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纽约联储调查显示，四分之一的服务企业在过去 6 个月中使用了人工智能 - Newsday
纽约联储调查显示，四分之一的服务企业在过去 6 个月中使用了人工智能纽约联储最近的一项调查发现，越来越多的制造商和服务企业计划在未来几个月内使用某种形式的人工智能。在过去六个月在运营中使用人工智能的服务公司中，10％的公司表示人员配备有所减少，而5％的公司表示采用人工智能工具需要雇用员工。总部位于加利福尼亚州加登城设有办事处的全国会计和咨询公司Armanino LLP的合伙人Chris Gagliardi表示，他的公司已经找到了利用人工智能加快某些流程并帮助识别潜在客户的方法。加利亚迪说：“我可以自信地说，使用人工智能肯定会让我们的员工能够专注于更有价值的事情，而不必做一些他们以前必须做的数据密集型手动工作。”Chan 表示，虽然目前在运营中使用人工智能的公司总体比例很小，但与加密货币或 NFT 等其他数字颠覆不同，人工智能的使用正在扩大。
在人工智能技术的新时代，孩子们再次超越父母 - Axios
生成式人工智能正在证明科技领域最持久的定律之一：青少年总是比长辈领先一圈。宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授 Kartik Hosanagar 告诉 Axios，许多学校在课堂上采取了 genAI 禁欲政策，但这仅仅意味着学生没有学习未来所需的技能。电影的其余部分讲述了他如何差点引发第三次世界大战。Meta 旗下的 Instagram 周二宣布对青少年账户进行彻底改变，限制他们看到某些内容，并试图给予父母更多的控制权。为什么重要：儿科医生办公室明显对流感大流行对疫苗的犹豫不决，因为越来越多的家长选择使用非医疗宗教豁免来不接种麻疹、水痘和百日咳等疫苗。
由于人工智能造假，深度怀疑时代已经到来 - Ars Technica
鉴于如今大量由人工智能生成的逼真图像席卷了 X 和 Facebook 等社交媒体网络，我们似乎正在进入一个媒体怀疑主义的新时代：我称之为“深度怀疑”的时代。这表现为公众对媒体制品真实性的广泛怀疑，这反过来又导致了一个显着的后果：人们现在可以更可信地声称真实事件没有发生，并表明书面证据是使用人工智能工具伪造的。法律学者 Danielle K. Citron 和 Robert Chesney 多年前就预见到了这一趋势，并在 2019 年创造了“说谎者红利”一词来描述深度怀疑的后果：深度造假被说谎者武器化，以抹黑真实证据。这种现代人工智能驱动的表现只是一种策略的最新演变，这种策略播下不确定性的种子，以操纵公众舆论、削弱对手和隐藏真相。今年 4 月，一个联邦法官小组强调了人工智能生成的深度造假不仅可能引入虚假证据，而且还会在法庭审判中对真实证据产生怀疑。
那是人工智能吗？或者只是很糟糕？- 纽约杂志
这是人工智能研究前沿的激动人心的时刻。我的学生的论文是人工智能生成的，还是只是重复的、低效的、充满陈词滥调的？然而，比这些更重要的是，它是一个例子，说明了使用新人工智能工具的令人印象深刻和赋予权力的感觉与使用人工智能工具在生成以前不可能数量的可通过的电子邮件、文档、和图像以及所有新作品的接收端。人工智能正在经历类似的转变：将一种媒体描述为人工智能生成，通常是对其美学品质的宣称，也是对其实际生产方式的宣称。有些东西可能看起来像人工智能，因为它有点令人难以置信，有点通用，或者更一般地说是不好的或不好的。
那是人工智能吗？或者只是很糟糕？- 纽约杂志
这是人工智能研究前沿的激动人心的时刻。我的学生的论文是人工智能生成的，还是只是重复的、低效的、充满陈词滥调的？然而，比这些更重要的是，它是一个例子，说明了使用新人工智能工具的令人印象深刻和赋予权力的感觉与使用人工智能工具在生成以前不可能数量的可通过的电子邮件、文档、和图像以及所有新作品的接收端。人工智能正在经历类似的转变：将一种媒体描述为人工智能生成，通常是对其美学品质的宣称，也是对其实际生产方式的宣称。有些东西可能看起来像人工智能，因为它有点令人难以置信，有点通用，或者更一般地说是不好的或不好的。
大多数美国青少年使用生成式人工智能。他们的大多数父母都不知道 - 连线
对儿童和技术的新一波焦虑正在达到顶峰，家长和专家越来越多地质疑孩子们如何使用智能手机、社交媒体和屏幕。它并没有阻止青少年拥抱生成式人工智能。调查显示，美国青少年正在与英国同龄人一起拥抱人工智能，英国通讯办公室去年年底发现，五分之四的青少年使用生成式人工智能工具。伦哈特说，青少年真正地倾听和学习，并指出，接受教育者指导的学生更有可能掌握技术的工作原理，也更有可能检查它是否产生幻觉或生成事实上准确的句子。超过一半的学生表示，他们认为应该要求从幼儿园到文法学校的孩子学习使用生成式人工智能工具。
黑人青少年被错误指控在作业中使用人工智能工具的可能性是黑人青少年的两倍 - Semafor
新闻动态众所周知，种族偏见会渗透到人工智能算法中。Common Sense Media 从 3 月 15 日到 4 月 20 日对 1,045 名 13 至 18 岁的青少年及其父母进行了调查。他说，部分问题在于人工智能检测软件完全不可靠。此外，托平卡说，白人学生更有可能以使用人工智能技术的形式享受技术特权，以及掩盖其使用的释义软件，这反过来又使他们更容易不被抓住。他补充说，还有一种假设是，白人中产阶级能够产生 ChatGPT 所产生的那种语言，而黑人工人阶级学生则不会相信他们可以用这种方式进行交流。
人工智能和分析如何改变北泽西的高中橄榄球 - NorthJersey.com
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改写地球的过去：人工智能揭开埋藏在沙子里数百万年的秘密
斯坦福大学的研究人员创建了 SandAI，这是一种人工智能工具，可以揭示石英砂粒的古代历史，识别风、河流、波浪或冰川如何塑造它们。该论文的资深作者拉普特说，我们不再需要人工来判断沙粒的一种纹理与另一种纹理是什么，而是使用机器学习来使微观纹理分析更加客观和严格。在世界各地合作者的帮助下，哈森收集了数百张沙粒的扫描电子显微镜图像，代表来自最常见陆地环境的物质：河流（河流和溪流）、风成沉积物（风吹沉积物，如沙丘）、冰川和海滩。该工具自然会犯错误，然后会迭代改进。他们计划根据用户反馈继续开发该工具，并期待看到该工具在各种环境中得到应用。
在人工智能开发方面，Java 能与 Python 相媲美吗？- 信息世界
随着人工智能融入业务逻辑，Java 支持者认为该语言在人工智能和机器学习领域越来越受欢迎。让 Java 更好地支持原生 AI 以及与企业数据和云服务的集成是该计划的一部分。尽管 Java 目前在机器学习开发方面的受欢迎程度无法与 Python 相媲美，但 Dayaratna 预计，随着应用程序从 POC（概念验证）阶段过渡到生产级使用，它将越来越多地用于 AI 和生成式 AI 开发。CoreNLP 提供了一套用 Java 进行自然语言处理的工具。Dayaratna 表示，人们普遍认为 Java 比 Python 性能更高、速度更快。