作者： Kevin Topolsky

AI 超越艺术：可能重塑行政职位

随着人工智能（AI）的不断进步，对其对创意专业的影响所引发的关注已经变得普遍。然而，在5月16日的“AI在片场”活动上的讨论展示了AI影响的更广泛视角。来自媒体领域的资深人士、当前领导技术咨询公司的雷纳德·詹金斯在洛杉矶市中心的一次聚会上发表讲话，他认为AI的影响可能会延伸到包括首席财务官和首席执行官在内的高层管理人员。

詹金斯依靠在杰出行业职务中获得的广泛知识阐释了他的观点，指出10年的财务数据可能可以帮助创建一个AI系统，该系统能够比一个真正的首席执行官更善于取悦股东。

然而，詹金斯对AI的展望并非对人类工作者的丧失感到绝望。他强调了AI作为一种工具的本质，根植于数学和统计学，并设想了一个未来，AI通过打开新的大门来减轻焦虑。他强调了人类参与对引导AI行动和与技术保持合作伙伴关系的重要性。

AI在节约时间和改善结果中的作用

以其见解而著称的詹金斯避免了将AI简单视为削减成本的噱头，而是将其聚焦在流程优化和产生优越结果的潜力上。他提到充分利用时间与取得更好成就的内在联系。

该活动已经迎来第二次举办，吸引了众多知名的好莱坞公司以及下一代叙述创作者。

AI在行业谈判中的应用

有关AI进一步的行业对话包括其在娱乐行业的劳动谈判中的地位。这些讨论突出了AI监管的重要性以及其对专业安排的影响，表明了关于AI将在各种职业级别中发挥何种作用的明确性的迫切需要。

AI改变高管职位的潜力已经成为一个日益重要的研究课题。洛杉矶“AI在片场”活动以行业资深人士雷纳德·詹金斯为主演，深入探讨了AI对企业高层决策者的深远影响。添加相关事实：

– 当前在商业中应用AI的领域包括预测分析、自动化例行任务、战略决策的数据分析和客户服务增强。
– AI可以比人类更准确、更快速地处理海量数据，这使得它成为CFO和CEO等战略角色的宝贵工具，这些高管的决策可以受益于数据驱动的洞察。
– AI驱动的决策工具在金融领域越来越常见，算法可以预测市场趋势并协助投资策略。

重要问题与答案：

– 问：哪些职业可能受到AI的影响？
答：AI可能会影响广泛范围的职位，主要是涉及到例行任务、数据处理和分析的角色。创意和战略角色虽然传统上被认为不太容易被自动化取代，但预计也会随着AI工具赋予的决策能力的增强而发展。

– 问：AI如何协助执行人员而不是取代他们？
答：AI可用于提供见解和建议、管理数据和自动报告，从而使执行人员能够专注于战略规划和领导。目标是增强执行人员的能力，而不是取代他们。

– 问：与执行职位中的AI相关的主要挑战是什么？
答：将AI整合到执行决策中会带来挑战，例如确保数据准确性、维护隐私以及处理基于人工智能决策的伦理和社会影响。组织内抵制变革也是一个挑战。

主要挑战与争议：

– 数据隐私与安全： AI系统需要访问敏感公司数据，引发数据泄露和滥用的担忧。

– 伦理决策： 随着AI开始影响高层决策，引导其决策的伦理框架变得至关重要。

– 工作取代： 人们担心AI最终可能取代战略角色的人类判断，导致工作取代。

优势与劣势：

优势：

– 效率： AI可以自动化和优化例行任务，让执行人员有更多时间专注于战略倡议。
– 数据驱动见解： AI可以分析大型数据集，揭示人类分析师可能不容易察觉的见解。

劣势：

– 过度依赖： 对AI过度依赖可能导致领导能力的不发达，因为机器承担更多的决策功能。
– 责任： 在与AI协助做出的决策中分配责任可能具有挑战性，特别是当结果为负面时。

在补充材料方面，进一步研究的一个很好的起点是查阅权威来源，如：

– 哈佛商业评论关于AI的洞见：hbr.org… Read the rest

巴黎将在2024年5月16日至6月8日期间在Grand Palais Immersif举办“人工之梦”展览，届时将见证技术和创意的令人惊叹融合。这一活动是人类与人工智能合作的庆典，模糊了艺术和算法之间的界限。

游客可以期待被当代艺术家和强大机器共同创作的壮观艺术作品所陶醉，有时也会感到困惑。这次展览将带领观众进入机器智能的梦幻领域，促使人们思考其迅速增长和影响力。

该展览包括来自十二位来自美国、加拿大、法国和日本等不同地区的前卫国际艺术家的作品，他们在创作过程中以AI为伙伴，产生了体现这一突破性协同的作品。

展览亮点包括：
– 在大型礼堂举行的沉浸式、令人眼花缭乱的投影，展示由人工智能生成的艺术作品。
– 分布在Grand Palais Immersif各层楼的装置作品系列。
– 一系列动态的现场活动和专题讨论来吸引游客的兴趣。

展出的艺术家包括：
– Markos Kay，以其抽象数字创作而闻名。
– Andy Thomas、Tryphème & Ulysse Lefort，以其充满活力的视听作品而知名。
– Ryoichi Kurokawa和Daito Manabe，是多媒体和互动装置的先驱。

该活动的门票价格为独特定价14欧元，提供限时的12欧元的限量早鸟优惠。需注意的是，“人工之梦”的门票不包括“Loading”，这是数字时代内的城市艺术展览。

对于计划沉浸在这场卓越展示中的人来说，可以通过巴士线路如20、29、65、69、76、86、87和91等服务该地区的公共交通工具到达Metro Bastille 1、5和8号线，或是Gare de Lyon RER车站。为确保参加这一开创性活动，热衷者被鼓励访问官方网站以获取信息和预订。

【重要问题及答案：】

1. “Grand Palais Immersif举办的AI辅助艺术展的意义是什么？”
该展览象征着技术与艺术的融合，将人类艺术家和人工智能聚集在一起，创造出一种创新的艺术体验。它反映了人工智能如何可以增强和重新定义创作过程，并挑战了传统对艺术的看法。

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由约翰霍普金斯大学主导的新研究揭示了聊天机器人可能影响公共舆论的一个令人惊讶的转折。尽管人们普遍认为它们是信息的中立提供者，但这些对话代理实际上可能会重复个人偏见，强化现有意识形态，并潜在地加剧社会极化。

该研究团队进行的研究挑战了聊天机器人仅提供基于事实、不带偏见信息的观念。约翰霍普金斯大学的助理教授、专攻人机交互的主要研究员肖子昂(Ziang Xiao)揭示了即使没有明确意图设计成偏见性，聊天机器人往往会反映出用户提出的问题中存在的偏见和倾向，导致与用户信念一致的肯定性回应。

研究探讨了聊天机器人对在线搜索行为的影响，研究人员分析了272名研究参与者与不同搜索系统的互动方式。最初，参与者就医疗保健和庇护城市等具有争议性的话题分享了他们的观点。然后，他们被指示使用一个模拟的传统搜索引擎或为研究设计的聊天机器人寻找更多信息。

进一步的分析显示，聊天机器人用户往往更加坚定地坚持他们的初衷，并对相反观点表现出更强烈的反应。这种现象是更广泛的倾向的一部分，即个人自然地寻求证实他们现有信念的信息，往往将他们困在同样观点的回音室中，这种效应在与聊天机器人的互动中被发现更加明显。

该研究还考虑了聊天机器人可能促使社会更极化，提出随着人工智能系统越来越容易获得，恶意行为者可能会滥用这种情况加剧社会分歧。通过编程聊天机器人呈现相反观点来减轻这种影响的尝试已被证明无效，正如通过链接到信息来源以鼓励事实核实的努力常常被用户忽视一样。

这项研究突显了人类查询与人工智能响应之间关系的复杂性，表明对话式搜索系统，虽然看似简单，但潜在地影响和放大社会偏见。

其他相关信息：

可能会影响聊天机器人偏见的其他因素包括它们的训练数据和算法的来源。许多聊天机器人是基于从互联网提取的庞大数据集进行训练的，这些数据可以包括聊天记录、论坛、书籍和其他书面材料。这些来源通常包含人类的隐含偏见，可以被AI无意中学习。算法也可能由于其开发者的偏好或疏忽而具有内置偏见。这些偏见可能会从对某些类型餐厅的无害偏好到关于种族、性别或其他社会人口因素的更有害的刻板印象。

重要问题和答案：

在这个主题上一个重要问题是：“偏见数据如何影响聊天机器人的中立性？” 答案在于“信息垃圾进，信息垃圾出”的概念。如果用于训练聊天机器人的数据包含偏见，那么聊天机器人很可能会在其回应中复制这些偏见，由此影响其中立性。

另一个关键挑战是：“开发者如何创建不带偏见的聊天机器人？” 这是一个复杂的问题，没有简单的解决方案。开发者必须仔细筛选和定期更新训练数据集，以最小化偏见。这不仅涉及技术调整，还涉及道德和社会文化考虑。

争议通常源于恶意行为者滥用人工智能，他们可能会部署聊天机器人来故意传播错误信息、操纵公众舆论或强化有害刻板印象。

优点和缺点：

优点：

– 聊天机器人能够快速提供信息，有助于教育和客户服务。
– 它们能够同时处理大量互动，有利于组织机构。
– 聊天机器人提供便利，允许在典型营业时间以外提供帮助。

缺点：

– 重复个人偏见可能导致错误信息和加剧极化。
– 人类语言的复杂性和微妙性难以在人工智能中复制，可能导致误解。
– 聊天机器人在情感智能方面存在局限，可能无法很好处理敏感话题。

要了解更多关于人工智能和聊天机器人技术的信息，可以访问OpenAI，或计算语言学协会作为人工智能研究和发展的主要组织。这些链接的提供是基于假设它们的URL在撰写时是有效的和可用的。… Read the rest

用户隐私问题使Slack承受压力

最近的发现揭示，Salesforce所拥有的协作平台Slack一直在使用自己的用户数据来训练其人工智能服务，但并未获得明确的许可。这一问题引发了一波不满情绪，人们感到自己的数据隐私受到了侵犯。

用户并没有得到关于将他们的数据用于AI训练目的的主动通知，他们只能通过最近曝光的隐私政策文件得知。这种缺乏透明度导致广泛的不满在Hacker News等平台上表达。特别是，产品如Slack AI – 旨在在对话中搜索答案和摘要的产品 – 没有在隐私政策中充分披露，因此人们不确定这些政策是否实际覆盖了对新型基于AI的功能进行训练。

回应用户数据关切

Slack已向用户保证在训练其模型时对客户数据的使用有限制，并强调他们的机器学习算法不会保留、记忆或复制客户数据的任何部分。尽管有这些保证，用户对他们对数据缺乏控制感到批评。

随着事态的发展，现在该由Slack修改其隐私做法并澄清其数据使用政策了。社区建议采取更主动的方式可能更为有利，让用户可以轻松选择不让他们的数据用于AI模型的训练。在这个阶段，Slack尚未宣布任何计划修改他们目前用于收集用户数据以改进AI的方法。

关于Slack数据隐私问题的重要问题和回答：

– Slack使用用户数据的问题是什么？
发现了Slack在未获明确许可的情况下使用其用户数据来训练人工智能服务，而这并没有在他们的隐私政策中明确披露。

– Slack对用户数据关切做出了何种回应？
Slack表示他们的机器学习算法设计不会保留、记忆或复制客户数据的任何部分。然而，他们尚未宣布任何有关修改其数据使用政策或用于AI训练的数据收集方法的改变。

关键挑战和争议：

– 缺乏透明度：
主要挑战在于对用户数据使用的透明度。用户希望被告知并掌握对其数据的控制权，尤其是当其用于如AI训练等目的时。

– 用户同意：
核心争议是同意的概念。用户未明确同意以此方式使用其数据，这引发了法律和伦理问题。

– 数据隐私：
确保用户数据保持私密且不被滥用是一个关键问题。任何数据泄露或滥用都可能导致对服务提供者的信任丧失。

使用用户数据进行AI训练的优缺点：

– 优点：
使用真实用户数据来训练AI可以大大提高AI工具的相关性和效率，从而提高用户体验和生产力。

– 缺点：
没有适当的监督和同意，使用用户数据可能导致隐私侵犯，削弱客户信任，并有可能导致公司面临法律后果。

如欲了解更多关于Slack的信息，请访问其官方网站：Slack。

请记住，处理公司和数字平台时，始终审查其隐私政策和服务条款，了解您的数据可能如何使用，并在使用服务时做出明智的决定。… Read the rest

戴勒特意大利公司的首席执行官法比奥·庞佩最近强调了推进人工智能技术的集体方法的必要性。他明确指出，个别公司的孤立努力不足以满足这一领域所需的创新规模。这不仅仅涉及一个国家或地方性的投资；当前所面临的挑战需要更广泛的视野。

庞佩强调需要的是跨越本地或国家边界的战略性、协调一致的计划。这个计划必须全面，并与实施过程保持一致，必须将不同的利益相关者和资源汇集在一起，推动人工智能的发展。这呼吁企业、政府和国际实体之间的合作，以确保一个未来，人工智能能够被有效和负责任地开发和使用。

人工智能发展中合作行动的重要性

戴勒特意大利公司首席执行官法比奥·庞佩对人工智能全球采纳和进步所面临的一些关键问题提出了合作努力的呼吁。在讨论人工智能发展需要合作努力时，有几个最重要的问题需要考虑，包括：

– 资源优化：人工智能发展需要大量资源投入，需要在研究、计算能力和专业人才方面进行重大投资。通过共享资源，利益相关者可以实现规模经济，这对于个别实体可能是禁止的。

– 标准化：协作人工智能开发可以制定通用标准和最佳实践，确保跨不同平台和行业的人工智能系统的互操作性和更易集成。

– 规范一致性：对人工智能发展的统一方法可以促进形成一个统一的规范框架，解决伦理关注、数据隐私和人工智能治理问题，从而减少可能阻碍创新发展的碎片化规定的风险。

– 伦理和负责任的人工智能：共同行动还有助于制定人工智能使用的伦理准则，并确保人工智能系统以公平、透明和问责为核心发展。

人工智能发展中的挑战和争议

在人工智能发展中的合作不是没有挑战和争议。一些主要问题包括：

– 数据隐私和安全：实体之间的数据共享可能会引发隐私和安全风险，特别是在跨越国界时。

– 知识产权：围绕合作开发的知识产权的所有权和分享，利益方的利益保持一致并制定明确的准则可能引发争议。

– 竞争优势：企业可能因担心失去竞争优势而不愿意进行合作，尤其是涉及商业秘密或专有技术的情况。

– 全球不平等：合作人工智能开发有可能加剧全球不平等，尤其是如果主要受益于发达国家或某些公司，将其他国家或企业落在后面。

合作人工智能开发的优势和劣势

优势：
– 加速创新：合作可以通过结合不同的视角、专业知识和资源加速创新过程。
– 便利进入多样化数据集：联合努力可以获取更多样的数据，这可以增强人工智能模型的普适性和韧性。
– 风险和成本共担：合作实体可以分担金融风险和开发成本，使大型人工智能项目更加可行。

劣势：
– 复杂的协调：各利益相关者之间的协作需要复杂的管理和协调，这可能会拖慢决策和进展。
– 不均衡的贡献和收益：合作中各方的贡献和受益可能存在差异，引发潜在的冲突。
– 文化和伦理差异：不同的组织文化和伦理标准可能会使合作努力复杂化，特别是在国际范围内。

对于那些寻求有关人工智能发展和合作努力的进一步信息的人来说，访问主要的领先人工智能研究机构、技术公司和全球经济组织的主要领域可能会有所帮助。可靠的信息来源包括：

– IBM
– Intel
– MIT Technology Review
– World Economic Forum

通过考虑这些事实、挑战和优势，我们可以全面了解为什么在人工智能发展中的合作行动不仅有益而且对于实现人工智能的全部潜力，以一种符合道德、负责任和全球包容的方式来说是不可或缺的。… Read the rest

在科技与日常生活融为一体的时代，一位晚期肝病的IT专业人士迈克尔·鲍默（Michael Bommer）通过美国初创公司Eternos创建的数字孪生体，采取措施保存自己的本质。鲍默通过与家人互动的人工智能将鲍默的遗产将得以延续，为他的家人提供超越岁月的安慰。

61岁时与癌症搏斗的鲍默将他余下的日子奉献给了传授人工智能关于他生活回忆、知识和习惯的教导。他的声音成为人工智能的基础，鲍默精心录制短语以捕捉他言语细微之处。鲍默测试了人工智能以确保其能够反映他生活中的重要事项，并强调了家庭和慈善的重要性。

这一发展来自于鲍默告知朋友关于他的预后。一位来自美国的前同事联系他，带来了Eternos正在实现的创新概念。这个概念不仅是一项技术壮举，也是一种慰藉，适用于那些试图应对失落和孤独的人们。鲍默的妻子安妮特（Annet）在人工智能技术中找到潜在的安慰，这种技术可能减轻失去所爱之人而伴随的孤独，尽管她仍然留心虚拟交互可能产生的情感影响。

虚拟化身的潜力也存在，鲍默已经为此准备了视频录像。随着德国在首次数字部长会议上讨论其数字战略，重点关注人工智能，这些进展为我们如何处理丧亲和缅怀提供了新的叙事。

这对夫妇珍惜他们在一起的剩余时间，举办了一场“生日派对”，鲍默向朋友和家人告别，通过他的数字化形象永远不会完全切断与亲人的联系。迈克尔·鲍默的数字化体现将长存，成为如何通过技术的体贴应用使生命超越肉体的证明。

通过像人工智能这样的技术创造数字遗产是一个相对新的概念，它提出了一系列重要问题，并提出了挑战和好处。

重要问题：

1. 创建数字孪生体的伦理问题是什么？
2. 数字孪生体能真正捕捉一个人的本质吗？
3. 数字遗产的创建和使用中如何处理隐私？
4. 在原始个人去世后，数字孪生体或其创建者的法律权利是什么？

挑战和争议：

– 伦理顾虑： 对人类意识复制的道德性质以及已故亲属可能因为需要与并非真实所爱之人的模拟体互动而苦恼的问题引发了重大辩论。

– 隐私： 确保用于创建数字孪生体的个人数据的隐私和安全至关重要，但这是具有挑战性的——尤其是考虑到为获得准确表征所需的大量私密细节。

– 法律问题： 不清楚数字孪生体或数字孪生体的创造者在法律上有什么权利，尤其是关于人的肖像的同意和知识产权在去世后的问题。

– 真实性： 批评者可能会争辩说，尽管技术日臻完善，人工智能无法完全复制人类情感和记忆的自然深度和多样性，创造的复制品可能永远无法完全代表所代表的人。

优势：

– 情感支持： 对于朋友和家人来说，像鲍默的人工智能这样的数字遗产可以成为一种慰藉之源，使他们能够听到他的声音并记得他的个性。

– 知识的保留： 人工智能具有保留个人特定知识和专长的潜力，使未来的一代可以直接从中学习。

– 文化和历史文献： 数字遗产可以记录和保留个人的文化和知识贡献，有利于历史记录和研究。

缺点：

– 存在未解决的悲伤可能性： 与数字孪生体互动可能会阻止个人完全处理他们的悲伤，因为模拟体的存在可能不断提醒他们所失去的人。

– 误导和准确性： 无论使用多少数据来编程人工智能，可能仍会有人的个性和本质的某些方面无法量化或复制，导致人工智能与实际人物之间存在不一致。

– 对技术的依赖： 人们可能会过度依赖数字记忆，而不是创造新的经验或联系。

对于对数字遗产和人工智能发展感兴趣的读者，以下链接提供了有价值的见解：

– 美国公民自由联盟（ACLU）：讨论数字遗产的隐私权和法律方面的观点。

– 电气和电子工程师协会（IEEE）：作为一家领先的专业组织，可能涵盖人工智能中的伦理标准和新技术讨论。

– 世界卫生组织（WHO）：了解数字遗产对心理健康和丧亲流程的影响。

必须慎重考虑留下数字孪生体的影响以及社会可能需要如何适应这些新遗产。… Read the rest

研究人员已经确定，记忆是在我们感知图像和声音的那一刻开始形成的。这一结论通过对人工神经网络的分析得出，这些神经网络提供了与人类大脑活动相似的见解，展示了大脑研究中的潜在新标准。

**深度加工影响记忆保留**

最初的观察表明，我们的大脑在观看图像时付出的努力会影响是否会记住这些图像。偶然间看到一个场景或图片可能会留下持久的印象，看似是随机的，但在感知的那一刻，神经激活已在决定未来的记忆。

尽管大脑内部的确切过程仍然难以捉摸，但科学界已经取得了重要进展。科学家现在不再直接测量大脑活动，而是通过人工神经网络来预测记忆保留。

**人工神经网络揭示记忆线索**

这些强大的工具展示了一个令人印象深刻的能力，即预测哪些图像稍后会被个体回忆。这项开创性研究由耶鲁大学科学家在《自然人类行为》杂志上发表，强调了人工智能在推动神经科学方面的应用。

起初在1970年代由心理学家克雷克和洛克哈特提出的原始概念强调了深度加工——感知期间的心理努力——作为持久记忆的决定因素。随着功能磁共振成像技术在21世纪初的发展，研究这些想法的可行性变成了现实，提供了一种方法，在受试者在屏幕上观看图像的同时观察大脑活动。

**神经网络模拟人类感知**

在成像工具发展二十年后，人工神经网络登场，有可能提供对感知和记忆相互作用的更精细理解。纽约大学神经科学家克莱顿·柯蒂斯说：“近年来人工智能的爆炸性增长为神经科学研究开辟了新途径。”

心理学家正在推动前进，利用神经网络来解密为何我们记得某些图像而忘记其他图像的谜团。这些神经网络可以分辨出多幅图像中的不同对象，经过对数十亿快照的训练。

**实验将人工智能与人类回忆联系起来**

当人工智能在图像识别方面遇到困难时——例如区分丛林中的消防栓或理解高度像素化的图像时——这些图像更有可能留在人类记忆中。这种相关性促使耶鲁大学科学家伊尔克·依尔迪里姆及其团队提出关于大脑功能的新假设，这些假设现在得到了他们实验室未发表数据的验证，显示出人类海马体细胞在观看图像时模拟人造模型活动。

依尔迪里姆的发现表明，人工智能的作用范围不仅限于复制人类思维模式，它还有助于产生关于大脑的新假设，这些假设随后可以与人类理智进行对比。这可能在未来改变我们对大脑的理解，标志着神经科学研究的一个革命性时代。

**最重要的问题和答案：**

**问：** 人工神经网络如何预测记忆保留？
**答：** 人工神经网络通过在大量图像数据集上进行训练并模拟人类处理视觉信息的方式来预测记忆保留。这些神经网络确定大脑解释图像所需的努力水平，这与该图像被记住的可能性相关。

**问：** 人工神经网络对记忆研究的贡献为何重要？
**答：** 这一贡献之所以重要，是因为它提供了一种新的理解感知和记忆之间错综复杂关系的方式，而无需依赖侵入性措施，如大脑手术或深层脑传感器。它还可以进行高通量和可重复实验，这对于实证验证至关重要。

**问：** 人工神经网络能否完全复制人类大脑活动？
**答：** 虽然人工神经网络提供了宝贵的见解，但它并未完全复制人类大脑活动的复杂性。人类大脑涉及的生物过程和相互作用尚未完全被人工系统捕捉到。

**关键挑战或争议：**

在使用人工神经网络进行记忆研究中的一个挑战是潜在的伦理问题，比如通过人工智能收集和解释大脑数据的隐私问题。关于机器学习模型是否真正反映了人类认知的程度或仅提供了表面上的相关性，存在争议。

**优势和劣势：**

**优势：**
– 无侵入性：使用人工智能减少了侵入性程序的需求。
– 可扩展性：大量数据集可以高效处理。
– 创新性：人工智能可以提出转变神经科学传统范式的新假设。

**劣势：**
– 复杂性有限：人工智能无法捕捉人类意识和记忆的所有方面。
– 数据隐私：管理敏感的神经数据可能存在潜在风险。
– 可解释性：神经网络的决策可能不透明，导致难以理解它们如何得出结论。

**相关链接：**
有关神经科学和人工智能进展的更多信息，请访问:
– 自然 包括《自然人类行为》等科学出版物
– 耶鲁大学 获取所提及的团队的研究更新
– 纽约大学 获取克莱顿·柯蒂斯的研究新闻和相关神经科学研究

**额外相关事实：**
– 记忆编码、巩固和检索是对记忆至关重要的过程，已在神经科学领域得到广泛研究。
– 机器学习和神经网络架构的进步，例如卷积神经网络（CNNs），显著提高了人工智能在类似于人类感知的任务中的性能。
– 在AI研究中，伦理考虑变得越来越重要，特别是关于数据处理、算法偏见以及AI系统对社会的广泛影响。
– 意识的神经相关性是神经科学研究的一个主要话题，试图了解神经活动和主观体验之间的关系。像研究中使用的AI模型可能会提供这些相关性的计算透视。… Read the rest

环保城市设计有一个新的盟友：人工智能生成的图像。 《自然》杂志最近的一项研究发现，向人们展示人工智能创造的潜在可持续城市景观的图像，倾向于支持公共交通和行人区域，而不是汽车交通，可以增加对环保交通政策的支持。

麻省理工斯隆管理学院向3100名参与者提出了一个假设性的50亿美元法案。该法案提议将美国全部汽车车道的一半转换为公交车道、自行车道和扩建人行道的颠覆性想法。参与者们首先看到了一张典型的谷歌街景照片，展示了典型的车辆主导型城市景观。然后，他们看到了三种AI图像，展示了改进后的景观。

结果如何？ 那些看到以行人为中心的AI插图的人明显更倾向于支持模拟立法。制作这些逼真视觉的工具是什么？像DALL-E 2这样的人工智能模型，能够渲染芝加哥和纽约等城市的替代版本，减少对汽车的依赖。

这些视觉辅助工具对共和党选民的影响特别深远，表明在政治分歧中具有统一潜力。包括麻省理工学院营销和行为经济学专家、共同作者拉胡尔·布伊在内的研究人员认为，创作这样的视觉有助于让个人在环保问题上产生共识。

这项研究不仅仅是学术锻炼，它是探索人工智能生成的图像在塑造公共政策中的作用以及AI图像生成器提供的简单而强大的插图能力的前奏。

理解城市设计中的视觉说服力
通过人工智能生成的图像进行视觉说服力是一个新兴领域，结合了城市规划、环境倡导和尖端技术。它利用人类受视觉刺激影响的倾向，以一种具体且有说服力的方式展示了行人友好倡议的潜在成果。利用像DALL-E 2这样的人工智能呈现这些影像展示了技术可以是公共政策说服力量的强大工具。

重要问题与回答：
– 对政策支持产生影响的视觉说服力人工智能渲染的影响是什么？ 研究表明，在观看AI生成的行人友好城市景观图像后，对环保交通政策的支持增加了，即使是那些通常不会支持此类措施的人，比如共和党选民。
– AI图像如何影响城市规划？ AI渲染可以通过提供潜在变化的视觉表达，在城市规划中发挥重要作用，帮助各利益相关方和公众就可持续城市发展的共同愿景达成一致。

主要挑战与争议：
一个挑战涉及以实际和可行的方式呈现人工智能生成的图像，避免对提议的城市设计变化的潜在影响进行过度宣传或低估。另一个问题是这些图像的产生和解释可能存在偏见，尤其是如果视觉化过程不符合某些族群或未能准确代表所有社区成员的需求，可能会引发争议。

优点与缺点：
优点：
– 增加支持： 视觉说服能够增加公众和政策制定者对可持续城市政策的支持。
– 提升沟通： AI图像可以帮助更好地向非技术人员传达复杂的城市规划概念和潜在结果。

缺点：
– 不切实际的期望： 如果管理不当，这些图像可能会在城市规划项目的可行性和时间表方面产生不切实际的期望。
– 呈现关注点： 确保AI生成的视觉充分代表社区和利益的多样性可能是一个重大挑战。

如果您有兴趣进一步探索人工智能和城市规划的交汇点，这里有几个相关链接：
– 自然杂志
– 麻省理工斯隆管理学院
– OpenAI（DALL-E 2的创建者）

在促进以行人为中心的城市方面使用AI生成的图像是对视觉工具如何弥合抽象政策想法与具体、易于理解结果之间差距的一次迷人探索。麻省理工斯隆管理学院等机构的研究可能会继续影响政策如何被传达、理解并最终获得公众支持。… Read the rest

最近在佩鲁贾举办的一次活动上，纪念世界传播日时，既是计算机科学专家又是道德神学专家的唐·亚历山德罗·皮奇亚雷利讨论了现代社会中人工智能（AI）迅速发展所引发的复杂性和伦理问题。教皇方济各已经概述了AI的潜力和陷阱，特别强调了其对通信和信息的影响。

**揭开算法中立的神话**

教皇方济各关注了两个关键问题：算法中立的谬误和算法文化的崛起。这些概念反映了更深层的真相，即AI远非中立工具，而是程序员的偏见和文化背景的体现。

**历史基础和社会构建**

14世纪，雷蒙德·卢尔认为复杂问题可以通过将命题分解为更简单的术语来以数学方式解决。这种组合艺术奠定了计算计算的基础。然而，随着技术的发展，人们也意识到算法受社会、经济和政治因素塑造，因此不是从根本上中立的。

**拥抱技术的真实本质**

现实已经揭穿了之前算法中立倡导者所持有的三个神话。首先，算法的设计和训练中固有地包含影响客观性的偏见。其次，自动化并不保证中立，因为它是人类思想和选择的产物。第三，算法的结果可以以在社会、历史和政治层面上可识别的方式改变现实。

**应对挑战**

承认技术并非中立，认识到其塑造生活方式和社会可能性的能力至关重要。技术选择超越了工具功能，并影响着我们生活的社会结构。

**技术的潜在影响**

在当代社会，来自Facebook和Google等平台的算法塑造了个人体验，从而培育了塑造人们对现实理解的“文化算法”。 “技术潜意识”指的是算法的无形力量，模糊了虚拟和实际之间的界线，从根本上改变了人类文化。

解决这些发展趋势需要一个既接纳这些机遇又理解其深远影响的教育体系。教皇方济各的讯息强调了在面对技术进步时需要保持正念。

**AI与信仰：关于人工智能的神学视角**

重要的是要认识到AI影响的对话不仅限于技术和伦理角度。基于信仰的观点，如教皇方济各所表达的观点，也为对话提供了独特的维度。来自各种宗教的宗教领袖正在考虑AI如何与精神价值观一致或冲突，强调技术对社会的道德后果。

**决策中的AI：透明度困境**

AI领域的一个主要挑战是确保决策过程的透明度。随着这些系统变得越来越复杂，要追踪AI如何得出某些结论可能会很困难，这引发了对责任的担忧。如果要将AI整合到卫生保健、执法和金融等关键领域，就必须明确界定责任范围，并建立理解AI驱动决策的机制。

**AI的偏见和歧视：一个社会挑战**

AI领域一个重要的争议是偏见问题。AI系统从数据中学习，如果这些数据反映了历史上的不公正或偏见，AI很可能会延续这些偏见。这已导致了自动系统在诸如就业招聘、贷款批准和刑事判决等领域的歧视事件。

**监视与隐私：AI的双刃剑**

AI在监视中的应用可以提供安全益处，但也引发了重大的隐私担忧。AI系统的监控和分析能力可能侵犯个人自由，如果没有得到适当监管。

**通信中AI的优势和劣势**

AI的优势包括提高效率、个性化内容传递以及开发新的人机交互方法，可以增强通信体验。然而，劣势包括风险，如虚假信息的传播、人际接触的减少以及通过AI策划的内容潜在对公众舆论进行操控。

**国际AI监管倡议**

全球各国正在努力找到最佳途径来监管AI，以利用其益处同时将危害降至最低。一些建议在建立标准时进行全球合作，由于各种文化和政治背景的不同，这可能会具有挑战性。

对于那些对教皇方济各关于AI和通信主题感兴趣的人，可以通过梵蒂冈的官方网站关注梵蒂冈和教皇方济各的倡议：梵蒂冈。

AI的话题是复杂而不断发展的，引发了关于技术、伦理和人类社会未来的深刻问题。我们如何处理这些问题将对AI在我们日常生活中的发展和整合产生重大影响。… Read the rest