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人工智能在理解否定词如“否”方面的挑战：医学诊断中的难题
幼儿很快就能理解“否”这个词的意思，但许多人工智能模型却发现这一点具有挑战性。这些模型经常无法正确理解包含否定词如“否”或“不是”的指令。 这个问题可能导致医疗人工智能系统无法区分标记为“肺炎迹象”的X光片与标记为“无肺炎迹象”的X光片之间的差异。如果医生依赖AI进行诊断，可能会导致潜在的灾难性后果……
Brief news summary
幼儿很快就能理解“否定”这个词的含义，但许多人工智能模型在理解语言中的否定方面却遇到困难。这些AI系统常常无法正确解释包含“否”或“不是”等否定词的指令，从而导致严重的错误。这一限制在医疗等关键领域构成了严重的风险。例如，一台医疗AI可能会误解一张标明“无肺炎迹象”的X光为显示肺炎，反之亦然。如果医疗提供者依赖AI进行诊断或治疗决策，这样的误解可能造成灾难性的后果。提高AI对否定的理解能力，对于确保在需要精准理解的应用中保持可靠性和安全性至关重要，也突显了人工智能未来发展的一个重要方向。
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斯坦福区块链与人工智能大会需要更多比特币
三月中旬，斯坦福大学举办了一场区块链与人工智能（AI）会议，聚集了教授、创业公司CEO和风险投资家（VC）。此次活动的主要焦点是两个重要技术的融合：区块链和AI。然而，考虑到比特币的市场领先地位以及比特币Layer 2解决方案中不断涌现的新创新，如果会议能更聚焦于比特币与AI的结合，可能会更为有益。 会议中一个关键问题是，区块链和AI在很大程度上发展为两个相对独立的领域——每个领域都有不同的投资者、创业者、研究人员和社区。虽然将这两个领域融合的想法充满雄心，但许多发言人仍然集中在自己的专业范围内，难以在区块链与AI之间找到明确的联系。可以说，称其为“区块链或AI大会”或许更为准确。 例如，一位风险投资家对AI行业进行了广泛的介绍，强调在图像、音频和代码生成方面取得的显著进展。同时，一位DeepMind的研究人员讨论了对抗性机器学习，即对输入数据的微小调整可以极大改变AI的输出。一个显著的例子是，只改动几像素的猫图片，竟然让AI误识为鳄梨酱。 在区块链方面，讨论集中在各种协议上，但许多技术仍处于高度实验性阶段，或者在某些情况下完全是理论上的。区块链与AI之间的结合尚处于初期，实际的应用场景尚未出现。 证明计算的技术 其中一个较为深刻的演讲来自斯坦福的应用密码学家丹·博内（Dan Boneh），他讲述了SNARKs（简洁非交互式知识证明）和零知识证明。这些技术解决了核心的密码学难题：高效地证明对某个计算的掌握。 这一原理在区块链和密码学中已经得到充分应用。例如，将大数分解为质数虽计算难度高，但验证乘积是否正确却很容易。类似地，找到一个符合一定难度目标的区块头的哈希值成本很高，但验证这个过程则相对廉价。 计算与验证之间的这一差距在区块链系统中至关重要，因为节点需要不断验证彼此的工作。在比特币中，节点验证签名和矿工的工作量证明。SNARKs扩展了这一概念，允许通过密码学证明进行验证，而无需暴露敏感信息。 随着AI代理变得更为自主，验证计算的同时保护隐私将成为一个重大挑战。许多用户因安全担忧不愿将敏感数据上传到像OpenAI这样的平台。 因此，迫切需要一种隐私保护的验证方法——让用户能够证明AI模型正确执行了一项计算，而无需披露底层数据。这项技术有望在医疗、国防和金融等敏感领域开启新的AI应用场景，数据保护至关重要。预计在未来十年内，这将发展成为一个价值数十亿美元的产业。 值得注意的是，这一思想起源于区块链网络中实现的密码技术。如博内所说，单一机器高效验证另一台机器昂贵计算的想法，起源于比特币，但它在AI领域可能会迎来第二次重大应用。 展望未来，我希望未来的会议能更加重视比特币在这些领域的贡献。例如，BitVM借助零知识证明的概念，架起比特币与新Layer 2协议的桥梁——这可能使AI代理能够直接与比特币生态系统互动。
意大利对Replika开发者罚款560万美元，因数据隐私违规
意大利数据保护机构对AI聊天机器人Replika的开发公司Luka Inc
Imec CEO倡导开发可编程AI芯片以满足不断变化的需求
李克·范登霍夫，Imec的首席执行官，一家领先的半导体研发公司，最近强调了在人工智能技术快速发展背景下，开发可重新配置的芯片架构的关键需求。在他的讨论中，范登霍夫指出传统芯片设计在有效应对不断变化的AI工作负载方面存在不足，强调未来的解决方案必须以灵活性和适应性为基础。 随着人工智能不断融入医疗、汽车、金融和消费电子等领域，支持这些应用的硬件也必须不断演进，以应对日益增长的复杂性和多样化的计算需求。范登霍夫提出了一种创新的芯片设计方法，采用模块化的“超级单元”——可根据需要调整的可重构基础模块。这些超级单元通过复杂的片上网络（NoC）连接，这是一种实现不同模块之间高效数据交换的通信框架，从而确保高性能和可扩展性。 这一模块化超级单元的概念改变了芯片各组成部分的交互方式，从刚性硬连线设计转变为更动态、可编程的架构。这种方法解决了半导体设计中的关键挑战，例如优化功耗、提升处理速度，以及适应具有不同操作需求的不断扩展的AI算法。 范登霍夫特别强调片上网络（NoC）连接的意义，因为NoC技术使多个处理单元能够无缝通信，无瓶颈地支持并行计算，从而提升整体吞吐量。通过结合超级单元与NoC，芯片可以针对特定AI任务进行定制和优化，使开发者和工程师能够根据工作负载需求动态调整硬件资源。 这一策略不仅能够提升计算效率，还为芯片提供更长的使用寿命——因为可重新配置的硬件可以随着新兴AI模型和应用的出现而调整，减少重新设计的频率。此外，模块化架构还可能通过标准化核心组件实现更具成本效益的制造方式，这些核心组件可以以不同配置进行组装。 当前，半导体行业正处于一个关键时刻，创新的芯片架构对于追赶人工智能日新月异的高速发展至关重要。Imec CEO所提出的这一举措，体现了行业朝着开发多功能、高性能解决方案的趋势，旨在应对未来的技术挑战。这一进展不仅对保持竞争优势至关重要，也为下一代AI应用的广泛社会影响提供了支持。 总之，李克·范登霍夫关于可重构芯片设计的愿景——利用模块化超级单元通过片上网络互联——标志着半导体技术的重大突破。它回应了对具备适应性、高效性硬件的迫切需求，以支持不断变化的AI环境。随着这一理念由理论走向实践，未来的计算将变得更加智能、快速且能耗更低。
人工智能与区块链融合：推动能源系统创新
人工智能正通过使能源系统变得更智能、更高效而在不断改变能源体系，而区块链技术则为该行业带来了公平性和透明度。因此，人工智能与区块链的融合在促进能源的普及和加快全球向可持续、去中心化的电力网络转型中具有关键作用。 区块链技术促成了点对点的能源交易，使消费者能够直接买卖能源，而人工智能帮助用户理解并优化他们的用能方式。正如ACTAI Global的联合创始人兼董事长 Bill Tai 所描述的，这些先进技术在推动能源行业的创新、竞争力和可持续性方面具有巨大潜力。 Tai 解释说：“区块链和人工智能结合，以及加密货币作为交易层。我投资了一家叫 Powerledger 的公司，它提供一个去中心化的点对点能源交易平台。这种系统可以通过识别能源的来源和去向来管理点对点的账单，使用区块链作为基础实现合同销售，借助加密货币进行支付，并在内部集成人工智能。如果在每个电力公司都嵌入一个能源大模型（LLM），自动负载平衡系统就能成为现实。” Tai 在与 SiliconANGLE 媒体的采访中，通过Cerebras Supernova 活动的CUBE直播，介绍了这些见解。他们讨论了人工智能与区块链融合如何正在革新能源行业。（以下有披露信息。） AI与区块链融合对能源行业的影响 作为非营利组织，ACTAI Global 通过推动创新、创业以及社区在清洁能源和可持续发展方面的参与，面对能源问题。Tai 表示，人工智能与区块链的结合助力这一使命，通过提升能源系统的效率、透明度和可持续性。 他指出：“ACTAI Global——代表运动员、环保主义者、技术人才、艺术家和创新者——在全球组织各种活动，汇聚来自不同领域的人士。我曾资助多家公司，从芯片到通信设备，甚至在90年代互联网扩张时期创办了一家数据中心公司。如今，我们正处于一个关键的十字路口，人工智能、区块链与即将到来的能源短缺交汇在一起。” Tai 还提到，Hut 8 Corporation 正在从单纯的比特币矿业公司转型为一家垂直整合的能源基础设施和数字计算平台，这一战略调整旨在应对能源挑战。 他指出：“Eric Schmidt 最近在国会作证，估计目前数据中心消耗了美国3%的能源，但到2027年将需要97%。为此，需要27吉瓦的电力——相当于两年的27座核电厂——并在接下来的三年内额外增加63吉瓦。Hut 8 Mining，起初是 Bitfury 的一个部门，现在正转型为能源基础设施公司。” 以下为完整的视频采访，这是 SiliconANGLE 和CUBE 对 Cerebras Supernova 活动的报道之一： 图片来源：SiliconANGLE
新奥尔良考虑部署实时人工智能面部识别网络
新奥尔良有望成为美国第一个实施实时AI增强面部识别监控网络的主要城市，这标志着城市执法在公共安全方面对先进技术使用的重大转变。新奥尔良警察局（NOPD）已经使用来自Project NOLA的私人网络中超过200台摄像头的数据至少两年。这一合作使得该部门能够通过分析实时视频结合AI驱动的面部识别算法，识别个人身份。 Project NOLA是一个独立机构，维护着一套覆盖全市的庞大摄像头网络，最初旨在通过提供市民实时视频访问和协助执法更有效应对犯罪，提升公共安全。引入AI技术预计将增强NOPD的能力，使执法从被动反应转向主动预防。 面部识别技术利用复杂算法，将实时图像与庞大的数据库进行比对，从而快速识别目标人物、嫌疑人或持有逮捕令的人员。AI的运用提升了这一过程的速度，便于快速干预和逮捕，使新奥尔良在城市级AI监控领域处于领先地位。 这一发展带来了复杂的意义。支持者认为，AI增强的面部识别可以改善公共安全，提升调查效率，减少犯罪，帮助寻找失踪人员，以及提前预警潜在威胁——这些对面临重大犯罪挑战的城市来说至关重要。与此同时，也存在对隐私、民权以及偏见或滥用的担忧，尤其对少数族裔社区影响甚大。道德部署要求加强数据安全、确保透明度和责任追究。 在法律层面，面部识别的使用依然存在争议，许多州和城市出于隐私保护已对政府使用此类技术进行限制或禁止。新奥尔良的此举可能树立先例，推动全国范围内对AI监控的讨论加剧。 与Project NOLA摄像头网络的试点操作为NOPD提供了宝贵经验，证明AI辅助监控比传统方法更有效率地追踪犯罪活动。未来，建立一套完善的治理框架至关重要，内容应包括数据保存、使用权限、公众监督以及申诉误识的途径，确保透明度和公众信任。 除了安全领域，AI在监控中的应用还能改善城市管理，比如交通监控、应急响应和大型活动的人群控制。然而，必须确保这些利益不会以牺牲个人权益和社区信任为代价。 随着新奥尔良逐步走向正式应用，这一做法将引发全国范围关于AI在执法中角色的辩论。包括民权组织、法律专家、科技开发者和公众在内的利益相关者将共同探讨制定伦理政策的路径，而城市的经验也可能为其他城市在公共安全中应用AI提供借鉴。 总之，新奥尔良的AI增强面部识别系统代表了城市执法的重大变革，体现了科技转型的广泛趋势，同时也提醒我们必须在推动创新的同时，谨慎保护基本权利和自由。
瑞波在阿联酋推出跨境区块链支付
Ripple，创造加密货币XRP（XRP）的公司，在阿拉伯联合酋长国（UAE）推出了跨境区块链支付，这一举措可能会加快该国对数字资产的接受和普及。 据2024年5月19日的Ripple公告显示，Zand Bank——阿联酋第一家全数字银行，以及为企业提供数字支付平台的金融科技公司Mamo将成为这一区块链支付系统的主要用户。 这些机构将使用“Ripple Payments”进行跨境区块链交易。 Ripple Payments是一个整合了稳定币、加密货币和法定货币的平台，旨在实现快速结算的支付，与传统的跨境金融支付系统相比，具有结算速度快的优势，并且符合Web3的能力。2024年3月，Ripple获得了迪拜金融服务局（DFSA）的许可，提供加密支付服务。 Ripple中东与非洲地区的主管总经理Reece Merrick表示，获得此许可“使Ripple能够更好地满足全球主要跨境支付中心对解决传统跨境支付低效问题的需求，如高费用、长时间的结算周期和缺乏透明度。” 相关：Ripple与Chipper Cash合作，以实现更快速、更实惠的非洲跨境汇款。 阿联酋在加密采用率方面在151个国家中排名第56位 区块链分析平台Chainalysis在其2024年报告中，将阿联酋在加密货币采用率方面排在151个国家中的第56位。该国在去中心化金融（DeFi）、稳定币使用以及山寨币参与等方面表现尤为突出。 阿联酋已采取多项措施，旨在进一步提高其排名。包括阿布扎比和迪拜在内的不同酋长国，正努力将自己打造成领先的加密货币中心。 到2024年12月，Tether的USDT（USDT）已在阿布扎比被正式承认为虚拟资产。随后，在2025年，Circle的USDC（USDC）和EURC成为首批在该酋长国加密代币监管框架下获得认可的稳定币。 此外，阿联酋正推进推出数字迪拉姆的计划，旨在作为一种中央银行数字货币（CBDC）使用。 2024年5月19日，迪拜虚拟资产监管局（VARA）宣布为加密资产运营制定更严格的监管规定，特别针对保证金交易和代币发行。设立了30天的过渡期，相关企业需在6月19日前遵守新的规定。
人工智能在自动驾驶汽车中的应用：探索未来道路
人工智能（AI）已成为推动自动驾驶车辆发展的基础技术，根本改变了汽车在道路上的工作方式。随着汽车行业不断迈向自动化，AI在让车辆分析海量传感器数据、做出瞬间驾驶决策以及成功应对复杂多变的环境中发挥着关键作用。这一技术进步有望彻底改变交通运输，提高安全性和效率，为驾驶员和乘客带来更好的出行体验。 在这一变革的前沿，像AutoDrive Technologies这样的公司大力投入，将AI技术应用于自动驾驶汽车的研发。这些公司利用先进的算法和机器学习模型，使汽车能够准确感知周围环境、预测潜在危险，并在不断变化的交通条件下实时调整行动。通过不断完善这些系统，AutoDrive Technologies及类似企业旨在减少人为错误——这是交通事故的主要原因——同时改善整体交通流量，从而打造更加安全、高效的道路环境。 然而，尽管已取得显著进展，完全实现自动驾驶仍面临诸多挑战。其中一个主要难题是确保AI系统能够有效应对不可预料的道路情况。真实驾驶场景复杂多变，涉及诸如其他驾驶员的不可预测行为、突然出现的障碍、恶劣天气以及不断变化的交通模式等多种因素。AI系统必须具有弹性和适应性，快速处理这些因素并做出恰当反应，以保障安全。 此外，法规环境也带来了额外的复杂性。自动驾驶技术发展迅速，常常超前于相关法律和安全体系的建立。全球各地的监管机构正努力制定法规，以确保AI驱动的车辆符合严格的安全和伦理标准，同时促进创新。权衡这些因素对于建立公众信任、推动自动驾驶技术的广泛接受至关重要。 除了法规层面，关于AI在关键情境下决策的伦理问题也引起了越来越多的关注。开发者需要将伦理原则融入AI框架，指导自动驾驶车辆在不可避免的事故中优先采取行动。公开透明地披露这些伦理准则，有助于缓解公众担忧，增强人们对自动驾驶系统的信心。 展望未来，随着5G连接、物联网（IoT）及先进数据分析等新兴技术的融合，自动驾驶汽车的能力预计将得到进一步提升。车与车（V2V）及车与基础设施（V2I）通信的改善，将使车辆能够共享道路状况和交通流信息，打造一个更加协调、智能的交通生态系统。 众多试点项目和实际部署证明了AI在交通领域的变革性影响。全球各地的城市纷纷试验自动驾驶公共交通、送货服务和共享出行方案，旨在减缓交通拥堵、降低碳排放，促进所有居民的出行可及性。 汽车行业对推动AI驱动自动驾驶的持续努力标志着一个重塑出行方式的重要转折点，有望改变城市发展、物流和个人出行的格局。虽然仍面临诸多挑战，但技术创新和各方面的合作正为未来智能车辆重新定义人类及货物在道路上的安全高效移动铺平道路。
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