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Ivanti研究揭示工作场所中生成式AI的隐秘使用及更新企业政策的必要性
越来越多的员工将生成式人工智能（AI）工具如ChatGPT融入日常工作中，且往往未告知雇主。最近的Ivanti研究发现，42%的办公员工使用生成式AI技术，其中三分之一对组织隐瞒了这种使用情况。这一趋势揭示了工作场所AI采用的重大转变，并引发了关于公司政策和员工行为的关键问题。 对AI使用保密的原因有多方面。许多公司缺乏明确或充足的AI政策，导致员工不清楚允许做什么。另一些公司出于对安全和数据隐私的担忧，明确禁止或限制某些AI工具，促使员工隐藏其使用，以避免受到纪律处分。此外，一些员工为了获得竞争优势，通过提升生产力、创新或解决问题的能力而使用AI，却不透露自己的AI帮助。 起初，企业对AI持谨慎或甚至反对态度，担心敏感信息会通过云端AI平台泄露。这造成了工作中AI使用的污名化，促使员工秘密采用AI工具，这一做法被称为“影子AI”或“自带AI”（BYOAI，Bring Your Own AI）。这反映出在快速技术变革背景下，员工行为与组织治理之间日益拉大的差距。 尽管雇主对此存在担忧，但Ivanti的研究显示，经常使用AI的员工通常也接受同事使用类似工具，这表明亲身体验增强了对AI的认可，并使AI在工作中的融入逐渐正常化。然而，这种接受程度与雇主缺乏正式指导和支持形成对比，显示企业需要调整其政策。 工作场所技术和AI伦理专家强调，制定能跟上AI发展步伐、具有适应性的政策尤为重要。随着生成式AI变得更加先进并深度融入岗位职责，组织必须在保护敏感数据和确保合规的同时，促进创新和提升生产力。推动公开对话与合作，减少秘密行为和管理层之间的紧张关系，将有助于更好地整合AI的益处。 明确、有效传达的AI使用指南能够赋予员工责任心和信任感。这些政策可以包括批准的AI工具清单、合理的使用场景、关于数据隐私和伦理的培训，以及报告AI问题的渠道。营造透明和信任的文化，帮助企业在充分利用AI优势的同时，降低风险。 生成式AI作为现代办公的重要组成部分，带来诸多挑战与机遇。随着员工越来越多地用AI进行撰写沟通、编码和数据分析，授权与未授权AI使用的界线变得模糊。主动应对这些问题的雇主更有可能吸引和留住人才，提升效率，并在科技驱动的环境中保持竞争力。 总之，Ivanti的研究强调了员工广泛隐秘使用生成式AI的现象，凸显了企业亟需更新和明确AI政策、鼓励公开讨论AI工具使用、并加强员工责任感培训的重要性。这样可以缓解员工担忧，减少影子AI行为，并更有效、更有道德地将AI融入日常工作中。
Brief news summary
Recent Ivanti研究发现，42%的办公人员使用像ChatGPT这样的生成式AI工具，其中三分之一悄悄隐藏了这种使用行为，这种行为被称为“影子AI”。这种现象源于政策不明确、隐私担忧以及员工寻求竞争优势的意愿。最初，AI的应用曾受到污名化和安全顾虑的影响，导致员工行为与企业规定之间出现矛盾。频繁使用者更容易接受同事的AI使用，凸显出政策上的脱节。专家建议企业制定灵活的工作场所指导方针，兼顾创新与安全。推动透明度和负责任的AI培训能够减少秘密行为，赋能员工，帮助企业在管理风险的同时充分利用AI的优势。随着AI在起草、编程和分析等任务中的日益重要，更新政策以保持竞争力、增强信任并实现伦理融合变得更加关键。
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自动驾驶汽车中的人工智能：进展与未来挑战
人工智能（AI）在自动驾驶汽车中的应用已经取得了显著的进展，促使自动驾驶汽车从未来的概念逐步变为当今道路上的新兴现实。AI的提升使这些车辆能够应对复杂的驾驶环境，如繁忙的交通、不可预测的行人以及恶劣的天气。这些能力源于先进的机器学习算法、高端的传感系统以及强大的计算能力，这些技术能够实时解读数据，从而做出明智的驾驶决策。 尽管取得了进步，但在广泛开发和采用自动驾驶汽车方面仍面临一些关键挑战。安全始终是第一要务，虽然AI旨在减少人为错误——这是事故的主要原因，但在人们仍担心在突发或动态场景中的系统表现。涉及自动驾驶汽车的事故案例突显了进行严格测试和验证的必要性，以确保无论场景多么罕见或复杂，系统都能做出可靠响应。 伦理困境也随之出现，尤其是在不可避免的事故中涉及的AI决策问题，这关系到乘客、行人以及其他驾驶者的生命安全。将伦理框架编入AI系统的讨论正在技术专家、伦理学家和政策制定者之间激烈进行，这反映了技术、道德与法律交织的复杂局面。 公众信任是另一个重大障碍。尽管许多人对改善出行便利、减少交通拥堵和降低排放等益处感兴趣，但持续存在怀疑。建立信任需要对AI的运行机制保持透明、展示其可靠性以及采取有效的保障措施。通过公众教育、持续展示系统性能以及让相关利益方参与开发过程，这些努力对建立信心至关重要。 当前的研究与开发主要集中在这些难题上，行业投入大量资源，致力于优化AI算法、提高传感器的精度，并建立虚拟多样驾驶环境的测试平台。监管框架也在不断演进，以应对法律和伦理问题，制定安全、隐私和责任的标准。 技术公司、汽车制造商、政府以及学术界的合作至关重要，以加快技术进步。这些合作通过共享知识、整合资源、制定最佳实践，促进伦理自动驾驶车辆的部署。在不同城市进行的试点项目和实际应用测试提供了宝贵的数据，有助于系统改进和政策制定。 展望未来，基于AI的自动驾驶汽车有望在城市交通与基础设施方面带来变革。通过减少人为错误导致的事故、优化交通流以及提高出行的可及性，它们可能彻底改变人们和货物的运输方式。然而，实现这一潜力仍需持续努力，克服现存的技术和社会难题。 总之，向全面自主、由AI驱动的车辆迈进的道路虽然在不断推进，但依然复杂。应对各种驾驶挑战显示出技术的潜力，但确保安全、解决伦理问题和赢得公众认可才是关键。通过不断创新、制定合理政策以及携手合作，安全可靠的自动驾驶汽车作为未来交通的重要组成部分的目标正逐步变为现实。
菲尔·弗格森秀访谈——50英尺高的区块链攻击
我最近采访了一位金融顾问兼播客主持人Phil Ferguson。我们对话的前半部分主要讨论加密货币，后半部分则深入探讨人工智能。结果非常成功——这是你一直在找的内容！ 音频质量可能不尽完美（可能是因为Zoom出了点问题），但每个字都清晰可闻。 这次采访以视频（33分钟，只是我一个人）和播客（55分钟，包含更多Phil的内容；我的部分大约在16:40开始）两种形式发布。[YouTube；Spreaker]
自动驾驶汽车中的人工智能：克服安全挑战
人工智能（AI）的进步正显著推动解决与自动驾驶汽车相关的关键安全问题，从而让这些车辆更接近于广泛应用。汽车行业在改进AI算法方面取得了显著提升，提升了车辆的感知能力、决策能力和反应速度。这些技术进步共同作用，降低了事故风险，提升了整体道路安全水平。 先进的AI算法在自动驾驶汽车理解其环境方面起着关键作用。通过使用复杂的传感器融合、机器学习以及实时数据处理，自动驾驶汽车能够以前所未有的精度识别行人、其他车辆、交通标志和障碍物。这种增强的感知能力促使车辆做出更快、更准确的决策，使其能够有效应对不断变化的驾驶环境。 制造商对这些AI驱动系统进行了广泛测试，以确保其在各种驾驶场景下的可靠性，包括繁忙的城市街道、满是行人的环境、高速公路，以及雨、雾或雪等恶劣天气。严格的测试流程旨在模拟各种可能出现的情况，确保自动驾驶车辆能够安全高效地应对突发事件。 获得公众信任对于将自动驾驶汽车融入日常生活至关重要。因此，制造商和研究人员保持透明，公开安全协议，并分享测试结果和安全功能。公共示范和试点项目将自动驾驶技术引入消费者视野，有助于减轻焦虑和怀疑，突出其可靠性和优势。 尽管取得了令人鼓舞的进展，自主驾驶汽车实现主流普及的道路上仍存在不少挑战。监管批准是一大障碍，因为各国政府正努力制定确保安全同时促进创新的框架。法规需要不断发展，以应对责任归属、数据隐私以及自主系统性能标准等诸多问题。 公众的接受度同样非常重要。许多人担心会失去对汽车的控制，担心在关键时刻科技是否能做出正确的决策。持续的宣传教育和积极的用户体验对改变这些观念、树立信心具有关键作用。 总之，AI的不断进步正在为自动驾驶汽车在全球范围内普及奠定基础。通过增强安全功能、通过严格测试提升可靠性、以及积极与监管机构和公众沟通，行业正稳步克服推广中的障碍。当这些车辆成为日常交通的一部分时，它们有望大幅减少交通事故、改善交通流量，并为不同社区提供更为广泛的出行选择。
自动驾驶车辆中的人工智能：进展与未来挑战
人工智能（AI）仍然是自动驾驶车辆发展的核心，推动自动驾驶汽车在复杂环境中自主导航并做出关键决策，根本改变了交通运输体系。近年来，将AI嵌入自动系统取得了显著进展，提升了安全性和效率，使完全自动化运输的现实日益接近。然而，仍有一些挑战需要克服，以充分发挥AI在该领域的潜力。 人工智能在自动驾驶车辆中的一个关键优势是提升安全性。通过先进的传感器、机器学习和实时数据处理，AI驱动的汽车能够更快更准确地检测障碍物、预测交通行为以及应对不断变化的道路条件。这一能力有助于减少由人为失误导致的交通事故，而人为失误是全球交通事故的主要原因。AI还能持续适应恶劣天气或交通密度变化等环境变化，增强这些自动系统的可靠性和稳健性。 效率的提升是AI的另一大贡献。自动驾驶车辆可以通过协调驾驶策略优化路线，降低燃料消耗，改善交通流，从而带来经济效益并减少交通对环境的影响。此外，AI支持的车辆与车辆、车辆与基础设施的通信，为建立智能网络铺平了道路，这些网络可以根据实时情况动态调整，提升出行效率，缓解交通拥堵。 但在自动驾驶车辆中应用AI仍面临重大障碍。随着全球各国政府努力在快速发展的技术中平衡安全与创新，相关监管框架仍在不断完善，这成为推广的重要障碍。公众的接受度同样至关重要，存在对数据隐私、网络安全和伦理困境的担忧，影响人们对自动驾驶系统的信任。通过透明地沟通自动驾驶的能力、局限性及安全措施，能够增强公众信心。 技术方面的挑战也依然存在。自动驾驶车辆需要应对各种不可预料的场景，从复杂的城市环境到恶劣的天气以及突发的障碍物。虽然AI取得了很大进步，但实现类似人类的感知、决策和适应能力仍然困难。持续推进传感器技术、数据分析和算法设计的发展，是解决这些限制的关键。 专家强调，跨学科的持续研究与车企、技术开发商、政策制定者和学术界的合作是克服这些障碍的关键。这些合作对于推动创新、建立安全和互操作的标准至关重要。注重AI的稳健性、伦理框架和监管模式的努力，是释放自动驾驶AI全部潜能的基础。 总之，AI在自动驾驶车辆的发展中扮演着核心角色，推动交通运输向更安全、更高效的自主运行转变。尽管取得了重大进展，要充分发挥AI的优势，仍需解决监管、社会和技术上的挑战。持续的研究、合作与公众参与，是实现自动驾驶车辆成为全球交通可信赖且普及的重要组成部分的必由之路。
瑞波公司就区块链改变金融发表基本声明
在社交媒体平台X上的一篇最新帖子中，旧金山区块链巨头Ripple的CEO布拉德·加林豪斯表示区块链技术正在改变金融行业。 Ripple正在革新金融和支付 该帖子强调了Ripple在这一变革中的作用，并指出区块链带来的变革不仅限于金融：“区块链正在改变金融……几乎所有的其他领域也是如此。”帖子还附带了一段简短的广告视频，展示了Ripple的主要业务领域：“支付、托管、稳定币。” 去年，Ripple推出了一款新产品——其美元挂钩的稳定币RLUSD，于十二月正式发布。Ripple USD使公司能够覆盖这两个核心领域——跨境支付和稳定币。RLUSD已整合到Ripple的支付系统中，该系统此前仅依赖XRP来促成国内和国际的跨境转账。 Ripple的RLUSD获得新的交易所上线 目前，跨境支付市场的规模接近32万亿美元，预计在未来十年将达到50万亿美元。通过加密货币，这一支付系统消除了多家中介机构的需求，如银行、支付平台或金融科技公司。 最近，RLUSD被主要的加密货币交易所支持加入。本周，Bitget和Euler Labs两大平台都已集成支持Ripple的新产品。 XRP社区对这篇乐观的帖子反响热烈，评论中既有兴奋也有质疑。一些用户质疑帖子的含义，询问详情：“怎么回事？发生了什么？这篇帖子的背景是什么？” 另有用户指责Ripple抛售XRP，冲击市场：“你们什么时候会抛售更多代币？” SEC取消对Binance
Signing Day Sports与BlockchAIn Digital签署了最终协议
Signing Day Sports（SGN）宣布与One Blockchain达成最终的企业合并协议，拟收购其100%的会员权益。One Blockchain专注于加密货币矿业、人工智能及高性能计算数据托管，并计划在南卡罗来纳州和德克萨斯州的设施中开发总计200兆瓦的电力容量。这项交易最初于2025年4月14日披露，之前已签署一份非约束性的意向书。此次收购将通过控股公司BlockchAIn Digital Infrastructure（BlockchAIn DI）结构完成，令Signing Day Sports与One Blockchain都成为其子公司。交易完成后，合并后公司预计将在NYSE American上市。 Signing Day Sports不会向One Blockchain或其证券持有人支付现金；相反，交易对价将由在交割时估值约2
人工智能与气候变化：预测环境趋势
人工智能（AI）正逐渐成为气候科学中不可或缺的工具，它极大地提高了环境模型的准确性。随着理解和应对气候变化的紧迫性不断增加，AI在处理大量复杂数据方面的能力为科研和实际解决方案开辟了新的途径。利用先进的算法，AI能够识别环境数据中的复杂模式，使科学家能够以高精度预测气候变化的影响。这一进步不仅有助于深化科学知识，也为制定有效的缓解和适应策略提供了重要支撑。 气候变化带来诸多复杂威胁，涉及广泛的环境、经济和社会后果。准确预测极端天气事件和海平面上升对制定减灾政策、增强抗灾能力至关重要。AI通过机器学习分析气候变量，能够捕捉传统方法可能遗漏或处理过慢的复杂关系。其中一个关键应用是预测飓风、洪水、热浪和干旱等极端天气——这些事件会对社区造成严重影响。经过历史和实时数据训练的AI模型能检测到新兴的趋势，为提前预警提供支持，帮助应急救援和政府减少人员伤亡和经济损失。 除了应对即时天气事件外，AI在模拟长期变化方面也扮演着重要角色，如海平面上升——它威胁着沿海城市和生态系统，导致洪水、侵蚀和栖息地丧失。传统模型难以应付诸多庞杂因素——冰川融化、海洋洋流、大气变化等，而AI能够高效整合不同数据源，实现更为精准的长时间尺度预测。这些精准的预测为城市规划、基础设施建设和灾害管理提供了有力依据，助力未来应对。 AI还通过揭示隐藏的趋势和因果关系，提升气候研究水平，它分析卫星影像、传感器数据和观测记录，以监测土地利用变化、植被变化和碳排放。这些洞察帮助评估保护措施的效果，识别关键干预区域，从而制定更加科学的气候政策。 政策制定者和社会各界也能从AI增强的模型中受益，通过改进的预测和见解，实现有针对性的适应措施，比如建设更具韧性的基础设施、优化资源管理和提升早期预警系统。此外，AI还能进行情景分析，评估不同政策和投资方案的潜在结果，在经济增长与环境可持续性之间取得平衡。 将AI融入气候科学，标志着应对全球气候挑战的一个有前景的新领域。虽然不能完全解决所有问题，但AI通过增强数据分析和模型精度，配合传统研究手段，推动创新和科学决策。充分发挥AI潜力需要跨学科合作，包括计算机科学、气候学、生态学和社会科学，确保其应用负责任且符合伦理。 展望未来，AI的不断发展结合全球监测数据的扩展，将进一步丰富气候模型的深度和广度。持续投资于科研基础设施、跨学科教育以及开源数据共享，将推动行业进步。随着气候危机的加剧，利用AI技术有望帮助社会变得更具韧性，实现可持续发展。 总之，AI在气候科学中的作用日益重要，它通过提升环境模型的准确性和功能，为应对气候变化提供了强有力的支持。从预测极端天气和海平面上升，到揭示环境变化的趋势，AI都提供了关键的知识基础，帮助制定有效的减缓和适应策略。通过不断的创新与合作，AI作为一项强大的工具，有望帮助我们理解和应对这个快速变化的星球的复杂挑战，使政策制定者和社区能够更有效地应对气候问题。
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