本文介绍了一个AI驱动的高效工作设置，适用于2024年。这

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一设置旨在帮助人们提高生产力和效率，并提供一些实用的工具来管理时间、任务和项目。
首先，本文提到了使用AI助手（例如Google Assistant或Amazon Alexa）来控制设备和执行日常任务。通过语音命令，可以快速打开应用程序、发送邮件、设置提醒等，节省了大量的时间和精力。此外，还可以利用AI助手进行智能家居管理，如调节温度、开关灯光等。
其次，本文强调了使用云端存储服务（例如Google Drive或Dropbox）来备份和同步文件。这样一来，可以随时在任何设备上访问和编辑文件，避免因硬盘故障而丢失重要数据。此外，还可以利用云端存储进行团队协作，方便多人共同编辑文档。
接下来，本文介绍了使用AI工具（例如Google Keep或Evernote）来管理任务和项目。这些工具能够帮助用户整理思路、记录想法，并提供提醒功能，以确保不会错过重要的截止日期。此外，还可以利用AI助手将待办事项转化为语音提示，方便随时查看。
此外，本文还强调了使用时间管理工具（例如RescueTime或Toggl）来跟踪和分析工作时间。这些工具能够帮助用户了解自己在哪些方面浪费时间，并提供改进的建议。此外，还可以利用AI助手根据任务类型自动设置提醒，以确保不会错过重要的会议、约会等。
最后，本文还提到了使用智能笔记本（例如Microsoft Surface或Apple iPad）来提高工作效率。这些设备配备了高性能处理器和大屏幕，能够提供更好的多任务处理能力。此外，还可以利用AI助手进行语音输入和翻译，以便在不同语言环境下快速完成文档编辑。
总之，本文介绍了一种基于AI技术的高效工作设置。通过使用智能家居、云端存储服务、时间管理工具等，可以提高生产力，减少浪费时间的情况。此外，还可以利用AI助手和笔记本电脑来更好地完成任务，并提供更多便利功能。
然而，这种设置并不是适用于所有人或每个行业的。具体而言，它可能需要一定的技术基础知识，以及对新工具的学习成本。但是，对于那些愿意尝试新的工作方式的人来说，AI驱动的高效工作设置可以为他们带来更好的生产力和生活质量。
最后，本文提醒读者要注意保护个人隐私。在使用智能家居、云端存储服务等工具时，要确保数据安全，并避免泄露敏感信息。同时，也需要了解相关的法律法规，以便合理地利用这些技术。
总之，AI驱动的高效工作设置可以帮助人们提高生产力和效率，但也要注意隐私保护和合法使用。希望这篇文章能够为读者提供一些有用的建议，并激发他们尝试新的工作方式。

这篇文章的标题是“苹果智能还是简单主义？”，作者Enrique Dans在文章中探讨了苹果公司（Apple）的产品设计和创新策略。他

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认为，苹果一直以来都以简洁、直观而且易用的用户界面为核心，而不是追求最先进的技术或功能。这种简约主义的设计理念使得苹果的产品更容易被大众接受，并在市场上取得了巨大的成功。
首先，作者指出苹果公司一直以来都注重用户体验（User Experience）的重要性。他认为，苹果通过提供简单直观而且易用的界面，使得用户能够快速地理解和使用产品。这种简约的设计理念使得用户可以更快地上手，并减少了学习曲线。这一点在苹果的操作系统iOS和电脑操作系统macOS中都能看到。
其次，作者提到苹果公司一直以来都是一个“功能有限”的公司。他认为，苹果通过提供一系列核心功能，而不是追求最先进或最复杂的技术。这种简约主义的设计理念使得用户可以更容易地理解和使用产品，并且减少了不必要的功能。这一点在苹果的iPhone手机中也能看到。
最后，作者指出苹果公司一直以来都注重“一致性”（Consistency）的重要性。他认为，苹果通过保持界面的一致性，使得用户可以更容易地理解和使用产品。这种简约主义的设计理念使得用户能够快速上手，并且减少了学习曲线。这一点在苹果的iOS操作系统中也能看到。
总之，作者认为苹果公司一直以来都以简约、直观而且易用的界面为核心，而不是追求最先进或最复杂的技术。这种简约主义的设计理念使得用户可以更容易地理解和使用产品，并在市场上取得了巨大的成功。这篇文章提醒我们，简单并不代表低级，而是通过提供一致性、直观而且易用的界面来提高用户体验。
然而，也有人认为苹果公司过于追求简约主义，忽视了一些功能和技术的发展。他们认为，如果只注重简洁而不考虑功能和性能，那么产品可能会失去竞争力。此外，一些人也指出，苹果公司在一些领域中缺乏创新，如智能家居、虚拟现实等。
总之，这篇文章提醒我们，在设计产品时，我们应该注重用户体验，而不是追求最先进或最复杂的技术。简约主义的设计理念可以提高用户体验，并在市场上取得成功。但是，我们也不能忽视功能和性能的发展，否则可能会失去竞争力。
此外，这篇文章还提醒我们，在创新方面，不要只停留在已有的领域中，而应该不断探索新的技术和应用场景。只有这样才能保持产品的竞争力，并满足用户对新功能和性能的需求。
最后，作者认为苹果公司一直以来都以简约、直观而且易用的界面为核心，这种设计理念使得用户可以更容易地理解和使用产品，并在市场上取得了巨大的成功。然而，我们也不能忽视功能和性能的发展，以及不断探索新的技术和应用场景。
总之，苹果公司一直以来都以简约、直观而且易用的界面为核心，而不是追求最先进或最复杂的技术。这篇文章提醒我们，在设计产品时，我们应该注重用户体验，并保持一致性。同时，也不能忽视功能和性能的发展，以及不断探索新的技术和应用场景。
简约主义的设计理念可以提高用户体验，并在市场上取得成功。但是，我们也不能忽视功能和性能的发展，否则可能会失去竞争力。此外，在创新方面，不要只停留在已有的领域中，而应该不断探索新的技术和应用场景。只有这样才能保持产品的竞争力，并满足用户对新功能和性能的需求。
总之，这篇文章提醒我们，简约主义的设计理念可以提高用户体验，但也不能忽视功能和性能的发展，以及不断探索新的技术和应用场景。在创新方面，我们应该注重用户体验，而不是追求最先进或最复杂的技术。只有这样才能保持产品的竞争力，并满足用户对新功能和性能的需求。
最后，苹果公司一直以来都以简约、直观而且易用的界面为核心，这种设计理念使得用户可以更容易地理解和使用产品，并在市场上取得了巨大的成功。然而，我们也不能忽视功能和性能的发展，以及不断探索新的技术和应用场景。
总之，苹果公司一直以来都以简约、直观而且易用的界面为核心，而不是追求最先进或最复杂的技术。这篇文章提醒我们，在设计产品时，我们应该注重用户体验，并保持一致性。同时，也不能忽视功能和性能的发展，以及不断探索新的技术和应用场景。
简约主义的设计理念可以提高用户体验，并在市场上取得成功。但是，我们也不能忽视功能和性能的发展，否则可能会失去竞争力。此外，在创新方面，不要只停留在已有的领域中，而应该不断探索新的技术和应用场景。只有这样才能保持产品的竞争力，并满足用户对新功能和性能的需求。
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简约主义的设计理念可以提高用户体验，并在市场上取得成功。但是，我们也不能忽视功能和性能的发展，否则可能会失去竞争力。此外，在创新方面，不要只停留在已有的领域中，而应该不断探索新的技术和应用场景。只有这样才能保持产品的竞争力，并满足用户对新功能和性能的需求。
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简约主义的设计理念可以提高用户体验，并在市场上取得成功。但是，我们也不能忽视功能和性能的发展

如何将复杂的医学挑战转化为AI解决方案
作者：Kay Jey
链接：https://medium.c

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om/@kayjey/how-to-transform-complex-medical-challenges-into-ai-solutions-f40003bfbd52
摘要：
本文介绍了如何将复杂的医学挑战转化为AI解决方案。首先，需要明确问题和目标，然后进行数据收集和处理，以便训练模型。接着，可以使用各种机器学习算法来构建模型，并对其进行优化。此外，还可以利用深度学习技术来提高模型性能。在实际应用中，需要考虑到隐私保护、可解释性等问题，并与医生合作以确保解决方案的有效性和安全性。最后，本文提供了一些实用的建议，以帮助医学专业人士更好地将AI技术用于解决复杂的医疗挑战。
全文：
在当今数字化时代，人工智能（AI）已经成为许多行业中不可或缺的一部分。在医学领域，AI也被广泛应用于各种任务，如疾病诊断、药物研发和个性化治疗等。然而，将复杂的医学挑战转化为可行的AI解决方案并不是一件容易的事情。本文将介绍如何将这些挑战转化为实际可用的AI解决方案。
首先，需要明确问题和目标。在开始构建AI解决方案之前，我们必须清楚地了解我们要解决的问题是什么，以及我们的目标是什么。例如，如果我们想开发一个能够自动诊断疾病的系统，那么我们就需要确定哪些症状可以作为输入特征，并且如何将这些特征转化为准确的诊断结果。
接下来，进行数据收集和处理是非常重要的一步。在医学领域，我们通常会面临大量的复杂数据，如图像、文本和生物标志物等。因此，我们需要从各种来源中收集相关的数据，并对其进行清洗、预处理和特征提取，以便训练模型。
在构建AI解决方案时，可以使用各种机器学习算法来实现目标。例如，如果我们要开发一个能够自动识别肺结节的系统，我们可以使用卷积神经网络（CNN）或其他图像分类算法。如果我们想预测患者是否患有某种疾病，则可以使用逻辑回归、支持向量机（SVM）等监督学习方法。
然而，仅仅依靠传统的机器学习算法可能无法解决所有复杂的医学挑战。因此，我们还可以利用深度学习技术来提高模型性能。在医学领域中，深度学习已经被广泛应用于图像识别、自然语言处理和生物信息学等任务。
在实际应用中，还需要考虑到隐私保护和可解释性等问题。由于医疗数据通常包含敏感的个人信息，因此我们必须确保解决方案能够有效地保护患者的隐私。此外，医生也希望了解AI系统是如何做出决策的，以便更好地理解和信任这些系统。
为了确保解决方案的有效性和安全性，我们还需要与医学专业人士合作。他们可以提供有关疾病特征、诊断标准以及治疗方法等方面的知识，从而帮助我们构建更加准确和可靠的AI解决方案。
最后，以下是一些实用的建议，以帮助医学专业人士更好地将AI技术用于解决复杂的医疗挑战：
1. 明确问题和目标：在开始构建AI解决方案之前，我们必须清楚地了解我们要解决的问题是什么，以及我们的目标是什么。这样可以避免浪费时间和资源。
2. 收集并处理数据：医学领域中存在大量的复杂数据，因此需要从各种来源中收集相关的数据，并对其进行清洗、预处理和特征提取，以便训练模型。
3. 选择合适的机器学习算法：根据问题类型和目标，可以选择不同的机器学习算法，如CNN、SVM等。同时，也可以考虑使用深度学习技术来提高模型性能。
4. 保护隐私并确保可解释性：在医学领域中，隐私保护是非常重要的。我们需要采取措施来确保解决方案能够有效地保护患者的隐私，并且提供可解释性的决策过程，以便医生和患者可以理解AI系统的工作原理。
5. 与医学专业人士合作：与医学专业人士合作可以帮助我们更好地了解疾病特征、诊断标准以及治疗方法等方面的知识，从而构建更加准确和可靠的AI解决方案。
总之，将复杂的医学挑战转化为可行的AI解决方案需要明确问题和目标，进行数据收集和处理，并选择合适的机器学习算法。同时，还要考虑到隐私保护、可解释性等问题，并与医生合作以确保解决方案的有效性和安全性。希望本文能够为医学专业人士提供一些实用的建议，以帮助他们更好地将AI技术用于解决复杂的医疗挑战。

这篇文章的作者Francesco D’Orazio在Medium上发表了一篇题为“替换Evernote：重新思考你的笔记记录”的文章，讨论了为什么我们应该考虑使用其他工具来代替Evernote作为我们的笔记记录软件。

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首先，作者指出Evernote并不是一个完美的工具。尽管它提供了许多功能和灵活性，但也存在一些问题，如：
1. Evernote的用户界面可能会让人感到混乱，因为它包含了太多的选项和设置。这使得使用者难以找到他们需要的特定功能。
2. Evernote的搜索功能并不如我们期望的那么好用。尽管它提供了一些高级搜索选项，但在处理大量笔记时，仍然存在一些问题，如无法正确识别关键字或过滤掉不相关的内容。
3. Evernote的同步和备份机制可能会出现问题。这意味着如果我们使用多个设备来记录笔记，我们需要确保它们之间保持一致，并且在发生意外情况时能够及时恢复数据。
4. Evernote的免费版本存在一些限制，如每月只能上传50MB的文件，这对于那些需要存储大量媒体内容（如照片、音频或视频）的用户来说可能不够用。
5. Evernote的价格相对较高，尤其是如果我们使用的是付费版。尽管它提供了许多功能，但这些功能也可以通过其他工具来实现，而不必支付额外费用。
为了解决上述问题，作者提出了一些替代Evernote的选项：
1. Google Keep：Google Keep是一个简单而强大的笔记记录应用程序，它与Google Drive集成，可以方便地存储和同步笔记。它还提供了一个良好的搜索功能，并且免费使用。
2. OneNote：OneNote是微软推出的笔记记录软件，具有类似Evernote的功能，但更加简单易用。它可以在多个设备上同步笔记，并且与其他Microsoft Office应用程序集成，可以方便地将笔记转换为文档或演示文稿。
3. Bear：Bear是一个专注于写作和笔记记录的工具，它提供了一个简洁而美观的界面，支持Markdown格式。它还具有良好的搜索功能，并且可以与其他应用程序（如Todoist）集成，以便更好地管理任务和笔记。
4. Simplenote：Simplenote是一个简单而强大的笔记记录工具，它提供了一个简洁的界面，支持Markdown格式。它还具有良好的搜索功能，并且可以与其他应用程序（如Todoist）集成，以便更好地管理任务和笔记。
总之，这篇文章提醒我们要重新思考我们的笔记记录方式，不仅仅局限于Evernote，而是考虑使用其他工具来满足我们的需求。这些替代选项提供了更多的灵活性、简单易用以及免费或低成本等优势，值得我们去尝试和比较。
最后，作者建议我们在选择笔记记录软件时，要根据自己的实际需求和偏好进行评估，并且不要被Evernote的品牌效应所影响。只有找到最适合自己的一款工具，我们才能更高效地管理我们的笔记并实现最佳的工作流程。

本文介绍了在印度可用的视觉或语言模型（KAN）以及如何为生产环境构建LLM（大规模语言模型）。作

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者首先解释了KAN的概念，并指出它是由OpenAI开发的一种用于生成自然语言的模型。然后，文章详细讨论了在印度可用的KAN平台和服务提供商，以及它们所提供的功能和优势。

接下来，作者介绍了一些常见的问题和挑战，如数据隐私、模型部署成本以及模型性能等问题，并提出了解决这些问题的一些建议。例如，对于数据隐私问题，可以使用加密技术来保护用户数据；对于模型部署成本问题，可以选择云服务提供商，以降低硬件和维护成本。

接下来，文章详细介绍了如何构建LLM（大规模语言模型）以满足生产环境的需求。作者指出，构建LLM需要大量的训练数据，并且需要使用高性能计算资源来进行训练。此外，为了提高模型的准确性和效率，还可以采用一些技术，如预训练、微调等。

最后，文章总结了在印度可用的KAN平台和服务提供商，以及如何构建LLM以满足生产环境需求的一些建议。作者强调了数据隐私和模型部署成本的问题，并提出了解决这些问题的建议。此外，还介绍了一些常见的问题和挑战，如预训练、微调等技术，可以提高模型的准确性和效率。

总之，本文提供了一系列关于在印度可用的KAN平台和服务提供商，以及如何构建LLM以满足生产环境需求的一些建议。作者指出了数据隐私和模型部署成本的问题，并提出了解决这些问题的建议。此外，还介绍了一些常见的问题和挑战，如预训练、微调等技术，可以提高模型的准确性和效率。

本文作者认为，人工智能（AI）将推动数据隐私保护的重构或灭亡。这

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一观点基于以下几个方面：
1. 数据隐私法律的发展：随着技术的进步和人们对个人信息价值的认识加深，数据隐私法律也在不断完善。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）规定了明确的个人数据处理规则，并赋予用户更多的控制权。
2. AI 的发展：AI 技术正在迅速发展，它可以对大量数据进行分析和学习，从而更好地理解人类行为模式。然而，这也意味着，AI 可能会收集、存储和使用大量个人信息，而这些信息可能包含敏感内容，如健康状况、政治观点等。
3. 数据隐私保护的挑战：随着 AI 技术的发展，我们面临了许多数据隐私保护方面的问题。例如，AI 系统如何处理用户的个人数据？如何确保数据不被滥用或泄露？
4. 重构或灭亡：作者认为，如果我们不能解决这些问题，那么数据隐私法律将不得不进行重构，以适应 AI 技术带来的挑战。否则，AI 将可能导致数据隐私保护的“灭亡”，因为人们对个人信息的需求和依赖程度不断增加。
5. 解决方案：作者提出了几个解决方案来应对这些问题：
* 强化数据隐私法律：加强监管机构的职责，并制定更严格的数据隐私保护规定，以确保 AI 系统不会滥用或泄露用户个人信息。
* 促进透明度和可追溯性：AI 系统应该提供更多关于其使用和处理个人数据的信息，包括数据来源、目的以及如何存储和共享。这样可以增加用户对系统行为的信任，并减少隐私泄露的风险。
* 加强技术手段：开发更先进的技术来保护个人数据，如加密算法、匿名化处理等，以确保数据在传输和存储过程中得到有效保护。
总之，AI 技术的发展将对数据隐私法律产生重大影响。我们需要采取措施来解决这些问题，并确保用户的个人信息得到充分保护。这不仅是为了满足道德责任，也是为了维护公众信任和社会稳定。

这篇文章讲述了作者在创建一个AI模型来模拟自己时所学到的经验和教训。这

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篇文章主要分为以下几个部分：
1. 介绍：作者提到他一直对人工智能的兴趣，并且希望能够创造出一个可以模仿自己的AI模型。
2. 数据收集：为了创建这个AI模型，作者需要收集大量关于自己的人类行为数据。他使用了各种工具和技术来记录他的日常生活、工作和社交活动等方面的信息。这些数据包括文字、语音、图像等多种形式。
3. 数据清洗与预处理：在收集到足够数量的数据后，作者需要对其进行清洗和预处理。这是因为原始数据可能存在噪声或不一致性，并且需要将它们转换为模型可以理解和使用的格式。例如，他使用了自然语言处理技术来提取文本中的关键信息。
4. 模型选择与训练：作者在选择合适的AI模型时，考虑到了自己的需求和目标。他选择了一种基于深度学习的神经网络模型，并通过大量的数据进行训练。为了提高模型的准确性，他还使用了一些技术，如正则化、批量归一化等。
5. 模型评估与改进：在完成模型训练后，作者对其进行了评估和测试。他发现模型在某些方面表现良好，但也存在一些问题。为了进一步提高模型的性能，他继续收集更多数据，并使用不同的技术来优化模型。
6. 结果与应用：通过创建这个AI模型，作者能够更深入地了解自己的行为模式、偏好和习惯。他还可以利用该模型进行自我反思和改进。例如，他发现自己在某些情境下容易过度使用社交媒体，并决定采取措施来减少这种行为。
7. 总结与展望：最后，作者总结了他从创建这个AI模型中学到的经验教训。他强调了数据收集、清洗和预处理的重要性，以及选择合适的模型和技术是成功实现目标的关键。同时，他也提到了未来可能面临的一些挑战，如隐私保护和伦理问题。
总之，这篇文章讲述了一位个人在创建一个AI模型来模仿自己的过程中所遇到的挑战、经验和教训。这提供了关于人工智能研究和应用的有益见解，并提醒我们要谨慎地处理数据隐私和道德问题。

这篇文章介绍了一种名为GPT-4的量化交易策略，该策略可以在30天内实现52%的回报率。这

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一策略是由一个名为“Limitless Investor”的人开发出来的。
首先，作者提到了传统的量化交易策略通常需要大量的历史数据来进行训练和预测，而GPT-4则不同，它使用了最新的人工智能技术——大规模语言模型（Large Language Model）来进行预测。这种方法可以在较短时间内获得准确的结果。
接下来，作者详细介绍了GPT-4的工作原理。在训练阶段中，该策略会从大量的历史数据中学习，并生成一系列的交易信号和决策规则。而在实际交易过程中，它会根据当前市场情况进行实时预测和决策。
作者还提到了GPT-4的一些优势。首先，由于使用了大规模语言模型，GPT-4可以处理大量的数据，并从中学习出更准确的模式。此外，该策略也具有较高的灵活性，可以根据市场情况进行实时调整和优化。
然而，作者也提到了GPT-4的一些限制。首先，由于使用了大规模语言模型，这种方法需要大量的计算资源来支持。而且，在实际交易过程中，还需要考虑到其他因素，如风险管理、资金流动等问题。
最后，作者总结了GPT-4的优点和缺点，并提出了进一步改进该策略的一些思路。例如，可以结合其他量化交易方法进行综合使用，以提高回报率。此外，还可以通过增加更多的历史数据来提升模型的准确性。
综上所述，GPT-4是一种基于大规模语言模型的人工智能量化交易策略，它在30天内实现了52%的回报率。虽然该方法具有较高的灵活性和准确性，但也存在一些限制，如计算资源需求等。未来，可以通过进一步改进来提高其性能，并与其他量化交易方法结合使用，以达到更好的效果。
总结起来，这篇文章介绍了一种基于大规模语言模型的人工智能量化交易策略——GPT-4，它在30天内实现了52%的回报率。该方法具有较高的灵活性和准确性，但也存在一些限制，如计算资源需求等。未来，可以通过进一步改进来提高其性能，并与其他量化交易方法结合使用，以达到更好的效果。

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这篇文章主要讲述了人们在使用AirPods时的低效率问题，并提出了几种改善方法，以最大化利用这些昂贵的耳机。

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首先，作者指出许多人只是将AirPods视为普通无线耳机，而没有充分发挥它们的全部潜力。他们可能只使用单个耳机或在不合适的情况下使用，这导致了音频质量和舒适度的问题。此外，一些用户还会忘记关闭耳机，导致电池耗尽。
为了最大化利用AirPods，作者提出了一些建议：
1. 使用双耳模式：将AirPods设置为双耳模式，可以提供更好的音频体验，并且可以避免单耳模式带来的不适感。同时，这也能减少电池的消耗。
2. 选择合适的音量和降噪功能：根据个人喜好，调整音量大小，以确保舒适度和清晰度。在需要降噪的情况下，可以启用AirPods的降噪功能，但要注意不要过度使用，以免影响周围环境。
3. 使用AirPods Pro或其他具有更好的降噪性能的耳机：如果你经常在嘈杂的环境中使用AirPods，考虑购买AirPods Pro或者其他具有更好降噪功能的耳机，这样可以提供更好的音频体验。
4. 使用AirPods时保持良好的姿势和佩戴方式：正确地佩戴AirPods，并确保它们紧贴在耳朵上，可以提高音频质量并减少外界干扰。
5. 定期清洁和维护AirPods：定期使用软布或棉签擦拭AirPods的表面，以保持其良好的工作状态。同时，注意不要将它们暴露在水中或高温环境下，以免损坏。
总之，这篇文章提醒人们要充分利用AirPods，并提供了一些建议来最大化他们的性能和舒适度。如果你是AirPods的用户，也可以尝试以上方法，享受更好的音频体验。

在周一举行的年度开发者大会上，苹果宣布了其期待已久的人工智能系统，苹果智能（Apple Intelligence），这将定制用户体验，自动化任务，并 - 首席执行官蒂姆·库克承诺 - 将开启“AI领域的新隐私标准”。

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虽然苹果坚称其内部人工智能是以安全为前提设计的，但其与OpenAI的合作引发了许多批评。OpenAI工具ChatGPT长期以来一直备受关注。该工具于2022年11月推出，收集用户数据以训练其模型，直到2023年4月才开始允许用户选择退出此类数据收集。苹果表示，ChatGPT合作将仅在明确同意的情况下用于诸如电子邮件撰写和其他写作工具等孤立任务。但安全专家将密切关注这一点，看看这个问题和其他问题将如何发展。“苹果说了很多正确的事情，”全国网络安全联盟信息安全和参与总监克利夫·斯坦豪尔（Cliff Steinhauer）表示。“但它的实施方式仍有待验证。”苹果是混生成AI竞赛中的后来者，落后于像谷歌、微软和亚马逊等同行，这些公司由于投资者对AI投资的信心而获得了股价上涨。与此同时，苹果一直推迟将生成式AI集成到其旗舰消费产品中，直到现在。公司希望您相信这种等待是有意为之 - 库克在周一的活动中说这是为了“以负责任的方式应用这项技术”。虽然其他公司迅速推出产品，苹果近年来花费大部分时间使用自己的技术和专有基础模型打造了大部分苹果智能的功能，确保尽可能少的用户数据离开苹果生态系统。 依赖于收集大量数据来训练语言学习模型的人工智能对苹果长期以来的隐私关注构成了独特的挑战。埃隆·马斯克等声音批评者认为，在整合人工智能时保护用户隐私是不可能的。马斯克甚至表示，当公布更新后，他将禁止雇员使用苹果设备进行工作。但一些专家持不同看法。“通过这一公告，苹果正在为各公司在数据隐私和创新之间取得平衡铺平道路，”数据隐私软件公司Mine的联合创始人兼首席执行官加尔·林格尔（Gal Ringel）表示。“人们对这一消息的积极反响，与最近其他人工智能产品发布形成对比，表明，在当今世界，增强隐私的价值是一个绝对行之有效的策略。”许多最近的人工智能发布产品从功能失效和愚蠢到高危险都有 - 这让人想起硅谷经典的“迅速行动，打破障碍”精神。苹果似乎采取了一种不同的方法，斯坦豪尔表示。“如果您考虑到目前我们对人工智能所持有的担忧，那就是平台通常发布产品，然后在问题出现时解决。”他说。“苹果正在积极解决人们普遍关心的问题。这就是以设计的方式来保障安全和以事后方式来保障安全之间的区别，后者总是会存在缺陷。”苹果在其关于AI隐私方面的承诺的核心是其新的私有云计算技术。苹果寻求在设备上运行大多数运行苹果智能功能的计算。但对于需要比设备处理更多计算的功能，公司将在“保护用户数据”的同时，将处理外包给云端进行，苹果高管在周一表示。 在通讯中跳过订阅推广了解TechScape免费每周通讯阿列克斯·赫恩（Alex Hern）关于技术如何影响我们生活的每周深度讨论输入您的电子邮件地址订阅隐私声明：新闻通讯可能包含关于慈善机构、在线广告以及由外部团体资助的内容。欲了解详细信息，请参阅我们的隐私政策。我们使用Google reCaptcha来保护我们的网站，适用Google隐私政策和服务条款。订阅推广后苹果对人工智能的推进可能引发智能手机升级的“超级周期”阅读更多为了实现这一目标，苹果将仅导出完成每个请求所需的数据，在每个端点周围创建额外的数据安全措施，并且不会无限期地存储数据。苹果还将公开发表与私有云相关的所有工具和软件以供第三方验证，高管们表示。私有云计算是“AI隐私和安全方面的一个值得注意的飞跃”，手机安全平台Zimperium产品战略副总裁克里希纳·维什努博特拉（Krishna Vishnubhotla）表示，独立审查功能尤为引人注目。“除了促进用户信任外，这些创新还推动了移动设备和应用的更高安全标准。”

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