来自Axios AI+峰会的见解:人工智能创新、伦理与行业影响

在近日于纽约市举行的Axios AI+峰会中,来自科技、商业和创意行业的知名领导者齐聚一堂,探讨人工智能的变革性影响以及随着技术日益渗透到日常生活和行业中的责任问题。WndrCo联合创始人杰弗里·卡岑伯格表达了对人工智能无监管使用的深切担忧,尤其是在青少年中,他警告未经监督的使用可能导致有害后果,并呼吁加强监管以保护年轻用户。这突显了关于伦理AI部署和保护年轻群体的持续辩论,因他们往往较早采用新技术,却缺乏指导。 与此同时,数字安全公司Aura的CEO哈里·拉维昌德兰强调了在AI日益普及于数字平台时,确保在线安全的重要性。他指出,像高端钓鱼和隐私泄露等由AI驱动的威胁日益严重,倡导采取更强的安全措施和提升公众意识,以保护个人隐私,并强调需要快速适应的网络安全框架。 Lumen Technologies的CEO凯特·约翰逊分享了公司如何通过整合AI优化运营流程、提升客户体验并推动电信行业创新的经验。她的见解展示了AI在帮助企业保持竞争力和应对动态市场中的战略作用。 来自数据分析领域的Weather Company CEO罗希特·阿加瓦尔详细介绍了利用AI分析海量实时数据,以实现超个性化天气预报的计划。这种方式体现了AI在提升预测精准度和提供定制化洞察方面的潜力,有助于个人和企业作出更明智的决策。 在公共部门方面,纽约州州长凯西·霍楚尔强调了对州政府员工进行全面AI培训的重要性,认为培养政府的AI技能对于提高响应能力和现代化服务至关重要。她的倡议旨在利用AI的高效性,更好地满足公民的需求,改善公共行政。 投资者兼企业家Josh Wolfe(来自Lux Capital)强调了青少年接受AI教育的战略必要性,将其视为与中国等全球竞争对手抗衡的重要优势。他认为,提前培养AI素养对于保持国家在新兴AI驱动经济中的创新领导地位至关重要。 从创意产业角度出发,演员兼创业者约瑟夫·高登-莱维特呼吁在AI时代加强对内容创作者的保护。他敦促YouTube等平台停止在未公平补偿的情况下使用创作者的作品来训练AI模型,强调在知识产权和创作者权益方面面临的伦理和经济挑战。 总体而言,Axios AI+峰会呈现了多元化的观点,反映了AI在商业、治理、安全和创意等多领域的融合。领导者们一致强调在推动创新的同时,维护伦理标准和公众利益的重要性。讨论突出了创业者、政府官员、教育者、投资者和创作者协作的必要性,以负责任地应对AI不断变化的局面。 随着AI技术的快速发展,峰会的见解展现了共同致力于利用AI优势同时应对其风险的决心。从增强网络安全和改善客户体验到赋能公共机构和保护创意人才,这些对话显示了AI深远而广泛的影响。预计这些讨论将指导未来的政策、企业战略以及社会规范,随着AI不断重塑多个领域的未来。
Brief news summary
在纽约市举行的Axios AI+峰会中,来自科技、商业和创意领域的领导者齐聚一堂,探讨人工智能的变革性影响及相关挑战。主要讨论内容包括杰弗里·卡岑伯格呼吁加强监管,以防止青少年中出现无监管的人工智能使用,以及哈里·拉维查德兰关于日益增长的人工智能驱动的网络安全威胁的警示,强调需要加强防御措施。凯特·约翰逊强调人工智能在推动通信行业创新和提升客户体验方面的作用,而罗希特·阿加瓦尔则展示了超个性化天气预报如何改善决策制定。纽约州州长凯希·霍楚尔倡导对公共员工进行人工智能培训,以提升服务质量,投资者乔什·沃尔夫强调教育青少年了解人工智能对全球竞争力的重要性。演员约瑟夫·高登-莱维特表达了对为训练人工智能模型的创作者获得公平报酬的担忧。总体而言,峰会强调在创新、伦理、安全与公共利益之间找到平衡,反映出各行业和社会对负责任人工智能应用的共同承诺。
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区块链与数字资产虚拟投资者大会:演示文稿现已线上观看
纽约,2025年6月6日(环球新闻稿)——虚拟投资者大会(Virtual Investor Conferences),这项领先的专属投资者大会系列,今日宣布6月5日举行的区块链与数字资产虚拟投资者大会的演示内容现已可供在线观看。 在此注册并观看演示 这些公司演示将在未来90天全天候开放。投资者、顾问和分析师可以从各自公司的资源区下载投资者资料。 部分公司也接受至6月10日的管理层一对一会面申请。 6月5日的演示内容包括: - Polymath Network(私营) - BIGG Digital Assets Inc

英国法官警告:律师因引用虚假案例使用AI可能面临制裁
一位来自英国的高级法官维多利亚·夏普(Victoria Sharp)发出了强烈警告,提醒法律专业人士注意使用像ChatGPT这样的人工智能工具引用伪造的法律案例所带来的危险。这一警告是在伦敦高等法院发生的几起事件之后发出的,当时律师们提交了由人工智能生成的法律辩论,内容中支持的案例法却是虚构的。夏普法官强调,这种做法严重威胁到司法体系的公正性,并侵蚀公众对法律程序的信任。 她提醒律师在使用新兴数字工具时,必须履行其伦理责任,指出虽然人工智能可以辅助研究和起草工作,但必须格外谨慎,核实呈堂材料的准确性和真实性。编造或依赖虚假的法律依据不仅是学术上的错误,还可能导致严重的法律后果。 在最近两起高等法院案件中,出现了无法验证的案例引用由人工智能生成,受到审查,引发司法界对依赖AI输出且缺乏充分人为监督的担忧。夏普法官批评目前关于法律中使用AI的指南不足,并敦促监管机构、专业组织以及行业领导者制定更强有力的框架和教育措施,以强化律师在这一不断发展的领域中的伦理责任。 随着生成式人工智能在各行各业的快速应用,尤其是在法律领域,正确性至关重要,这一问题变得尤为紧迫。提交明知是虚假的证据可能构成妨碍司法公正,面临包括藐视法庭和刑事指控在内的处罚。加强监管和伦理监督的呼声反映出全球对在敏感行业中整合人工智能的担忧,努力在提升效率和创新的同时,保障司法和公平。 在英国法律体系中,律师必须维护法律程序的正义性,并在法庭上诚信行事。使用人工智能工具并不免除他们的这些职责,但会提高警惕和验证的要求。法律教育者也被鼓励将人工智能的素养和伦理观念纳入培训内容,以帮助从业人员应对技术带来的挑战。 司法机关正密切关注人工智能的滥用行为,并准备对提交虚假或误导性材料的行为实施严厉制裁,以保护司法的公正性和公众信任。随着人工智能在法律领域的普及,执业者必须负责任地使用这些工具。夏普法官的警告既是一种提醒,也是行动的号召,确保技术为法治服务,而不是破坏它。 总之,在法律研究和辩论中使用人工智能技术,必须遵循最高的诚信标准。若不遵守,可能会受到职业纪律处分甚至刑事追究。所有法律行业相关方都应共同努力,制定更为明确的指导方针,加强教育培训,增强对于人工智能在法律实践中角色的伦理意识。这一发展也突显了管理人工智能对关键制度影响的社会性挑战,强调在推动创新的同时,必须维护司法体系的信任与问责。

当人们不了解人工智能的工作原理时会发生什么
对人工智能(AI),尤其是像ChatGPT这样的大型语言模型(LLMs)存在的广泛误解,具有重要的后果,值得我们认真审视。虽然AI发展迅速,但公众认知往往误解这些系统,将其归于类人智能、情感或意识——这些误解在很大程度上由企业营销推动。本文探讨了这些误解的起源及其对社会的深远影响。 历史上,新技术常常遭遇怀疑和误解,而AI亦是如此,这一模式因其运作方式和表现形式而变得更加复杂。大型语言模型没有感知或真正的理解能力;它们通过统计方法,从海量数据中预测文本模式。这一关键区别在公共话语中常被模糊不了解。 作者Karen Hao、Emily M

可扩展且去中心化,快速且安全,Coldware、比特币和以太坊是投资者喜爱的第一层区块链
在当今瞬息万变的加密市场中,投资者倾向于选择融合了可扩展性、去中心化、速度和安全性的区块链项目。在众多选择中,有三类Layer-1区块链尤为突出:Coldware(COLD)、比特币(BTC)和以太坊(ETH)。它们各自具备不同的优势,吸引了不同的市场细分,但都共享一些基本特性,使其成为追求长期价值的投资者的青睐对象。 Coldware(COLD):新兴的下一代区块链领导者 Coldware(COLD)正迅速崛起,成为一款在不牺牲去中心化和安全性的情况下提供可扩展性的Layer-1区块链。不同于一些必须在速度或安全性方面取舍的区块链,Coldware(COLD)结合硬件和软件创新,构建了一个无缝的生态系统。其先驱性的Larna 2400 Web3移动设备,为用户提供注重隐私的加密通信和通过专属Layer-1区块链直接访问去中心化金融(DeFi)的能力。 投资者对Coldware(COLD)充满热情,因为它解决了现实中的数据隐私、去中心化治理和资产代币化等问题,同时维持可扩展性和安全性。Coldware的设计支持大规模企业应用,同时也对普通用户友好。这一平衡推动其近期预售大获成功,已售出超过8亿代币,彰显市场信心强劲。 比特币(BTC):最早且最安全的区块链 比特币(BTC)作为最初的Layer-1区块链,依然是安全性和去中心化的标杆。尽管成立时间比许多新平台更早,比特币(BTC)在市值和投资者兴趣方面始终领先。其工作量证明(Proof-of-Work)共识机制保障了无与伦比的网络安全,使其成为许多投资者喜欢的价值储存工具。 虽然比特币(BTC)缺乏新兴Layer-1区块链所具备的智能合约灵活性,但其稳定性及广泛的应用使其成为加密资产组合的核心。机构投资者越来越依赖比特币(BTC)对冲通胀和经济不稳定,从而巩固了其作为Layer-1区块链的地位。 以太坊(ETH):智能合约的先锋 以太坊(ETH)通过引入可编程的智能合约,彻底改变了区块链领域,为去中心化应用(dApps)和DeFi提供基础平台。随着向Ethereum 2

区块链在教育中的应用:革新证书验证与档案管理
教育领域面临着在验证学术资历和维护安全记录方面的重大挑战。传统的方法通常繁琐、缓慢,且容易出错或遭受欺诈,使得机构和雇主难以可靠地认证学术成就。为此,区块链技术作为一种变革性解决方案应运而生,用于管理教育记录。区块链主要因其在加密货币中的应用而闻名,它是一种去中心化、不可篡改的分类账,能够安全且透明地记录交易。在教育领域,将成就存储在区块链上可以确保记录不可篡改,并且可以由授权方如雇主和学术机构轻松验证。 采用区块链后,机构可以为学术资格提供更高的安全保障,远离易受攻击的纸质证书和集中式数据库,转而使用分布式加密网络,使未授权的更改几乎不可能实现。这不仅保障了学生记录的完整性,也增强了所有教育利益相关者之间的信任。此外,区块链还可以简化目前由手动验证和繁琐文书工作负担的行政任务。学生可以立即与雇主或其他机构分享经验证的数字证书,减少延误和官僚程序。 区块链的另一大优势是其应对资格伪造的能力,包括假文凭或篡改成绩单,从而维护教育系统的信誉和雇主的信任。区块链记录的不可变性使得伪造信息变得极为困难,提升了学术资格的整体声誉。除了安全性和防欺诈之外,区块链数字化的资格认证流程还能节省成本,减少文书工作,消除中介,加快流程速度——惠及学生、教育者和雇主。 全球范围内,通过试点项目和全面实施,区块链在教育中的应用正加速推进,展示其变革潜力。各国和教育机构正在投资区块链基础设施,以实现安全的学术记录,这有望很快成为全球的标准做法。展望未来,区块链还可以与人工智能、物联网等技术结合,进一步改善教育成果。例如,智能合约在课程完成后自动发放证书,以及终身学习钱包安全追踪持续的教育和技能发展。 尽管具有巨大潜力,区块链仍面临技术障碍、实施成本、数据隐私问题和标准化协议的需求等挑战。不过,由于其在安全性、效率和可信度方面的明确优势,区块链的发展势头正在不断增强。总之,区块链技术有望通过提供一种去中心化、不可篡改的分类账,大幅度重塑全球教育体系,有效解决资格验证、记录安全和防欺诈等关键问题。随着其应用的推广,学术记录管理将变得更加安全、高效和透明,推动建立一个值得信赖、惠及所有人的教育生态系统。

Exploratorium 在旧金山推出“AI探险”展览
今年夏天,旧金山探索馆隆重推出其最新的互动展览“人工智能探险”,旨在为参观者提供全面且引人入胜的人工智能探索体验。从6月12日持续到9月14日,这个展览通过20个实践操作的装置,旨在揭示AI的神秘面纱,吸引广泛的观众,包括儿童和成人。 展览提供一个充满活力的教育环境,参观者可以通过实用、易懂的活动,深入了解复杂的AI概念。亮点包括由人工智能生成的音乐站点,允许访客尝试机器如何创造和影响艺术表达。此外,模拟计算思维过程的游戏也为参与者提供了理解AI系统背后决策框架的独特机会。 主要特色之一是与各种能分析语言和情感的机器人互动,这些机器人能立即做出反应,促进人与机器之间意义深远的互动交流。探索馆项目主管Ann Meisinger强调了展览的创新特点,特别是一个能够学习和适应的互动机器人,用以提升访客体验。“这个元素不仅展示了AI的能力,也展现了通过人机互动而不断演变的潜力,”梅辛格表示。 此次展览由引领行业的公司Anthropic赞助,该公司开发了Claude AI语言模型,突显了AI在现代社会中的重要作用,并强调公众对其影响的认识具有重要意义。 整个夏季,探索馆提供了一个连接大众与快速发展的AI领域的教育平台。通过具体的实践体验,展览鼓励人们思考AI在日常生活、决策以及未来技术发展中的影响。 成人票价起价为40美元,家庭和团体票也可选择。鉴于访问需求预计将非常高,建议提前预订,以免错失良机。 随着AI逐渐渗透到娱乐、医疗等各个行业,“人工智能探险”这样的项目对于促进知识普及和理性讨论尤为重要。探索馆致力于互动和包容的科普教育,确保访客能更深入理解和激发对人工智能不断发展的兴趣。 位于旧金山市中心的探索馆,持续引领科学教育潮流,定期更新展览内容,以反映最前沿的技术和社会动态。本次以AI为主题的展览,体现了其让科学既易懂又充满趣味的使命。 鼓励访客探索展览的每一个角落,参与现场演示,并在整个夏季与现场专家交流互动,专家们将回答问题并探讨人工智能的未来。 “人工智能探险”展览 promised 一个充满启发性和吸引力的旅程,欢迎所有人一同探索人工智能的迷人世界及其在当今社会中的角色。

谷歌推出铁木TPU,用于人工智能推理
谷歌推出了其在人工智能硬件方面的最新突破——铁木 TPU(Ironwood TPU),这是其迄今为止最先进的定制AI加速器。这一重大创新旨在推动谷歌所称的“推理时代”,提供无与伦比的性能和可扩展性,重新定义AI计算标准。 铁木 TPU 在处理能力上实现了巨大飞跃,配备多达9,216个液冷芯片协同工作。这一令人瞩目的配置使得加速器的性能达到了令人震惊的42