 提示
谷歌推出了新的 Prompting Essentials 课程，旨在教个人如何通过五个简单的步骤有效地使用人工智能。该课程由谷歌人工智能专家开发，旨在为学习者提供提高日常任务生产力和创造力所需的技能。它涵盖的领域包括针对不同受众调整电子邮件、总结文档、集思广益、构建演示文稿、分析数据和识别偏见等。完成后，参与者将获得谷歌颁发的证书，并可以与 Rocket Companies 和西门子等雇主合作，培训他们的团队。
人工智能会让数据科学过时吗？
生成式人工智能正在通过低代码/无代码工具和对话界面使软件开发民主化，使任何人都可以成为程序员或数据分析师。Thomas Davenport 和 Ian Barkin 在他们的《All Hands on Tech》一书中指出，公民开发人员将越来越依赖人工智能来完成编码、自动化和数据分析等任务。他们预测专门的机器人将处理特定的工作，尽管初步调查表明这些机器人不如人类工人灵活。CirroLytix 的 Dominic Ligot 指出了人工智能辅助工具如何让非技术用户能够接触到数据科学，并暗示未来随着人工智能实现数据科学和开发的许多方面的自动化，技术技能可能不再那么必要。然而，达文波特和巴尔金警告说，由于目前在快速创建有效结果方面存在局限性，将人工智能无缝集成到所有公民应用程序中需要时间。
