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新奥尔良推出AI增强面部识别监控，开创城市警务创新先河
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。
Brief news summary
新奥尔良准备成为美国第一个部署实时AI增强面部识别监控系统的主要城市，使用超过200个由人工智能驱动的摄像头实时分析视频信息。该市与NOLA项目合作，旨在迅速识别嫌疑人，包括有通缉令或被标记为关注对象的人，以加快调查进度、降低犯罪率并提升公共安全。虽然支持者强调这些潜在的好处，但批评者则担心侵犯隐私、破坏公民自由、数据安全和可能带来的种族偏见，这些问题可能对少数族裔社区产生不成比例的影响。随着全国范围内面部识别法律的不断演变，这项举措突显了在确保技术伦理应用方面需要透明度、监督和问责的重要性。除了在执法方面的应用外，该技术还可能在交通管理和应急响应中发挥作用，但在创新与个人权利之间取得平衡至关重要。新奥尔良的开创性项目预计将引发关于人工智能在执法中作用的更广泛全国性讨论，并可能为应对类似伦理和实际挑战的其他城市提供借鉴。
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我的西班牙语老师教会了我人工智能做不到的事情。
随着人工智能在教育中的不断发展，强调一种永恒且高效的教学工具尤为重要：与学生建立高质量、面对面的关系。我第一次体会到这一点是在我的高中西班牙语老师身上，她只是被大家亲切地叫作“Señora”，是我们西班牙语系的受人尊敬的女家长。 Señora开课时总会问：“¿Qué hay de nuevo?”（有什么新鲜事？），与学生聊聊最近的游泳比赛或乐队音乐会。她温柔地挖掘最新的八卦，营造出一种温暖、充满对话的氛围，让学习西班牙语变得自然而有趣。后来，作为一名高中西班牙语老师的我，才意识到Señora做的不仅仅是传授语言技能——她非常关注学生的情感状态，注意到谁安静、谁有困难。 她的课堂是一个充满活力的中心，她常坐在高凳上，手持咖啡杯，桌上摆放着她最喜欢的短语，“Es mi mundo”（这是我的世界）和“Todo es posible, nada es seguro”（一切皆有可能，没有什么是确定的）。除了语言课，她还会讲述自己在拉丁美洲旅行的故事，比如为Airstream车队当翻译、在马丘比丘遗址过夜，将我们带出威斯康星的课堂，遥远而宽广。 虽然我完成了学校的西班牙语课程，但我和朋友曾请求Señora教我们“西班牙语6”。她毫不犹豫地放弃了备课时间，帮助我们——这份牺牲我作为老师时才深深体会到。特别是在星期三，我们用她的“问答书”全用西班牙语交流时，不仅学习了语言，还听到了她对灵魂伴侣、纹身和旅行等话题的坦诚看法。 Señora真正的力量在于建立真实的互动，她是“原始AI”，而非追逐教育科技潮流的机械。遗憾的是，癌症让她提前离开了教师岗位。多年以后，她的教室储藏室还是原封不动地“por si acaso”——以备她某天归来，老师们都这么希冀。 我第一次和朋友进入她的储藏室，翻看她的文件、教案和标记的文件夹时，仿佛能感觉到她的存在。我带走了一些她的作业原件和幻灯片，增强自己的教学信心，也带走了她的书籍、海报和那只珍爱的咖啡杯。在我的学校，我试图重现她的教学风格，甚至找出一个投影仪，逐字逐句使用她的教材。虽然我并没有完全摒弃技术，但我更重视她示范的人际连接。 每天上课时用“¿Qué hay de nuevo?”开场，喝着她那只咖啡杯中的咖啡，我延续了她观察谁状态不对并亲自跟进的习惯——这是任何机器人也无法替代的。语言教学与真诚关怀的完美结合，在人工智能崛起的今天，仍然是一种无法取代的宝贵教学工具。
教育与科技：区块链 | 商业教育
教育是一个数据丰富的领域，企业专注于让数据对用户变得易于获取、安全且值得信赖。这引出一个问题：区块链技术在教育中能够实现什么？Freeths的技术顾问马克·卢姆利（Mark Lumley）提供了见解。 新技术常常引发热潮，目前人工智能（AI）等热门词汇占据讨论焦点，而几年前区块链也曾一度成为焦点。区块链已经在教育领域有所突破，这一领域必须不断保持现代性和相关性，具体措施包括满足即时的数据需求、将技术融入课程以培养学生应对未来职场和社会的能力、最大化技术以促进教育的传递，以及管理教育机构的运营事务。 然而，教育在采纳新技术时面临挑战，主要源于敏感的个人和成绩数据，以及公共与私营部门复杂的参与关系。不断存在网络攻击和恶意行为威胁数据完整性的担忧。 区块链在许多方面具有潜力，尤其是在管理学生数据和学校记录方面，这些数据和记录在不同学校和管理机构间传递，提供终身可靠的学业成果记录，供学生多种用途访问，以及实现安全的数据共享，确保保障和合规。 区块链的发展早于2008年比特币白皮书的发布，它起源于密码学和数学理论，可以被视作为一种先进的复式记账方式，利用加密保护的区块形成一份不可篡改的分布式账本，用户可以无需依赖中介信任其内容。这一安全基础意义重大，但未来量子计算等技术的发展也带来挑战。 由 Linux 引领的开源运动推动了区块链的发展。例如，Hyperledger支持具有权限控制的私有区块链，便于实现安全、面向教育的应用。也有专业资格认证和标准制定项目，支持区块链编码、部署和管理。区块链还能构建更安全的数据库，提供可能更低成本的交易管理，成为许多教育服务的基础技术。 目前在教育中的区块链应用主要集中在确保记录的持续性和准确性。例如：支持通用教育系统中的记录管理；验证奖项和证书（如MIT通过Blockcerts颁发的数字资格证书）；以及通过自主身份（SSI）管理身份，赋予用户控制验证凭证分享的权限，从而增强隐私保护。像DocuSign利用以太坊记录协议签名等集成应用，展示了区块链日益扩展的作用。智能合约—使交易自动化的可机器读取代码—曾面临安全挑战，但在私有链上仍在不断发展演进。 部署区块链需要考虑法律、技术和行业特定因素。关于区块链的监管法规尚未赶上其发展，因此现有的数据隐私、网络安全、采购和合同法律框架仍然至关重要。理解技术的可靠性、数据访问、备份及恢复计划也十分必要。英国律师学会的《区块链：法律与监管指南》提供了详细的见解。 关于技术在教育中应用的政府标准和指导文件已颁布，专家支持也能帮助教育机构在区块链部署和保证方面提供协助。 总的来说，起源于数学创新的区块链，已嵌入教育技术，影响着各个平台和流程。尽管云计算、API、容器化、机器学习和人工智能等替代技术同样具有巨大影响，但在部署前进行法律、数据和安全的基础评估原则是一致的。关于新兴技术的立法通常侧重于国家安全，而非特定行业如教育。 我们应避免被新奇事物所分心，而要继续以负责任的方式探索和实施新技术。在技术评估、采购、合同和部署方面，良好的实践仍然至关重要。关键考虑因素包括：要求附带法律合规的保证、对失败（特别是数据泄露）承担责任和保险、维护安全标准的义务、审计权、服务水平管理，以及应急恢复和退出计划。 技术不应成为放松数据映射、访问控制和安全责任的托辞。草率的条款和隐私声明往往反映理解不足或承诺不充分，可能暗示更深层次的服务交付问题。 最后，获得托管服务提供商和技术合作伙伴的强有力支持、保持技术保障的纪律性，以及借助专业法律咨询，都是成功应对区块链在教育中不断演变的关键。
微软在年度 Build 会议上全面投入AI代理技术
微软（MSFT）设想未来，人工智能代理将负责从编码到操作Windows系统的各项工作。公司在星期一于西雅图举行的年度Build大会上分享了这一愿景，描述了一个预计将出现的“开放式代理网络”，在这个网络中，AI代理可以自主决策并为个人或整个组织执行任务。 AI代理作为科技界的一大趋势，是具备部分或完全自主能力的人工智能软件，能够完成各种用户任务。这些任务包括在应用之间传输数据、预订演唱会门票等，有些代理甚至可以相互互动，形成一个网络，从而完成更复杂的任务。 微软云和人工智能事业部执行副总裁Scott Guthrie对Yahoo财经表示：“我们正目睹人工智能的快速发展，正从概念验证阶段迈向具有实际影响的商业解决方案。” Guthrie补充说：“我们预期这一势头将持续增长，特别是在代理网络逐渐成型的过程中。微软的主要目标是简化组织、开发者和创业公司掌握新兴技术的方式。” 微软报告称，目前已有约23万家组织使用其Copilot Studio开发定制的AI代理，预计到2028年将部署13亿个代理。 在星期一的大会上，微软展示了几款AI代理应用，包括用以在Microsoft 365内部构建代理的Microsoft 365 Agents Toolkit、帮助开发者写代码的GitHub Copilot，以及AI代理能直接连接本地Windows应用的功能。 ODP公司（Office Depot的母公司）首席技术官兼高级副总裁Carl Brisco对Yahoo财经表示，他的团队利用微软的AI代理来增强客户拓展。这些代理会根据购买历史、产品定价和相关数据，提供最佳销售推广的时间点。 Brisco解释说：“每天在界面中出现这些信息，并推荐相应的行动，减少了寻找信息的难度。” “它有效地安排了一个人的一天，将优先事项排序，比如：‘这是你第一要打的电话以确保客户满意；第二第三第四的优先事项。’” 微软还在开发工具，让客户利用Copilot Studio（其低代码应用平台）搭建多代理系统。这些多代理系统将允许编程好的代理相互沟通、协作，以完成多项任务。
Chainlink、Kinexys 和 Ondo 测试区块链 DvP 结算
由Chainlink、J
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。
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