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亚马逊发布下一代用于人工智能和数据分析的SageMaker产品
亚马逊发布了下一代SageMaker，这是一个全面的平台，涵盖数据、分析和AI。更新后的SageMaker包括用于数据探索、大数据处理、SQL分析、机器学习（ML）模型开发和生成式AI应用创建的工具。现有的SageMaker已更名为SageMaker AI，现在已集成到新平台中，并可作为专注于AI任务的独立服务使用。 此次更新的核心是SageMaker Unified Studio（预览版），它整合了各种AWS工具，为数据和AI开发创造了一个统一的环境，结合了Amazon Athena、Amazon EMR、AWS Glue等特性。特别是，它包括用于开发生成式AI应用的Amazon Bedrock IDE和用于AI驱动工作流辅助的Amazon Q。 新SageMaker的关键特性包括： 1. **SageMaker Unified Studio**：所有数据和AI工具的集中位置。 2. **SageMaker Lakehouse**：多数据源的统一数据处理。 3. **数据和AI治理**：通过Amazon SageMaker Catalog实现安全数据协作。 4.
**数据处理**：与开源框架集成以进行分析。 5. **模型开发**：支持ML和基础模型工作流管理的工具。 6. **生成式AI应用开发**：构建可扩展生成式AI应用的工具。 7. **SQL分析**：使用Amazon Redshift进行见解分析。 用户可以在SageMaker Unified Studio中使用熟悉的AWS工具管理数据和AI任务，提供集成的SQL编辑器和视觉ETL工具以简化数据集成。还有新的Jupyter notebook用于跨服务计算和内置数据目录功能。 在模型开发方面，Studio提供全面的ML生命周期支持，包括准备、训练、部署和MLOps，并由Amazon Q Developer提供助力。 对于生成式AI，Amazon Bedrock IDE促进AI应用的创建，支持检索增强生成（RAG）等任务及AI与各种系统的集成。 要开始使用，管理员必须配置系统，包括设置AWS IAM角色、SageMaker域，以及通过SAML进行用户管理（如果需要）。设置完成后，用户可访问SageMaker Unified Studio进行项目协作和版本控制。 下一代SageMaker在特定AWS区域可用，SageMaker Unified Studio和Amazon Bedrock IDE为预览版。更多详细信息，请访问定价页面或联系支持。现有的Bedrock Studio域将支持至2025年2月。今天就尝试Amazon SageMaker，并通过AWS支持通道分享您的反馈。
Brief news summary
亚马逊推出了亚马逊 SageMaker AI，这是其用于数据探索、人工智能和分析的平台的升级版本。此次更新引入了大数据处理、SQL 分析，以及集成生成 AI 功能的机器学习。该平台可以在现有的 SageMaker 基础设施内运行或独立运行，以增强 AI 和 ML 模型。 一个关键特性是 SageMaker Unified Studio，提供了一个全面的数据和 AI 开发环境。它整合了亚马逊服务中的工具，包括用于生成 AI 的 Amazon Bedrock IDE 和用于工作流管理的 Amazon Q。该工作室促进数据分析、模型训练和生成 AI 的创建，提供 SQL 编辑和可视化 ETL 工具。 SageMaker Lakehouse 集成通过为 SQL 分析和 AI 模型开发提供预配置的配置文件，提高了数据处理效率。新工具通过实验跟踪、管道编排和 MLOps 辅助 ML 生命周期，并在不同的计算环境中使用统一的 Jupyter 笔记本。Amazon Bedrock IDE 支持生成 AI 应用程序开发。 设置 SageMaker Unified Studio 需要配置 AWS 设置，如 IAM 角色和 VPC，并允许用户创建协作项目并连接到 Git 存储库。SageMaker AI 最初在特定 AWS 区域提供预览功能，Amazon Bedrock Studio 将支持到 2025 年初。用户应咨询 SageMaker 指南和 AWS 支持以获取设置和定价详情。
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终结食物谎言：研究显示区块链或将彻底改变我们的食物来源
越来越多的专家警告称，食品造假每年悄悄从全球食品行业抽走高达500亿美元，同时对消费者的健康也构成严重威胁。 业内人士建议，区块链技术可能是预防假冒和掺假产品的解决方案。然而，在复杂供应链中部署这样的系统需要大量投资和细致的策略。 食品造假的影响 食品造假指欺骗消费者有关其食品内容的行为。其范围从将廉价油混入橄榄油，到在牛奶中加入有害物质如三聚氰胺。例如，2008年中国的一起奶粉丑闻 reportedly导致超过30万婴幼儿患病。 联合国粮农组织将食品造假定义为故意误导消费者关于所购食品的质量或成分的行为。 虽然食品造假仅占12万亿美元食品行业的一小部分，但其经济影响堪比一个马耳他这样的国家。消费者信任度下降，品牌受损，甚至在造假丑闻中，合法的农场和商店也会受到影响。 近年来，亚洲及太平洋地区已有多起食品造假事件被披露。 (来源：FAO) 区块链提升透明度 区块链作为公共账本，每一环节的供应链信息都被记录和保障。例如，沃尔玛采用Hyperledger Fabric追踪中国的猪肉和美国的芒果，将追踪时间从几天缩短到几秒钟。这使得一旦发现问题，就能立即识别出进入供应链的受污染产品。 一旦信息录入区块链，即无法被篡改或删除，为消费者和监管人员提供了从农场到餐桌的不变记录。技术专家认为，这样的透明度可以有效遏制依赖秘密的造假者。 执法部门将食品造假描述为故意歪曲食品信息——比如添加廉价原料、替换劣质商品或伪造标签——以欺骗消费者谋取经济利益。(图片：Gemini) 成本与复杂性的挑战 然而，实施区块链解决方案并非易事也非廉价之举。企业须投入软件、硬件、培训和传感器等成本，以将数据输入区块链。一旦设备出现故障或被篡改，数据的完整性就会受到威胁。 将现实事件连接到区块链的预言机（oracles）也存在被黑的风险。此外，一些企业出于竞争考虑，犹豫是否分享详细信息。在许多地区，关于区块链和食品追溯的法规仍不明确。 协调从农民、运输商到零售商所有参与方，需投入大量时间和资金。据估算，建设一个大规模系统的成本可能高达数百万美元，只有主要利益相关者才能承担。 推动应用普及 如TE-Food和Provenance等组织，以及行业团体，正在进行试点项目，涉及农民、分销商和零售商，以测试区块链应用方案。同时，培训项目也在展开。 部分欧盟和亚洲国家的政府正讨论制定更明确的食品追溯法规。专家建议，从小规模、专注某些特定产品或区域的项目入手，能快速展现价值。成功的试点可能促使更广泛的参与和应用。 展望未来 食品造假依然是一个重大挑战。虽然区块链等工具具备强烈的潜力，但其成本也很高。要有效利用区块链，还需解决冷链监控的不足、打通数据孤岛，以及建立清晰的法规体系。 投资于可靠的传感器、安全的预言机以及强化合作关系至关重要。当这些元素达成共识时，区块链有望大幅减少食品造假事件。在此之前，保护消费者、确保食品供应安全依旧是一项艰巨的任务。 精选图片由SafeFood提供，图表源自TradingView。
AnthropicCEO批评拟议中的10年禁令：禁止国家对人工智能的监管
在《纽约时报》最近的一篇专栏文章中，Anthropic的首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）表达了对一项由共和党支持的提案的担忧，该提案旨在对州级人工智能（AI）监管实施为期十年的禁令。这项暂停措施是更广泛的减税立法的一部分，得到了前总统特朗普政府的支持，旨在预防全国范围内新兴的州级AI监管努力。阿莫迪批评这一全面禁令过于简单化，缺乏应对AI快速发展的复杂性的细腻考虑。 他认为，十年的暂停不仅会阻碍各州创新和负责任地监管AI的能力，还会使制定符合快速变化的技术和伦理环境的全国性政策变得更加困难。阻止各州建立框架，可能无意中拖延更先进、更具深意的治理模型的发展，而这些模型对于有效的AI监管至关重要。 阿莫迪倡导采取一种以联邦透明度标准为核心的审慎策略，而非全面禁令。这些标准将要求AI开发者披露测试方法和风险缓解策略，特别是涉及国家安全的内容。这种透明度旨在确保AI系统在投入公众或敏感领域之前，经过严格的安全和伦理评估。 他强调，AI公司对确保其模型的安全性和可靠性负有关键责任，并在公开发布前进行充分检测。他指出，Anthropic、OpenAI和Google DeepMind等公司已自愿采纳一些关于内部研究、测试和安全评估的披露做法，显示其对负责任AI开发的承诺。 然而，他也承认，随着AI模型变得越来越复杂、企业利益不断演变，单靠自愿措施可能变得不足，可能需要通过正式立法来制度化透明度和问责制。缺乏此类法律，企业激励可能会偏离公共安全优先事项，导致不道德的AI部署风险增加。 在快速的技术进步背景下，关于AI监管的辩论日益激烈，为政策制定者在创新与公共安全之间寻找平衡带来了新挑战。共和党支持的暂停措施意在防止零散的州法律阻碍合规和创新，但阿莫迪等批评者警告说，统一的方法可能会忽视AI所面临的复杂挑战。 他的专栏号召建立一个平衡的监管框架，既促进创新，又要求透明度和安全协议。这一策略旨在充分发挥AI的优势，同时不损害安全或伦理，反映出一种更广泛的共识：联邦、州、行业和公众的合作对于确保政策与AI发展同步至关重要。 这一问题折射出全球范围内更广泛的政策困境：如何监管那些发展速度快于立法制定的颠覆性技术。灵活的法规结合积极的透明度要求，也许是未来一条有前途的路径。 综上所述，达里奥·阿莫迪强调了AI治理的复杂性，敦促政策制定者重新考虑那些可能阻碍重要监管创新的全面禁令。通过倡导由联邦制定的透明度和问责制度，他的立场旨在促进一个更安全、更值得信赖的AI环境，在推动技术进步的同时兼顾社会福祉。
顾问因涉嫌利用人工智能生成的自动电话冒充拜登而面临审判
斯蒂文·克莱默在新罕布什尔州的审判引起了广泛关注，原因是人们对人工智能（AI）在政治过程中的作用日益担忧。克莱默是一名政治顾问，他被指控策划使用AI生成的自动电话骚扰，假冒前总统乔·拜登，在2024年一月的初选期间开展活动。这些电话谎称投票参加初选会使选民在十一月的大选中失去资格，意在压制投票率。他面临与此选民压制计划有关的22项指控——11项重罪和11项轻罪，如果被判有罪，可能面临数十年的监禁。虽然克莱默承认组织了这些电话，但他坚持其目的是揭示AI在政治中的滥用危险。 克莱默的辩护团队质疑一月初选的合法性，认为其并未获得民主党全国委员会（DNC）的正式授权，因此不认为相关的选举法律适用。他们还声称这些自动电话是表达观点的受保护言论，而非欺骗性的冒充行为。然而，多名证人证实，接听者确实被误导，误以为他们的初选投票会影响自己在大选中的参选资格，这成为控方的重要证据。 所提供的证据显示，克莱默在调查报道曝光之前曾故意隐瞒自己的参与，这引发了对他透明度的质疑。一名新罕布什尔州的法官裁定这次初选是合法的，并强调DNC的选举决定在评估克莱默在骚扰电话活动中的意图时具有相关性。 除了刑事指控外，克莱默还面临联邦通信委员会（FCC）与这些电话相关的600万美元罚款。FCC正在审查AI在政治竞选中的应用监管措施，联邦方面也在努力制定平衡的指导方针，以保护民主同时不扼杀AI创新。此案还引发了关于各州是否有权监管AI的争论，联邦政策制定者正试图制定统一的国家标准，以应对AI带来的复杂挑战。 克莱默的审判代表着科技、法律与民主交汇的关键时刻，凸显出AI如何威胁选民信心和选举的完整性。专家警告，如果没有明确的政策指导，AI生成的内容可能会加剧虚假信息、选举干预和公众舆论操控，造成前所未有的影响。此案正好体现了这些风险，并突显了立法者、监管者和社会各界亟需积极应对的紧迫性。 审判的结果可能为与AI相关的犯罪行为确定重要的法律先例，提出关于责任追究、言论自由以及在快速技术发展背景下政治表达界限的关键问题。在案件推进过程中，政治利益相关者密切关注其影响。选举权倡导者强调要打击各种形式的 voter suppression，不论是人为的还是由AI引发的，而科技专家和政策制定者则在努力监管AI工具，以防止滥用，同时保障其在民主中的积极作用。 此外，此案还突出了数字时代虚假信息的更广泛挑战。AI制造逼真但虚假的叙述极大地要求提高公众的媒体素养、事实核查能力和加强选举法律的执行力度。总之，斯蒂文·克莱默的审判反映了现代民主面临的紧迫问题——揭示了通过新兴技术可被利用的选举脆弱性。由此产生的法律和监管决策将对未来选举的公正和公众对民主制度的信任产生深远影响。
从泥板到加密货币：在区块链时代重新思考货币
如果钱不是硬币、纸币，甚至不是加密货币，那么什么才是真正定义它的呢？这个问题正是本周《清晰加密货币播客》节目的核心，主持人Nathan Jeffay（StarkWare）和Adrian Blust（Tonal Media）采访了比尔·毛雷尔（Bill Maurer），他是加州大学尔湾分校社会科学学院的院长，也是专注于金融的人类学著名学者。 从起点讲起 毛雷尔通常从历史入手，引用美索不达米亚古代的例子。他指出，在讨论区块链或加密货币之前，必须考虑社会的起源以及货币体系的发展。最初，钱并不是一种代币、硬币或纸币，也不是实物的物理交换。 他详细解释说： “存在的是一个复杂的记录保存系统。” 对毛雷尔来说，这个记录体系对于理解古代经济以及现代数字货币都至关重要：“钱基本上是一种记录信用和债务的方式，这始终是它的本质。” 相关：比特币供应缩减可能引发价格飙升，Sygnum表示 比特币的意义 虽然比特币经常被认为是一种新型的数字现金，甚至被称为“数字黄金”，代表了我们时代的金融创新，毛雷尔对这种观点提出了质疑： “虽然比特币系统承认钱本质上是一种记录行为，但它仍然陷入把钱视为类似硬币的传统观点中。” 他认为这是一个错失的机会。“比特币可以代表一种完全不同的数据与价值之间的关系，而不必将其严格视为钱，”他解释说。“实际上，你可以把它看作是对账本某个部分的权限，这个账本会随着时间不断展开。” 讨论还涉及区块链技术揭示的人类信任组织机制。“人类是关系性存在，而非孤立的个体，”毛雷尔强调。“区块链承诺提供一种在去中心化环境中建立信任关系的框架。” 想听完整版《清晰加密货币播客》的讨论，请访问Cointelegraph的播客页面、Apple Podcasts或Spotify。别忘了探索Cointelegraph丰富的其他节目！
《纽约时报》与亚马逊达成人工智能许可协议
《纽约时报》与亚马逊达成了一项多年的授权协议，标志着这家报纸首次与人工智能公司达成此类合作，具有重要的里程碑意义。这次合作使亚马逊能够访问《纽约时报》丰富的编辑内容，包括其流行的烹饪应用和体育新闻平台《The Athletic》。这些内容将被整合到亚马逊及其旗下的各类产品和AI增强体验中，提升平台功能，为用户提供更加丰富的内容。 值得注意的是，此次协议未涵盖Wirecutter的内容，因为亚马逊与Wirecutter已有现有合作关系——这是在内容授权中的策略考虑。 此举反映了媒体行业的更广泛趋势，即新闻组织积极与AI公司合作，以创新方式实现内容变现。此类合作旨在利用AI技术扩大受众范围，创造额外的收入来源。 同时，媒体公司仍在对其他方未经授权使用其内容采取法律行动，彰显出数字时代内容版权的复杂性和争议性。在合作与诉讼之间的平衡，显示出媒体公司在保护知识产权与适应新兴技术方面面临的挑战。 这一消息由Axios报道，并披露了其与OpenAI的授权及技术协议，展示了媒体与AI互动的错综复杂和快速发展的生态系统。这些合作突显了AI在塑造新闻传播与消费未来中的日益重要作用。 专家指出，此类协议可能推动更个性化和互动式的新闻体验，通过AI提供定制内容推荐、提升可访问性并增强用户参与度。然而，这也引发了关于编辑控制、内容完整性以及AI驱动新闻传播的伦理问题。 凭借其卓越的新闻声誉，《纽约时报》似乎意图在这一变革中占据领先地位，通过审慎而具有战略性的方式拥抱AI合作。与亚马逊的合作或将成为其他媒体在内容创作、分发与新兴技术交汇点上探索的典范。 随着AI技术的不断进步，媒体格局将经历深刻变革，授权内容将驱动新应用和服务的出现。这一演变强调了制定明确协议和框架的重要性，以保护原创内容创作者，同时促进创新。 总之，《纽约时报》与亚马逊的多年AI授权协议，标志着传统媒体与尖端技术融合的关键发展，既带来了机遇，也提出了挑战。在数字环境不断演变的背景下，新闻机构在寻求可持续商业模式并坚持编辑标准方面，必须面对并应对这些新趋势。
基于区块链的深度学习框架用于智能学习环境
电子学习经历了重大变革，尤其在如COVID-19大流行等危机期间，变得全球必不可少。联合国教科文组织授权了各种成熟的电子学习平台作为应急方案，但由于影响学习过程的多重挑战，这些平台并不被建议作为长期解决方案。最近的研究采用人工智能（AI）、深度学习和区块链技术来应对这些挑战。AI和深度学习主要用于提升学习者表现评估，而区块链和智能合约则帮助解决假证书、成绩篡改和学习行为追踪等问题。虽然这两种技术都展现出强大潜力，但关于它们在电子学习中结合应用的研究较少，因此本研究提出一个结合区块链和深度学习的智能框架，以确保数据安全、透明和自动化，从而增强和保障电子学习系统。 该框架利用“星际文件系统”（IPFS）将学习者数据安全存储在区块链上，实现分散式大文件存储，确保数据完整性和保密性，通过以太坊私有区块链钱包进行保护。深度学习模型随后分析这些安全存储的数据，准确预测学业表现。智能合约使大学能够发行证书，并将其不可篡改地记录在区块链上，网络节点可以访问，从而增强自动化、安全性和 Learner、教师与雇主之间的信任。 区块链提供了不可篡改、带时间戳、安全、透明的分布式点对点存储，无需中央机构。以太坊（Ethereum）在市值上仅次于比特币，支持通过以太坊虚拟机（EVM）使用 Solidity 语言编写的可编程智能合约，实现比比特币更复杂的有条件和自动化交易。智能合约在满足预设条件后自动执行合同条款，并将所有执行过程不可篡改地记录在区块链上。 由于区块链不适合存储大文件，通常采用链外存储方案，如 IPFS、Storj 和 FileCoin。IPFS 特别因其加密和点对点分发大文件的能力而著称，创建内容地址哈希，用于验证数据完整性和访问性，但访问控制仍是挑战。在这里，IPFS 被用来安全存放学习者的海量数据，并通过哈希连接到区块链交易。 深度学习，尤其是受生物大脑启发的人工神经网络（ANN），由多层结构（输入、隐藏、输出层）组成，通过正向传播、误差计算和反向传播不断学习。具有多个隐藏层的深度神经网络（DNN）可以提高预测精度。本研究利用这些模型处理通过区块链和IPFS存储的学习者数据，以实现准确的表现预测。 已有多项研究利用深度学习进行教育结果分析，包括通过循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）预测大规模开放在线课程（MOOCs）中的学生辍学率，显示比传统方法更高的准确率。其他研究使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）进行辍学预测，深度学习模型在处理少量且不平衡的数据集时也能获得较高准确率。 本框架分为三个阶段： 1
人工智能在医疗保健领域：利用机器学习提升诊断准确性
机器学习算法正在革新医疗保健，大大提高诊断的准确性。这些尖端技术能够处理复杂的医学影像和患者数据，揭示可能被人类医生忽略的模式和异常。通过利用大量数据集和先进的计算模型，人工智能系统支持医疗专业人员做出更准确、及时的诊断，可能彻底改变患者护理方式。 机器学习在早期疾病检测方面展现出巨大潜力。早期诊断对于有效治疗和改善患者预后至关重要。机器学习算法能够识别到人类观察可能遗漏的细微疾病征兆，从而实现更早的干预，挽救生命并降低医疗成本。例如，在放射学领域，人工智能驱动的工具在准确识别肿瘤、骨折及其他异常方面表现出强大能力，无论是在X光、CT扫描还是MRI影像中。 此外，这些算法还能分析大量的患者数据，包括电子健康记录、实验室检测和遗传信息，以生成全面的诊断见解。通过整合各种数据源，人工智能为医疗人员提供了患者健康的全貌，帮助他们更有效地调整治疗方案和管理慢性疾病。 尽管如此，将人工智能融入临床工作流程仍面临诸多挑战。其中一个主要问题是系统的透明度。机器学习模型，尤其是深度学习模型，常被视为“黑箱”，难以解释其决策过程。这种不透明可能削弱医生的信任与接受，因为医疗专业人员需要理解和解释诊断结果。 建立对AI诊断工具的信任需要严格的验证、监管批准和持续监控，以确保患者安全。重要的是，这些模型应在多样且具有代表性的数据集上进行训练，以防止偏见导致的医疗差异。此外，顺利融入现有临床实践也非常关键，以避免干扰，确保技术成为辅助而非替代人类专业知识的工具。 医疗提供者还需要接受专业培训，才能有效使用AI工具并正确解读其结果。数据科学家、临床医生与监管机构之间的合作也至关重要，以制定实现AI在医疗环境中应用的标准与最佳实践。 总之，机器学习算法为提升诊断精确性和早期疾病检测提供了突破性机遇，从而改善患者预后。尽管在透明度、整合与信任方面仍存在挑战，但持续的技术进步与合作努力正为AI成为医疗服务中可靠伙伴奠定基础。随着这项技术的发展，它有望增强人类专业技能、优化临床流程，并最终实现更有效、更个性化的医疗护理。
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