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特斯拉的全自动驾驶技术涉及的一起悲剧事件引起了人们对自动驾驶车辆的安全性和可靠性的担忧。特斯拉招聘人员汉斯·冯·奥汉（Hans von Ohain）在他的特斯拉 Model 3偏离科罗拉多山路并撞上一棵树时丧生，导致一起致命火灾。

根据《华盛顿邮报》的报道，一位当事人透露，奥汉在事故发生时使用了特斯拉的“自动驾驶功能”。这一发现引发了猜测，认为这起事故可能是与特斯拉的全自动驾驶技术有关的首起已知致命事故。

尽管事故发生时发现奥汉酒后驾驶，但事故情形不同寻常。调查人员发现没有刹车痕迹，表明车辆在撞击前没有试图刹车。相反，有“滚动的轮胎痕迹”，表明车辆在碰撞后仍在施加动力。

科罗拉多州巡警罗伯特·马登（Robert Madden）表示，事故动力学与司机辅助功能的使用相吻合。此外，因特斯拉车辆中存在锂离子电池单元，所以车辆起火的火势被描述为遇到的最强烈的车辆火灾之一。

奥汉的遗孀诺拉·巴斯（Nora Bass）对这种情况表达了她的沮丧之情，强调她丈夫对埃隆·马斯克（Elon Musk）为自动驾驶车辆所描绘的愿景的信念。她批评特斯拉对奥汉的死亡保持沉默，感觉他们被用作“实验品”，来解决全自动驾驶技术中的缺陷，给予了虚假的安全感。

尽管特斯拉的免责声明强调，该技术需要一个全神贯注的司机，双手握住方向盘，但这一事件引发了对全自动驾驶当前能力和承诺的自治水平的质疑。

特斯拉的全自动驾驶能力仍处于测试阶段，尽管此前曾发生与特斯拉的自动驾驶技术相关的其他事故，但全自动驾驶在以前的任何致命事故中尚未被明确牵涉进来。然而，这起悲剧事件凸显了迫切需要解决安全问题和提升自动驾驶系统的可靠性，以防止将来发生类似的事件。… Read the rest

AMD计划在今年下半年发布备受期待的Zen 5处理器。虽然公司还未透露关于新CPU架构的太多信息，但他们已确认它是一次完全的革新。最近泄露的基准测试分数揭示了Zen 5性能潜力，显示在单线程Cinebench R23分数中有显著的40%提升。

值得注意的是，在一个应用中的40%性能提升并不意味着在所有工作负载中都会相同。CPU是复杂的，不同的应用对架构变化有不同的反应。泄露的基准测试分数展示了Zen 5在Cinebench R23工作负载方面的出色性能，但它在其他应用程序中的性能可能会有所不同。

为实现可观的性能提升，AMD需要通过提高每个核心的CPU性能来实现，这可以通过提高时钟速度或IPC（每时钟周期指令数）来实现增长。传言称，Zen 5不会看到显著的时钟速度提升，因此IPC增益成为性能提升的主要驱动因素。

除了保持与Zen 4相同的核心数量外，AMD在Zen 5中还进行了几项设计更改。这些更改包括扩大的L1缓存、支持更快的DDR5内存模块，并引入了一个L3“阶梯缓存”以减少延迟。预计Zen 5还将拥有更宽的解码器、更宽的执行单元和改进的逻辑单元。这些全面的更新使Zen 5有可能在各种工作负载中实现显著的性能提升。

尽管Zen 5的泄露IPC增益令人印象深刻，但对这些信息要谨慎对待至关重要。作为PC爱好者，我们都急切期待更快的硬件，但泄露和传言应始终带有怀疑态度。然而，如果传言属实，2024年将成为AMD及其忠诚粉丝群体的精彩年。

关于AMD Zen 5 CPU架构及其对性能的潜在影响的讨论，请加入OC3D论坛上的讨论。

AMD Zen 5处理器常见问题解答

问：AMD何时发布Zen 5处理器？
答：AMD计划在今年下半年发布Zen 5处理器。

问：AMD已经确认了Zen 5 CPU架构的哪些信息？
答：AMD确认Zen 5与之前的架构相比进行了全面改进。

问：泄露的基准测试分数揭示了Zen 5的性能有何特点？
答：泄露的基准测试分数显示Zen 5在单线程Cinebench R23分数方面有显著的40%提升。

问：一个应用中的40%性能提升是否代表在所有工作负载中都会有相同提升？
答：不会，不同的应用对架构变化有不同的反应，因此性能提升可能会有所不同。

问：要实现与Zen 5的实质性性能提升，哪些因素至关重要？
答：AMD需要通过提高时钟速度或IPC增益（每时钟周期的指令数）来提高每个核心的CPU性能。

问：Zen 5是否会看到显著的时钟速度提升？
答：传言称Zen 5将不会看到显著的时钟速度提升，更多地侧重于IPC增益来提升性能。

问：Zen 5有哪些设计更改？
答：Zen 5包括扩大的L1缓存、支持更快的DDR5内存模块、以及一个L3“阶梯缓存”来减少延迟。它还包括更宽的解码器、更宽的执行单元和改进的逻辑单元。

问：Zen 5的泄露IPC增益可靠吗？
答：重要的是要对泄露的信息持谨慎态度。虽然Zen 5的IPC增益令人印象深刻，但传言和泄露信息应始终带有怀疑态度。

有关AMD Zen 5 CPU架构及其对性能潜在影响的更多信息和讨论，您可以加入OC3D论坛上的讨论：OC3D论坛。… Read the rest

在先进技术和人工智能时代，深度伪造视频和信息的传播已经成为一个日益令人担忧的问题。这个问题已经渗透到政治领域，有潜力显著影响选举并误导选民。最近的事件，比如在新罕布什尔州初选期间冒充总统乔·拜登的深度伪造电话自动点拨电话，引起了立法者和当局的警觉。

深度伪造是人工智能生成的视频、图片和音频，可以操纵政治候选人和官员的外貌、声音或行为。这些操纵可以用来传播虚假信息或误导信息，影响选民。美国联邦通信委员会（FCC）已经注意到这一威胁，并禁止在电话自动点拨电话中使用人工智能生成的声音。州检察长现在拥有工具来打击这些骗局，保护公众免受欺诈和错误信息的影响。

尽管目前还没有专门针对深度伪造的联邦法律，但正在努力在联邦层面解决这个问题。白宫人工智能委员会在一月召开会议讨论与人工智能和国家安全相关的风险。此外，一个由两党政治人士组成的联合特别工作组已经成立，以监管人工智能在政治中的使用。然而，这些举措主要着眼于未来的竞选活动，可能并不会直接影响即将到来的2024年选举。

一些州已经实施了限制在政治传播中使用深度伪造技术的法律。明尼苏达州、密歇根州、加利福尼亚州、华盛顿州和得克萨斯州是已经采取措施规范深度伪造技术的州之一。然而，许多其他州仍在逐步推出立法来对抗这一问题。已经有超过30个州提出了法案，侧重于披露要求和在选举中禁止深度伪造技术的使用。

每个州对待这个问题的方式都不同，有些州对传播深度伪造技术实施刑事处罚，或要求在政治广告中披露人工智能的使用。例如，在科罗拉多州，已经提出了一项法案，要求在与候选人相关的深度伪造人工智能通信上进行披露。同样，新罕布什尔州正在考虑一项法案，要求披露并禁止在政治广告中使用深度伪造技术或欺骗性人工智能。

在政治中打击深度伪造技术的斗争是一项持续进行的工作，立法者和各州正在努力保持对这种迅速发展的技术的掌握。随着2024年选举的临近，深度伪造操纵的威胁日益严重。选民教育和意识对于对抗这一问题至关重要，因为个人需要能够分辨真实信息和深度伪造内容。此外，持续的立法努力和执行法规将在维护选举的诚信和确保选民不被这种先进形式的错误信息所误导方面发挥至关重要的作用。… Read the rest

面对不断发展的网络威胁，传统的恶意软件检测方法越来越显得不足够。曾经作为主要恶意软件防御手段的静态基于签名的方法，正在努力跟上网络威胁的快速演变。因此，网络安全社区正在将机器学习算法视为强大的工具，以加固数字防线。

这一全面探索深入探讨了机器学习在恶意软件检测中的关键作用，揭示了五种关键算法的能力，这些算法已经成为持续对抗网络威胁的先锋。

随机森林：集体守护者
随机森林是一种集成学习算法，在不断变化的恶意软件领域中崭露头角。通过在训练过程中构建多个决策树并汇总它们的输出，随机森林形成了一个强大和准确的预测模型。其处理大型数据集、保持准确性和最小化过拟合的能力使其成为辨别已知和新兴恶意软件威胁的可靠选择。

支持向量机（SVM）：构建威胁边界
SVM作为一种强大的监督学习算法类别，擅长在不同数据类别之间划定边界。在恶意软件检测中，SVM将数据点映射到高维空间，识别能够有效分离良性和恶意软件的超平面。其适应性处理线性和非线性关系的能力使其成为抗击网络威胁的强大工具。

使用神经网络的深度学习：解码复杂模式
深度学习的出现彻底改变了恶意软件检测，而神经网络则处于领先地位。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）擅长特征提取和序列分析。它们的层级结构使得能够识别庞大数据集中的复杂模式，使其在检测最复杂和不断演变的恶意软件变种方面不可或缺。

朴素贝叶斯：简单、快捷、高效
朴素贝叶斯作为一种出人意料的用于实时恶意软件检测的有效算法。根据贝叶斯定理的原则，朴素贝叶斯计算一个样本属于特定类别的概率，基于其特征。这种简单而高效的方法使朴素贝叶斯成为计算资源有限情况下的实用选择。

K-最近邻算法（KNN）：预防接近
KNN是一种多功能算法，擅长分类和回归任务。在恶意软件检测中，KNN基于其最近邻居的多数类对新数据点进行分类。KNN的简单性和适应性有助于识别与恶意软件相关的异常情况。

随着数字格局的不断发展，人类专业知识与机器学习算法之间的合作变得越发关键。通过拥抱这些先进技术，组织和个人可以加固数字防线，建立抵御不断演化的恶意软件大潮的坚实屏障。

在这个日益增长的网络威胁时代，人类智慧与机器学习融合成为一束希望的明灯，确保了我们数字世界的完整性和安全。加入我们的WhatsApp和Telegram社区，了解最新的科技更新，并为持续的网络安全努力贡献力量。共同构筑更安全的数字未来。… Read the rest

Google商家中心发布了关于在其数据流中使用AI生成图像的新指南。根据指南，用户现在必须通过保留图像文件中的元数据标签来指示该图像是使用生成式AI创建的。

Google强调，任何嵌入的元数据标签，如“trainedAlgorithmicMedia”，不应从AI生成图像中删除。这些标签作为免责声明，并提供有关图像来源的透明度。此要求适用于商家中心经典版和商家中心Next中的各种图像属性。

尽管这些指南目前仅适用于商家中心，但很可能Google将在未来将此要求扩展到其他Google搜索属性。此举符合Google致力于为用户提供准确可信信息的承诺。

通过强制包含AI生成图像中的元数据标签，Google旨在确保用户了解他们遇到的内容的性质。这一要求不仅增强了透明度，还帮助用户区分AI生成和人类创作的图像。

使用AI生成图像在不同在线平台上变得越来越普遍。然而，关于此类图像潜在误用或失实代表的担忧也在增加。Google的新指南解决了这些问题，并强调在数字内容中保持透明度的重要性。

总而言之，Google商家中心现在要求用户保留AI生成图像中的元数据标签，指示其生成式AI来源。通过这样做，Google旨在促进对AI生成内容的信任和透明度，同时为用户提供准确的信息。

常见问题解答：

问：Google商家中心发布了哪些新指南？
答：Google商家中心发布了新指南，规定用户必须通过保留图像文件中的元数据标签来指示其图像使用生成式AI创建。

问：为什么在AI生成图像中保留元数据标签是强制性的？
答：保留元数据标签，如“trainedAlgorithmicMedia”，对于提供关于图像来源的透明度和免责声明至关重要。此要求旨在告知用户他们遇到的内容性质。

问：这些指南适用于所有图像属性吗？
答：是的，这些指南适用于商家中心经典版和商家中心Next中的各种图像属性。

问：这一要求会扩展到其他Google搜索属性吗？
答：尽管目前仅适用于商家中心，但Google很可能将来会将这一要求扩展到其他Google搜索属性。这与Google提供准确可信信息的承诺相一致。

问：区分AI生成和人工创建的图像为何重要？
答：区分AI生成和人工创建的图像有助于用户了解内容的来源，确保数字内容的透明度。

定义：

– Google商家中心：这是Google提供的一个工具，供在线商家上传其产品数据以在各种Google平台上展示。

– AI生成图像：这些是使用生成式AI创建的图像，其中算法根据特定参数生成图像。

– 元数据标签：这些是嵌入在图像文件中的信息片段，提供有关图像的其他详细信息，如其来源或创建方法。

– 生成式AI：它指的是利用AI算法基于模式和数据输入生成内容，如图像。

建议的相关链接：
– Google
– Google商家中心支持… Read the rest

在一项重大举措中，包括亚马逊、Adobe、谷歌、微软和抖音在内的全球二十家最大科技公司共同努力，旨在防止人工智能（AI）在选举中的滥用。这些公司承诺采取行动，阻止利用AI操纵选民并制造虚假内容。

AI技术的崛起使其变得越来越易获取和强大，能够创造逼真的图像、视频和令人信服的文字内容。这引发了对选举中潜在滥用的担忧，因为虚假信息可能被生成以影响选民的观点。

为了解决这一问题，这些科技公司在慕尼黑安全会议上揭示了他们的“打击2024年选举中AI虚假使用的技术协议”。这项自愿协议包括八项具体承诺，以利用科技对抗有害的AI内容。

谷歌全球事务总裁肯特·沃克（Kent Walker）强调了AI滥用的重要性，称其不仅威胁选举公正性，还阻碍了AI在各领域的积极潜力。他强调了保护AI改进经济、创造就业机会以及推动健康和科学进步的必要性。

虽然一些专家将此举视为积极的前进步骤，但也有人认为自愿措施并不足够。非营利组织“公民大厦”（Public Citizen）的执行副总裁丽莎·吉尔伯特（Lisa Gilbert）敦促AI公司暂缓技术开发，尤其是文字转视频工具，直至确保有足够的保障措施以减少潜在风险。

美国参议员马克·沃纳（Mark Warner）和林赛·格雷厄姆（Lindsey Graham）表示欢迎科技公司的努力，但也强调需要进一步采取行动并评估已采取的措施的有效性。

该协议的最初签署方包括亚马逊、Adobe、谷歌、Meta、微软和抖音等知名公司。他们的共同承诺展示了全球努力，以确保在选举背景下负责任地使用AI，并保护民主程序的完整性。

通过联合力量，这些科技巨头的目标是防止人工智能在选举中的滥用，保护全球民主制度的完整性。这种协作方法为行业范围的合作和人工智能领域的负责任创新树立了强有力的先例。

常见问题解答部分：打击选举中AI虚假使用的技术协议

1. “打击2024年选举中AI虚假使用的技术协议”是什么？
该技术协议是由包括谷歌、亚马逊、微软和抖音在内的全球二十家最大科技公司自愿签署的协议。其目的是解决人工智能（AI）在选举中的滥用问题，并打击能够操纵选民观点的虚假内容生成。

2. 为什么选举中AI的滥用令人担忧？
AI技术的崛起使其变得越来越强大和易获取，能够创造逼真的图像、视频和令人信服的文字内容。这引发了对AI滥用造成虚假信息生成，从而操纵选民并损害选举公正性的担忧。

3. 技术协议的承诺是什么？
技术协议包括八项具体承诺，参与的科技公司承诺实施这些承诺。这些承诺涉及利用技术来检测和阻止有害的AI内容，旨在保障民主程序和选举公正性。

4. 为什么AI滥用是一个重要问题？
谷歌全球事务总裁肯特·沃克强调了AI滥用的重要性，因为它不仅威胁选举公正性，还阻碍了AI在各领域的积极潜力。AI有改善经济、创造就业机会和推动健康科学进步的能力，但这些益处可能被其滥用所掩盖。

5. 自愿措施足以解决问题吗？
一些专家认为像技术协议这样的自愿措施可能不够。他们敦促AI公司暂缓技术开发，尤其是文字转视频工具，直至确保有足够的保障措施以减少潜在风险。

6. 需要采取哪些进一步行动？
美国参议员马克·沃纳和林赛·格雷厄姆表示肯定科技公司的努力，但也强调需要进一步采取行动并评估已采取的措施的有效性。这表明持续评估、改进和可能需要采取监管行动。

7. 技术协议的最初签署方是谁？
亚马逊、Adobe、谷歌、Meta（前身为Facebook）、微软和抖音等知名公司是技术协议的最初签署者。这些公司的共同承诺展示了全球努力，确保在选举中负责任地使用AI并保护民主程序的意图。

重要术语定义：
– 人工智能（AI）：机器，尤其是计算机系统，通过模拟人类智能过程来执行传统上需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别和决策制定。
– 逼真：指的是图像或视觉表示如此逼真，以至于与真实物体或场景非常相似，通常使用计算机图形技术创建。
– 虚假内容：故意误导、不准确或捏造的信息或媒体。
– 选举公正性：选举过程的可信度和公平性，确保其结果准确反映选民的意愿，不受外部或欺骗因素的影响。… Read the rest

加拿大航空是一家全球领先的航空公司，年收入达218亿美元，被一家小额索赔法庭判定存在“疏忽冒险陈述”的责任。法庭裁定加拿大航空未尽合理注意确保其聊天机器人的准确性。尽管该航空公司辩称该聊天机器人是一个独立的法律主体，但其辩护未获成功。

在一起广为报道的事件中，旅行者杰克·莫法特通过该航空公司网站上的聊天机器人寻求有关加拿大航空丧亲旅行政策的信息。遗憾的是，该聊天机器人提供给莫法特不准确的信息，导致他未能成功申请退款。法庭指出了聊天机器人回复与实际文件之间的不一致，最终赔偿了莫法特812.02美元。

法庭认为，加拿大航空的主张是客户应该从其网站的不同部分获取信息，而不是仅依赖于聊天机器人的辩护是不足的。该航空公司未能证明为何“丧亲旅行”网页比其聊天机器人更可信。

这一裁决引发了关于聊天机器人责任和人工智能在客户服务中的使用的问题。加拿大航空在投资者日演示中承诺“大规模嵌入人工智能”，突显了人工智能技术在航空业中日益重要的地位。然而，法院的判决并未就聊天机器人使用的具体人工智能技术提供详细信息，比如是否采用了生成式人工智能来生成回应。

法律专家们已经强调了由生成式人工智能驱动的聊天机器人部署所引起的复杂法律问题。担忧包括知识产权、数据保护和平等问题。虽然免责声明可以帮助消费者了解人工智能聊天机器人的性质，但并不免除公司对消费者保护责任。

总之，加拿大航空对其聊天机器人误导行为的法律责任强调了公司需要确保其人工智能技术的准确性和可靠性，并向消费者教育其局限性的必要性。随着人工智能在面向客户的应用中继续发挥重要作用，公司在利用这些技术时优先考虑透明度和问责制是至关重要的。

加拿大航空的失误陈述责任

加拿大航空因其聊天机器人的不准确性被一家小额索赔法院判定存在“疏忽冒险陈述”的责任。尽管辩称聊天机器人是一个独立的法律主体，加拿大航空的辩护并未成功。

导致判决的一个事件

一名旅行者杰克·莫法特通过该航空公司网站上的聊天机器人寻求有关加拿大航空丧亲旅行政策的信息。不幸的是，聊天机器人提供的信息不准确，导致莫法特无法获得退款。法庭赔偿了莫法特812.02美元，承认了聊天机器人回复与实际文件之间的不一致性。

辩护不足

加拿大航空辩称客户应该从其网站不同部分获取信息，而不是仅依赖聊天机器人。然而，法庭认为这一辩护不足，并质疑指定网页为何应被视为比聊天机器人更值得信任。

聊天机器人和人工智能在客户服务中的意义

这一裁决引发了关于聊天机器人责任和人工智能在客户服务中的使用的问题。加拿大航空承诺在算法上嵌入人工智能的决心展示了人工智能技术在航空业中日益重要的意义。然而，法庭并未提供有关聊天机器人使用的具体人工智能技术的详细信息，比如是否使用生成式人工智能来回复。

复杂的法律问题

法律专家已强调生成式人工智能驱动的聊天机器人部署所引发的复杂的法律问题，包括知识产权、数据保护和平等等问题。尽管免责声明可以告知消费者有关人工智能聊天机器人的性质，但并不免除公司对消费者保护责任。

准确性、可靠性、透明度和问责制的重要性

加拿大航空对其聊天机器人误导行为的法律责任突显了公司需要确保其人工智能技术的准确性和可靠性的重要性。公司需要教育消费者有关人工智能的局限性，并在利用这些技术时优先考虑透明度和问责制的重要性。

有关加拿大航空人工智能计划的更多信息，请访问加拿大航空公司官网。… Read the rest

量子计算，曾经被认为是神奇而难以捉摸的领域，正在迅速获得认可，因为它具有革命性的潜力。量子计算机能够解决传统计算机几十年来一直困扰的复杂问题，承诺在气候变化、医药、加密和人工智能等各个领域取得突破。虽然这项技术仍处于早期阶段，但领域内的初创公司面临着一项挑战，即如何在噪音中间规模量子（NISQ）时代中航行，这个时代的特点是高错误率和有限的量子位。

资金对这些初创公司至关重要，因为量子计算需要巨额投资。中国、美国和欧盟等国家认识到量子技术带来的地缘政治和经济优势，已相应地拨款。特别是中国在2022年投资了153亿美元，远远超过其他国家的投资。量子计算市场本身预计将在2032年达到2031亿美元，凸显了其巨大增长潜力。

在这一格局中，一个北欧国家已经成为全球量子技术的领导者。芬兰以其在奥尔托大学的著名低温实验室（LTL）发挥了关键作用，为该国的量子计算初创企业生态系统奠定了基础。像IQM和Bluefors这样的公司利用了芬兰在低温学方面的专长，研发出了保持量子位冷却和未来实施的可扩展系统等尖端量子硬件。

与此同时，像SemiQon这样的初创公司正在谨慎而稳健地探索量子计算，利用公共和私人资金，以每次制造迭代来展示可扩展性。这些“骆驼”初创公司对于量子计算的长期成功至关重要，因为它们走出自己的小路，促进了该技术的发展。

此外，像IQM这样的公司专注于量子教育，向研究机构提供小规模量子位系统。通过使量子教育更加民主化，IQM旨在创造一个未来，量子物理学家数量众多，促进该领域的创新和发展。

虽然量子计算仍然是一项新兴技术，但最近的进展和政府及投资者日益增长的兴趣表明，我们正处在一个新时代的边缘。随着初创公司克服NISQ时代的挑战，不断拓展可能性的边界，量子计算重塑我们世界的潜力变得越来越明显。从解决关于宇宙结构的存在性问题到改革行业，量子计算许诺着更加美好的未来。… Read the rest

安得拉邦法医科学实验室（APFSL）计划通过获取专为处理人工智能（AI）相关案件而设计的新软件，加强其网络取证能力。APFSL的联合主任D. Venkateswarlu宣布，该实验室正在从高级计算发展中心（C-DAC）采购必要的软件。

随着Deepfake技术和与人工智能相关的犯罪日益普遍，APFSL认识到迫切需要为其工作人员提供必要专业知识和工具，以有效解决这些案件。除了获取软件外，实验室还计划为其法医官员提供全面培训，以确保他们熟练运用新技术。

目前，APFSL能够处理大约每月70起案件，优先考虑虐待儿童和针对妇女的犯罪。然而，由于移动电话和笔记本电脑上的指纹、面部识别、模式和密码等安全功能日益复杂，网络取证调查常常面临重大挑战。从这些设备中提取数据变得非常耗时，有些情况下，法医专家无法向调查人员提交完整的数据。

为了改善调查人员和法医专家之间的协调，中央政府最近批准了在内政部下设法医科学实验室（FSL）分部的设立。此举旨在促进物证的收集，确保参与各方之间的有效沟通。现在，法医专家甚至会陪同调查人员前往现场收集物证。

通过投资尖端软件并增强法医能力，APFSL致力于打击与人工智能相关的犯罪，确保对数字证据进行有效科学分析。新软件的采购以及调查人员和法医专家之间的合作必将加强该邦有效应对网络犯罪的能力。

FAQ部分：

问：安得拉邦法医科学实验室（APFSL）的目的是什么？
答：APFSL负责处理安得拉邦的法庭调查，包括网络取证案件。

问：APFSL正在获取什么新软件？
答：APFSL正在采购专为处理人工智能（AI）相关案件而设计的软件。这些软件来源于高级计算发展中心（C-DAC）。

问：为什么APFSL要获取这些软件？
答：随着Deepfake技术和与人工智能相关的犯罪增加，APFSL认识到需要为其工作人员提供专业知识和工具，以有效处理这些案件。

问：APFSL如何确保员工熟练运用新技术？
答：APFSL计划为其法医人员提供全面培训，以确保他们熟练运用新软件处理与人工智能相关的案件。

问：网络取证调查面临哪些挑战？
答：由于移动电话和笔记本电脑上的指纹、面部识别、模式和密码等安全功能的复杂性，网络取证调查通常面临挑战。从这些设备中提取数据可能是一项耗时的任务。

问：最近采取了哪些举措来改善法庭调查的协调性？
答：中央政府已批准在内政部下设法医科学实验室（FSL）的分部，以改善调查人员和法医专家之间的协调。这一举措旨在促进物证的收集，并确保参与各方之间的有效沟通。

问：如何加强调查人员和法医专家之间的合作？
答：法医专家现在会陪同调查人员前往案发现场收集物证，促进两方之间的协调与信息共享。

问：APFSL在尖端软件和法医能力上的投资的目标是什么？
答：通过投资尖端软件并加强法医能力，APFSL旨在打击与人工智能相关的犯罪，确保对数字证据进行高效科学分析。… Read the rest

人工智能（AI）正在彻底改变技术领域，提供了令人难以置信的进步和可能性。然而，这一尖端技术在落入错误的手中时也不免受到滥用。

近年来，投资欺诈在美国已成为一个重要关注点。不幸的是，骗子现在已经利用人工智能，将其欺骗手法提升到一个全新水平。通过利用人工智能，他们可以轻易冒充投资顾问，欺骗那些毫无戒心的个人。

密西西比州州务卿迈克尔·沃森（Michael Watson）承认人工智能驱动的欺诈计划带来的不断增长的威胁。他强调，为了保护自己免受这种不断演变中的威胁，使用和与人工智能互动时需要保持警惕和谨慎。

统计数据证明了这一点 – 密西西比州的人特别容易受到欺诈的影响。2023年，密西西比州成为收到垃圾电话最多的州。这些骗子通常通过电话发起其欺诈活动，利用人工智能生成的音频冒充合法个人。

投资欺诈可能会带来毁灭性的财务后果。装备有人工智能的欺诈者可以制作虚假视频、网站和其他材料，使其看起来是真实的。对密西西比州人来说，验证投资的合法性以及提供投资的个人至关重要，因为州法要求所有投资必须注册。

为了打击这种普遍的犯罪，及时报告任何涉嫌欺诈的情况至关重要。请记住，一个看似难以置信的投资的诱惑永远不值得牺牲个人安全。

为了保护自己免受人工智能诈骗者的侵害，请考虑以下措施：

1. 当回复来自陌生电话号码或电子邮件地址的信息时，要小心谨慎。
2. 在发送任何资金之前，始终验证投资公司的真实性。否则可能会立即泄露您的财务信息。
3. 对“名人名誉”为特定投资背书持怀疑态度，因为这些人可能也是欺诈者。
4. 依赖可信任的来源，如州务卿办公室，验证可疑投资的合法性。
5. 提高我们州对欺诈威胁的意识，并教育自己和他人，防止亲人成为诈骗的受害者。

如果您有任何问题或疑虑，请随时通过电子邮件[email protected]联系密西西比州证券管理局，电话：（601）359-1334。

通过保持信息灵通并采取积极措施，我们可以保护自己和我们的社区免受人工智能投资欺诈的有害影响。让我们共同努力，走在这些骗子的前面。

人工智能欺诈常见问题解答

问：什么是AI欺诈？
答：AI欺诈指的是骗子利用人工智能技术欺骗个人并进行欺诈活动，如冒充投资顾问。

问：骗子如何利用人工智能进行欺诈？
答：骗子可以利用人工智能生成虚假视频、网站和音频，看起来合法，从而欺骗毫无戒心的个人。

问：为什么密西西比州特别容易受到欺诈？
答：密西西比州容易受到欺诈的影响，因为该州遭遇了大量垃圾电话，骗子经常利用这些来进行他们的欺诈活动。

问：密西西比州人如何保护自己免受人工智能欺诈者的侵害？
– 回复来自陌生电话号码或电子邮件地址的信息时要小心。
– 在发送任何资金之前，始终验证投资公司的真实性。
– 对名人名誉的支持持怀疑态度，因为他们可能是欺诈者。
– 依赖可信任的来源，如州务卿办公室，验证可疑投资的合法性。
– 提高对欺诈威胁的意识并教育其他人，防止成为诈骗的受害者。

如怀疑有人工智能欺诈，重要的是立即向相关部门报告。

如需更多信息和帮助，请通过电子邮件[email protected]联系密西西比州证券管理局，电话：（601）359-1334。… Read the rest