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Yoshua Bengio 推出 LawZero，旨在实现更安全的人工智能开发，获得3000万美元资金
著名的机器学习专家、全球知名的计算机科学家Yoshua Bengio 最近推出了LawZero，这是一个致力于推动安全人工智能（AI）系统的非营利研究实验室。凭借3千万美元的资金支持，LawZero 旨在挑战并改变当前AI发展的主流路径，该路径主要集中在打造模仿人类行为的系统。Bengio 长期批评现有AI技术带来的风险，他对围绕人类交互与复制设计AI的普遍做法表示异议。他认为，试图让AI模仿人类在根本上是错误的，可能引发意想不到的危险。相反，他倡导转向开发具有智能自主性的AI，把这些系统视为科学观察者，而非类人伙伴。 这一观点源于对强调人类特征设计的AI可能无意中发展出威胁人类安全的行为的担忧。例如，这类系统可能会发展出自我保护策略，与人类福祉产生冲突。Bengio强调，在AI设计中加入一定的距离感以减少这些风险非常必要，确保AI保持可控、符合人类价值，而非追求自身的独立自利。 LawZero的成立时机非常恰当，正值对先进AI，尤其是人工通用智能（AGI）快速发展的担忧日益增加，全球的研究人员和政策制定者对此感到忧虑。许多专家警告，目前在打造强大AI系统的竞赛中，忽视了基础的安全问题，可能埋下了具有深远影响的隐患。 Bengio的一个重要观点是，必须从根本上重新审视AI模型的基本训练方法，以确保更安全的结果。不要依赖现有的框架，去促使AI模仿人类认知和行为，而应探索促进AI智力独立性和负责任运行的替代方法。 这3千万美元的资金预计将支持LawZero大约18个月的研究与开发。在此期间，实验室将探索创新的AI安全策略，同时促进机器学习、伦理学及相关领域专家的合作。 Bengio的这一倡议反映出AI研究界逐渐认识到在创新与谨慎之间取得平衡的必要性。通过推动具有一定独立性的AI系统，LawZero旨在为AI的发展开辟一条新路径——以安全和伦理为核心基础。 随着AI技术逐步融入社会，LawZero的工作可能成为引导AI系统为人类社会带来积极贡献、避免意外风险的重要一步。其研究成果可能会影响未来的AI设计原则、监管政策以及公众的态度。 通过LawZero的成立，Yoshua Bengio 强调了AI界持续肩负的责任，即预见并管理新兴技术所带来的风险。这个项目呼吁研究人员、资金提供者和政策制定者共同投入，推动在技术创新的同时，提升AI的安全性和伦理责任感。
Brief news summary
著名的机器学习专家Yoshua Bengio创立了LawZero，这是一家获得3000万美元资金支持的非营利研究机构，旨在开发更加安全的人工智能系统。与模仿人类行为的传统方法不同——Bengio认为这种方式具有风险——LawZero推动创造具有思想独立性的人工智能，视AI为超脱的科学观察者，而非具有人类般行为的代理。此方法旨在防止AI发展出可能与人类利益冲突的自我保护行为。针对对快速AI发展和通用人工智能（AGI）的担忧，LawZero专注于重新思考AI的训练方式，以提升对齐性、责任感和安全性。在为期18个月的合作期间，来自机器学习、伦理以及相关领域的跨学科专家将共同制定新的伦理框架，优先考虑长期的AI安全。Bengio的这一倡议强调在创新与谨慎之间取得平衡，将LawZero定位为引导AI设计、监管和公众信任的重要力量，最终致力于开发造福人类同时减少意外伤害的技术。
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每个人都在使用人工智能（而且还在隐藏它）
本文刊载于纽约《One Great Story》通讯，探讨人工智能在好莱坞日益重要的角色，重点关注由企业家布林·穆泽（Bryn Mooser）和女演员娜塔莎·莱昂（Natasha Lyonne）创立的新AI工作室——阿斯蒂亚电影公司（Asteria Film Co
区块链在教育中的应用：保障学术credential安全
全球的教育机构正越来越多地采用区块链技术来确保和验证学术资格，旨在应对凭证造假问题，并增强学术记录的可信度。传统的验证方法常常缓慢、繁琐且容易伪造，为雇主和学校带来诸多挑战。区块链提供了一种解决方案，它作为一份不可篡改的账本，一旦信息被记录，就无法被修改或删除，除非被检测出来。这确保了在区块链上记录的学位、文凭和认证资料具有防篡改性，使未来的雇主或机构能够立即、可靠地进行验证。这种安全性和透明度远远超过传统的纸质或数字数据库，这些数据库更容易被操控。 一些领先的机构已启动了基于区块链的凭证系统试点项目，取得了令人鼓舞的成果：凭证造假现象减少，验证流程大大加快。雇主现在可以实时验证资格，无需长时间的背景调查或中介，简化招聘流程，降低行政成本，并提升验证机构的运营效率。 除了为机构和雇主带来益处外，区块链还赋予学生和毕业生对其学术记录的所有权和控制权。他们可以根据需要以数字形式分享凭证，这与日益增长的自主身份（self-sovereign identity）趋势相契合，个人可以安全管理个人数据，同时增强隐私和便利性。 然而，尽管具备这些优势，区块链的广泛应用仍面临挑战。一大难题是标准化不足，不同机构和国家使用的区块链平台和格式各异，造成互操作性和普遍接受度的障碍。行业组织、认证机构和政府正致力于制定统一标准，以协调区块链凭证体系。扩展性也是关键，因为全球教育记录不断增加，目前的区块链在事务速度和能耗方面可能难以满足需求，促使人们研究更高效、可持续的解决方案。 法律和监管方面关于数据隐私和跨境认证的担忧也带来了额外复杂性。确保凭证数据的存储、共享和保护符合不同的隐私法规，需要谨慎设计，以保持保密性，同时实现信息的无缝流通。 解决这些挑战需要教育机构、技术提供商、政策制定者和国际组织的合作。共同努力将有助于建立稳健、安全、互操作且符合法律规范的区块链验证框架，支持其在教育和就业验证中的更广泛应用。 总之，区块链技术有望革新学术凭证管理，提供防篡改、透明高效的记录方式，减少造假行为并加快验证流程。早期采用者已体验到凭证造假减少和验证效率提升的成果。然而，要充分发挥区块链在教育中的潜力，仍需努力克服标准化、扩展性和法律合规等问题。随着这些障碍的逐步解决，基于区块链的凭证验证有望成为全球行业标准，提升学术和职业领域的信任与效率。
亚马逊的配送和物流获得人工智能提升
亚马逊宣布将在人工智能的应用方面进行大规模拓展，以提升物流和配送效率，标志着在供应链中整合尖端技术取得了重大进展。这一举措主要围绕来自其创新部门Lab126的创新成果，开发可自主执行任务的AI驱动机器人，用于仓库操作。这些机器人不同于传统的单一任务自动化，它们可以自主完成包括卸货、按指令检索特定零件等多项复杂任务。这种多功能性预计将提升运营效率，尤其在高峰期，同时减少排放和浪费，优化物流网络。 这些先进机器人的引入意味着对亚马逊配送中心的根本性升级。这些设备将不再局限于固定任务，能根据需要动态适应各种工作，灵活应对不同的负载。借助AI，它们可以自主做出决策并完成以往需要人工干预的任务，从而实现劳动力的优化利用和吞吐能力的提升。这一转变有望实现更快的货物处理、更少的错误以及在繁忙的物流环境中提升安全性。 除了仓储操作，亚马逊还在使用生成式AI技术开发复杂的配送地图工具，帮助配送司机应对复杂拥堵的路线。这些由AI驱动的解决方案可以增强导航和路线优化，更好地满足配送时间窗口。一项引人注目的创新是为司机设计的嵌入式AR眼镜，提供实时的免提导航辅助。虽然仍在研发阶段，亚马逊公开承认这一增强现实技术，彰显其对穿戴式科技的投入，这有可能彻底改变最后一公里的配送方式。 这些AR眼镜旨在将关键的导航指示和配送信息直接投影在司机的视野中，减少分心，提高驾驶安全和效率。通过提供实时的视觉辅助，亚马逊正在推动科技帮助工作人员应对复杂的城市及郊区配送环境。 在硬件和导航技术之外，亚马逊也在提升其预测性AI能力，这对需求预测和库存管理至关重要。通过分析包括价格、客户便利性、天气和促销活动等多重因素的复杂算法，亚马逊追求实现极细化的本地化库存优化。这样的精准调配确保商品符合区域的购买习惯，增强公司实现当日达的能力。 这种对细腻需求预测的战略关注，支撑着亚马逊提供个性化购物体验的目标。通过提前预判不同市场的消费者偏好，亚马逊可以优化产品供应，减少库存短缺或过剩，最终提高客户满意度。 通过全面采用AI技术—包括仓库的机器人自动化、司机的先进导航辅助以及精准的预测分析—亚马逊正处于物流和电子商务创新的前沿。这些整合的进步有望简化操作流程、提升配送速度和准确性，并改善整体客户体验。 此外，AI的整合还能支持可持续发展目标，降低排放和浪费，契合日益重视环保的全球企业责任。这一策略彰显了亚马逊用前沿技术赋能员工、提升运营标准的决心。 总之，亚马逊的此次宣布标志着物流领域AI应用进入新纪元，涵盖多功能机器人、沉浸式导航技术和先进的预测分析。这些创新共同致力于提升亚马逊配送网络的效率、可靠性和可持续性，为消费者和环境带来切实的益处。
马来西亚启动国家区块链基础设施
马来西亚在数字化转型方面取得了重大里程碑，正式推出了马来西亚区块链基础设施（MBI），这是一个安全、可扩展的国家级平台，用于在金融、医疗、物流等关键行业开发和部署区块链应用。MBI旨在推动创新，提升透明度，增强公共和私人领域的运营效率。这一举措体现了马来西亚战略性地采用新兴技术以促经济增长和优化流程的决心。区块链的去中心化、不变性和安全性有望在行业内革新数据管理与共享，使马来西亚成为区域内在前沿技术应用方面的领导者。 MBI的主要目标是提供一个可信赖的环境，促使企业与政府机构之间实现无缝合作。它支持为行业特定挑战量身定制的区块链解决方案，包括金融中的防欺诈、医疗中的患者数据安全管理，以及物流中的供应链追踪能力。金融机构预计将从更高的安全性和更低的交易成本中获益。医疗领域通过改进数据互操作性，实现及时、准确访问信息，同时保障隐私和患者同意。物流行业将通过区块链技术实现货物在供应链中的透明监控，提升效率。 MBI的推出契合了马来西亚更广泛的数字经济战略，旨在将区块链应用融入各类经济活动中。此整合目标是打造一个透明、高效、具有竞争力的环境，吸引投资，支持创业公司和创新者。政府官员对MBI的积极影响充满信心，强调其将在数字化公共服务和加深公众参与中发挥基础作用。平台的可扩展性和安全性专为应对不断增长的数字交易需求而设计，同时确保数据的完整性。 此外，MBI还将赋能中小企业（SMEs），让它们也能使用以前主要由大型企业拥有的先进数字工具，从而实现公平竞争，促进创新，扩大市场份额。随着区块链技术在全球范围内不断发展，马来西亚积极构建全面的区块链基础设施，位居东南亚技术进步的前列，彰显其利用数字技术变革潜力的准备程度。 MBI的成功部署标志着一个新纪元的到来，技术与治理融合，共同打造更可信、更高效的生态系统。各行业利益相关者被鼓励利用这一基础设施，开发应对实际问题的区块链应用，改善服务，推动可持续发展。总之，马来西亚正式启动马来西亚区块链基础设施，是其数字战略的重要里程碑，建立了一个安全、可扩展、多功能的平台，将提升国家在全球数字版图中的地位，同时推动透明、高效、包容的经济发展。
普华永道研究发现，到2035年，人工智能的普及或将使全球GDP增长15%
一家全球专业服务网络普华永道（PwC）最新的研究显示，人工智能（AI）技术的应用可能产生深远的经济影响。普华永道的详细研究表明，到2035年，人工智能在各行业的广泛整合可能将全球国内生产总值（GDP）提高最多15%。这一预测强调了人工智能的变革潜力以及推动全球前所未有经济增长的能力。研究考虑了多种因素，促成这一显著增长，包括生产率提升、成本降低以及可能重塑传统商业模式和消费者体验的创新。 普华永道的分析探讨了如何利用机器学习、自然语言处理和机器人等人工智能技术在制造业、医疗、金融和零售等多个领域。通过自动化日常任务、增强决策能力、改善客户服务以及推动新产品和新服务的创造，人工智能可以极大地促进经济活动。报告强调的一个关键因素是，通过补充人类技能而非仅仅替代岗位，人工智能工具带来的劳动力生产率提升。让工人专注于更高价值的活动，人工智能促进了更高效的生产流程并激发创新。 此外，人工智能实现个性化和定制化服务的能力预计将开辟新的市场和收入机会，进一步推动GDP增长。其快速分析大量数据集并提取有价值洞察的能力，有助于在各级组织中实现更具信息化的战略规划和运营效率。研究也承认了人工智能推广所面临的挑战，包括对劳动力技能再培训、伦理问题以及确保技术利益公平获取的重要性。它强调，战略规划和政策框架对于最大限度发挥人工智能的积极经济影响、同时减轻风险至关重要。 区域和行业的分析显示，人工智能的影响会有所不同，发达经济体可能因已有的技术基础设施而更早地获得益处，而新兴市场则可能在更长时间内随着人工智能融入其发展中的经济体系而实现收益。预计到2035年全球GDP增长15%的目标，突显了人工智能在未来几十年经济转型中的关键作用。建议企业、政府机构和教育机构共同努力，制定充分利用人工智能能力的战略，促进可持续增长、改善生活质量以及应对社会挑战。 随着人工智能技术不断发展，持续的研究和监测对于理解其更广泛的经济效应至关重要。普华永道的研究结果为政策制定者、行业领导者和投资者在应对由人工智能发展带来的不断变化的环境中提供了宝贵的指导。总之，普华永道的研究将人工智能定位为未来经济繁荣的关键要素，预计到2035年，人工智能有望为全球经济贡献数万亿美金。负责任且包容性地采用人工智能，将成为推动更高生产力、更大创新能力和更具韧性的全球经济体系的催化剂。
花旗预测到2030年，稳定币市场将从1.6万亿美元增长至3.7万亿美元，突显区块链在银行业的崛起
花旗是一家领先的全球金融机构，发布了关于稳定币市场未来十年显著增长的预测。其最新报告预计，到2030年，稳定币市场的估值将达到1
Lightmatter 发布突破性光子芯片以提升人工智能的速度与效率
Lightmatter是一家位于硅谷的初创公司，推出了一款尖端光子芯片，旨在加速人工智能（AI）计算而不增加能耗，从而提升能源效率。这一创新标志着AI硬件的重要进步，应对日益增长的AI应用需求，迫切需要更快、更高效的计算解决方案。与依赖电子的传统电子处理器不同，光子芯片利用光来处理数据，实现光速计算，具有更快的处理速度和更低的热量产生。Lightmatter的芯片利用这一技术，在避免传统AI硬件普遍存在的能耗增加的同时，提高了AI的计算速度。 这一突破至关重要，因为现代AI任务——包括自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶和复杂数据分析——在规模和复杂性上迅速扩大，给计算资源带来巨大压力，通常会带来能耗和运行成本的增加。Lightmatter的光子平台提供了一种可扩展的、节能的解决方案，能应对下一代AI模型日益增长的需求。传统的硅处理器因电子数据传输产生热量和能量损失，而光子则使用穿行阻力更低、热量更少的光子，使得Lightmatter的芯片在计算时更加高效。 该芯片的设计支持更为简便的并行计算——这是AI同时处理大量数据的关键——结合光速传输，大大提升了吞吐量和延迟性能。这使得AI系统在实际环境中反应和适应得更快。采用光子技术反映了行业向专用硬件转型的趋势，旨在优化机器学习和深度学习的硬件平台，因为传统硬件在面对复杂、资源密集型的AI算法时日益吃力。像Lightmatter这样的公司正推动硬件创新，有望彻底变革AI的计算基础设施。 从可持续发展的角度来看，Lightmatter的光子芯片可能减少大规模AI应用对环境的影响。数据中心和AI训练设施消耗大量电力，而随着AI模型规模的扩大，这一挑战更加严重。通过提高计算效率和降低能耗，光子芯片如Lightmatter的产品有望减少AI的碳足迹。行业专家对此反应积极；AI硬件研究员陈Emily博士称这是“重要的里程碑”，并指出光子计算在克服电子处理器速度和能源效率极限方面具有巨大潜力，预示着Lightmatter的芯片可能樹立新的AI硬件性能标准。 然而，将光子芯片整合到现有的计算生态系统仍面临软件兼容性、制造复杂性和成本等挑战，这些因素将影响其推广速度。Lightmatter正积极努力，以确保其芯片能够顺利集成到主流AI软件平台中，推动更广泛的应用。他们的努力反映了学界、产业界和风险投资之间的合作，共同推动AI技术的突破，硅谷继续保持其创新型创业企业的领头地位，推动技术边界的拓展。 随着AI在医疗、金融、交通和娱乐等行业的影响力不断扩大，像Lightmatter光子芯片这样的硬件创新将在满足日益增长的计算需求方面发挥关键作用。实现AI处理速度的提升而不增加能耗，不仅符合经济利益，也符合环保目标，可能促使AI技术变得更为可持续和普及。总之，Lightmatter的尖端光子芯片代表了AI硬件创新的关键时刻，融合高性能计算与能源效率，为应对未来的技术挑战、实现新型智能应用提供了动力。
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