人工智能及其他ICT新闻

人工智能（AI）的发展引发了对未来前景的疑问。Leopold Aschenbrenner 的一份最新白皮书描绘了当前形势以及我们可能面临的未来的迷人图景。以下是基于对趋势和挑战的分析，塑造人工智能未来的几个关键见解。 人工智能的加速：从 GPT-4 到 AGI 人工智能的进步是前所未有的。在短短几年内，我们已经从理解能力相当于学龄前儿童的 GPT-2，发展到具备聪明高中生能力的 GPT-4。这一发展得益于计算能力、算法效率和强化学习等创新技术的指数级增长。预计这一趋势将继续下去，到 2027 年可能催生出能够胜任专业研究员或工程师的人工智能系统。 从 AGI 到超智能：智能爆炸 在达到人类智能...

数据在企业数字化转型中自然扮演着至关重要的角色。然而，随着对高质量、海量数据的需求不断增长，我们常常会遇到隐私限制和专业任务所需数据不足等挑战。这时，合成数据（Synthetic Data）的概念便应运而生，成为一项突破性的解决方案。 什么是合成数据？ 合成数据是指通过人工方式生成的数据，而非来源于真实事件或过程。这些数据通常利用人工智能（AI）的算法和技术，例如机器学习模型来创建。合成数据的目标是尽可能精确地模仿真实数据，包括其统计特性和模式。 为何使用合成数据？ 隐私与安全：在医疗保健或金融等高度关注隐私的行业，合成数据提供了一种保护敏感信息的方式。由于数据并非直接来自个人，因此大大降低了...

多年来，工业机器人一直在自动化简单任务。到目前为止，这并未导致失业率上升，但有人认为这种情况将会改变。随着无人机和自动驾驶汽车的出现，整个交通运输行业、警察和军队也将实现机器人化。与此同时，生成式人工智能和人工智能总体上将缓慢而稳步地使所有高学历人才的工作变得多余。通常情况下，额外的财富会创造价值链更高的新就业机会。人工智能将阻碍这一进程，因为它也能在此领域提供价值。因此，额外的财富将只流向少数人，即（大型）公司的所有者和管理者。起初，贫富差距将进一步扩大。首先，低学历人才将失去工作，而且不会有替代者。在荷兰，他们将进入失业救济金和最低生活保障的保障网络。在美国等其他国家，这将更快地导致赤贫。

在人工智能领域，最大的挑战之一是开发不仅智能，而且其行为符合人类道德规范和价值观的人工智能系统。实现这一目标的一种方法是利用法律法规和判例法作为基础来训练人工智能。本文探讨了这种方法，并考察了创造具有类人规范和价值观的人工智能的补充策略。我代表荷兰人工智能联盟，在为司法和安全部撰写的一份战略文件中也提出了这一建议。 **基本方法：以法律为基础** 根据法律法规和判例法来训练人工智能的想法，是基于法律反映了社会集体规范和价值观的概念。通过让人工智能分析这些法律文本，系统可以了解什么是社会可接受的，什么是被禁止的行为。 **使用 GAN 识别法律空白** 生成对抗网络（GAN）可以作为一种...

在为 Essent 的一个大型项目中，我们构建了一个人工智能机器人。该项目包括将网站的（实时）聊天功能与员工和 AI 机器人进行集成。此外，还集成了 CRM 以记录调查数据。这篇博文主要关注 AI 部分，事实证明，在规定时间内构建一个能够双语（法语和荷兰语）并能识别情绪的机器人是一个很好的切入点，这样当客户情绪过于激动时，就可以转接给真人客服。在此过程中，我们使用了谷歌的神经网络进行自然语言处理。这是一个谷歌自己也在使用的优秀 API，它具有强大的能力来解读对话内容。NetCare 必须为其添加许多功能，例如自学习功能，以及一个在聊天中特别有用的功能，该功能可以提供产品和服务的链接，从而快速获...