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March 13, 2024, 4:11 a.m.
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欧洲议会的议员已经批准了人工智能法案,旨在基于风险对人工智能系统进行监管。该法律以压倒性的多数票通过,赞成票523票,反对票46票,弃权票49票。最终批准还需要进行,预计该法案将于五月生效。 意大利议员布兰多·贝尼费(Brando Benifei)是议会人工智能法案的联合负责人,他在新闻发布会上将此描述为“历史性的一天”。他强调,这是世界上第一部为人工智能的安全和以人为本发展提供清晰途径的法规,体现了议会的优先事项。贝尼费还提到,企业和机构的实施和遵守将是至关重要的,并且正在考虑在下一个任期内制定进一步的立法,包括有关劳动条件和人工智能的指令。 来自罗马尼亚/更新党的对应人物德拉戈什·图多拉切(Dragoş Tudorache)强调了与其他国家合作伙伴合作以确保这些规则的全球影响的重要性。他强调了与志同道合的各方共同努力推进和建立人工智能治理框架的必要性。 人工智能法案将机器学习系统分为四个主要群体,根据它们对社会可能带来的潜在风险进行分类。高风险系统在进入欧盟市场之前将受到严格的规定。在法案生效一年后,普遍应用的人工智能规定将生效,而高风险系统的义务将在三年内生效。国家主管机构将监督这些系统,欧洲委员会的人工智能办公室将提供支持。根据委员会的规定,成员国有12个月的时间建立国家监管机构。 对于此次投票,欧盟贸易组织Digital Europe的负责人Cecilia Bonefeld-Dahl提出了支持欧洲公司的更多需求。她强调当前全球AI独角兽公司中只有3%来自欧洲,而在美国和中国,对AI的私人投资要高得多。Bonefeld-Dahl强调了避免过度繁文缛节,确保欧洲企业能够在预计的1. 5万亿美元全球人工智能市场中获得机会的重要性。 欧洲消费者组织(BEUC)副总干事乌尔苏拉·帕赫尔(Ursula Pachl)对法律的批准表示欢迎。她指出,该法律使消费者能够加入对同一人工智能系统的集体索赔。但是,帕赫尔指出该法规对消费者的保护应更加充分。她呼吁欧洲委员会和各国政府通过迅速实施该法案并为监管机构提供必要资源来展示对人工智能法案的承诺。



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Hot news

July 4, 2025, 6:25 a.m.

人工智能与气候变化:预测环境变迁

全球科学家越来越多地利用人工智能(AI)来增强对气候变化对不同生态系统影响的理解和预测。将AI融入气候科学标志着在分析环境数据和预测未来变化方面的重大进步。通过采用先进的AI算法,研究人员可以处理大量的历史气候记录和当前的环境变量,从而构建更为准确、详尽的模型,预测生态系统随着气候条件变化而产生的响应。 AI解决了传统气候模型所面临的挑战,如应对环境因素之间复杂的相互作用和全球气候数据的庞大规模。AI擅长在庞大的数据集中检测难以由人类发现的模式和相关性,从而提供包含温度变化、降水偏移、土壤组成、生物多样性变化以及人类活动等变量的精准气候预测。 这些由AI生成的预测对政策制定者和保护主义者极为重要,帮助他们制定有针对性的策略,以减缓气候变化带来的不利影响。准确的预测指导资源配置、保护规划和适应措施,尤其是在脆弱地区。例如,AI模型可以识别出高风险退化的生态系统,促进早期干预,保护濒危物种,维护生物多样性。 此外,AI还能预测极端天气事件的频率和严重程度,例如飓风、干旱和野火,这些都对自然和人类系统造成重大影响。提前预判使政府和组织能够加强灾害准备和应对措施,从而减少人员伤亡和经济损失。 AI的整合还推动了基于证据的决策制定,提高了研究的透明度和可重复性。随着AI模型不断从新数据中学习,它们能提供动态、最新的见解,随环境变化不断演进,为持续监测和调整提供支持,尤其是在快速变化的气候条件下至关重要。 研究人员强调跨学科合作的重要性——结合计算机科学、生态学、气象学和社会科学,确保AI模型在技术上可靠且生态和社会相关。此类合作有助于开发实用、可操作的AI工具,以满足不同利益相关者的需求。 然而,仍然存在一些挑战,包括保证数据质量和代表性,解决算法训练中可能存在的偏差,以及管理与AI应用于环境政策相关的伦理问题。科学家和政策制定者必须合作建立标准,促进负责任的AI在气候变化中的应用。 总之,将AI应用于气候变化影响的建模和预测,革新了环境科学。利用AI分析复杂的大规模数据,实现更为精准的预测,对于政策制定者和保护主义者都至关重要。这一进步支持有针对性的减缓和适应措施,提升灾害预警能力,并促进基于证据的明智决策。在应对全球气候紧迫挑战的过程中,AI成为保护生态系统和推动可持续发展的关键工具,为未来世代提供保障。

July 3, 2025, 2:28 p.m.

零售中的人工智能:个性化客户体验

人工智能(AI)正在深刻改变零售行业,开启了一个以个性化购物体验为核心的新时代,能够根据每个消费者的独特偏好和行为量身定制购物方式。通过使用先进的AI算法,零售商可以以极高的准确性分析海量客户数据,从而提供高度定制的产品推荐和精准的营销活动,满足每位顾客的具体喜好和需求。这一变革性技术不仅提升了客户互动,还优化了关键的运营功能,如库存管理和供应链物流。由AI驱动的系统能够更精准地预测需求趋势,确保门店在合适的时间存储合适的产品,减少浪费并降低成本。此外,AI还通过改善供应商、仓库和配送中心之间的协调效率,提升了供应链的整体运作速度,实现更快速的交付和更丰富的产品供应。 采用AI的零售商能够带来更高的客户满意度,因为个性化的互动使购物体验更具相关性和趣味性。这种定制化程度的提升加深了客户的忠诚度,让消费者感受到被理解和重视,从而促进重复购买和良好的口碑传播。此外,AI在库存和供应链管理中的应用,使零售商能够以低成本快速应对市场需求的变化,保持在激烈竞争中的优势。 尽管AI在零售行业的潜力巨大,但仍面临一些重要的挑战亟需解决。数据隐私是一个突出的问题,由于对个人信息的广泛收集和分析,涉及伦理和法律责任,尤其是在消费者同意和数据保护方面。确保AI系统的决策过程透明也至关重要,这样才能赢得客户和监管机构的信任。零售商必须确保其AI系统具有可解释性且不偏不倚,避免对任何客户群体产生不良影响。 此外,整合AI技术需要大量基础设施投资和高技能人力资源,对于规模较小的企业来说是一项挑战。持续对零售团队进行培训和技能提升,成为充分发挥AI优势的关键,同时也要保持必要的人性化服务。未来,自动化与个性化人类服务之间的平衡将成为成功零售策略的核心要素。 AI在零售行业的未来发展前景广阔,预计会持续不断地推动创新。机器学习和自然语言处理技术的进步,能够提供更深入的消费者洞察和互动能力。虚拟购物助手、增强现实试衣间和AI驱动的趋势预测等新兴应用,正不断扩大丰富购物体验的可能性。 总之,人工智能作为推动零售行业变革的强大动力,提供了实现个性化、高效和客户导向操作的工具。尽管在数据隐私、透明度和技术部署方面仍面临一些挑战,但其带来的整体潜在利益——提升客户满意度、增强忠诚度、优化库存和供应链——使AI成为零售商在激烈竞争和快速变化市场中实现成功的关键技术。双方——零售商和消费者——都能从负责任且审慎的AI创新中受益,共同塑造更直观、更富回报的购物未来。

July 3, 2025, 2:25 p.m.

圈子中的估值及加密货币领域的监管动态

加密货币行业正经历着重大的转型,随着关键参与者和监管环境的变化,全球数字资产进入一个新的时代。一个突出的发展是Circle公司在最近公开上市后表现出的优异股市表现。尽管如此,由Circle发行的主要稳定币USDC的市值依然保持稳定,反映出投资者情绪的复杂以及稳定币行业的潜在收入因素。Circle股价的上涨凸显了投资者对其商业模式和增长前景的信心,即使在整个加密市场波动的背景下。这种股价升高与市值稳定之间的对比,揭示了监管问题、交易功能和采用率等细腻的价值驱动因素。分析人士将投资者的乐观情绪归因于Circle在扩大稳定币发行之外,向数字资产交易和企业财资服务的战略布局。 在全球范围内,央行数字货币(CBDC)正快速推进,包括中国和印度在内的49个国家正积极试点CBDC项目。这些由政府支持的数字货币旨在结合加密货币的优势与传统法币的稳定性和监管。中国的数字人民币项目已进入先进测试阶段,日常交易中逐渐融入。而美国则相对谨慎,特朗普政府时期没有重大步骤推行数字美元。然而,近期美国金融监管机构的讨论显示出对CBDC兴趣的增加,认识到其在推动金融包容性、改善支付系统和巩固美元全球角色方面的潜力。 人口统计数据显示,加密货币投资者以男性为主,风险承受能力较高,且往往依赖社交媒体获取信息。这一依赖关系凸显出需要明确、准确的沟通,以支持投资者对加密生态系统的理性参与。同时,随着监管机构批准加密货币交易所交易基金(ETF),如关注质押的Solana代币和多资产数字基金的ETF,主流市场的采用势头不断增强。这些产品为传统投资者提供了受监管、便捷的加密敞口,有望扩大投资者基础并改善流动性。 总体而言,从企业成就、政府主导的数字货币,到投资者结构的变化以及创新金融工具的发展,这些都标志着加密货币市场的日益成熟。随着监管逐步明确,金融产品不断丰富,数字资产生态系统迎来深远的变革。业内专家预期,随着规则日趋清晰和机构投资者的增加,将有助于建立信任与稳定,缓解市场的波动性。此外,将政府支持的数字货币与现有金融体系整合,有望催生新的应用场景和效率,将数字资产更深层次地融入日常生活。 尽管存在监管不确定性和技术障碍等挑战,加密货币的发展轨迹正越来越与传统金融接轨,预示着未来数字资产将在全球经济中扮演核心角色。随着这些趋势的推进,各行业相关方必须进行战略调整,把握新机遇,应对不断演变的数字生态系统中的复杂局面。

July 3, 2025, 10:33 a.m.

Robinhood(HOOD)新闻:在Arbitrum推出代币化股票,开发自有区块链

Robinhood 通过推出自己的区块链和代币化股票,扩大了其加密货币业务 美国上市股票和交易所交易基金(ETF)的代币化版本将首先在欧洲联盟用户中推出,并在Arbitrum上发行,Robinhood 计划随后在其专有区块链上推出这些代币。 作者: Krisztian Sandor | 编辑:Stephen Alpher 更新于2025年6月30日 晚上7:14,发布时间:2025年6月30日下午3:00

July 3, 2025, 10:32 a.m.

欧洲CEO呼吁布鲁塞尔暂停具有里程碑意义的人工智能法案

一群领先的CEO近日向欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩(Ursula von der Leyen)公开致信,表达了对拟议中的欧盟人工智能法案(EU Artificial Intelligence Act)现状的严重担忧。他们认为,法案中复杂且重叠的监管要求可能会削弱欧洲在快速发展的全球人工智能领域的竞争力。CEO们强调,过于繁琐的法律框架可能会抑制创新,阻碍投资,甚至导致欧洲在人工智能发展方面落后于那些更为有利的地区。 这封公开信发表的时机极为关键,此时欧盟官员和行业利益相关者正积极重新评估和完善人工智能监管框架。在这一过程中,核心目标之一是制定一份“行为准则”,旨在帮助企业应对合规问题。虽然该准则旨在澄清义务、简化执行,但许多企业仍然持谨慎态度,因为他们认为现行规定存在模糊性和复杂性。 尽管法案仍处于立法阶段,许多规定尚未生效,商业界已表达了严重担忧。尤其是规模较小的企业,担心严格且复杂的法规会带来过重负担。有人担心,合规障碍和行政开销可能会阻碍不同行业更广泛的人工智能部署,从而限制创新和市场扩展。 作为回应,欧盟官员已重申将在8月之前完成行为准则的制定。委员会内部也在讨论简化监管框架的问题,以在必要的保障措施与促进技术进步之间保持平衡。这些简化措施被视为关键,将有助于维护欧盟在人工智能领域的竞争力,吸引投资,激励创业创新。 立法的支持者强调,维护高标准的人工智能安全性和伦理使用至关重要。欧洲委员会强调,各成员国之间需要协调一致的规制,以提供明确、一致的规则,既保护公民,又支持技术进步。然而,委员会也认识到,人工智能的数字框架可能需要进一步调整,以跟上行业快速演变的步伐。 除了已有的大型企业外,欧洲的人工智能创业公司和投资集团也强烈批评当前草案立法,认为其制定过于仓促,可能会对创新生态系统产生不利影响。创业公司担心,繁琐的监管负担会削弱其成长所需的敏捷性和创造力,而这些能力对保持欧洲在前沿人工智能技术方面的地位至关重要。 随着辩论的展开,监管监管与促进创新之间的紧张关系依然存在。欧盟委员会力求维护对人工智能的安全与伦理标准,同时也认识到需要一个灵活、具适应性的监管环境,以支持各种规模的企业发展。 未来几个月将是塑造欧洲人工智能监管未来的关键时期。完成行为准则、简化立法流程,将在保护社会与促进技术创新之间实现有效平衡方面发挥重要作用。行业参与者不断呼吁透明的对话与合作的政策制定,以确保人工智能监管能够增强而非妨碍欧洲的数字化转型和经济竞争力,推动全球范围内的发展。

July 3, 2025, 6:57 a.m.

DMG 区块链报告比特币挖矿减少26%,但获得加拿大重大扩展合作协议

不列颠哥伦比亚省温哥华,2025年7月2日(环球邮报)——DMG区块链解决方案有限公司(TSX-V:DMGI)(OTCQB:DMGGF)(法兰克福:6AX)是一家垂直整合的区块链和数据中心技术公司,今日公布2025年6月的初步运营业绩: - 比特币开采量:23枚(较2025年5月的31枚有所减少) - 哈希率:1

July 3, 2025, 6:25 a.m.

微软的人工智能在诊断疾病方面优于医生

微软在将人工智能应用于医疗保健方面取得了重大突破,其AI驱动的诊断工具——AI诊断协调器(MAI-DxO)实现了这一成就。这一先进系统在诊断复杂医学病例方面展现出卓越的准确性,在最近的一项研究中显著优于人类医生。评估涉及来自《新英格兰医学杂志》的300个难题病例,MAI-DxO的诊断准确率达到令人印象深刻的85%,而美国和英国的21名全科医生的准确率仅为20%。 除了优越的准确性外,MAI-DxO还具有成本效益,通过减少但更有针对性的医学检验,降低了大约20%的诊断费用。这种资源优化突显了人工智能在不牺牲诊断质量的前提下,降低医疗成本的潜力。 MAI-DxO的设计模仿专家临床医师采用的反复诊断方法,通过集成多个先进的AI模型和一个虚拟的“协调者”模拟专家会诊。这种合成合作复制了复杂诊断中常用的多学科审查,有效结合集体专业知识,通过人工智能实现全面的患者评估。 目前,MAI-DxO仍处于研究阶段,尚未获得临床监管。尽管初步结果令人鼓舞,但需要进行广泛的实际临床试验,以进一步验证其在不同环境中的安全性、可靠性和有效性,这一点得到了医疗专家的强调。 与此相比,MAI-DxO优于谷歌的诊断AI等其他人工智能工具——后者最近的准确率为59%,这凸显了微软在精准AI诊断方面的进步。 微软设想,像MAI-DxO这样的AI系统不仅能辅助临床决策,还能实现专家医疗知识的普及,特别是在缺乏专科医师的偏远和服务不足地区。这些AI工具可以弥合差距,提供准确的专家级诊断,而不需要物理上的专家在场。 人工智能诊断的广泛应用有望带来重大益处,包括减少医疗错误、加快和提高手术的准确性、降低医疗成本以及改善优质护理的可及性。然而,将这些工具从研究转化为常规实践面临诸多挑战,如获得监管批准、赢得临床医师的信任、与现有医疗系统的整合以及保障患者隐私和数据安全。 总之,微软的AI诊断协调器代表了利用人工智能解决复杂诊断难题的开创性进展。它不仅能够大幅优于人类医生,还能降低成本,这一重要突破具有改善患者预后、推动医疗服务全球变革的巨大潜力。持续的研究、临床试验以及技术开发者、医疗提供者和监管机构的合作,将是充分实现AI在医学中潜力的关键。

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