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摘要：本文强调了利用先进技术转变农业各个方面的可能性，包括营销、客户服务、科学研究和环境项目。通过整合准确可靠的数据，这可以实现可持续卫星技术和风电场布局的优化，以及农业流程的改进。

在当今创新时代中，农业可以从新兴技术的整合中获益匪浅。一个关键领域是行业的营销和客户服务方面，可以显著改善。通过利用技术的进步，农民可以获得有价值的市场趋势洞察，从而使他们能够更明智地决定何时以及生产什么产品。这种数据驱动的方法最终可以增加利润并减少浪费。

科学研究是另一个可以从尖端工具和准确信息中大大受益的领域。通过利用先进的研究技术，科学家们可以提高对农业流程的理解，进而开发出更高效的耕作方法。这反过来将有助于提高农作物产量、更好地利用资源，并最终实现更可持续的农业领域。

此外，环境项目具有优化可持续卫星技术和风电场布局的巨大潜力。通过利用卫星数据，研究人员可以深入了解土壤湿度、植被指数和天气模式等环境因素。凭借这些信息，农民可以做出针对灌溉、施肥和作物选择的优化决策，从而最大限度地减少对环境的影响。

总之，在农业中整合先进技术提供了改善行业各个方面的巨大潜力。通过利用准确可靠的信息，农民可以增强营销策略，优化科学研究过程，并推动可持续的环境项目。在农业中拥抱创新是解锁该行业增长、提高生产力和可持续性的关键。… Read the rest

在一段引发思考的播客对话中，科技先驱比尔·盖茨（Bill Gates）和萨姆·奥特曼（Sam Altman）探讨了人工智能（AI）在全球范围内的潜在影响。奥特曼提议建立一个类似于国际原子能机构（IAEA）的国际监管机构，来监督先进AI系统的开发和部署。这一建议突显了在AI的深远社会和地缘政治影响中需要全球合作的必要性。

微软和OpenAI都积极参与与包括世界领导人和白宫在内的关键利益相关者的讨论，以探讨AI监管的问题。奥特曼预测，技术的快速进步将导致具有巨大计算能力的高度先进的AI系统的出现。奥特曼认识到这些系统的潜在全球影响，主张建立一个监管机构来确保责任。

奥特曼引用了核能监管的类比，称：“我们谈论的一个模型类似于IAEA。对于核能，我们决定了同样的事情。由于潜在的全球影响，这需要一个某种形式的全球机构。我认为这是有道理的。”他强调了安全审核和国际合作在应对强大的AI系统所带来的挑战方面的重要性。

此外，讨论还超越了监管，探讨了AI在促进全球和平和减少对立方面的潜在积极贡献。盖茨和奥特曼都对AI在解决复杂人类问题方面的能力表示乐观，并认为AI有可能以其影响力给我们带来惊喜。

虽然奥特曼承认一个全球监管机构不能消除与AI相关的所有风险，但他坚持认为它可以减轻最重要的威胁。提出的机构将作为一个责任机制，确保先进AI系统的安全和负责任的开发和部署。

随着先进AI时代的来临，全球合作和监管的需要变得越发重要。奥特曼和盖茨的讨论引起了对于创建一个全球AI机构的重视，该机构致力于应对其对社会的影响，并维护责任和安全的原则。… Read the rest

摘要：
人工智能（AI）在广告业中的不断整合已经彻底改变了决策过程和跟踪广告活动结果的方式。虽然AI提供了诸如改善目标定位和节约成本等好处，但同时也引发了对人类自主性和创造力流失的担忧。对算法和数据驱动模型的依赖导致了对风险规避选择和创意探索的转变。然而，一些公司在制定营销策略时仍然优先考虑人类直觉和老派研究，例如耐克公司成功与文化时刻接驳的战略。Dhruv Ghulati是一位企业家和负责任的AI实施倡导者，他认为社会需要审视AI在决策制定中的主导地位以及对人类连接、智力和创造力的潜在影响。Ghulati的公司Factmata旨在通过开发机器学习系统来评估信息可信度，应对虚假信息并创造一个共享的在线现实。随着人工智能的不断演进和势头的增强，那些在工作中积极使用人工智能的个人认识到其不可避免性，但强调理性实施的重要性以降低风险并保护人类自主性。

在广告业这个不断变化的领域中，人工智能已经成为营销人员优化策略和最大化效果的宝贵工具。然而，对算法的日益依赖导致了创造性决策的流失和对规避风险选择的优先考虑。营销人员现在面临着顺从以AI驱动模型的建议为压力，这些模型往往集中在以平均值为基础的方法上，并忽视了替代选项。

然而，一些公司，如耐克，继续在广告领域中优先考虑人类直觉和细致计划。耐克的成功广告活动，如他们参与女子世界杯的策划，突显了仔细计划、研究和对文化时刻的理解的重要性。

企业家Dhruv Ghulati是负责任的AI实施倡导者，他警告不要完全将决策权交给算法。Ghulati的公司Factmata旨在通过开发机器学习系统来评估信息可信度，应对虚假信息，并创造更统一的在线现实。Ghulati早期对系统性风险的兴趣，再加上对算法决策潜在陷阱的理解，驱使他优先考虑负责任的人工智能整合。

尽管人工智能在效率和成本效益方面提供了无可否认的好处，但必须考虑到对人类连接、智力和创造力的长期影响。随着人工智能的不断演进，必须在算法的强大能力和人类在广告业中不可替代的直觉和独创性之间取得平衡。负责任和富有思考性的人工智能技术实施确保在广告业中保留人类自主性和创造力。… Read the rest

最近一份由技术招聘平台CoderPad发布的报告显示，大多数开发者对AI减轻工作负担的潜力持乐观态度，并渴望将其纳入日常任务中。然而，部分开发者对AI技术仍存在顾虑和不信任。

《2024年技术招聘状况报告》于1月9日发布，调查了来自149个国家的超过13,000名开发者的回应。报告发现，70%的开发者相信AI将有助于减轻他们的工作负担，而60%的开发者表示希望更频繁地在工作中使用AI。开发者特别称赞AI辅助工具的代码辅助、学习和教程功能、自动完成能力、代码生成辅助以及文档和API支持。

尽管存在这种乐观态度，调查还发现，29%的开发者对AI及其实施仍有保留意见。此外，28%的受访者表示，他们的雇主反对在工作中使用AI。约25%的开发者认为AI不可靠或低效，33%的开发者认为在面试或技术测试中使用AI是作弊行为。

此外，报告还揭示了其他一些有见地的发现。约36%的开发者表示他们对承担管理责任不感兴趣，而75%的开发者对目前的管理感到满意。调查还强调了开发者对工作安全性日益增长的担忧，21%的开发者认为比去年不太安全。但是，37%的开发者报告工作安全没有明显变化，32%的开发者感到更安全。

令人担忧的是，几乎有一半参与调查的开发者承认在接下来的12个月内考虑离开他们目前的工作。

这份报告揭示了开发者对于采用AI的普遍情绪。尽管大多数人对其带来的可能性表示热情，但在对AI技术的信任和接受程度上仍存在显著分歧。随着AI领域的不断发展，组织必须解决这些问题，并确保为开发者提供必要的支持和教育，使其完全拥抱工作场所中的AI。… Read the rest

随着技术不断塑造数字领域，数据的生成和控制变得越来越重要。社交网络、博客和在线日志现在被挖掘以获取有价值的数据，用于定向广告。然而，区块链技术的出现，尤其是以太坊等去中心化平台，有可能彻底改变数据的管理和安全方式。这些平台能够实现无需信任和分散化的数字身份和物流监管，提供了全新的透明度和效率。

数字运营的影响超出了定向广告。数据在社会协调和服务提供中起着关键作用。随着区块链和人工智能的日益突出，我们的社交联系甚至整个行业都正在发生变革。得益于这些技术的可访问性和服务，政治和金融领域正在经历越来越多的监管和组织。专家预测，技术和数据的融合将引发一场类似于工业革命的信息革命。

分散化的关键好处之一是创造了一个无需信任的环境。在分散化的区块链系统中，信任不是放在个别参与者上。网络中的每个节点都持有相同且分布式的信息副本，确保任何更改或妥协都将被大多数人忽略。这提高了安全性，最大程度地减少了欺诈或操控的风险。

此外，分散化系统改善了数据恢复和降低了脆弱性。由于每个参与者都对数据有当前和共同的理解，信息丢失或错误的可能性显着降低。在严重依赖特定人员的系统中，分散化减轻了与资源疲劳、停电或奖励不足的风险相关的问题。

尽管分散化提供了重大优势，但也存在一些缺点。与集中化方式相比，实施通信自动化技术和分散化系统的成本可能更高。此外，如果用户未能完全采纳分散化，可能会出现冲突，而分散化加密货币的波动性对投资者构成风险。再者，分散化网络的匿名性为犯罪活动提供了机会。

总之，区块链技术的分散化正在改变数据的管理和安全方式。随着数据在数字运营中的重要性不断增加，分散化平台提供了无需信任、改善数据恢复和降低脆弱性等好处。然而，仍需考虑成本、冲突、波动性和犯罪等挑战。数字运营的变化需要我们适应和应对分散化带来的机遇和风险。… Read the rest

提要：随着量子计算的崛起，开源支付系统UPCX在潜在威胁面前优先考虑安全性。他们正在开发抗量子加密算法和硬件钱包，以保护用户资产。该平台还在探索使用后量子密码方案，例如实施环学习与错误算法，以保护区块链钱包。UPCX致力于确保其金融交易生态系统的长期安全性和适应性。

量子计算革命正在如火如荼地进行着，颠覆着传统计算能力，并引发对加密系统安全性的担忧。在科技巨头宣称实现量子霸权的同时，领先的开源支付系统UPCX正积极采取措施，应对潜在威胁，保护用户资产。

为应对量子计算带来的风险，UPCX正在开发硬件钱包和抗量子加密算法。这些措施将通过确保用户资产与量子计算机的指数计算能力隔离来维护其安全。

UPCX安全策略的一个重要方面是使用后量子密码学（PQC）。PQC涉及开发与量子计算机无法匹敌的计算能力抗衡的加密技术。UPCX的白皮书强调了PQC在保护区块链技术、确保数据的长期安全性以及与现有基础设施无缝集成中的重要性。

与他们对安全的承诺一致，UPCX计划在其后量子密码方案UPCX-S中实施环学习与错误（Ring-LWE）算法。这个方案专注于区块链钱包的密钥生成和验证过程。UPCX-S注重密钥和签名的大小，以在安全性和性能之间取得平衡，确保与现有的区块链基础设施兼容。

UPCX还积极探索个别椭圆曲线同构，这是一种生成更小密钥大小以增强存储和传输效率的加密技术。通过优化该算法，UPCX旨在提高处理速度而不牺牲安全性。

该平台通过采用后量子密码技术、优化算法和部署先进加密方案的方式表现出对未来安全的承诺。UPCX不断适应和发展，确保用户资产的安全，并与飞速变化的技术环境保持同步。… Read the rest

CQCX作为医疗卫生合规解决方案领导者，非常高兴地推出其具有开创性的AI Chatbot，专门为协助医疗机构达到英国Care Quality Commission（CQC）标准的合规需求而设计。这一创新工具将彻底改变医疗保健提供者的合规流程管理。

CQCX一直处于支持英国医疗机构的前沿，提供先进的解决方案，以应对CQC合规的复杂性。CQCX始终致力于提高医疗卫生标准和简化合规流程，不断探索新的方法来帮助医疗保健提供者。

这款先进的AI Chatbot采用了尖端算法的开发，并在CQC数据上进行了广泛的培训。它提供实时的辅助、个性化的指导和丰富的信息资源，确保医疗专业人员可以轻松地符合监管要求。直观的界面和全面的CQC规定理解使其成为合规管理宝贵的工具，让医疗专业人员集中精力提供优质的患者护理。

对于医疗机构来说，其中一个关键好处是简化合规流程。AI Chatbot提供即时获取重要信息和定制指导，节省时间和资源。这使得医疗保健提供者可以优先考虑患者护理，同时确保遵守监管标准。

此外，AI Chatbot在识别和解决合规差距方面发挥了重要作用。通过分析大量数据并与CQC标准进行比较，Chatbot迅速突出显示了医疗机构可能存在短板的领域。这使得专业人员能够在问题升级之前采取积极措施进行纠正。

CQCX投入了大量资源进行AI Chatbot的培训和开发，利用广泛的CQC数据确保准确性和相关性。该公司致力于不断提升其功能，计划在未来整合更多数据和先进功能。

为了体验CQCX AI Chatbot的变革性影响，鼓励医疗专业人员和机构访问cqcx.uk获取更多信息并申请演示。这标志着医疗合规的重要里程碑，CQCX在利用技术改善英国医疗服务质量方面走在了前列。… Read the rest

近日，泰勒·斯威夫特(Taylor Swift)和2024年选举已成为围绕深度伪造或使用人工智能篡改媒体内容以误导个人或事件的讨论焦点。像许多其他名人一样，泰勒·斯威夫特发现自己成为社交媒体上虚假广告中使用深度伪造的目标。与此同时，立法者们推出了旨在监管这些深度伪造的法案，并且企业已经开发出了新的技术来识别它们。

虽然美国各个州在解决选举期间深度伪造带来的风险方面走在了前面，但关于如何执法这些法律仍然存在问题。南卡罗来纳州最近提出了一项法案，禁止在选举前90天内分发候选人的深度伪造。然而，这些法律只能在视频已经被广泛传播并可能被数以百万计的人相信之后，才能惩罚个人。遏制虚假信息传播的责任不在社交媒体平台，而是在用户自己身上。

在联邦层面，监管政治活动中基于人工智能创建的深度伪造的提议陷入停滞，但联邦机构如联邦调查局和网络安全局越来越关注这个问题。与其审查真相，他们的做法是针对深度伪造的制造和传播背后的坏人。与私营部门合作，这些机构希望改进检测方法。

尽管迄今为止，人工智能检测工具大多无效，但前景看好。麦卡菲最近宣布了一项能够以90%的准确率检测出恶意篡改音频的技术。此外，福克斯和Polygon Labs公司还公布了一项区块链协议，用于给真实的媒体内容加水印。然而，深度伪造的检测是否永远能够彻底解决仍然不确定。它可能会演变成一个猫鼠游戏，就像网络安全一样，其中技术的进步不断超越坏人的努力。

深度伪造的影响不仅限于选举。人工智能深度伪造技术被用于恶意目的，比如绑架诈骗和非自愿色情。当我们进入2024年这个关键时刻，全球各地都将举行选举，解决这些风险至关重要。除了努力监管深度伪造之外，还有必要投资教育和意识增强，帮助个人区分真假。

总之，深度伪造和人工智能带来的挑战需要全面的解决方案。随着技术的不断进步，我们必须提高辨别和打击人工智能滥用的能力。通过共同努力，我们可以应对风险，确保更安全、更可靠的未来。… Read the rest

信任是在工作场所成功实施人工智能（AI）的关键因素。然而，领先的企业云软件制造商Workday进行的最新研究揭示了领导者和员工在AI问题上存在的显著分歧。

Workday的全球调查涉及1,375名企业领导者和4,000名员工，分布于北美、欧洲、中东和亚太地区的15个国家。这项调查是在2023年11月和12月进行的，揭示了一些令人担忧的见解。

四分之一的被调查员工表示，他们对自己所在组织在AI部署过程中优先考虑员工利益的能力缺乏信心。令人惊讶的是，当领导者们被问及同样的问题时，21%的人对组织在员工利益方面的承诺也抱有疑虑。

此外，调查还揭示了组织内关于AI监管和负责任使用的合作和沟通不足。四分之三的员工表示，他们所在的公司并未主动参与AI监管讨论，五分之四的员工表示，他们的组织没有共享负责任的AI部署准则。

研究还揭示了对领导者在AI部署方面能力的担忧。42%的员工认为，他们所在的公司并未清楚地了解哪些系统应该完全自动化，哪些需要人类干预。

令人惊讶的是，领导者们对自己能够有效实施AI的能力也抱有担忧。只有55%的员工认为他们所在的公司能够以值得信赖和负责任的方式部署AI，而只有62%的领导者持有这种信念，这表明雇主们本身也缺乏信心。

建立信任对成功采用AI至关重要，行业领导者们已经强调了其重要性。对于雇主来说，在AI开发和实施过程中展示对人工监督的承诺至关重要。Workday的首席技术官Jim Stratton强调了组织必须采取全面的方法来负责任地管理AI的重要性。他表示，组织必须通过政策倡导在创新和信任之间取得合适的平衡。

为了建立可信赖的AI，领导者和员工都强调了组织框架和监管的重要性。未来，通过透明和负责任的AI部署来培养信任并解决顾虑将成为确保工作场所成功采用AI的关键。… Read the rest

摘要：哥伦比亚工程学院的本科研究人员最近进行的人工智能研究对传统看法，即所有掌纹都是独一无二的，提出了质疑。他们使用了一种深度对比网络和美国政府的一个包含6万个掌纹的数据库，发现虽然掌纹的分支和终点可能会有所不同，但中间部分的角度和曲线可能是相同的。该团队开发的人工智能系统能够以77%的准确率识别掌纹是否属于同一个人。当呈现多对掌纹时，系统的准确性也会增加。研究人员发现，人工智能系统识别掌纹的角度和起始点，这是以前意料之外的法医标记。这些新信息有可能有助于在模糊案件中优先处理线索。

在一个令人惊讶的转变中，最近的人工智能研究挑战了广为接受的观点，即所有掌纹都是独一无二的。哥伦比亚工程学院的本科研究人员进行了一项研究，使用了一种深度对比网络和美国政府的一个包含6万个掌纹的数据库，以研究掌纹的共同之处。与普遍观点相反，研究人员发现，虽然掌纹的分支和终点可能会有所不同，但中间部分的角度和曲线可能是相同的。

研究人员使用深度对比网络将一对一对的掌纹输入神经网络，有些是同一个人的掌纹，有些是不同个体的掌纹。该团队开发的人工智能系统能够以77%的准确率准确地判断掌纹是否来自同一个人。有趣的是，当呈现多对掌纹时，系统的准确性提高了。

研究人员最初难以理解人工智能系统如何能够识别相匹配的掌纹。对于人眼来说，这些掌纹看起来并不相似。然而，在研究人工智能系统的决策过程后，研究人员发现它专注于掌纹的角度和起始点，提供了一种意外的法医标记，用于识别掌纹。

工程学教授霍德·利普森意识到这项研究对于冷案件可能产生的影响，推动将其发表出版。虽然人工智能系统的准确性还不足以正式确定案件，但人们相信它可以帮助在模糊情况下优先处理线索。

与人们普遍认为人工智能只是重复现有知识的观念相反，这项研究展示了即使是相对简单的人工智能系统，在给定普通数据集的情况下，也可以提供长期以来困扰专家的见解。这项研究的发现将于1月12日19:00 UTC在《科学进展》杂志上发表，为掌纹的独特性提供了一个引人入胜的视角。… Read the rest