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Gen AI 接近大规模超个性化
电子商务营销人员正在利用生成式人工智能，通过自动化和扩展个性化营销信息来实现超个性化。该技术将实时数据与人工智能相结合，通过电子邮件或文本等各种传递机制为个人购物者创建独特、优化的消息。生成式人工智能平台解决了数据捕获、理解和内容创建等主要问题，使超个性化营销由于成本下降而更容易为中小型企业所接受。
人工智能生成的儿童性虐待图像正在传播。执法部门正在加紧阻止他们
人工智能生成的涉及儿童的露骨色情图像（通常被称为“深度伪造”或合成儿童性虐待材料（CSAM））的问题已成为执法部门和立法者的重大担忧。以下是从所提供的文本中总结的要点：1. **立法和影响**：加利福尼亚州的一项新法案旨在加大对人工智能生成的涉及儿童的色情图像的处罚力度，解决这些图像即使没有身体侵犯也可能造成的心理伤害。2. **案例研究**：前迪士尼频道明星 Kaylin Hayman 作证讲述了她作为“深度造假”图像受害者的经历，这导致肇事者被定罪并被判处 14 年以上监禁。3. **技术挑战**：- 犯罪者使用开源人工智能模型，他们可以修改或训练这些模型来产生有害内容。- 滥用者在暗网社区分享有关如何操纵这些工具的技巧。- 领先的人工智能图像生成器使用的研究数据集包含指向儿童露骨色情图像的链接，有助于轻松生成此类图像。4. **行业反应**：顶级科技公司正在与 Thorn 等组织合作，打击儿童性虐待材料的传播，但专家认为，在这些技术广泛应用之前，应该采取更多的预防措施。5. **检测和执行**：- 国家失踪和受虐儿童中心的 CyberTipline 去年收到了约 4,700 份涉及人工智能技术的报告，到 10 月份，这一数字增加到每月约 450 份报告。- 调查人员很难确定图像是否描绘了真实的儿童，或者由于其真实性而由人工智能生成。6. **法律框架**：- 联邦法律，例如 1998 年的《儿童色情制品预防法》，即使图像的创作中没有涉及实际儿童，也允许起诉。- 在最近的案件中，针对使用人工智能生成或更改涉及儿童的露骨色情图像的个人，根据联邦淫秽和儿童色情法规提出指控。7. **持续关注**：- 有人担心旧版本的人工智能工具仍然可以在不被发现的情况下使用，这使得防止滥用变得更加困难。- 挑战在于平衡人工智能进步的好处与保护弱势群体免遭滥用的措施。这些要点凸显了技术进步和执法之间复杂的相互作用，强调需要积极主动的监管和强有力的调查技术来应对日益严重的合成儿童性虐待材料问题。
人工智能生成的儿童性虐待图像正在传播。执法部门正在加紧阻止他们
您概述的问题凸显了人工智能生成的儿童性剥削图像日益严重的问题，这给执法和立法机构保护在线儿童带来了重大挑战。以下是一些关键点和潜在的解决方案：### 要点：1. **现行立法：**- 加利福尼亚州最近通过了一项法案，将使用深度伪造技术创建或传播真实未成年人的露骨图像定为犯罪行为。- 联邦法律，包括禁止制作涉及露骨性行为的儿童视觉描绘的法律（即使它们不存在），已经被用来打击人工智能生成的儿童性虐待图像。2. **技术挑战：**- 先进的人工智能模型可以生成高度逼真的图像，模糊真假之间的界限，使调查人员很难确定图像是否描绘了真正的未成年人。- 犯罪者使用开源人工智能工具和暗网社区中的交易技巧来创建有害内容。- 主要科技公司正在与 Thorn 等组织合作解决这个问题，但过去的预防措施可能更有效。3. **对受害者的影响：**- 深度假货的受害者报告说，即使他们没有受到身体侵犯，也会感到严重的情绪困扰。- 与其图像的利用和传播相关的心理创伤可能是深远的。4. **执法挑战：**- 调查人员花费大量时间来确定图像是真实的还是人工智能生成的，这分散了其他调查的资源。- 执法机构需要更好的工具来快速检测和分析人工智能生成的内容。### 潜在的解决方案：1. **加强立法：**- 确保现有法律能够有效适用于涉及人工智能生成的未成年人图像的案件。- 考虑制定专门立法来解决深度造假带来的独特挑战，包括为执法和数字取证团队提供更明确的指导方针。2. **预防措施：**- 与科技公司合作，在人工智能工具开发过程的早期实施保障措施，以防止滥用。- 为从事先进图像生成技术的研究人员和开发人员制定并执行道德准则。3. **技术解决方案：**- 投资研究开发检测工具，可以快速识别人工智能生成的图像，减少调查时间和精力。- 促进科技公司、执法机构和学术机构之间的合作，共享解决这一问题的知识和资源。4. **公众意识和教育：**- 提高公众对深度造假的危险以及它们如何被用来剥削儿童的认识。- 教育未成年人识别和报告网上可疑活动。5. **对受害者的支持：**- 为受害者提供全面的支持服务，包括心理健康咨询和法律援助。- 开发程序，帮助那些图像被深度造假技术操纵的个人重新获得他们的数字身份，并减轻此类内容造成的危害。6. **国际合作：**- 鼓励各国开展全球合作，解决与人工智能生成的儿童性剥削图像相关的跨境问题。- 建立国际标准和协议来应对这一新出现的威胁。通过实施这些解决方案，利益相关者可以更有效地合作，保护儿童免受人工智能生成的有害内容日益严重的威胁，同时确保受影响的人得到正义。
Forerunner K2 人形机器人每只灵巧的手可承载 33 磅的重量
中国开普勒机器人公司在 Gitex Global 2024 上推出了第五代商用人形机器人 Forerunner K2。K2 具有 52 自由度，并改进了硬件，更易于制造和维护。它拥有增强的视觉系统和导航软件，能够自主完成任务和有效的人机合作。K2配备2.33kWh电池，可提供长达8小时的工作时间，专为智能制造、仓储、物流、高风险作业、研究和教育等商业应用而设计。近 50 个目标客户的反馈为开发提供了依据。
为木兰州制定人工智能立法的艺术
本文讨论了密西西比州与其他 19 个州一起应对这一新兴技术的人工智能 (AI) 立法方法。参议员巴特·威廉姆斯强调公共安全和为未成年人制定指导方针的重要性，同时避免过度限制性措施。参议院技术委员会与人工智能专家举行了听证会，向立法者介绍治理结构、发展激励措施和劳动力培训。立法者正在考虑全面和有针对性的法案，以解决隐私保护、知识产权和特定部门的法规问题。他们还计划通过联邦拨款和私人合作伙伴关系寻求资金。密西西比人工网络 (MAIN) 的 Kollin Napier 博士主张采取平衡的立法方法，促进人工智能创新，同时保护个人权利和社会利益。MAIN 旨在为关键领域的人工智能使用建立明确的定义和道德标准，确保数据隐私，促进劳动力发展，并与联邦标准保持一致。未来的技术听证会将重点关注 AWS 数据中心的衍生公司以及人工智能政策的进一步讨论。
为什么这款绿色比特币矿机可能成为下一个大型人工智能基础设施股票？杂七杂八的傻瓜
比特币挖矿公司 TeraWulf 正在利用其 95% 零碳能源设施转向人工智能基础设施。随着大型科技公司寻求可持续的计算能力，TeraWulf 计划通过由可再生能源供电的新数据中心来扩大其业务。该公司获得了 4.25 亿美元的资金，计划在 2025 年第一季度启动一座 20 兆瓦的托管设施。分析师预测，随着 TeraWulf 从比特币挖矿转向人工智能计算服务，其收入将大幅增长，尽管市场动态和执行风险仍然存在挑战。
研究发现求职者越来越多地使用人工智能 - OnFocus
JobLeads 的研究显示，29% 的美国人在求职中使用人工智能，其中 73% 的人找到了他们申请的工作。IT 和电信行业在人工智能使用方面处于领先地位，达到 69.2%，其次是人力资源和艺术与文化行业。旧金山在人们最常在求职申请中使用人工智能的美国城市中名列前茅。JobLeads 的 Jan Hendrik von Ahlen 就将人工智能融入简历和求职信以提高申请成功率的最佳实践提供了建议。
沙特阿美公司的 Wa’ed Ventures 拨出 1 亿美元用于人工智能投资
沙特阿拉伯的创业生态系统正在蓬勃发展，多家公司获得了重大投资和合作伙伴关系。著名的初创公司包括 invygo（一款在 A 轮融资中筹集了 800 万美元的移动应用程序）和 Mala（一家面向中小企业的金融科技平台），该平台完成了 700 万美元的种子轮融资。HALA Payments 加入沙特独角兽计划，旨在培育高增长公司。此外，总部位于英国的 Bioniq 还获得了克里斯蒂亚诺·罗纳尔多 (Cristiano Ronaldo) 的投资，估值升至 8200 万美元。阿联酋房地产科技初创公司 Prypco 筹集了 1000 万美元种子资金，而 Best Kept Shared 收购了时尚转售平台 BAZAARA。英国健康科技提供商 Proximie 与奥林巴斯公司合作，扩大了其全球影响力。
以色列和美国公司联手开发设备人工智能模型
以色列公司 Dataloop AI 与 Qualcomm Technologies 合作，加速基于 Snapdragon 平台的移动、汽车、物联网和其他计算设备的 AI 模型开发。Dataloop 的自动化管道通过 Qualcomm 的 AI Hub 简化了从数据管理到部署的 AI 生命周期，从而为边缘设备提供了优化的模型。此次合作旨在加速人工智能解决方案的创新和市场交付。以色列公司数据循环人工智能
什么是生成式人工智能？好处、陷阱以及如何在日常中使用它。
到 2030 年，人工智能市场预计将达到 13,390 亿美元；生成式人工智能通过想象创造内容，既有优点也有缺点。它可以起草文本并处理琐碎的任务，但也可能提供不正确或有偏见的信息。专家建议将其用作集思广益和提高生产力的工具，同时验证其输出，强调需要对错误信息和偏见保持警惕。
