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加里·马库斯建议发起通用人工智能抵制活动以约束大型科技公司
采访盖瑞·马库斯，纽约大学名誉教授和连续创业者，著有多本书籍，其中最新的一本批评技术行业不负责任地开发生成式AI，并将民主置于风险之中。The Register：您的书列出了关于所谓人工智能的十二个担忧。驯服硅谷：我们如何确保AI为我们服务——点击放大 The Register：许多人对AI（假冒、虚假信息、欺诈、偏见等）表示担忧，由于信息可以轻松地在缺乏问责制和透明度的情况下传播，这些担忧是严重的。马库斯：总结确实有其用途，但(a)生成式AI在这方面并不十分可靠，经常遗漏重要信息并有时编造事实；(b)它已成为一种商品化的东西，许多公司的许多模型都能做到这一点，因此价格战不可避免，因而赚取大量利润的机会不大。尽管几十年来一直关注在线隐私问题，在美国并没有发生太大变化——我们仍然没有全国性的隐私法。
欧洲人在选举中不相信人工智能——调查结果显示
一项新的调查显示，欧洲人对在选举中使用人工智能几乎没有信心。虽然目前还没有明确的证据表明选举结果发生了显著变化，但人工智能在全球范围内加剧了人们对选举虚假信息和深度伪造视频的担忧。”IE变革治理中心执行董事Carlos Luca de Tena在一份声明中表示。老年人对这项技术的信任度较低。近30%的35至44岁的人表示他们会信任一种AI投票工具，而65岁及以上的人群中只有9%的人表示会信任它。然而，在诸如假释决定等敏感事务上，约有64%的欧洲人反对使用人工智能。
人工智能：金融业的游戏规则改变者 - 蒙特卡洛日报
善加利用，人工智能（AI）可以提高生产效率和盈利能力，尤其是在金融领域，该领域已经积累了大量可以轻松由AI利用的数据。没有人会忽视这样一个事实：人工智能正在颠覆我们的生活，并且很可能会长期改变我们的习惯。虽然这项技术在许多行业，特别是金融行业中承诺了更高的生产力和盈利性，但正如罗伯特·劳雷指出的那样，这种转变伴随着“一系列风险”。AI将与其他代理合作创建一个旨在行动而非仅仅互动的服务。AI被分配执行最简单且最枯燥的任务，例如监听对话以识别需要执行的命令。
FNTV：美国核电领域的未受监管的人工智能——一场迫在眉睫的危机？
与拥有全面中央框架以促进AI创新并确保安全的欧洲和中国不同，美国将AI治理分配给包括食品药品监督管理局（FDA）和交通部在内的13个国家级机构，以及州和地方监管机构。负责核安全管理的核管理委员会完全没有制定任何针对AI的具体规定。也不要指望美国政府会介入来解决所有这些愚蠢行为带来的问题。它甚至无法找出如何阻止精神失常的年轻人用军事级别的 assault rifles 射击学龄前儿童的方法。
英国《计算机周刊》：劳工党承诺五年内使用微软人工智能
metamorworks - stock.adobe.com 英国政府已与微软达成协议，利用该供应商的云和人工智能技术降低公共服务运行成本。 英国政府通过王室商业服务（CCS）与微软签订了一项为期五年的协议，以获取其一系列由人工智能(AI)驱动的产品和服务。CCS首席商务官罗杰·戈诺里说：“此协议将支持符合条件的公共部门组织实现数字化转型和创新目标，使他们能够从英国公共服务规模和范围中获益。”根据纳德拉的说法，在文职机构部署AI技术将逐步提高生产力，这将进一步对政府服务及其所支持的公民产生积极影响。他说，人工智能使组织能够创建新的工作流程。Copilot不仅仅是聊天界面。
联想转型成为集成人工智能的计算机公司
联想董事长兼首席执行官杨元庆在联想科技世界活动中讨论了创新的未来、人工智能和计算。联想科技世界活动以联想董事长兼首席执行官杨元庆的主题演讲拉开序幕，他分享了他对“一个联想”的愿景以及如何将人工智能整合到所有业务部门和产品中。为了实现其目标，联想与英特尔、AMD、微软、英伟达以及甚至Meta等公司的首席执行官建立了重要合作伙伴关系，并在科技世界活动中发表了讲话。但是通过他的“Plus AI”概念，重点在于使用人工智能来增强你正在做的事情并使其更加以人为本。虽然联想目前的重点是将其所有业务中都加入人工智能，这意味着将其添加到其个人电脑、平板电脑、智能手机、服务器、高性能产品和服务中，它还分享了其路线图上的另一个新产品愿景。
乔·利塞特放羊？ITV的人工智能计划是自从猴网球以来最糟糕的主意
那些寻找电视即将终结迹象的人肯定注意到了这个周末的坏消息：ITV计划使用人工智能来生成新的电视节目创意。一段时间以来，全球广播公司一直渴望利用人工智能作为创造娱乐内容的一种廉价方式——实际上，去年美国编剧协会的大罢工很大程度上围绕着确保决策者不会仅仅依赖ChatGPT就创作出数百个剧本展开。丽莎·麦吉谴责ITV的人工智能计划是“令人不安的”和“极其沮丧的”。它是由之前所有东西混杂而成的东西。说真的，这些东西简直是小菜一碟。
解锁人工智能基础设施的未来：突破瓶颈以实现盈利和性能提升
正如过去几年所显示的，扩大AI系统规模以训练具有更多参数和数据量更大的模型是一项非常昂贵的任务，这使得Nvidia变得极其富有。但在企业中将AI投入生产使用（无论是超大规模公司还是普通企业）可能会更加昂贵，尤其是在我们从批量处理系统转向与GenAI系统的互动以及最终达到机器间交互或代理型AI推理时更是如此。无论未来的硬件配置如何（基于Nvidia的“Rubin”GPU加速器和其现有的铜基NVSwitch互连改进版本），都无法在降低此平台上的AI推理成本的同时，将推理互动速度提升到适合代理型AI的速度。如果GenAI要取得进展，就必须有所改变。这是一个很好的问题，我们将在10月24日太平洋夏令时上午9点至10点的实时网络研讨会上从正在研究这个问题的专家那里得到一些答案。
人工智能如何正在变革地球观测
AI 正通过“嵌入”技术改变地球观测——将原始数据转化为有意义的洞察。传统的地图工具依赖于绘制点和线，而现代数字地图则基于像素。随之而来的是地球嵌入，我们有无限数量的像素可以处理——现在 AI 能够创建这些密集的数学总结。创建它们很难，使用起来也很复杂，在诸如自动洪水检测、农作物预测或灾难响应等关键应用场景中，我们还不能完全信任它们。通过超越像素的局限性，我们可以解锁更多关于自然世界的轻松、快速且更好的信息获取方式，使更多的利益相关者能够为他们的未来做出明智的决策。
航空维护行业拥抱人工智能 | AIN
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