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人工智能（AI）在战争中的使用引发了数位数字领域成员之间的剧烈关注。AI杀伤机器对人类意志和行动的取代可能性是一个令人不安的前景。然而，在常规战争中由人类操作员部署的AI驱动的自动系统已经成为了一个令人不安的现实。

误解主要在于认为，自主系统将会使人类的行为变得多余，因为它们变得越来越算法复杂。现代战争中的精确性承诺表明，平民伤亡将会减少，而对战斗人员和不受欢迎者的杀伤力将会显著增加。

最近的一个案例研究突显了这一愿景的缺陷，描绘了以色列在加沙地带发动的摧毁性战役。为了识别和消灭目标，以色列国防军将人工智能纳入了他们的作战行动中。然而，结果远非准确或道德上得到指导。以色列的AI使用似乎并没有将对平民的危害限制在一个范围内，反而似乎增强了对目标集的识别、定位和扩展的能力，可能导致最大的破坏。

对这个问题的调查参考了一份名为《人机团队：如何创造将彻底改变我们世界的人工和人工智能》的出版物，该出版物由以色列情报部8200部队当前指挥官Brigadier General Y.S.所著。这份出版物提倡建立一个系统，能够在冲突时迅速生成数千个潜在目标。这种机器的阴暗目的是消除人类批准的需要，规避验证每个目标的可行性的必要性。

+972和Local Call的联合调查揭示了这一系统的高度开发阶段，以色列军队称之为“Lavender”。Lavender通过确定激进分子使用的军事建筑和结构，超越了以往的AI系统。然而，即便这种识别形式都无法遏制死亡人数，导致了一些人描述为“大规模暗杀工厂”。

六名在最近一场加沙战争中服役的以色列情报官员透露，Lavender在打击巴勒斯坦人中发挥着核心作用，特别是在冲突初期。该AI系统有效地减少了人的元素，同时加强了对打击结果虚构人类可信度的印象。

在战争的最初几周，以色列国防军大量依赖Lavender，确认了大约37,000名巴勒斯坦人是潜在的激进分子，可以被可能的空袭打击。这标志着从之前专门针对高级军事机构成员的方针转变。在新的政策下，哈马斯的所有军事翼的工作人员，无论职位如何，都被指定为人类目标。

军官们被授权接受无需审核的名单，每个目标只有20秒的审批时间，然后才能授权空袭。尽管意识到大约10％的情况涉及错误的目标，有时把与激进组织联系松散或没有联系的人员标记为潜在目标。

此外，Lavender系统与另一个名为“爸爸在哪里？”的自动平台配合使用。该平台跟踪被瞄准的个人到他们的家庭住所，随后将其拆除。结果是大量平民伤亡，包括妇女，儿童和非战斗人员，在冲突的早期阶段被以色列空袭打死。

一位情报官员表达了一个残酷的现实，即对哈马斯在军事设施或军事活动中的工作人员发动袭击几乎没有兴趣。相反，主要集中在轰炸他们的家庭，因为这被证明是一个较为简单的任务。Lavender系统就是为这类情况而设计的。

使用这一系统需要进行令人毛骨悚然和可怕的计算。两位消息人士透露，在战争最初几周，以色列国防军授权每打死一名小级别哈马斯工作人员，就会杀死多达15或20名平民。对于更高级别的哈马斯官员，授权死亡人数可能高达100名平民。

在对这些揭示做出回应时，以色列国防军继续坚称，他们并未使用AI系统来识别恐怖分子或预测个体恐怖分子身份的状态。相反，声称使用一个数据库交叉参考恐怖组织军事工作者的情报来源。

联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯对以色列使用AI来确定目标，特别是在人口密集的居住区，表示深切关切。AI在这种方式的使用导致了大量的平民伤亡，引发了有关AI驱动战争影响的伦理和道德问题。

**FAQ:**

**Q: 什么是Lavender系统？**
A: Lavender系统是以色列国防军用于在战争中识别目标的一个AI系统。

**Q: Lavender在目标识别上有多准确？**
A: Lavender系统在目标识别方面发现了一些错误，标记出与激进分子松散或没有联系的个人。

**Q: Lavender的使用对平民伤亡产生了怎样的影响？**
A: Lavender系统，连同其他AI平台一起，在冲突的初期阶段导致了巨大的平民伤亡，特别是在加沙地带。

**来源：**
– +972: [URL]
– Local Call: [URL]
– Times of Israel: [URL]… Read the rest

人工智能（AI）技术在金融服务业的兴起引发了人们对其在工作岗位和整个市场中的影响进行讨论。最近的发展表明，AI正在成为公司组织结构的一个重要组成部分。

例如，Visa推出了Visa Protect，这是一款利用AI技术来打击各种支付方式中的欺诈的创新产品。这显示了该行业通过AI整合来增强安全性并改善支付体验的关注。

Amex成立了一个创新AI委员会，由各团队组成，以评估和批准在组织内部部署创新AI（GenAI）用例。这种积极的方法表明他们致力于发挥AI的潜力。

摩根大通创立了一名首席数据和分析官的新职位，强调AI在塑造公司未来中的重要性。首席执行官杰米·戴蒙强调了在各个层面将数据和分析整合到决策过程中的重要性。

万事达卡认识到数据在当今商业领域的重要作用，并任命了一名首席服务官负责管理各种与数据相关的功能。他们还成立了一个数据和AI组织，以确保跨整个企业有效推广和管理这些技术。

AI的出现与最近的互换规定变化相结合，引发了该行业对数据变现的紧迫感。EY进行的调查显示，金融服务行业的领导者认识到了AI的价值，并已在其组织内部部署了AI技术，特别是GenAI。然而，一些受访者表示怀疑，并缺乏充分利用其潜力的信心。

为了有效整合AI，专家建议在组织结构内创造专门的AI和数据空间。麻省理工学院管理学院强调了跨职能团队和鼓励人类专业知识与AI能力相结合的文化的重要性。

随着AI不断发展并塑造金融服务业，组织需要适应并拥抱其潜力。通过将人类的聪明才智与AI的力量结合起来，公司可以在金融领域中开启新机遇并推动创新。

人工智能（AI）在全球范围内的选举活动中已成为一种强大的工具，包括印度在内的国家也不例外。虽然AI有潜力彻底改变选举过程，但其滥用可能对民主和有资格候选人的选举产生严重威胁。最近的发展突显了需要采取强有力措施来防止虚假信息传播并维护选举的公平性与透明度。

AI生成的内容，如伪造的音频和视频，在选举中已经被利用。像风暴1376这样的组织已知会传播经AI生成的内容，旨在影响公众对某些候选人或政党的看法。这种干预行为的程度仍然大多未知，但其影响可能是显著的。

一个令人关注的方面是深度伪造技术和数字傀儡在政治广告中的日益使用。这些工具可以制作高度逼真且具有欺骗性的内容，使普通公民难以分辨事实和虚构之间的界限。模仿政治人物的声音，如乔·拜登，制作的欺骗性电话已在美国被报道，突显出AI如何轻易地误导选民。

即将迎来关键选举期的印度面临着这些挑战。在选举之际，社交媒体平台可能会涌现出大量信息，其中许多将使用AI插入。虚假且引起轰动的信息可能通过WhatsApp等平台迅速传播，以当地语言传播错误信息。

印度选举委员会（ECI）已发布指导方针，以遏制虚假和无证据支持的内容的传播，但这些措施的有效性仍然不确定。侮辱性的信息和流言继续在社交媒体上泛滥，引发对选举过程的公信力的担忧。

外来干预的可能性，特别是来自中国，进一步加剧了这些挑战。来自朝鲜和巴基斯坦等国家的黑客可能视印度的选举为传播虚假新闻和制造混乱的机会。深度伪造技术和具有真实配音的数字傀儡可能被用来瞄准有影响力的个人，并传播恶意的宣传。

印度选举中使用的电子投票机（EVMs）的完整性也受到审视。尽管EVMs被认为是安全的，但人们担心外国势力可能试图入侵系统或破坏其中存储的数据。任何操纵投票过程都可能损害选举结果的公平性和可信度。

解决AI在选举中的滥用需要采取多方面的方法。完全拒绝在选举期间上网可能是一个极端的措施，但公民可以在减少AI干扰的影响方面发挥关键作用。通过在社交媒体平台上不传播无证据和侮辱性信息，个人可以促进更具信息量和透明性的选举话语。

此外，选举管理机构必须不断调整预防措施，以应对不断发展的AI技术。加大对网络安全的投入和对社交媒体平台的严格监控可以帮助识别和减轻虚假信息的传播。公众意识宣传活动还可以教育选民关于AI干扰可能带来的潜在风险，并在消费政治内容时鼓励批判思维。

在一个日益受到发展中技术影响的世界中，必须认清AI及其对选举的影响的复杂格局。在创新和监管之间找到合适的平衡至关重要，以确保全球民主过程的公平性、透明性和信誉度。通过保持警惕和知情，公民可以共同维护选举的完整性，捍卫民主基础。

Frequently Asked Questions (FAQ)

1. 什么是人工智能（AI）？
人工智能（AI）指的是通过模拟人类智能过程的计算机系统。这种智能包括学习、推理、问题解决和自动化任务执行等功能。

2. 什么是深度伪造技术？
深度伪造技术是一种利用人工智能算法操纵图像和视频的技术。它可以创造出高度逼真和具有欺骗性的内容。

3. EVMs在印度选举中扮演着什么角色？
电子投票机（EVMs）用于印度的选举，被认为是一种安全的投票设备。然而，存在外国势力可能试图入侵系统或操纵数据的担忧。… Read the rest

近年来，随着技术的进步和创新，悉尼的初创公司Leonardo.Ai在AI图像生成领域引发了轰动。该公司最近推出了一个名为“Leonardo for Teams”的针对企业的专门产品，使团队能够实时协作进行定制AI图像生成。这一举措反映了生成式AI技术行业的转变，更加关注的是工作人员，而不仅仅是普通消费者的通用模型。

与市场上其他产品相比，Leonardo.Ai的平台因其对生成图像的更大创造力控制而脱颖而出。公司取得了显著增长，过去四个月其用户群扩大至1500万。自推出以来，Leonardo.Ai用户已经创作了超过10亿个独特的艺术作品，平台每天生成600万份资产。该平台基于完全经过许可的数据进行训练，确保输出质量高。

推出企业产品的决定是由Leonardo.Ai在工作场所中的有机采用驱动的。Leonardo.Ai意识到团队需要协作环境来共同工作的需求，从而开发了Leoanrdo for Teams。这一新产品专注于为创意团队提供必要的工具、用户体验和工作流程，为生成式AI提供了新的视角。

生成式AI行业正经历向企业定制模型的重大转变。OpenAI首席运营官布拉德·莱特卡普指出，2024年将是企业领域的“元年”，强调市场对实际应用和业务结果需求日益增长。

**常见问题解答（FAQ）**

– 什么是Leonardo.Ai？
Leonardo.Ai是一家总部位于悉尼的快速增长初创公司，专门从事AI图像生成。其平台允许用户使用文本提示生成AI图像，提供创造性控制和精细的定制。

– Leonardo for Teams如何运作？
Leonardo for Teams是Leonardo.Ai推出的一款企业产品，使团队能够实时协同工作进行AI图像生成。用户可以一起创建、生成、审查和编辑艺术作品，并在组织级别分享调整良好的模型和管理资产。

– 何处是Leonardo.Ai与竞争对手的不同之处？
Leonardo.Ai通过提供对生成图像的更大创造控制，提供更个性化的体验，与竞争对手区分开来。该平台基于完全许可的数据进行训练，并拥有庞大而积极的用户社区，有助于开发其技术的独特用例。

– 哪些行业可以从AI图像生成中受益？
AI图像生成主要被广告和营销机构等创意公司使用。但是，它也在房地产等行业中逐渐受到关注，房地产专业人士可以利用它对空置房间进行虚拟布景，从而降低布景成本，而电影制作人可以在不依赖外部视觉参考的情况下利用它来进行分镜头设计。

– 企业AI周围的关切是什么？
企业AI周围的关切之一是在使用AI生成的图像时存在侵犯版权或抄袭的风险。为了解决这个问题，Leonardo.Ai正在探索诸如具有归因的完全许可模型等解决方案。

**参考来源：**
1. Leonardo.Ai 官方网站：www.leonardo.ai
2. OpenAI：www.openai.com… Read the rest

在美国，每年有惊人的40%食品被浪费，而人工智能（AI）技术的发展为解决这一问题提供了突破性的解决方案。Winnow和Afresh等公司推出了AI算法，使包括餐厅和食品杂货店在内的食品中心企业能够跟踪并减少浪费食品的数量。

仅在美国，根据Feeding America的数据，每年有惊人的80百万吨食品被浪费，相当于大约1.49亿顿饭。其中近一半的浪费食品（46%）来自食品行业自身，而全国的所有食品中有38%仍未出售或未被食用。

Winnow的创新方法包括在餐厅厨房的垃圾桶上方安装摄像头。这些摄像头拍摄图像，随后由AI算法处理以确定浪费食品的数量和成本。通过识别浪费区域，餐厅成功地将食品成本平均降低了8%。Winnow目前在77个国家为2,000家企业提供服务，其中包括宜家（IKEA）、希尔顿（Hilton）和万豪（Marriott）等知名品牌。他们的客户每年通过防止浪费4500万餐的方式节省了约5400万美元。

同样，Afresh利用人工智能监控杂货店的库存和采购。这项技术分析数据，以确定商店未售出的产品最终被浪费的比例。通过了解浪费食品的数量，杂货店可以做出关于采购实践的明智决策。这不仅减少了食品浪费，还有助于使有营养的食品更易获得。

AI在解决食品浪费问题方面具有重要的环境收益。联合国环境规划署（UNEP）指出，食品浪费导致全球温室气体排放的8-10%。通过实施AI技术，目标是在各个层面上打击食品浪费，对地球产生积极影响。这一点变得至关重要，因为据UNEP预测，到2050年，全球人口预计将超过95亿，食品需求将增加60%。

此外，减少食品浪费不仅有助于环境，还解决了全球饥饿问题。尽管目前全球12.9%的人口受饥饿之苦，但生活在贫困社区的个人通常将自身收入的重要部分（50-80%之间）花在食品上。

AI技术为通常被忽视的问题提供了高效和有效的解决方案。“这个问题实际上被彻底忽略了”，Winnow的创始人马克・佐恩斯强调说。

**常见问题**

1. AI技术如何帮助减少食品浪费？
– AI算法分析数据，提供有关浪费食品数量和成本的宝贵见解。这使企业能够识别改进的领域，并做出明智决策以减少浪费。

2. 减少食品浪费有哪些好处？
– 减少食品浪费不仅有助于减少温室气体排放，而且有助于解决全球饥饿问题，并使有营养的食品更易获得。

3. 美国每年浪费多少食品？
– 每年约40%的美国食品被浪费，相当于惊人的80百万吨。

4. 哪些公司正在利用AI技术来打击食品浪费？
– Winnow和Afresh等公司开发了专门设计的AI技术，帮助餐厅、杂货店和其他食品中心企业跟踪和减少食品浪费。

在美国和全球范围内，食品浪费问题促使在食品行业中开发和实施人工智能（AI）技术。像Winnow和Afresh这样的公司利用AI算法帮助餐厅、杂货店和其他食品中心企业跟踪并减少浪费食品。

仅在美国，每年有惊人的80百万吨食品被浪费，相当于约1.49亿顿饭。食品行业本身贡献了46%的浪费食品，而38%来自未售出或未被食用的食品。这就是AI技术发挥作用的地方，为应对食品浪费提供创新解决方案。

例如，Winnow在餐厅的厨房安装摄像头以捕捉浪费食品的图像。这些图像随后由AI算法处理，以确定与浪费相关的数量和成本。通过识别浪费区域，餐厅已成功将其食品成本平均降低了8%。Winnow目前为77个国家的2,000家企业提供服务，帮助它们每年节省约5400万美元，并防止4,500万餐被丢弃。

Afresh采取类似的方法，但侧重于杂货店。他们的AI技术监控商店的库存和采购，分析数据以确定最终被浪费的未售出产品的部分。这些数据帮助杂货店做出关于采购实践的明智决策，减少食品浪费，并使有营养的食品更易获得。

利用AI技术解决食品浪费不仅对企业有经济收益，还有重大的环境收益。根据联合国环境规划署（UNEP）的数据，食品浪费对全球温室气体排放贡献了8-10%。通过实施AI技术，目标是在各个层面上打击食品浪费，对地球产生积极影响。这一点变得至关重要，因为据UNEP预测，到2050年，全球人口预计将超过95亿，食品需求将增加60%。

减少食品浪费不仅有助于环境，还解决了全球饥饿问题。目前，全球12.9%的人口饱受饥饿之苦，而生活在贫困社区的人们通常将自身收入的重要部分（50-80%之间）花在食品上。通过减少浪费并使食品更易获得，AI技术可以帮助缓解这些问题。

总而言之，AI技术正在为解决美国和全球食品浪费问题的创新解决方案铺平道路。像Winnow和Afresh这样的公司利用AI算法追踪并减少餐厅和杂货店的浪费食品，实现经济节约、环境利益和营养食品更公平分配。

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在人工智能（AI）产业蓬勃发展的时代背景下，Nvidia被视为该领域的关键参与者之一。根据普华永道（PwC）的数据，预计到2030年，AI的应用有望为全球GDP增加15.7万亿美元。这显示了AI未来几年预计将对全球经济产生的巨大影响。

Nvidia的图形处理单元（GPU）在大型语言模型（LLM）和AI应用的开发和训练过程中起着至关重要的作用。这些强大的GPU已成为推动机器能力边界的关键工具。凭借其尖端技术，Nvidia处于推动AI产业经济增长的有利位置。

随着越来越多的行业意识到AI及其应用的潜力，对Nvidia提供的强大计算能力的需求已经急剧增加。这种需求激增不仅推动了Nvidia的显著增长，也导致了其股价的显著上涨。

虽然Nvidia取得了成功，但值得注意的是，AI领域竞争激烈，其他公司也在大力投资AI技术并开发自己的解决方案。然而，Nvidia专注于通过其GPU提供强大的计算能力，使其成为AI革命的领军者。

为了在AI市场保持领先地位，Nvidia需要持续创新，紧跟AI领域的发展，满足对计算能力不断增长的需求。通过这样做，Nvidia可以保持其关键地位，并在AI行业推动进一步的经济增长和创新。

相关链接：
– 普华永道（PwC）: www.pwc.com

常见问题解答（FAQ）

Q: 什么是人工智能（AI）？
A: 人工智能（AI）指的是开发能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。这包括语音识别、决策制定、问题解决和视觉感知等任务。

Q: 什么是图形处理单元（GPU）？
A: 图形处理单元（GPU）是专门设计用于快速处理和渲染图像、动画和视频的电子电路。在AI领域，GPU在加速为机器学习和深度学习算法所需的复杂计算任务方面起着至关重要的作用。

Q: 什么是大型语言模型（LLMs）？
A: 大型语言模型（LLMs）是已经在大量文本数据上进行训练的AI模型，使它们能够生成类似人类语言并执行各种自然语言处理（NLP）任务。这些模型的训练和推断需要大量的计算资源，这也是Nvidia的GPU发挥作用的地方。… Read the rest

人工智能（AI）正在彻底改变物流和仓库自动化的世界。凭借优化工作流程和提高效率的能力，AI正在转变电子商务时代仓库运营的方式。AI的崛起承诺着完全数字化各种垂直领域和工作流程，使其成为企业不可或缺的工具。

根据行业专家的说法，将AI与人工合作，可以有效地适应不断变化的最终市场需求和灵活的工作流程。仓库中AI技术的应用正在比预期的更快地进化，成为仓库运营中的重要组成部分。需要注意的是，AI和机器人不应被视为取代人类工人。相反，在协作使用时，它们可以支持人力资源管理，帮助处理不断增长的需求。

德国国际快递物流公司DHL Supply Chain与Robust.AI合作开发了一支仓库机器人团队，包括创新的“Carter”合作移动机器人。这些机器人有助于灵活的仓库物料处理自动化。AI在仓库内优化多项功能方面发挥着重要作用，从拣选流程开始。机器人实时学习和适应，优化工作流程，改善仓库布局、人员配备和库存管理。AI和机器人的整合提高了生产力，增强了仓库工人的实力。

仓库自动化中AI的一个关键优势是其适应不断变化环境的能力。随着仓库容量和客户档案在全年内波动，AI确保机器人能够调整并满足第三方物流运营的不断发展需求。这些机器人充当自治盟友，与现有仓库运营无缝整合，不会造成摩擦。

尽管AI在仓库自动化中具有巨大潜力，行业报告显示，只有很小比例的仓库完全采用了机械化。传统的库存管理方法已不足以满足全渠道商业的需求。AI提供了一个智能软件编排层，有效地管理库存和数据的流动。

多年来，AI模型的成熟度已经显著发展。从简单的识别能力到提供见解和建议，AI现在已经能够完成复杂的任务。通过实施AI技术，仓库库存规划和人员管理可以变得更加高效。

总而言之，AI对仓库自动化的影响无法言过其实。它提供了优化工作流程、提高生产力和适应不断需求的巨大潜力。通过将AI和机器人整合到仓库运营中，企业可以实现更高的效率，并增强人类工人的作用。仓库自动化的未来在于利用AI的力量推动创新，推动物流行业向前发展。

常见问题解答

1. 仓库自动化中的AI是什么？
仓库自动化中的人工智能（AI）指的是利用先进的技术和算法来优化工作流程、提高生产率，并适应仓库环境变化需求的使用。AI可以协助进行库存管理、员工规划和数据分析等任务，最终提高效率，减少人工劳动。

2. AI和机器人如何在仓库中进行协作工作？
AI和机器人可以通过辅助人类工人的方式在仓库中进行协作。机器人可以帮助进行体力要求高的任务，如物料处理和运输，而AI算法则优化工作流程，并提供实时见解。这种协作方式提高了整体效率和生产力。

3. 仓库自动化中AI的好处是什么？
仓库自动化中AI的好处多种多样。AI优化工作流程，最大化效率，并适应不断变化的需求。它改善了库存管理，增强了员工规划，并为决策提供了宝贵的见解。最终，AI技术降低了仓库运营成本，提高了生产力。

4. AI会取代仓库中的人类工人吗？
不会，AI并非旨在取代仓库中的人类工人。相反，它旨在增强他们的生产力并支持他们的工作。通过将AI和机器人整合到仓库运营中，企业可以增强人类工人的实力，提高效率，并有效处理增长的需求。… Read the rest

随着人工智能（AI）的不断进步，其整合到各个行业的潜力是巨大的。AI的一个突出应用是数字助手的开发，这些助手可以作为我们认知能力的延伸。像苹果和谷歌这样的公司正在竞相将AI整合到我们的日常设备中，认识到这些下一代助手的价值。

根据Al 新闻研究公司的一份报告，全球虚拟助理市场预计将在2027年达到442.5亿美元，从2020年到2027年的复合年增长率（CAGR）为27.9%。这种增长归因于对AI技术的日益采用，自然语言处理的进步以及对个性化用户体验的需求。

与AI助手相关的一个主要问题是隐私问题。随着这些助手分析和索引我们数字生活的细节，需要确保个人信息的安全，并确保用户控制自己的数据。加密、私人服务和用户持有的加密密钥可以帮助解决这些问题，并为用户提供安全感。

在AI助手和记忆增强的背景下出现的另一个问题是数据的道德使用。AI助手依赖于来自各种来源的数据，以向用户提供相关信息。确保数据的道德处理，并获得用户对数据收集和使用的同意是至关重要的。数据实践的透明度和健全的隐私政策对于与用户建立信任至关重要。

在将AI助手和记忆增强功能无缝整合到我们的设备中也存在挑战。正在努力开发AI作为一个可以从任何应用程序、体验或内容搜索和检索信息的全面工具。这需要开发人员、应用程序创建者和设备制造商之间的合作，以确保兼容性和统一的用户体验。

总之，将AI整合到数字助手中，对增强我们的认知能力和解决人类记忆的局限性具有巨大潜力。然而，要充分利用AI助手在记忆增强方面的益处，就必须解决产业相关问题，如隐私顾虑、道德数据使用和无缝整合。

Sources:
– technologyreview.com
– alliedmarketresearch.com (市场研究报告: 虚拟助理市场 按产品和行业垂直）

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