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攻击模拟器揭示了人工智能图像识别工具中的漏洞以及缓解网络威胁的方法
credits: Pixabay/CC0 公共领域 人工智能可以帮助人们精确地处理和理解大量数据，但根据一项新的研究，现代的图像识别平台和构建在AI中的计算机视觉模型经常忽略一个重要的后端功能，即控制图像透明度的alpha通道。他们发现AlphaDog擅长针对图像内的灰度区域进行定位，使攻击者能够破坏纯灰度图像以及包含灰度区域的颜色图像的完整性。“换句话说，他们编写了代码让AI模型在没有alpha通道的情况下读取图像文件。”陈说。陈和夏正在与包括谷歌、亚马逊和微软在内的几个关键利益相关方合作，以减轻AlphaDog破坏系统的能力所带来的漏洞。除了为私人研究或学习目的进行合理使用外，未经书面许可不得以任何形式复制任何部分。
死动物借助AI博物馆展览发出声音：“我们能否通过赋予蟑螂声音来改变公众对它的看法？”
我一直对会说话的博物馆展品感到有些害怕。好吧，多亏了AI™的力量，剑桥大学动物学博物馆的新展览将为已故动物展项带来语音功能（来源：The Guardian）。即使是不太受欢迎的昆虫类生物也得到了展示机会，并且Ashby希望，通过与它们直接对话（至少是经过训练以“思考”像这类生物一样的人工智能），这可能会改变我们在日常生活中如何看待这些生物的看法：“实验的一部分是为了看看，是否通过赋予这些动物自己的声音，人们会以不同的方式看待它们。现在在PC Gamer担任硬件作家的Andy一直在世界各地参加产品发布会和贸易展览会，并且一直都在评论他能拿到手的所有个人电脑硬件。只要是有趣的硬件，他都会写下关于它的文字，包括观点在内的所有内容。
AI来到诺贝尔奖：双料赢家引发关于科学领域的辩论
2024年10月14日，阅读时间：4分钟 虽然许多研究人员庆祝今年的化学和物理学奖项，但也有人对重点放在计算方法上感到失望。vanbeets/Getty Images 诺贝尔委员会在今年的两个奖项中认可了人工智能（AI）在变革中的力量——在物理学奖中表彰神经网络先驱，在化学奖中表彰开发用于研究和设计蛋白质的计算工具的研究人员。这是朋友和家人记得他们认识一位物理学家，并且可能去问他或她最近这个诺贝尔奖到底是什么的时候。 另一半奖项授予了西雅图华盛顿大学的大卫·贝克，以表彰他在不使用机器学习的情况下进行的蛋白质设计工作。 戴维·琼斯是伦敦大学学院的一名生物信息学专家，他与DeepMind合作开发了AlphaFold的第一个版本。他说：“这个奖项不仅认可了人工智能带来的颠覆性力量，还强调了结构和计算生物学知识稳步积累的重要性。”“这是一个迭代过程，在此过程中我们不断发展、进行研究，并试图找到社区对蛋白质的理解与我们在架构中构建这些直觉之间的正确组合方式。” 在这点上，2024年的奖项并不是特例，阿南塔斯瓦米说。
你应该在2024年使用AI来写简历吗？
将自己的个性融入其中，并定制您的AI生成的简历，以确保其符合道德规范（Getty） 随着ChatGPT即将迎来两周年纪念日，大多数求职者在某个时候都使用过人工智能来创建他们的简历、求职信或申请问题的答案。大约三分之二的受访者支持使用AI来创建如简历和求职信等文件，这表明人们更广泛地接受将AI作为一种有价值的工具用于求职过程。 道德至上，请记住，AI是一种工具而非拐杖。 保持真实 即使在使用AI编写您的简历和求职信时，也要确保最终产品反映您的声音和风格。请将人工智能视为您独特的竞争优势，并不要害怕与潜在雇主分享您的AI专长，尤其是在目前存在AI人才缺口的情况下，这可以为您的求职带来优势。
人工智能在现代作曲中的作用
从创作过程到声音工程，人工智能正在重塑音乐的制作、生产和消费方式。此外，我在人工智能和区块链方面的专业知识使我能够独特地探索技术与创意在音乐产业中的交汇点。AI母带处理工具分析音频轨道并进行精准调整以确保最佳音质。平台如Beatoven.ai使之成为可能。传统主义者无需担心，因为这项技术不过是一种数字乐器，并且永远无法替代人类创作火花和任何音乐作品触及人心所必需的创造力品质，因此它具有内在价值。
报告称，人工智能不太可能在工作中取代人类——但有五种职业可能会很快感受到其影响
人工智能已经改变了某些人的工作方式，但根据Indeed的一份新报告，它尚未准备好取代人类的工作。Gudell表示：“我们的结论是，在其目前的形式下——这是一个相当重要的限制条件——生成式AI将是一个非常先进的数字助手，并且在某些场景中确实能够提高我们的生产力。” Indeed的研究人员在其研究中考虑了16种职业，并突出了五份工作，这些工作的技能中有很大一部分有可能被人工智能取代。这五个行业是：会计专业人士市场营销和广告专家软件开发人员医疗保健行政支持人员保险理赔和检查官员Gudell指出，由于这些职位所需的技能通常具有技术性和重复性，因此符合AI的优势，此外，这些职业往往需要较少的物理互动。相反，她解释说，例如对软件开发感兴趣的人应该学习使用人工智能工具来提高他们的生产力，并增强他们在就业市场上的竞争力。
科学家设计了新的“AGI基准”，以判断未来的任何人工智能模型是否可能造成“灾难性危害”
OpenAI科学家设计了MLE-bench来衡量AI模型在“自主机器学习工程”方面的表现——这是AI所能面临的最难测试之一。然而，能够执行开放性机器学习研究任务的代理（例如改进自己的训练代码），可以比人类研究人员更快地显著提升前沿模型的能力。“随着o1尝试挑战的次数增多，这个数值有所提高。”他作为一名科技记者工作已经超过五年时间，此前曾担任ITPro的特色编辑。
人工智能专家将于11月14日发表马尔堡纪念讲座 | 马凯特今日报
麻省理工学院经济学系的戴维·奥特尔（David Autor）博士将于11月14日下午3:30在校友纪念联盟的莫纳根大宴会厅发表今年的马堡演讲。该演讲将探讨近期人工智能的进步是否提升了或降低了人类专业知识的价值。奥特尔是美国国家经济研究局劳动研究项目联合主任以及麻省理工学院塑造工作未来倡议的成员。讲座系列以已故长期经济学系成员西奥多·F·马堡（Theodore F. Marburg）博士的名字命名。关于活动的问题可以发邮件至经济学助理教授埃坦·施米克（Ethan Schmick）博士，邮箱地址为ethan.schmick@marquette.edu。
霍尼韦尔首席执行官维马尔·卡普尔为何认为人工智能的回报不会来自生产效率提升
霍尼韦尔航空航天公司在凤凰城测试一架飞机的发动机。从飞行员到技术人员，工业化世界中出生率的下降导致从事25年前热门工作的人员数量减少。“几位高管强调了超越当前对大型语言模型关注的重要性，其中包括处于LLM前沿的工作人士Clément Delangue，他是全球估值最高的AI初创公司之一Hugging Face的联合创始人兼首席执行官，该公司得到了亚马逊、英伟达和谷歌的支持。如果企业从定制化的AI中获益最多，那么这与在人工智能监管讨论中逐渐形成的观点相吻合：将重点从大型语言模型转移到特定行业的监控。“尽管关于人工智能机遇何时实现的争论不断，但霍尼韦尔的卡普对迅速陡峭的人工智能采用曲线持乐观态度。”
普渡大学赢得微电子公共项目，通过硅谷十字路口微电子公共中心推进人工智能硬件发展
普渡大学的项目——CHEETA：用于节能AI的CMOS+MRAM硬件（CMOS+MRAM Hardware for Energy-Efficient AI）——将采用CMOS+X的方法，具体来说是利用磁性随机存取存储器(MRAM)的独特能力来设计高效的内存计算硬件布线。该项目将在四年里获得2100万美元的资金。“通过结合我们在阿贡国家实验室、NSWC Crane以及其他政府机构、领先行业合作伙伴和顶尖学术机构的伙伴关系的力量，我们正着手进行一项开创性的项目，这将推动半导体创新的边界。”普渡大学负责研究的执行副总裁Karen Plaut说，“在CHEETA倡议中的合作突显了我们致力于推进MRAM技术并将其与尖端CMOS工艺集成的决心，为AI系统的性能和效率带来变革性改进。 ” 普渡大学主校区连续13年冻结学费，致力于确保教育的可负担性和可及性。
