Lovelytics荣获Databricks新兴业务合作伙伴年度奖

Lovelytics,一家领先的创新数据和人工智能解决方案咨询公司,很高兴地宣布获得了备受尊敬的Databricks新兴合作伙伴年度奖。图片{ width=60% }


此殊荣强调了他们利用Databricks领先平台推动数字转型并为客户提供卓越价值的承诺。
Databricks年度合作伙伴奖表彰在实施Databricks解决方案方面表现出色、创新并且敬业的公司。Lovelytics因其创新解决复杂业务挑战的方法以及利用Databricks强大数据和人工智能能力的能力而受到表彰。
“我们非常荣幸从Databricks获得此奖项,”Lovelytics的首席执行官兼创始人Scott Love表示。“此殊荣证明了我们团队的辛勤工作和专业知识,以及我们帮助客户通过数据驱动解决方案取得成功的坚定承诺。我们期待继续与Databricks合作,并推动数据分析和人工智能领域的可能性边界。”
Lovelytics始终展示出交付有影响力的、以数据驱动的解决方案的能力,让企业做出明智决策并推动增长。通过利用Databricks先进平台,Lovelytics已帮助各行业的客户释放数据的价值、优化运营并实现战略目标。
Databricks新兴合作伙伴年度奖对Lovelytics来说是一个重要的里程碑,强化了其作为数据分析和人工智能生态系统中值得信赖的领导者的地位。这个奖项激励团队继续创新,并提供满足客户不断变化需求的顶尖解决方案。
有关Lovelytics及其屡获殊荣的数据分析和人工智能解决方案的更多信息,请访问www.lovelytics.com。



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The rise and fall of AI at the McDonald’s drive-thru

快餐行业多年来一直依赖人工智能技术,希望它能提高效率、降低劳动成本,并且理想情况下能让客户的生活更加方便。图片{ width=50% }


其中的先驱之一就是麦当劳,该公司在2021年与IBM合作,在美国大约100个Drive-Thru门店测试了一个声音点餐的人工智能系统。

顾客应当能够开车到达,大声告诉驶进口麦克风里的订单,然后让人工智能记录所有这些,而不是人类员工。理论上,人工智能应当能够理解更复杂的请求,根据过去的订单提供推荐,并且在提供快速服务的同时不受人手短缺困扰。

然而,麦当劳在推出仅仅几年后就放弃了AI驱动的Drive-Thru功能。病毒视频揭露了系统处理更简单订单时遇到困难,接受来自错误车辆的请求,并推荐奇怪的食物搭配,比如冰淇淋和培根。在这些公开失败之后,麦当劳宣布将在2024年7月31日之后不再与IBM合作。

这场引人注目的失败引发了一个问题:人工智能在未来的驶进窗口中真的有作用吗,还是’Burgerbot’注定成为又一个极其聪明的东西,基本上蔑视了理解人类的困难,从而失败了呢?

人工智能Drive-Thru的优势
除了麦当劳的困境之外,最初吸引该公司和竞争对手使用人工智能驱动Drive-Thru的好处并未消失。劳动力成本正在上升,而员工也越来越难找,因此有望让人工智能接受订单在未来实现显著的成本降低。

人工智能系统还承诺了一种极其引人注目的东西:即使是最扭曲疯狂的客户问题或请求,也能得到绝对的理解。在获得先前的订购数据后,人工智能能够提供定制推荐,旨在提高平均消费额。

此外,人工智能点餐可能会导致更快速、无摩擦的Drive-Thru体验。人工智能可以立即处理订单,而不需要人类员工重复回答。这种效率在高峰时段尤为显著,车辆环绕建筑物排队,Drive-Thru混乱。

消极因素 - 麦当劳失败的原因
当然,关闭麦当劳人工智能Drive-Thru梦想的病毒性失误确实道出了这项新技术所面临的某些真实困难。尽管经过多年的培训,麦当劳的人工智能系统似乎仍然经常在接受订单的核心任务上失败。

而在订单过程中的这些失败可能导致客户不满和昂贵的订单错误 - 这反过来可能会抵消任何潜在的劳动力节约。还有一个悬而未决的问题,即人工智能是否永远能够像人类一样理解琐碎的措辞、口音和非菜单请求。

麦当劳的经验还暗示了人工智能点餐的“奇异山谷”挑战。尽管通常令人印象深刻,当前的人工智能水平仍然能够产生几乎人类但不完全相同的响应,这对某些客户来说会带来不安的体验。可能需要人类配音员来配音人工智能。

人工智能Drive-Thru的未来
尽管取消了其最初的系统,这家快餐巨头仍然认为人工智能将成为未来Drive-Thru的重要参与者。麦当劳的IBM项目让公司认为,“Drive-Thru的语音点餐解决方案将成为我们餐厅未来的一部分”,该公司发言人表示。

Chipotle、Wendy’s、Taco Bell和Pizza Hut等许多其他大型连锁企业也正积极推动将人工智能Drive-Thru点餐整合进他们的业务。行业整体有望节省数十亿美元的劳动力成本,如果这项技术成功的话。

然而,大多数专家的共识是,人工智能Drive-Thru点餐才刚刚起步,仍然需要实现重大里程碑才能成为真正的通用。但随着人工智能语言模型的快速发展,也许不久之后麦当劳手工秩序问题和其他点餐困扰将成为过去。

也许会有一个分阶段的移交期,在这个期间乘客可以选择与人工智能或人类飞行服务员互动。随着时间的推移,这可能会建立关系并增加信任,这对人工智能Drive-Thru可能是一个优势。

但归根结底,听起来麦当劳可能仍然领先了几个月到几年的时间,并且过于激进地推出了这项技术。或者,如一位硅谷投资者昨天所说:“没有不挨箭的先驱。”对于快餐行业来说,通过人工智能简化Drive-Thru依然是下一个前沿 - 只是需要更多时间。

想从行业领袖那里了解更多关于人工智能和大数据的内容吗?不要错过将在阿姆斯特丹、加州和伦敦举办的AI & Big Data Expo。这一综合性活动与其他领先的活动同地举行,包括智能自动化会议、BlockX、数字化转型周和网络安全和云计算博览会。

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The impact of AI on online slot gaming in the UK

人工智能正在改变许多行业,英国的在线老虎机游戏行业也不例外。图片{ width=50% }


AI在在线老虎机中的整合不仅仅是一种趋势,更是正在重塑游戏格局的革命。这一进步为玩家提供了更个性化、安全和引人入胜的游戏体验。随着技术的发展,英国没有最低存款老虎机的诱惑力日益增强,为更广泛的受众提供了便捷性。

让我们深入探讨一下AI如何革新英国的在线老虎机游戏,以及这对玩家和开发者意味着什么。

老虎机开发中的AI整合
老虎机的发展已经从最初的机械形式发展到了我们今天看到的复杂数字版本。AI处于这一演进的最前沿,极大地增强了这些游戏的创建和功能性。

增强游戏设计
AI使开发者能够创造更加动态和视觉上吸引人的游戏。通过分析大量玩家数据,AI可以生成主题、图形和叙事,以迎合不同玩家人群的偏好。这意味着游戏可以变得更具沉浸感和吸引力,将玩家吸引到引人入胜的故事情节和视觉上令人惊叹的环境中,而这些环境根据玩家的互动不断变化。

适应性游戏体验
AI在老虎机开发中最令人兴奋的应用之一是实时调整游戏玩法的能力。AI算法监控玩家行为,根据情况调整游戏的难度和功能。例如,如果玩家遇到困难,游戏可能会变得稍微简单以保持他们的参与度,或者如果玩家表现出色,游戏可能会提供更多挑战以保持兴奋。这种适应性游戏体验确保玩家保持兴趣和挑战,提供更加令人满意的游戏体验。

个性化玩家体验
个性化是现代在线游戏的关键因素,而AI在为每位玩家提供定制体验方面发挥了重要作用。

用于玩家洞察的机器学习
AI利用机器学习分析玩家行为和偏好,从而为高度个性化的游戏建议和促销提供可能。通过了解玩家喜欢什么类型的游戏以及他们喜欢如何玩游戏,AI可以推荐对他们最有吸引力的新游戏或奖励。这种个性化水平增强了玩家的体验,并提高了他们与平台的互动。

定制化的游戏体验
除了推荐外,AI还可以自定义游戏玩法。例如,AI可以根据个人玩家数据调整游戏机制,如奖励频率和难度级别。这意味着每个游戏会话都是独一无二的,因为它根据玩家特定的偏好进行定制,从而使游戏体验更加愉悦和引人入胜。

增强安全性和公平性
安全性和公平性是在线游戏的关键组成部分,而AI在确保这两者方面发挥着重要作用。

欺诈检测和预防
AI在识别和预防欺诈活动方面非常有效。通过不断监控玩家行为和交易模式,AI可以检测出可能表明欺诈行为的异常情况。当检测到此类活动时,AI可以实时介入,以防止损失,并保护玩家和运营商。这种能力对于维护在线游戏平台的完整性和可信度至关重要。

确保公平游戏
确保公平游戏在在线游戏中至关重要,AI通过确保老虎机游戏的随机数生成器(RNG)的完整性来增强这一点。AI算法确保老虎机游戏的结果是真正随机的,没有受到任何操纵。这种透明度对于玩家的信任至关重要,因为这确保了每位玩家在赢得机会上都是平等的,基于幸运,没有任何外部干扰。

AI在负责任博彩中的作用
AI也是促进负责任博彩实践的强大工具,有助于缓解与赌博成瘾相关的风险。

用于问题赌博的预测分析
AI可以分析玩家的游戏模式,以识别可能表明问题赌博行为的行为。通过使用预测分析,AI可以及早发现成瘾的早期迹象,如过度支出或延长的游戏时间。这使游戏平台能够主动介入,向可能处于风险状态的玩家提供支持和资源。

干预策略
一旦确定了潜在的问题赌博行为,AI就可以实施干预策略。这可能包括向玩家发送关于他们游戏习惯的通知,提供自我评估工具,或限制玩家在平台上花费的时间和金钱金额。这些策略旨在帮助玩家与赌博保持健康关系,防止问题行为的恶化。

未来展望
展望未来,AI在在线老虎机游戏行业中的潜力是巨大的。随着AI技术的不断发展,我们可以期待更加复杂和个性化的游戏体验。基于AI驱动的创新可能会导致我们无法想象的全新游戏类型,提供无与伦比的参与和刺激水平。

AI正在革新英国的在线老虎机游戏行业,提供增强的游戏设计、个性化的玩家体验、改善的安全性和负责任博彩措施。随着技术的不断演进,在线老虎机游戏的未来看起来极为光明,AI在塑造这一激动人心的领域中发挥着关键作用。对于玩家和开发者来说,AI的整合为在线游戏领域的创新和改进提供了无限的可能性。


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36% 企业领导说AI政策将提供必要的防护栏

随着关于如何规范人工智能的争论升温,一项新研究显示了对当前和未来政策有效性的担忧,以及缺乏合规准备情况。图片{ width=60% }


根据今天发布的BRG《全球人工智能监管报告》,只有约三分之一的企业领导相信当前的监管非常有效,并且未来的政策将提供必要的保障。
该报告概述了来自全球各行各业的200多位企业领导和高级律师的调查回答,以及与高管、律师和BRG专家的深度访谈。新报告评估了人工智能监管目前的状况、组织在遵守方面面临的挑战以及主要利益相关者认为制定有效人工智能政策的最重要因素。该报告包括关键行业(零售和消费品、技术和金融服务)、地区(北美;欧洲、中东和非洲;以及亚太地区)和角色(律师和高管)的数据分析。
此外,该报告讨论了对美国医疗保健部门的影响,借鉴了BRG最近《人工智能与未来医疗保健》报告中的调查结果。
组织缺乏对其合规准备的信心
在当今不确定的监管环境中——人工智能的误用会带来重大的监管、诉讼和声誉风险——仅有四分之一的受访者对其组织遵守当前法规和指导方针的能力表示高度信心。当涉及促进负责任和有效的人工智能开发和使用的内部安全保障措施时,大多数受访者——尤其是零售和消费品领域的受访者——尚未实施任何措施。
律师以及来自北美地区的受访者普遍对当前和未来的人工智能监管效果持怀疑态度。但是,不确定性也孕育着机会。
BRG的执行董事及副总法律顾问艾米·沃利表示:“我们越来越发现,外部顾问建议与高管对于人工智能政策和程序的开放程度之间存在差距。好的顾问可以说是,是的,有很多监管不确定性,而在不确定性存在的地方也存在价值。”
未来人工智能政策重点
受访者普遍认为人工智能监管的三个最重要重点领域是数据完整性、安全性和准确性/可靠性。然而,当调查结果按地区和行业细分时,重点意见存在分歧。高管希望政策更具适应性/灵活性和透明性/可解释性,而律师最关注其可执行性。技术和金融服务受访者也优先考虑适应性/灵活性,而零售和消费品受访者更青睐严格性。
尽管所有人都希望综合性,但这可能并不那么简单。
BRG的执行董事理查德·芬克尔曼表示:“创建广泛而综合的指南可能比人们想象的更为困难。例如,美国和欧盟之间已经存在着人工智能监管和道德问题上的分歧,并且这种分歧正在加剧,而不是减少。”
该报告还提供了当前人工智能政策的全面概览,从欧盟最近通过的人工智能法令到美国更为分散的方法,再到东盟更注重商业友好的《人工智能治理与道德指南》。还深入探讨了人工智能生成虚假证据和不合规风险加剧的问题。
完整报告可在 thinkbrg.com/AIregulation 下载。



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VPN Proxy Master: 抗击人工智能诈骗的崛起

在数字领域经历人工智能工具的巨大进步的同时,网络犯罪团体也在从这些同样的进步中受益。图片{ width=60% }


为了应对这一不断升级的问题,VPN Proxy Master,全球最安全、速度最快的VPN,正在加强其向数字社区的信息传递和保护。

人工智能驱动的诈骗案件激增无疑引发了人们的关注。欺诈者正利用人工智能来生成自然语言文本,用于恶意目的,因为该平台可以创建模仿银行或金融机构等合法来源的钓鱼邮件和消息。这些具有迷惑性的消息可以诱使个人泄露个人信息或转账。

除此之外,人工智能可以生成电话脚本,使诈骗者能够冒充客服代表,并从毫无戒心的受害者那里获取敏感信息。人工智能平台内在的大语言学习能力可以使这些欺诈性沟通变得令人信服。

为了应对电话诈骗问题,Google为Android用户引入了一项先进的人工智能功能。他们的人工智能系统利用最先进的语音识别技术分析电话,并识别可疑活动。一旦激活,它会迅速警告用户可能的威胁,让他们提高警惕,避免成为欺诈计划的受害者。

在这些新兴威胁的背景下,VPN Proxy Master正日益成为保护在线隐私和防止诈骗的至关重要工具。该平台通过以下几种方式实现这一目标:

  • 严格的无日志政策:VPN Proxy Master保证不记录任何用户数据,确保完全匿名和隐私。
  • AES-256加密:采用业界领先的加密方法,VPN Proxy Master保护用户数据免受未经授权的访问。
  • DDoS防护:VPN服务防范分布式拒绝服务攻击,确保在线活动不间断且安全。
  • 全面加密服务器:所有服务器均完全加密,提供额外的安全层。

随着生成式人工智能的出现,他们将为网络犯罪团体提供的能力只能被猜测。但是像VPN Proxy Master和Google这样的公司正在努力提供同样进化完善的防御措施,为所有人提供安全的网络使用。

了解更多信息,请访问 www.vpnproxymaster.com。



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只有16%的制造商获得实时生产数据的可见性

根据预期AI采用增长的进一步发现,数据利用是增加可见性的关键。图片{ width=60% }


纽约证券交易所上市的领先数字解决方案提供商扎博技术公司今天宣布了其2024年制造业愿景研究结果。该研究显示,61%的制造商预计到2029年AI将推动增长,而这一比例在2024年为41%。与92%的调查受访者将数字化转型列为优先事项相结合,凸显了制造商改进数据管理并利用增强可见性和质量的新技术的意图。
虽然数字化转型是制造商的优先事项,但实现它面临着诸多障碍,包括劳动力成本和可用性、技术解决方案的扩展以及信息技术和运营技术(IT/OT)的融合。可见性是转型的第一步,采用AI和其他新技术让制造商能更有效地利用数据,以识别、反应和优先处理问题和项目,从而在整个制造过程中提供可带来最大影响的增量效率。
扎博技术行业主管恩里克·赫雷拉(Enrique Herrera)表示:“制造商在有效利用数据方面存在困难,因此他们认识到必须采用AI和其他数字技术解决方案,以创造一个敏捷高效的制造环境。”赫雷拉还指出:“扎博帮助制造商以新方式与技术合作,自动化和增强工作流程,实现一个协作规模的人与技术连接厂房。”
扎博通过战略洞察和技术赋能制造商,推动了连接厂房的发展,提升可见性,优化质量,并增强他们的员工队伍。要了解有关赫雷拉和其他专家对数字化和自动化挑战的看法,请单击此处。
专注于缩小可见性差距
尽管制造商表示数字化转型是一个战略重点,但实现全面连接的工厂仍然是艰巨的任务。可见性是优化效率、生产率和质量的关键所在,但存在巨大的可见性差距。全球只有16%的制造业领导者报告称,他们在整个制造过程中都实现了实时的生产中工作进度(WIP)监测。
虽然将近六成的制造业领导者预计到2029年会增加在生产和整个供应链环节中的可见性,但有三分之一的人表示,让IT和OT就在何处投资达成一致是数字化转型的关键障碍。除了这些障碍之外,86%的制造业领导者一致认为,他们正在努力跟上技术创新的步伐,并安全地整合设备、传感器和各种技术到其设施和供应链中去。企业可以利用扎博的解决方案使他们的数据发挥作用,从而提高安全性和可管理性,以及新分析能够提升业务绩效。
增强员工队伍,提升价值和效率
扎博的研究发现,制造商正在通过将AI和其他技术与员工整合和增强,以实现未来五年内制造业的转型和建立技能工人队伍的增长战略。将近三分之四(73%)的制造业领导者计划对劳动力进行再培训,以增强数据和技术使用技能,而七成人预计将使用移动设备技术增强工人。制造业领导者正在实施的技术工具包括平板电脑(51%)、移动计算机(55%)以及工作人员管理软件(56%)。此外,61%的制造业领导者计划利用可穿戴的移动计算机来增强他们不断发展的员工队伍。
C-Suite、信息技术(IT)和运营技术(OT)跨领域领导了解劳动力计划必须超越仅通过技术提高工人效率和生产力。六成领导者将持续发展、再培训/提升技能以及职业发展道路作为吸引未来人才的组织的高优先事项。
推进自动化以优化质量
随着各个行业的制造商必须在资源较少的情况下做更多的工作,对质量的追求更加强烈。根据调查,全球制造领导者表示,当今最重要的质量管理问题是实时可见性(33%)、跟踪新标准和法规的变化(29%)、整合数据(27%)和保持追溯能力(27%)。
未来五年,许多制造领导者计划实施机器人技术(65%)、机器视觉(66%)、射频识别(RFID)(66%)和固定工业扫描仪(57%)以解决这些挑战。大多数制造领导者一致认为这些自动化解决方案受多种因素推动,包括在工作人员中提供高价值任务(70%)、实现服务水平协议(69%)以及为车间增加更多灵活性(64%)。

主要地区发现
亚太地区(APAC)
尽管亚太地区只有30%的制造业领导者在整个车间使用机器视觉技术,但67%计划在未来五年内实施或部署该技术。
欧洲、中东、非洲(EMEA)
在欧洲,再培训劳动力以提高数据和技术使用技能位列制造业领导者驱动增长的首要人员策略,目前为46%,五年后为71%。
拉丁美洲(LATAM)
尽管只有24%的拉丁美洲制造业领导者依赖追踪技术,但74%计划在未来五年内实施或计划实施该技术。
北美
在北美,68%的制造业领导者将部署工人发展计划视为最重要的劳动力倡议。

调查背景和方法
扎博委托Azure Knowledge Corporation在亚洲、欧洲、拉丁美洲和北美对各种制造领域(包括汽车、电子、食品饮料、制药和医疗器械)的C-Suite高管以及IT和OT领导进行了1,200项在线调查。。

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未来AI创新潜力的关键是顶尖深度科技人才

Zeki数据展示了通过识别和跟踪具有科学和工程高级技能的顶尖AI人才,发现投资机会和风险的新方法。图片{ width=60% }


Zeki,一家总部位于英国的数据公司,拥有有史以来创建的最准确的深度科技人力资本智能数据集,今天发布了其第一份AI公司报告。 Zeki的分析基于其AI特定数据集,其中包括来自94个国家、超过40,000家公司就职的160,000名处于AI科学和工程发现前沿的个人,跨越了10年(2014-2024)。测量公司核心人类智力资本的创新潜力的能力为上市和未上市的深度科技公司发现投资机会和风险提供了新的途径。组织还可以利用Zeki数据优化其人才招聘流程和创新管道。报告中的一些主要发现包括:顶尖人才创造更多知识产权- Zeki通过定量证明了招聘顶级创新者与创造更多知识产权之间的直接联系。AI洗牌仍然活跃-Zeki应用其分析视角来识别缺乏人力资本以实现承诺的AI创新的公司,尽管获得了高额资金。 Zeki进一步指出了目前在人才创新方面具有限资金的公司。顶尖人才退出知名美国AI公司,随着美国人工智能招聘达到顶峰-Zeki在报告中提到的该公司自成立以来一直难以留住顶尖人才,并开始失去杰出的人才,而是聘请创新记录较差的人才。 Zeki认为美国五大AI公司聘用顶尖AI人才的十年上升已经达到顶峰,因为它们的高量高周转模式变得无法负担且不再相关。领先者:行业异常者- Zeki数据展示了摩根大通、英伟达、博世、华为和其他公司如何在早在2018年就做出了有利于现在草果的AI相关选择。医疗技术主导行业增长- 美国医疗技术领域的顶尖AI人才在过去五年增长了超过400%。 Zeki数据识别了四家值得关注的小型医疗技术公司。

下载报告 完整的2024年AI公司报告可免费下载。有关扩展见解,请查看Zeki的旗舰报告,即2024年AI人才现状报告以及Zeki的2024年AI女性报告,以获取有关在赢得和失去竞争顶级AI人才的国家、公司、大学和部门方面可行的情报。此情报为组织提供了首批行动者的优势,可识别投资机会、加速创新并获取一流人才。


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一天造谣7000篇,都是AI惹的祸?

文章来源:亿欧网
文 | 陈卓
编辑|顾彦

图片来源:由GPTNB生成

新型乱象怎么治?

利用AI技术一键生成虚假新闻,竟成某些不法分子的赚钱方式。

据央视新闻近日报道,一些MCN机构和个人账号,让AI根据关键词编造不实消息,发布到网络上吸引网友点击,赚取平台针对创作者的流量奖励。


其中情节严重的,名下经营数家MCN机构,操控账号高达800多个,一天最多生成7000篇,每天的流量收入过万。

“XX爆炸”、“XX被拘”、“XX通报”、“突发!XXXX”、“最新!XXX”、“震惊!XXX”……

大部分由AI编造、用以博取眼球的虚假新闻,抓住和人们日常生活密切相关的话题,或涉及网友近期可能关注的热点事件,再加上夸张的叙述方式、猎奇的故事情节和耸人听闻的标题,只为尽可能吸引更多网友阅读和评论,从而赚取流量进而变现。

AI谣言造成的后果不容小视,这一行业乱象已经引起各方重视。

图源:央视新闻

AI造谣,日进万元?

6月13日,央视新闻的报道揭露了数起利用AI软件炮制谣言的案件。

今年1月,某网络平台出现一条关于“西安爆炸”的消息,称当月10日晚,西安突然响起巨大爆炸声,还配有所谓爆炸的图片。消息一经发布,很快就在网上传播开来,也引起相关部门的重视。但经核实发现,当地并没有发生类似事件,消息为不实信息,涉嫌网络造谣。

经调查,相关账号归属于一家江西的MCN 机构,而消息的内容从文字到图片都是AI生成的。据公司实控人王某某供述,他通过具有语音交互功能的AI软件,说出几个关键词后,自动在网络上抓取相关信息,生成几百到上千字的文本,再配上貌似和事件具有相关的虚假图片,从而形成一段看起来信息量很大、实际上子虚乌有的内容。

图源:央视新闻

无独有偶,重庆公安也查处了一起利用AI软件编造谣言的案件。

2023年12月25日,一则“重庆巫溪一民房发生爆炸事故”的消息在某网络平台上发布。该消息全文500余字,以新闻报道的口吻提供了不少细节,比如“现场情况十分惨烈”、“官方紧急介入调查”等,短时间内就获得了几万次点击量…

完整文章阅读



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“AI代替”焦虑席卷!哪个行业最危险?花旗:金融业

花旗表示,约54%的银行业工作具有很大被AI自动化的潜力。不过,AI的普及或许并不会导致裁员。


花旗称,金融公司可能需要雇佣相关员工,确保AI使用的合法合规。

AI科技迅猛发展之际,“AI代替”焦虑在各行各业蔓延开来。哪个行业最危险?花旗说,金融业。

“AI可取代的金融岗位比其他任何行业都多。”6月19日,花旗在一份关于AI的研报中表示,整个银行业约有54%的工作岗位有较高的自动化潜力, 另外有12%的岗位可能因为AI技术而得到增强。

在AI代替方面,银行业位居金融行业榜首。此外,花旗的报告显示,在保险和资本市场行业中分别有48%和40%的就业岗位存在“非常高的自动化潜力”。

其他行业方面,能源行业“自动化潜力”43%、旅游行业38%、软件平台行业36%、零售业34%。

花旗首席技术官David Griffiths表示,生成式人工智能有可能颠覆银行业,并提高行业盈利能力。他说,在花旗,公司专注于以安全和负责任的方式运用人工智能,以增强花旗和公司员工的力量。

花旗报告指出,根据近期的客户调查,在AI技术的影响下,全球银行业2028年的利润总额,有望从线性增长的预测值1.8万亿美元,提升至接近2万亿美元。

实际上,从去年开始,全球几家银行巨头已经开始在工作中对人工智能进行了更多探索,他们认为,这项技术将帮助员工提高工作效率同时削减公司成本。

以花旗为例,该公司此前表示将培养4万名能尝试不同AI技术的程序员。该公司还表示,已经利用生成式AI技术快速梳理数百页的监管提案。

摩根大通也在招募AI人才,首席执行官Jamie Dimon说,他相信这项技术将使雇主将每周工作时间缩短至3.5天。德意志银行也正在使用AI来检视高净值客户的投资组合,荷兰国际集团用该技术来筛选潜在违约者。

不过花旗表示,即使AI取代了金融业的某些岗位,但这项技术可能也不会导致员工数量的减少。金融公司还需要雇佣一群AI经理和专注于AI合规的人才,来确保公司使用这项技术时的合规性和安全性。

新技术也并不总是会导致裁员。花旗举例称,从1970年代到2000年代中期,即使在引入ATM之后,人工柜员的数量仍在飙升。



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突发!Ilya 官宣成立新公司 SSI,只专注于安全超级智能

自前 OpenAI 联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 官宣离职一个月后,Ilya 终于终于有了新消息:”成立新公司 SSI,专注于安全超级智能”。今日凌晨,Ilya 在 X 上“官宣”了这一消息。


图片来源:由GPTNB生成

Ilya 写道,“我们将直截了当地追求安全超级智能(safe superintelligence,SSI),只有一个重点、一个目标和一个产品。我们将通过一个小型精干的团队所取得的革命性突破来实现这一目标。”在接受彭博社采访时,Ilya 表示,“它将完全不受外界压力的影响,不必处理庞大而复杂的产品,也不必陷入竞争激烈的赛跑中。”

据 SSI 公司的官方公告介绍,他们将安全和能力作为一个技术问题,通过革命性的工程和科学突破加以解决,并计划尽快提高能力,同时确保我们的安全始终处于领先地位。“这样,我们才能安心地扩大规模。”“我们的专注意味着不会受到管理费用或产品周期的干扰,我们的业务模式意味着安全、保障和进步都不会受到短期商业压力的影响。”

完整公告如下:

超级智能已经触手可及
构建安全的超级智能是我们这个时代最重要的技术问题。
我们已经启动了世界上第一个专注于安全的超级智能的实验室,目标和产品只有一个:安全超级智能。
它的名字叫 Safe Superintelligence Inc.。
安全超级智能是我们的使命、名称和整个产品路线图,因为它是我们唯一的关注点。我们的团队、投资者和商业模式都是为了实现 SSI 而努力。
我们将安全和能力作为一个技术问题,通过革命性的工程和科学突破加以解决。我们计划尽快提高能力,同时确保我们的安全始终处于领先地位。
这样,我们才能安心地扩大规模。
我们的专注意味着不会受到管理费用或产品周期的干扰,我们的业务模式意味着安全、保障和进步都不会受到短期商业压力的影响。
我们在美国成立了这家公司,目前在帕洛阿尔托和特拉维夫设有办事处,在那里,我们根基深厚,有能力招募到顶尖的技术人才。
我们正在组建一支由全球最优秀的工程师和研究人员组成的精干、高效的团队,只专注于安全超级智能,而非其他。
如果你是这样的人,我们将为你提供一个完成毕生事业的机会,帮助你解决我们这个时代最重要的技术挑战。
现在正是时候。加入我们吧
Ilya Sutskever, Daniel Gross, Daniel Levy
2024 年 6 月 19 日

图片来源

数十年来,研究人员一直在思考如何让人工智能系统变得更安全。目前的技术水平是利用人类和人工智能来引导软件朝着符合人类最佳利益的方向发展。至于如何阻止人工智能系统失控,这在很大程度上仍是一个哲学问题。

正如公司名称所强调的,Ilya 将人工智能的安全性放在首位。当然,关键在于确定是什么让一个人工智能系统比另一个系统更安全,或者说,到底是什么让人工智能系统更安全。

Ilya 说,他花了数年时间来思考安全问题,并已经想到了一些办法。但还没有透露一些具体细节。

但他表示,新公司将尝试通过人工智能系统中的工程突破来实现安全,而不是依靠临时应用于技术的防护措施。他说,“我们所说的安全是指像核安全那样的安全,而不是‘信任和安全’那样的安全。”“我们可以说,我们希望它是一股善的力量。我们希望它能在一些关键价值观的基础上运行。我们所考虑的一些价值观也许就是过去几百年来取得巨大成功的价值观。”

除了 Ilya,SSI 公司还有另外两位联合创始人。其中一位是投资人、前苹果公司人工智能主管 Daniel Gross,他因支持包括 Keen Technologies 在内的多家备受瞩目的 AI 初创公司而备受关注;另一位联合创始人是 Daniel Levy,他曾在 OpenAI 与 Ilya 一起共事。

鉴于 Ilya 在人工智能行业近乎神话般的地位,几个月来,围绕他的身份不确定性一直是硅谷的焦点。作为一名大学研究员和后来谷歌的科学家,他在开发一系列关键的人工智能进展中发挥了重要作用,他在 OpenAI 早期的参与帮助 OpenAI 吸引到了对其成功至关重要的顶尖人才,他也因倡导建立越来越大的模型而闻名,对 ChatGPT 的崛起起到了至关重要的作用。

Ilya 说,大语言模型将在安全超级智能中发挥重要作用,但他们的目标是更强大的东西。对于目前的系统,“你和它说话,进行对话,然后就完成了”。他所追求的系统将更具通用性和扩展性。“你说的是一个自主开发技术的巨型超级数据中心。这很疯狂吧?我们希望为其安全性做出贡献”。

参考链接:
- Ilya Sutskever Twitter
- Bloomberg Article

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