从北方列车到多莉·帕顿,这些机构无法摆脱传真机

在本周早些时候,铁路主管承认他们仍在使用令人惊讶地持久的技术

有一个共同点,那就是多莉·帕顿和北部铁路主管并没有太多可以宣称拥有的东西。


曼彻斯特到米德尔斯堡的沮丧通勤者可能会抱怨火车服务几乎无法在上午九点至下午五点之间正常运行。团结两者的是,两者都无法放弃传真机。被英格兰国家医疗服务体系(NHS)禁用,并在一次次球员转会因传真错误而瓦解后被英超联赛淘汰,本周市长安迪·伯纳姆将这种咆哮声和嗡嗡声的传真机责怪为通勤者的痛苦来源。他在听了北部铁路的高管解释其服务糟糕表现半小时后面带怒色地说:“我听说你们仍在使用传真机……这可能属实吗?”主管们承认了。 2024 年,电子邮件开始盛行已有25年,传真机变得无处不在已有40年。他们解释说,排班和列车乘务处理仍然是通过传真机完成的。伯纳姆几乎无法相信。曾经有一个时期,传真机传达了重要消息 - 迈克尔·乔丹在1995年重返NBA(他传真了“我回来了”)或是2011年威廉王子和凯特的婚礼请柬的保存日期。但这现在成了一种尴尬。传真机的使用是对“乘客的忽视”的标志,伯纳姆怒气冲冲地说。他痛斥道:“看起来铁路行业将在传真到达时才采取行动。”伯纳姆说到。伦敦科学博物馆和华盛顿史密森尼博物馆中都收藏有传真机,但北部并非唯一坚持使用的单位。乡村巨星帕顿拒绝使用短信,坚持使用传真 - 即使给她的女儿女婿、麦莉·赛勒斯发消息时也是如此,后者有时会让某人扫描传真件并将其发送短信给她。来自2022年的一项调查显示,威尔士的医院仍有许多传真机在继续运作。根据7月份公布的一项调查,在德国,四分之一的公司仍经常使用传真,而许多德国医院也使用传真机。“传真迷”日本官员仍在使用传真机,并称这种将声音流转换为墨汁脉冲的技术具有较低的黑客风险。萨福克的Gadget Museum负责人詹森·菲茨帕特里克拥有40台传真机的收藏,并表示传真机的使用是过时技术在地铁等地方持续存在的一个例证,“这里有从上世纪70年代开始使用的计算机,它们非常复杂和定制设计,难以替换”。他补充说,一些军事系统仍然由几十年前的计算机支持。
铁路运营商的传真承认说明了当今技术进步的巨大差异。本周,埃隆·马斯克声称人工智能“可能在未来一两年内能够做任何一个人可以做的事情”。然而,每年运送8500万乘客的铁路集团仍在依赖计算机早已超越的技术。《卫报》的读者对这种技术仍然心存希望。一位读者仍然给她年逾百岁的姨妈发传真。“她的关节炎使得在手机上难以输入短信,同样适用于她的听力和电话,所以我们彼此之间用传真发送消息。” 她说。“我们打字写交谈性的消息,但她用大大的大写字母手写,几乎不浪费任何字。我想她现在可能感到有点被忽视了,因为大多数机构都没有传真号码了。” 另一位在一家公用事业公司工作的读者说:“在互联网出现问题时,它被用作紧急措施来确保最后一分钟的大宗能源交易。当这台老式传真机启动时,总会吓坏坐在旁边的可怜女人。” 2018年,时任卫生大臣马特·汉考克下令将传真机从NHS撤出,称这种技术“过时”,并声称“其他人多年前就放弃了它们”。英格兰国家医疗服务体系不知道汉考克的命令是否得到遵守,表示:“我们不收集传真机数量的数据”。

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菲尔·科林斯可能是最著名的传真使用者之一,因为据不准确报道,他据称在1996年通过传真与妻子离婚。“我当时在法兰克福,因为电话一直断线,所以给她发了传真,我正在安排看孩子的时间,并提到(婚姻)已经结束,但被误译成我通过传真结束了我们的关系。我不知道那是怎么登报的。嗯,我有点知道。我从未问过她。” 去年,英国通信监管机构Ofcom宣布,提供传真线路将不再是英国电信的职责。敲哲传真的丧钟,它说:“除非您搬家了或您是一个足球经纪人的代表–或者确实是一个搬家的足球经纪人的代表–那么您可能在最近几年内没有太多使用传真机的理由。” 但即使足球经纪人们也基本停止使用传真,因为这让合同的快速准确交换成为可能。最后一根稻草似乎是传真故障,据报道搅乱了戴维·德赫亚从曼联转会到皇马的过程。英超联赛于2018年12月开始实行在线注册申请。

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Riverbed任命Kris Luhrsen为首席营收官

全球可观测性和数字体验领域的领导者Riverbed加强领导团队,聘任行业资深人士
Riverbed,AI可观测性领域的领导者,宣布任命Kris Luhrsen为其新任首席营收官(CRO)。图片{ width=60% }


在这一角色中,Luhrsen将推动Riverbed的增长和销售策略,监督全球销售、渠道与联盟、续约与客户成功、咨询架构师、专业服务以及销售运营。

LinkedIn链接: Riverbed appoints Kris Luhrsen as Chief Revenue Officer: https://bit.ly/48o0S9A

Riverbed首席执行官Dave Donatelli表示:“我们非常高兴欢迎Kris Luhrsen作为首席营收官加入我们的团队。” “Kris对技术领域有着深刻的理解,以及在扩展收入、领导高绩效团队和客户参与方面的成功记录,使他成为引领我们的销售职能向前发展并推动Riverbed可观测性和加速解决方案增长的理想人选。”

Riverbed首席营收官Kris Luhrsen表示:“我很高兴加入Riverbed担任首席营收官,此时正值Riverbed AI动力平台和业界领先解决方案在市场上有显著的势头。” “我期待支持成千上万的客户,他们每天依赖Riverbed优化数字体验,改进IT运营并带来可衡量的结果。”

Luhrsen带来了数十年领导销售组织、执行销售和增长议程的经验。Luhrsen还拥有在构建增强组织内预测性、一致性和生产力的流程方面的丰富经验。

在加入Riverbed之前,Luhrsen担任了Venafi的首席营收官一职,Venafi是一家领先的网络安全公司,后来被CyberArk收购。他此前的职务包括担任开源基础设施软件领导者SUSE的北美销售总裁,并在VMware和思科担任高级销售领导职位。

Luhrsen拥有印第安纳大学凯利商学院的商学学士学位。

Luhrsen的任命是在Riverbed平台最近的推出以及宣布数项新的数据可观测性和AIOps解决方案之后进行的,其中包括用于克服网络盲点的Aternity Mobile、Riverbed IQ 2.0、以及Riverbed统一代理的第三方模块 — Aternity for Intel Thunderbolt和Wi-Fi。此外,Riverbed最近因许多解决方案获得了行业认可,包括:在2024年Gartner®数字员工体验管理工具(DEX)魔力象限(Magic Quadrant™)中的领导者;在2024年GigaOm网络可观测性雷达报告中的领导者;在2024年GigaOm AIOps雷达报告中的表现者;以及在2024年Gartner®数字体验监控(DEM)魔力象限(Magic Quadrant™)中的有远见者。

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Medscape发布免费AI动力抄写工具

Medscape,医疗专业人士健康信息解决方案领导者,今天推出了Scribe,这是一款创新的AI动力工具,旨在简化医生记录患者就诊情况的方式。图片{ width=60% }


Scribe可在Medscape移动应用程序和网站上使用,使医疗专业人员能够实时抄写和总结患者就诊情况,从而使他们能够更多地专注于患者护理,而不是文档记录。

Scribe提供了两个核心解决方案:实时转录患者就诊情况和使用广泛接受的医学模板(如SOAP(主观、客观、评估、计划),H&P(病史和体格检查)和POMR(问题导向的医疗记录))进行定制总结。这款符合HIPAA标准的工具确保患者数据安全,转录内容在72小时后自动删除。随着Scribe的推出,医疗专业人员发现在患者记录方面具有新的高效性,从而改变了临床工作流程,并节省了宝贵的时间。目前,Scribe仅向美国的医生提供。

Scribe的关键特性:

  1. 无缝实时转录:Scribe利用尖端AI技术准确捕捉患者对话,减少手动记录的需求,降低错误。
  2. 可定制的总结格式:医生可以从SOAP、H&P或POMR等模板中选择,以使文档记录与其首选工作流程保持一致。
  3. 增强的合规性和准确性:Scribe协助维护医学文档标准和监管合规性,为有效的患者管理制作可靠的记录。
  4. 改善医生与患者的互动:通过自动记录笔记,医生可以将更多时间用于患者护理,从而导致更好的患者参与和改善护理结果。
  5. Scribecheck以进行快速审核:Scribecheck是一个独特功能,突出显示摘要中的关键剂量和频率信息,使临床医生能够快速有效地审查关键处方详情。
  6. 可扩展性和网络同步:摘要和转录可以在Medscape应用程序和网站上访问,支持与各种规模的实践中所使用的电子健康记录(EMR)和电子病历(EHR)系统进行集成。

Scribe现在在Medscape应用程序上免费提供,可通过App Store(iOS)、Play Store(Android)和Medscape.com上的https://www.medscape.com/aboutscribe进行访问。

体验Medscape AI Scribe:观看演示
观看我们的演示视频,探索Scribe如何彻底改变临床文档。这个指导性演示展示了医生如何在几个步骤内快速抄写患者的就诊情况和定制摘要。观众将体验Scribe如何增强工作流效率,简化文档记录并促进更强大的医生与患者互动。

竞争优势
Scribe通过让医生每天节省数小时的工作时间而无需额外付费为Medscape用户提供了竞争优势。凭借其高质量的转录、可定制模板和符合HIPAA标准的数据安全性,Scribe作为医疗领域的强大工具而脱颖而出。


注意:Title、Date、Body 三个部分的内容,放入到对应的位置。最后只需要输出为Markdown源文件格式内容。

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Solutionreach推出安全文档工具

Solutionreach,作为患者沟通和参与解决方案的领先者,很高兴宣布将其Secure Documents应用作为其全面的Revenue Cycle Messaging™解决方案的一部分。图片{ width=60% }


这一创新功能赋予了医疗实践以安全地数字方式发送、收集和管理重要的患者文件的能力,与最近实施的针对验光实践的FTC眼镜规则保持一致。
Secure Documents模块允许验光实践轻松、安全、高效地收集、管理和共享必要的患者文件,如处方和报表。随着FTC眼镜规则的最新变化,强调验光处方的更大透明度和可访问性,寻找一个无缝的数字文档管理解决方案的需求变得空前重要。
通过将Secure Documents模块与Solutionreach的Revenue Cycle Messaging解决方案集成,验光实践将受益于:
简化文档管理:通过利用集中的电子签名功能,减少手动跟踪和发送需要签字文件的行政负担。自动处方发送:验光师和眼科医生现在可以通过安全渠道数字发送眼镜处方给患者,减少员工的手动工作量,并确保及时送达以符合FTC要求。高效的记录管理:实践可以将患者文件以数字形式存储和访问在一个中心位置,消除了纸质存储的需要,降低了处方或记录丢失的风险。与Solutionreach平台的无缝集成:Secure Documents产品与Solutionreach平台完全集成,允许实践继续从一个中心集线管理患者沟通和记录。患者方便:患者可以通过安全的患者文档中心轻松访问他们的处方,无需注册另一个繁琐的患者门户。
Solutionreach产品副总裁Chris Young表示:“随着FTC更新的眼镜规则的生效,验光实践面临着管理处方发送和文档的新挑战。我们的Secure Documents产品是一个颠覆者,不仅支持实践遵守新规则,还通过快速安全地发送文件来改善整体患者体验。”
Solutionreach致力于为患者沟通和实践管理提供最佳解决方案,自豪地为验光和眼科实践提供既满足监管要求又支持患者护理需求的解决方案。
要了解更多关于Solutionreach及其新的Secure Documents模块的信息,请访问https://www.solutionreach.com/platform/solutions-overview/secure-documents。



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Opsera与Databricks宣布合作伙伴关系

Strategic partnership unlocks value for enterprise customers by leveraging Opsera’s AI/ML capabilities and Databricks’ Data Intelligence Platform for faster, safer and smarter deployments
Opsera, the Unified DevOps platform powered by Hummingbird AI trusted by top Fortune 500 companies, today announced that it has partnered with Databricks, the Data and AI company, to empower software and DevOps engineers to deliver software faster, safer and smarter through AI/ML model deployments and schema rollback capabilities.图片{ width=60% }


Learn More About the Opsera and Databricks Partnership: Opsera官网链接
Opsera, the industry’s first Unified DevOps platform (powered by Hummingbird AI), delivers on a vision that empowers developers and enterprises to ship software faster, more securely, and better across multi-cloud and multi-SaaS applications. Opsera leverages its DevOps platform and integrations and builds AI agents and frameworks to revolutionize the software delivery management process with a unique approach to automating data orchestration.
Opsera is now part of Databricks’ Built on Partner Program and Technology Partner Program. The partnership enables:
AI/ML Model Deployments with Security and Compliance Guardrails: Opsera ensures that model training and deployment using Databricks infrastructure meets security and quality guardrails and thresholds before deployment. Proper model training allows customers to optimize Databricks Mosaic AI usage and reduce deployment risks.Schema Deployments with Rollback Capabilities: Opsera facilitates controlled schema deployments in Databricks with built-in rollback features for enhanced flexibility and confidence. Customers gain better change management and compliance tracking and reduce unfettered production deployments, leading to increased adoption of Databricks and enhanced value of automation pipelines.
“The development of advanced LLM models and Enterprise AI solutions continues to fuel an insatiable demand for data,” said Torsten Volk, Principal Analyst at Enterprise Strategy Group. “Partnerships between data management and data orchestration vendors to simplify the ingestion and ongoing management of these vast flows of data are necessary responses to these complex and extremely valuable AI efforts”.
“We are proud to partner with Databricks, a leader in data intelligence and cloud-based data lakehouse solutions,” said Kumar Chivukula, co-founder and CEO of Opsera. “Together, we will expand our shared vision to provide better, faster, safer DevOps with shift left security and governance and a unique approach to automating data orchestration to software teams across organizations and industries.”
“This partnership will allow DevOps teams to seamlessly integrate Databricks into their existing software development lifecycle, accelerating time to value for our customers and helping to build data intelligence,” said Heather Akuiyibo, VP of GTM Integration at Databricks. “This is an important step to getting data and AI into the hands of users efficiently and safely.”
Additional benefits of the Opsera and Databricks partnership include:
Powerful ETL (Extract, Transform, Load) Capabilities: Databricks’ Spark-based engine enables efficient ETL from various sources into a centralized data lake. This empowers Opsera to collect and orchestrate vast amounts of data, increasing developer efficiency and accelerating data processing efficiency.Scalable and Flexible Data Intelligence Platform: Databricks’ Delta UniForm and Unity Catalog provide a scalable, governed, interoperable, and reliable Data Lakehouse solution, enabling Opsera to orchestrate large volumes of structured and unstructured data efficiently.Advanced Analytics and ML: Databricks Mosaic AI’s integrated machine learning capabilities allow Opsera to efficiently build and deploy AI/ML models for predictive analytics, anomaly detection and other advanced use cases.Seamless Integration: Databricks integrates seamlessly with Opsera’s existing technology stack, facilitating smooth data flow and enabling end-to-end visibility of the DevOps platform.

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Diffblue获得630万美元新融资,增长率达到3倍

New capital, customers and CEO to fuel explosive momentum for generative AI-for-code market innovator
Diffblue,创造了世界上第一个完全自主的生成AI-for-code软件,今天宣布,在记录的六个月期间,从上一六个月实现了326%净新的ARR增长,获得了630万美元的新资本。图片{ width=60% }


Toffer Winslow(之前在StackState,Dynatrace,RSA Security工作)也被任命为Diffblue的新CEO,以推动公司的下一个增长阶段。
Diffblue的新一轮融资由现有投资方IP Group,Parkwalk Advisors和AlbionVC主导,牛津大学以及牛津科技和创新EIS基金(OTIF)的私人投资者一起参与。此外,花旗机构战略投资加入了新的股权投资者。该公司现在处于一个良好的位置,可以将其三位数的增长率持续推动至2026年,同时仍然保持一种在生成式AI公司中不常见的资本高效方法。
公司的快速销售增长是由Diffblue的AI动力自主测试生成平台的迅速和稳定的客户采用推动的,该平台在软件开发周期的早期捕捉错误时更容易和廉价修复。 Diffblue的新颖方法不同于LLMs,并支持致力于智能自动化,缩短发布周期并为用户提供更好软件质量的开发者和IT领导者的使命。 今天,Diffblue为美国十大银行中的四家以及福布斯全球2000强的几家其他公司提供服务。主要客户包括:花旗,ING,思科,阿斯利康和纽约梅隆银行(BNY)。
“对于那些找到如何利用AI潜力改变软件构建,测试和部署方式的初创公司而言,市场机会巨大,”花旗率技术全球主管Iain Maclean说。“我们对该公司的投资反映了我们相信其有望成为下一代AI动力软件开发工具中的重要参与者。”
由牛津大学研究人员成立的Diffblue为在处理关键任务的Java开发团队中提高速度,质量和生产力。其旗舰产品Diffblue Cover利用生成AI以比人类开发者快250倍自动化单元测试生成。因此,软件团队可以提高代码质量,扩展测试覆盖范围,并提高效率,以便能更快,更频繁地发布软件,并减少缺陷。 Diffblue的生成AI的差异化方法利用强化学习技术,避免了与基于LLM的编码助手相关的准确性,安全性,隐私性和责任方面的担忧。
“Diffblue正引领着软件行业历史上最热门,发展最快的市场之一,”IP Group的管理合伙人Mark Reilly说。“与部署最佳AI技术的大型,成熟客户达成一致的公司,表明其有差异化,有价值的解决方案。”
“Diffblue正处于一个巨大的激动人心的十字路口,这要归功于其团队在不断变化的市场中提供有价值的解决方案的能力,”Parkwalk的投资总监Neil Cameron说。“在Parkwalk,我们投资于有潜力引领变革性行业的公司。Diffblue的增长,加上其在全球客户中的持续吸引力,进一步增强了我们对其在未来软件开发领域长期影响力的信心。”
Diffblue的CEO Toffer Winslow补充说:“Diffblue的确定性AI技术,敬业的员工,知名的客户和有远见的投资者是一个稀有且令人羡慕的基础,是一个伟大公司可以建立的基础。我为迄今为止所做的一切努力感到感激,并为我们将在前方建立一个市场领导者的机会感到兴奋。” 关于Winslow对Diffblue前景的看法的更多内容可在这篇博客文章中找到。
下个月,Diffblue将推出一款新产品,使其旗舰解决方案更易于中小型公司的开发人员使用。敬请关注更新。
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深夜重磅!ChatGPT可以“AI搜索”了,但并不完美

图片来源:由GPTNB生成

OpenAI 的 AI 搜索——ChatGPT search,真的来了。

今日凌晨,OpenAI 宣布,将 AI 搜索功能集成在他们的聊天机器人 ChatGPT 中,而非推出一个单独的产品。


从今天起,OpenAI 正式与传统搜索引擎巨头 Google 和专注于 AI 搜索的初创公司 Perplexity 等展开竞争。

OpenAI 表示,ChatGPT search 将根据用户的提问选择挖掘网络内容,并提供快速、及时的答案以及相关网络来源的链接。

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 甚至在 X 上发文称,自聊天机器人 ChatGPT 首次亮相以来,搜索是他“最喜欢的功能”。

“我发现这是更快/更方便地获取我要找的信息的方式,” 他在今天的 Reddit AMA 上说道,“我认为我们会看到这种方式,尤其是对于需要更复杂研究的查询。我还期待着在未来,搜索查询可以动态呈现一个自定义网页作为响应!”

这是自今年 7 月首次放出 AI 搜索引擎原型 SearchGPT 以来,OpenAI 在 AI 搜索领域的最新动作。

在官方博客文章中,OpenAI 写道:“ChatGPT search 利用第三方搜索提供商以及我们的合作伙伴直接提供的内容,为用户提供他们正在寻找的信息。”

OpenAI 希望,这项新功能能够简化网络搜索,消除传统搜索引擎有时需要的多次搜索和链接探索。而且,它没有杂乱的广告或固定在顶部的推广查询。

ChatGPT search 是 GPT-4o 的微调版,使用新颖的合成数据生成技术进行后期训练,包括从 OpenAI o1-preview 中提炼输出。

所有 ChatGPT Plus 和 Team 用户都将在今天使用该搜索模型,企业和教育用户将在未来几周内使用这些功能,而免费用户依然还需要再等等~。

据科技媒体 Ars Technica 报道,他们在对 ChatGPT search 进行实测时发现,这一搜索模型并不完美,时不时会返回一些错误的来源,有时还会提供一些不相关的图片,显示在某些搜索结果旁边。

未来,OpenAI 计划为这一新的搜索功能添加购物和旅行相关查询的自定义答案。他们还计划利用 o1 系列模型实现更深入的搜索功能,并将搜索体验扩展到高级语音模式和 Canvas 功能。

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当AI取代真相,大模型如何一步步诱骗了人类的文明?

如今,人们选择餐厅,多半会打开app搜索一番,再看看排名。然而美国奥斯汀的一家餐厅Ethos的存在证实这种选择机制多么不可靠。


Ethos在社交媒体instagram宣称是当地排名第一的餐厅,拥有7万余粉丝。

实际上,这家看起来很靠谱的餐厅根本不存在,食物和场地的照片都由人工智能生成。可它家发布在社媒上的帖子却得到了数千名不知情者的点赞和评论。大模型通过视觉形式误导公众认知,引发了人们对其潜在影响的深刻思考。

图片来源:由GPTNB生成

AI生成的虚假信息影响深远

类似开篇提到的虚假餐厅的例子,现实生活中发生了不止一次。2023年11月,搜索引擎Bing曾因为爬取了错误信息,而针对“澳大利亚是否存在”的问题,给出了荒谬的回复。

Bing截图;图源:Bing

上面的例子,还可视为程序的bug,而普林斯顿的一项研究则系统性说明了AI生成数据的影响不止如此。该研究发现,截止24年8月,至少5%的英文维基百科页面是由AI生成的,相对而言德语、法语和意大利语文章的占比较低。

维基百科(Wikipedia)是人工智能训练数据的重要来源,且被普遍视为权威的信息来源。尽管AI生成的内容并不一定都是虚假信息,但该研究指出,被标记为AI生成的维基百科文章通常质量较低,并具有较明显的目的性,往往是自我推广或对有争议话题持特定观点。

AI生成的虚假信息利用判断真假的启发式弱点

虽然虚假信息被发现后很快会被纠正,但如同小时候听过的“狼来了”的故事,一次次的接触虚假信息,会让磨损我们彼此间的信任。

我们判断一件事情是否为真时,有两种不同的思考方式,一是启发式,另一种则是费力的思考。启发式思维所需的认知资源更少,依赖直觉,属于丹尼尔·卡尼曼所说的系统一。对个体来说,判断是否是虚假信息,启发式的判断标准包括是否声明清晰,是否吞吐犹豫,是否有熟悉感;而费力的思考则多基于逻辑:“不应该只相信互联网来源,我是否在学校或是书本中见过类似的?”

大模型会如何利用人类事实监控机制的弱点,图源:参考文献1

在日常生活中,我们常用到两种启发式方法判断信息真实与否:一种是观察发言是否流畅自信,另一种是言论是否熟悉。然而事实证明,这两种判断基准在人工智能面前都会败下阵来。

然而,大模型生成的文章,往往会显得自信且流畅。一项研究对比人工智能生成的和人类撰写的大学入学论文,发现人工智能生成的论文与来自特权背景的男性学生的论文相似。人工智能论文倾向于使用更长的词汇,并且在写作风格上与私立学校申请人的论文尤其相似,相比真实的申请论文缺乏多样性。这意味着当我们面对大模型生成的信息时,之前用来判断真假的第一种启发式——“表述是否自信”——失效了。

而对于第二个判断机制——是否熟悉,由于大模型产生信息的速度远远大于人类,它可以通过高度重复同质化的信息,人工创造出一种真实感。当大模型不加区分地向“思想市场”输出真伪参半的同质化信息时,判断信息真伪的第二个启发式机制“熟悉与否”也失效了。


继续阅读完整内容,请访问原文链接

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马斯克的xAI又洽谈新融资,估值超400亿美元

华尔街日报消息,马斯克旗下的大模型平台xAI正在洽谈新一轮融资,估值超400亿美元。
如果新的融资成功,xAI的融资总额将仅次OpenAI,成为大模型赛道融资最高企业之一。


xAI成立于2023年7月12日,其主打产品是一个类ChatGPT的大模型Grok-1。
今年3月17日,Xai的大模型Grok-1正式开源,并且支持商业化用途。Grok-1采用了混合专家架构,有3140亿参数,允许商业化,通过文本问答方式可以生成创意文本、代码等。
根据其公布的测试数据显示,性能超过了GPT-3.5、LLaMA 2 70B,弱于GPT-4、Claude 2、Palm 2等闭源模型。
5月27日, xAI在官网宣布获得60亿美元B轮融资,估值240亿美元。主要投资者包括Valor Equity Partners、红杉资本、国王控股、沙特王子-Bin Talal、Vy Capital等。
也就是说,刚过了5个月的时间xAI的估值便暴涨了160亿美元。xAI仅创立一年多的时间便能拿到如此高的融资,一方面得益于马斯克在全球的强大影响力,另一方面大模型赛道依然保持强劲的增长势头。
马斯克作为OpenAI主要联合创始人之一,曾在2015年—2018年担任董事,因为发展理念不同离开了OpenAI。



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当AI取代真相,大模型如何一步步诱骗了人类的文明?

文章来源:追问nestquestion

图片来源:由GPTNB生成

如今,人们选择餐厅,多半会打开app搜索一番,再看看排名。然而美国奥斯汀的一家餐厅Ethos的存在证实这种选择机制多么不可靠。


Ethos在社交媒体instagram宣称是当地排名第一的餐厅,拥有7万余粉丝。

实际上,这家看起来很靠谱的餐厅根本不存在,食物和场地的照片都由人工智能生成。可它家发布在社媒上的帖子却得到了数千名不知情者的点赞和评论。大模型通过视觉形式误导公众认知,引发了人们对其潜在影响的深刻思考。

图1:图源:X

大型语言模型(LLMs),由于其幻觉及涌现特性,总让人们忧虑其传播虚假信息的可能。然而这一现象背后的机理我们却不甚了解。大模型究竟如何改变人类的心理机制,让人们越来越难以判断一件事情真实与否,并失去对专业机构和彼此的信任?

2024年10月发表的一篇名为“Large language models (LLMs) and the institutionalization of misinformation(大语言模型与虚假信息的制度化)”的研究[1],点出了大模型和虚假信息的关系:它比我们所了解的更为深远与复杂。

Garry, Maryanne, et al. “Large language models (LLMs) and the institutionalization of misinformation.” Trends in Cognitive Sciences (2024).

AI生成的虚假信息影响深远

类似开篇提到的虚假餐厅的例子,现实生活中发生了不止一次。2023年11月,搜索引擎Bing曾因为爬取了错误信息,而针对“澳大利亚是否存在”的问题,给出了如下图所示荒谬的回复。(事后官方很快对该问题进行了修复。)

图2:Bing截图;图源:Bing

上面的例子,还可视为程序的bug,而普林斯顿的一项研究则系统性说明了AI生成数据的影响不止如此[2]。该研究发现,截止24年8月,至少5%的英文维基百科页面是由AI生成的,相对而言德语、法语和意大利语文章的占比较低。

维基百科(Wikipedia)是人工智能训练数据的重要来源,且被普遍视为权威的信息来源。尽管AI生成的内容并不一定都是虚假信息,但该研究指出,被标记为AI生成的维基百科文章通常质量较低,并具有较明显的目的性,往往是自我推广或对有争议话题持特定观点。

AI生成的虚假信息如何利用了判断真假的启发式弱点

虽然虚假信息被发现后很快会被纠正,但如同小时候听过的“狼来了”的故事,一次次的接触虚假信息,会让磨损我们彼此间的信任。

我们判断一件事情是否为真时,有两种不同的思考方式,一是…


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