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在工作场所优化人工智能代理：来自普华永道和行业领袖的洞察
关于代理性人工智能（AI）能否兑现其承诺的共识是谨慎乐观的：目前为止，情况还算顺利，但也存在重要的警示。 普华永道（PwC）对300名采用AI代理的高级管理人员进行的最新调查显示，66%的受访者报告在生产力方面取得了积极成果。然而，值得注意的是，所有系统通常都能带来一些生产力提升。管理者真正追求的是创造出极具竞争优势的显著差异。 目前，只有少数AI代理“正在改变工作方式”，根据PwC报告的作者所述。“许多员工利用嵌入企业应用中的代理功能来加快日常任务——提供洞察、更新记录、回答问题。这带来了有意义的生产力提升，但还不足以实现真正的变革。” 主要障碍并非技术本身，而是“思维定势、变革准备以及员工的参与度”，PwC的作者总结道。 提供HR功能AI代理的公司Phenom的CEO兼联合创始人马赫·拜雷迪（Mahe Bayireddi）也认同，挑战主要在于这些方面。在费城举行的Phenom最近的用户大会上，拜雷迪强调，环境对AI代理至关重要。 “在这一过程中，有很多东西需要学习，”他说。“目前，还没有专家能够动态指导如何有效管理AI代理。” 拜雷迪进一步阐述：“只要正确使用代理、有效进行变革管理、充分利用数据，代理可以提高大约20-30%的生产力。关键问题在于如何让它成功，并有效管理变革。” AI代理及其所处理的数据必须是行业特定的，不同产业和公司之间存在差异。“在普遍层面上，数据非常复杂，”他解释道。“环境和个性化的细微差别对AI的正常运作至关重要，不能过于泛泛而谈。” AI代理的出现推动了生成式AI向实际应用迈进。当实现整合后，代理可以“嵌入到工作流程中”，拜雷迪说。“到目前为止，人们不得不去ChatGPT，提出问题，然后等待答案。这并不是工作的自然方式。” 必须关注针对自动化目标的具体功能和流程的细节。“这需要在一个包含上下文的有效格式中实现，”他补充道。“只有当代理在某个部门内有效运作时，才能实现这种目标。” 拜雷迪并不将AI代理视为对就业的威胁，但也承认它们将改变工作的本质。“由于代理的出现，会出现新的职位，也会发展出新的工作类型。这其中技能是一个因素；而工作本身和角色也会随之演变。” PwC的作者建议不要满足于微小的收获。“在试点阶段止步的公司，可能会被那些愿意从根本上重新设计工作的竞争者超越。只有少数公司主动定义未来，建立整合和协调多个AI代理的新的运营模型。不到一半的公司在重新思考运营模型和工作流程（45%）或围绕AI代理重新设计流程（42%）方面采取了根本性行动。”
Brief news summary
智能代理AI带来了显著的生产率提升，普华永道的一项调查显示，300名高级管理人员中有66%报告了积极的成果。这些AI代理加速了日常任务，提高了效率，但很少能够彻底变革工作流程。面临的主要挑战并不在于技术，而在于思维方式、变革准备以及员工的参与度。Phenom公司首席执行官马赫·拜耶雷迪（Mahe Bayireddi）强调，成功取决于具体情境、行业特定数据和强有力的变革管理。在行业工作流程中个性化的AI代理可以将生产率提高20%至30%。拜耶雷迪预言，AI将重塑岗位和技能，而不是造成大规模的岗位消失。普华永道提醒企业不要只将AI作为试点项目；如果不围绕AI重新设计运营模型，企业就有可能落后于那些采纳变革性措施的竞争对手。目前，不到一半的企业正在全面改革运营，以充分利用AI代理，这凸显了AI潜力与广泛应用之间的差距。
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自动驾驶车辆中的人工智能：引领未来道路
人工智能（AI）在快速发展的自动驾驶汽车行业中占据核心地位，推动着车辆功能和与环境互动方式的重大变革。AI使自动驾驶汽车能够实时处理海量传感器数据，实现安全高效的导航。这一融合标志着交通运输的一个重要里程碑，或将减少交通事故、改善交通流量，并提高那些无法驾驶人士的出行便利性。 近年来，取得了显著进展，全球各大公司和研究机构大量投入模仿人类认知的AI模型。这些算法分析来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的输入，识别物体、预测其他道路使用者的行为，并选择最优的驾驶路径。尽管如此，仍存在重大挑战，广泛应用还需时日。 一个主要关切是确保AI在多变、不可预知的驾驶环境中的安全性与可靠性。与控制条件不同，真正的道路环境充满了复杂情况，如恶劣天气、突发障碍物和不规律的驾驶行为。AI必须具备强大的韧性和适应能力，才能应对这些复杂场景。研究重点在于提升机器学习能力，让车辆能应对即时变化并预判潜在危险。 伦理问题也成为重要障碍。在不可避免的事故场景中，AI的决策处理以及指导此类决策的道德框架，都是关键问题。开发者、伦理学者和政策制定者正积极制定相关指导原则，旨在平衡技术能力与社会价值，确保自动驾驶车辆的公平性和透明度。 建立公众信任同样至关重要。许多消费者对AI驱动的车辆仍持怀疑态度，原因之一是媒体报道中涉及的失败案例。为此，制造商强调提高透明度、进行严格测试，并明确沟通AI的能力与局限。试点项目和受控部署有助于展示车辆的可靠性，同时收集实际应用数据。 研究不断推进，针对复杂场景改进AI算法，包括繁忙的城市环境中行人与自行车、复杂的交通场景。传感器融合技术的创新——结合多源数据——提升了车辆的情境感知能力，而深度学习和神经网络的进步，则支持更复杂的模式识别和决策。 自动驾驶车辆的研发是一项跨学科的努力，涉及工程、计算机科学、心理学、法律和伦理等领域。产业界、监管机构和学术界的合作至关重要，共同构建支持安全融入现有交通体系的框架。 总之，AI是自动驾驶技术的基础，推动着突破性的自主能力。尽管已取得显著成就，安全、伦理和公众认知方面的持续挑战依然存在，促使持续的研究与开发。随着AI变得更加先进和可靠，自动驾驶汽车有望在提升安全、效率和普及性方面带来深远变革。展望未来，仍需不断创新、严格测试，并致力于解决这项变革性技术所引发的复杂伦理和社会问题。
伯根县启动区块链试点项目以现代化土地档案、提升安全性 - 投资回报
新泽西县伯根县与区块链初创公司Balcony达成为期五年的合作伙伴关系，旨在对37万份房产产权证进行数字化和安全存储，这些产权证代表大约2400亿美元的房地产价值。利用Avalanche的区块链基础设施，此项目是美国历史上规模最大的产权证代币化工程，旨在为新泽西最 populous县的所有70个市政府现代化公共记录。县书记约翰·霍根（John Hogan），也是穆尔菲州长区块链工作组的成员，解释说，该系统将使居民可以在家中查询房产记录，减少诈骗行为，并提高可及性。 此项数字化工作预计能将产权证处理时间缩短超过90%，同时保护系统免受越来越多针对州和地方政府的勒索软件攻击。Balcony的平台提供不可篡改的所有权链条，简化所有权转让流程，并促进更智能的公共数据利用。 Balcony的CEO丹·席尔弗曼（Dan Silverman）将该项目描述为“房地产和政府基础设施的转折点”，并指出在坎登（Camden）、橙县（Orange）、莫里斯敦（Morristown）和弗特利（Fort Lee）也在进行类似合作。随着Balcony的更广泛推广，单在新泽西，就将超过46万处房产上链，随着全国各地的司法管辖区不断探索区块链技术，以提升透明度、效率和公众信任。
人工智能在医疗中的应用：提升诊断准确性与患者治疗效果
人工智能（AI）正日益改变医疗保健方式，提升医疗专业人员诊断、治疗和管理各种疾病的效率。近年来，AI在医疗系统中的整合加快，凭借先进的数据分析和模式识别技术，带来更准确的诊断和更好的患者预后。AI的一个主要应用是在医学影像领域，深度学习算法帮助放射科医生解读复杂的图像，如X光片、CT扫描、MRI和超声检查。这些算法能够检测出肉眼难以察觉的微妙模式和异常，从而实现更早、更准确的疾病诊断，比如癌症、心血管疾病和神经系统疾病。例如，AI驱动的工具可以在乳腺X光片中识别潜在的恶性肿瘤，有助于早期发现乳腺癌，这对于有效治疗和生存至关重要。 除了影像，AI在处理大量患者数据方面也表现出色，包括电子健康记录（EHR）、基因信息和生活方式指标，以发现支持个性化治疗的趋势。预测分析是AI的重要功能，能够提前识别高风险患者，预测疾病的进展并预防并发症。例如，AI可以预测慢性疾病患者的再住院风险，从而提前采取干预措施，提高护理质量，降低医疗成本。根据《医疗信息技术新闻》，许多基于AI的诊断工具正在各个医疗专科开发，不仅帮助临床决策，还能优化工作流程、减少错误和偏见。AI的整合促进了科技与医疗专业知识的协同，让技术成为医疗专家的助手，而非取代。 然而，AI在医疗中的应用也面临一些挑战。由于医疗信息的敏感性，数据隐私与安全成为重中之重，需要严格遵守相关法规，以维护患者信任和道德标准。训练数据的质量和多样性极大影响AI的性能，偏差或质量差的数据可能导致不准确的结果，甚至加剧医疗差异。因此，持续验证和监控AI工具的效果，确保其在不同人群中的公平性和可靠性至关重要。此外，将AI集成到现有的医疗基础设施和工作流程中，也需要提供相应的培训和支持，同时解决自动化可能带来的职业影响担忧。 展望未来，技术专家、医疗从业者、政策制定者和患者之间的合作对于充分发挥AI的潜力至关重要。当前的研究正致力于推动AI在实时病人监控、机器人辅助手术和药物发现等领域的技术升级。总之，AI正引领医疗革新，提升诊断精准度，推动个性化治疗，优化患者护理。尽管存在挑战，经过深思熟虑的AI应用有望实现更高效、更准确、更包容的医疗标准。
该平台提供了一种针对陈旧薪酬系统的区块链解决方案
由Circle、Coinbase和Solana Ventures等主要投资方支持，Zebec Network旨在通过流式工资支付、加密卡和企业工具，架起Web2与Web3之间的桥梁，构建真实的金融基础设施。在全球范围内，数十亿工人面临工资延迟的问题，这与零工经济和远程工作现实不符，这些情况下即时获取收入尤为重要。虽然加密货币曾承诺解决这一问题，但许多区块链工资支付解决方案仍然碎片化，与传统金融体系脱节，缺乏可靠的Web2-Web3桥梁，难以支持全球团队和普通用户。 Zebec成立于2021年，最初是一个Solana上的流式支付协议，现已发展为一个专注于实际金融应用的全方位支付和基础设施网络。凭借3500万美元的融资，Zebec支持实时工资支付、跨境汇款和链上金融工具，服务对象涵盖加密原生企业和传统企业。其生态系统包括提前领取工资、财务追踪和资金管理应用。Zebec的旗舰产品是其实时工资系统，用户可以立即流式接收收入，而不必等待固定的发薪日，为雇主提供更大灵活性，为员工尤其是小时工和零工工人提供即时收益。 为了整合传统工资系统，Zebec创建了Payroll Growth Partners（PGP），这是一个投资部门，通过收购传统工资平台并赋能Web3功能，提供多样化服务。例如，一款工资应用允许用户用USDC稳定币领取部分工资，使用USDC或其他代币进行跨境转账也变得极为便捷。通过收购PayBridge和School Payroll Services（SPS），Zebec正打造一个面向中小企业和教育机构的领先工资服务网络，覆盖美国超过100所学校。 除了工资服务，Zebec的Instant Card和Telegram应用提供全球数字资产的进出场通道。Zebec Card在超过100个国家提供服务，用户无需交易费或托管风险，即可通过万事达卡网络用加密货币消费，支出与法币等同。Zebec还通过收购英国的Science Card，进一步扩展全球网络。Science Card是一家为超过50,000名学生和研究人员在包括剑桥大学和亚斯顿大学在内的10所高校提供服务的金融科技公司。Science Card通过预付卡和预算工具简化学术开支，契合Zebec将加密驱动的金融融入日常交易的使命。正如COO Simon Babakhani所说，Science Card对学术金融的专注与Zebec打造无缝包容支付的目标完美契合。Science Card创始人Daniel Baeriswyl强调，他们的使命正随着Zebec的技术和基础设施演进，助力全球下一代校园支付。 通过整合Science Card、工资和借记卡产品，Zebec打造了一套“金融赋能三重奏”，利用共同的基础设施实现融合。未来，Zebec致力于打造统一的金融超级应用，同时提升技术实力，与Circle、Stellar、AWS及主要的人力资源管理平台合作，增强企业整体竞争力。Zebec的愿景是重塑金融基础设施，实现资金的快速流动，面向全球数十亿用户，或将成为区块链实现可扩展、人性化金融服务的重要典范。 了解更多关于Zebec Network的信息。 免责声明：Cointelegraph不对任何产品或内容作背书。本文为赞助文章，旨在提供信息，而非投资建议。读者应独立进行研究，承担全部决策责任。
人工智能与气候变化：预测环境影响
人工智能（AI）正日益成为全球理解和应对气候变化复杂挑战的关键工具。通过高效分析庞大而复杂的数据集，AI帮助研究人员、决策者和环保组织深入了解气候模式、预测未来情景，以及评估减缓策略。气候变化作为人类极其紧迫的问题之一，威胁着全球的生态系统、生物多样性和社会结构。传统的气候研究方法常因数据规模和复杂性而难以应对，但AI利用先进的算法、机器学习和数据处理技术，从卫星影像、传感器网络和气象数据中解读海量信息。 AI的一个主要应用是监测森林砍伐，这至关重要，因为森林是重要的碳汇，有助于减少大气中的二氧化碳。人类的采伐和农业活动破坏了这一平衡。AI驱动的系统几乎实时分析卫星影像，检测非法伐木、评估森林退化和监测修复工作。这些洞察帮助政府和保护机构执行保护措施，规划重新造林。 此外，AI大大改善了极端天气事件的预测，如飓风、洪水、热浪和干旱，这些事件由于气候变化的影响，发生频率和强度都在增加，带来严重的社会经济影响。AI模型结合历史和当前的气象数据、海洋温度及大气模式，更加精准地预测此类事件。由AI增强的早期预警系统能够实现更好的准备工作、及时疏散，从而减少破坏和生命损失。 此外，AI还优化了可再生能源的生产，这对于减少化石燃料依赖和温室气体排放至关重要。管理含有太阳能、风能等间歇性可再生能源的电网，要求平衡供应与需求。AI算法利用天气预报和历史数据预测能源产量，确保能源的高效调配、存储和电网稳定，降低成本，促进向可持续能源系统的平稳过渡。 一些创新项目展示了AI在气候行动中的变革性作用——例如，用卷积神经网络分析亚马逊和东南亚地区的森林砍伐情况、利用循环神经网络增强大西洋飓风追踪能力，以及利用AI驱动平台管理扩展可再生能源基础设施国家的智能电网。 AI与气候科学的结合创造出强大的协同作用，加速了可持续环境的进步。决策者和组织越来越重视由AI生成的洞察，用于制定基于数据的政策。人类专业知识与机器智能相结合，使气候策略更具适应性和有效性。 然而，将AI应用于气候工作面临诸多挑战。确保数据质量和可用性、解决监控与隐私等伦理问题，以及防范AI模型中的偏见，都需要审慎管理。政府、私营部门、学术界和民间社会之间的有效合作，对于克服这些障碍、充分发挥AI的潜力至关重要。 总之，AI通过分析复杂数据、提高预测准确性和优化资源利用，正在革新气候变化的理解与应对方式。持续投资于AI研究和负责任的部署，将在实现全球可持续性与韧性方面发挥关键作用。
印度区块链与电子健康档案（EHR）：下一场数字健康革命
图片来源：Getty 随着人口增长，对高质量医疗保健的需求也在增加，使数字健康解决方案变得至关重要，以提升可及性、经济性和效率。电子健康记录（EHR）是改善患者护理水平的主要数字工具。然而，随着患者数据越来越多地迁移到线上，集中式系统成为网络攻击的热门目标，导致数据泄露威胁患者隐私并削弱公众信任。采用区块链技术存储，医疗机构可以增强高达90%的医疗数据的保密性和完整性，显著降低泄露和未经授权访问的风险。 区块链技术具有诸如透明性、数据不可篡改（数据无法被更改或删除）以及在无需中央权威的情况下促进信任的关键特性。这些特性使得不同的医疗软件系统之间能够进行交流，同时保持数据完整性和方便访问EHR。在欧盟的GDPR和美国的HIPAA等严格的数据隐私法律背景下，印度的医疗体系是否能完全符合这些要求尚存不确定。 **区块链如何应对EHR的安全挑战** 保障EHR数据安全至关重要，因为EHR已成为医疗行业的标准。然则，集中管理、系统碎片化和访问控制不善常导致严重的安全和隐私问题。例如，2022年，印度德里全印医学科学研究所（AIIMS）遭遇勒索软件攻击，危及敏感的患者及研究数据的机密性。此外，医疗记录通常存放在其产生的地点，导致患者在换医院时难以获取自己的记录。缺乏互操作性和顺畅的数据交换是EHR管理中的一大障碍。 区块链的安全、去中心化框架——将数据分布在诸多计算机上而非中心服务器——可以解决这些问题，通过安全存储、共享和检索EHR，实现去中心化提升系统韧性，消除对单一机构的依赖。在区块链的分散生态中，互操作性允许不同系统和机构之间安全、高效地交换患者数据。 区块链中的每个数据块都会生成唯一的密码学哈希（如SHA-256），形成不可更改的指纹，防止未被发现的篡改——任何数据变更都会改变哈希值，并发出潜在篡改的信号。智能合约——在以太坊等区块链上编写的自执行协议——可以规范对EHR的访问权限，确保只有授权方（如特定医疗提供者）才能读取或写入记录。患者还能通过授权或撤销数据访问来保持控制权，增强安全性和信任度——所有交易都会被记录和审计。 虽然区块链对印度医疗行业前景光明，但其有效推广需要患者、技术公司、医疗提供者与政策制定者的合作，共同测试、标准化和扩展解决方案，以平衡创新、安全和合规。 **区块链的实际应用** 全球已有多家医疗机构采用区块链保障数据安全。Guardtime与爱沙尼亚医疗机构合作，通过去中心化记录保护国家健康数据，赋予患者数据控制权，防止未经授权的篡改。在美国，由贝斯以色列女牧犹医疗中心和麻省理工媒体实验室试点的MedRec区块链系统，支持患者、医疗人员、医院、诊所和保险公司安全管理和访问电子医记录，患者掌控访问权限并收到交易提醒。 **区块链在印度医疗中的可行性** 印度的2021年“阿育身巴拉数字使命”（ABDM）旨在建立整合的健康数据注册和记录，利用数字高速公路弥合医疗利益相关者之间的差距。然而，关于数据隐私和竞争的担忧可能使医疗提供者不愿分享信息。建设国家级区块链平台，可以通过自动化流程、减少行政负担、加快索赔以改善现金流、通过安全数据处理防止欺诈、通过共享账本实现准确计费，从而降低医疗成本。 普华永道（PwC）试点研究显示，区块链可通过智能合约管理患者同意和防篡改审计轨迹，支持全国范围内的EHR交换。但与现有IT系统的集成仍面临挑战。政府的“国家区块链框架”展现了推动去中心化、以公民为中心的服务的决心，并提供了安全医疗数据管理的治理模型。 例如，印度理工学院孟买分校（IIT Bombay）与“区块链影响”组织（BFI）的合作，示范了改善医疗可及性的方法。结合区块链、人工智能（AI）和物联网（IoT），可实现实时监控、数据完整性和预测分析，尽管这需要强大的基础设施和完善的数据治理体系。最终，印度区块链的潜力依赖于多利益相关方的合作，共同开发安全、可扩展、合规的医疗解决方案。 **政策路线图：印度的考虑因素** 印度在采用区块链保护EHR时，需制定全面的政策路线图。政府和监管机构必须建立统一明确的规则，推动区块链在医疗中的广泛应用。必须应对的挑战包括规模化、互操作性和法规合规，具体措施包括：i) 利用提供更好扩展性的混合链（hybrid blockchain）而非公共链；ii) 与相关方合作制定兼容的数据格式和标准化协议，实现顺畅集成；iii) 在全国推广前，先进行目标明确的试点项目。 “阿育身巴拉数字使命”依赖公私合作，IT企业整合AI、物联网、区块链和云计算工具到平台中，提升效率。尽管合作增加了生产力，但网络安全和数据隐私仍是关注点。与私立医院的合作尚处起步阶段，未来有望增长。应通过与政策制定者合作，制定促进创新同时保护隐私和安全的法律法规。强加密和访问控制是合规的基础。 为充分发挥区块链的潜力，医疗行业需建立标准化协议，涵盖共识构建、访问管理和加密措施。明确的标准有助于实现EHR系统与区块链网络的互操作性，确保数据交换的安全性、便利性，从而提升医疗数据的安全、效率和可携带性。 与政府、研究机构和学术界合作，可以获得先进的研究、最佳实践和监管指导，推动区块链在医疗行业的成功应用。 **结论** 鉴于印度的基础设施和监管环境的特殊性，区块链应有选择性、战略性地在医疗行业中实施。合理利用，区块链可以显著提升患者护理的安全性、效率和透明度。区块链应用服务有望成为构建更加安全、有效和以患者为中心的医疗生态系统的基础，同时打造更可靠、更可信赖的电子健康记录系统。 *作者：马达维·贾，前观察研究基金会研究实习生*
人工智能在教育中的应用：个性化学习体验
人工智能（AI）正在迅速改变教育，通过提供个性化的学习体验，满足每个学生的不同需求。通过分析每个学生的独特学习方式和表现数据，AI能够创建与其需求高度契合的定制化教学内容。传统的一刀切教学方式常常无法应对不同的学习能力和节奏，导致理解和成绩的差异。AI的个性化教学有望通过提供最适合每个学习者的参与感和学习材料，彻底革新教育。 在教育中的AI应用利用先进的算法和机器学习，持续评估学生的学习进展，并动态调整教学内容。通过监控答题时间、准确率和错误模式，AI识别学生的优势和不足，调整课程难度、呈现方式和节奏，以提升理解力和记忆力。这种方法既能保持学习动力和参与感，又促进批判性思维和问题解决能力的培养，符合每个学生的个性化教育路径。 教育者也视AI为弥合传统方式难以解决的学习差距的重要工具。需要额外帮助或在某些科目上有困难的学生，可以获得由AI提供的及时、有针对性的干预，无需等待人工辅导，帮助他们跟上同伴的步伐，推动一个更包容的学习环境。 AI的整合还提升了学校资源配置和规模化的能力。当AI自动化处理常规评估和分析时，管理多样化的班级变得更加容易，使教师有更多时间专注于个性化和以人为本的互动。此外，AI的规模能力使得定制化学习体验能够惠及不同地区的学习者，有助于缩小教育差距。 除了学术成绩的提升，AI驱动的教育还通过即时反馈和个性化学习路径促进终身学习习惯的养成。这让学生能够掌控自己的学习过程，培养不断成长和适应变化的思维方式——在快速变化的世界中，这些都是至关重要的品质。 然而，AI的普及也带来关于数据隐私、伦理使用以及维护教育中人类教师核心角色的重要担忧。确保AI系统透明设计、尊重学生隐私至关重要。此外，教育者强调，AI应作为传统教学的补充而非取代，以保持人际互动中的社会和情感联系，这是全面教育的关键要素。 总之，随着AI在教育中的应用不断扩大，未来将呈现出更加个性化、富有吸引力且高效的学习体验。利用AI根据个人需求定制教学，有望带来学生成功的显著提升。通过审慎的实施以及技术开发者与教育者之间的持续合作，AI有潜力彻底改变教育，使学习变得更加普及和包容，惠及每一位学生。
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