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得利益，而这还没有考虑到其母公司微软与OpenAI的深度纠缠。开发人员的职业生涯最终是否会被生成式AI削弱（或增强）还有待观察。毕竟，我们已经看到工作被人工智能取代，程序员可能也无法幸免。

Elva2023-06-18

年薪最高破37.5万美元！全球AI人才需求激增美媒：42%首席执行官认同10年内毁灭人类

Today报道称，ChatGPT母公司OpenAI正在寻找经验丰富的AI训练专员，工作内容包括测试和评估AI系统潜在危险，以及研发修复软件，开出的年薪从20万至37万美元不等，甚至提供股权分红、29周有薪育婴假、全家保险和无限制休假等福利。由于上班地点位于旧金山，OpenAI还提供搬家费补贴。#ChatGPT火爆全网# AI安全和研究公司Anthropic正在寻找合适的人选来“发现、测试和记录AI最佳实践”，建立提示库以完成任务，创建教程并直接与客户合作。如果你拥有“富有创造力的黑客精神和热爱解决难题”，以及“热衷于让强大的技术安全并造福于社会”，那么旧金山的职位非常适合。重点来了，该职务的预期薪资范围为28万至37.5万美元，同样也包含股权分红。福利包括为入职者和家人提供保险、4%匹配的401k、无限制带薪休假，以及搬到湾区的搬迁支持。保险公司GEICO也在AI游戏中，他们正在招聘一位专注于自然语言处理的远程数据科学家，需要“在数据实验和营销的交叉点上拥有丰富的经验和对创新的热情”。公司设立的首选资格是3年以上的数据科学经验，强大的统计知识、贝叶斯学习、实验设计，以及聚类和分割方法专业知识。薪酬范围为每年12万至19万美元，且GEICO提供无等待期的保险、带利润分享的401(k)、学费报销等福利。此外，ShortList Recruitment正在寻找AI研究员。他们的客户是“美国领先的人工智能研究公司”之一，需要团队中有高技能的研究人员。远程角色的基本工资为20万至24万美元，需要3年以上的AI研究经验，专攻深度学习。当然，微软(Microsoft)在名单中，他们正在招聘一名数据注释专家。不需要大学学位，但求职者必须说和写魁北克法语。该运营角色将帮助“通过生成高质量的转录来训练和改进微软产品和服务，从而构建下一代语音识别。受聘人员将使用内部工具转录和注释数据，审查内容的准确性和一致性，并评估转录工具。 42%首席执行官认同10年内毁灭人类根据美国有线电视新闻网(CNN)独家分享的调查结果，本周在耶鲁CEO峰会上接受调查的42%的首席执行官表示，AI有可能在未来5到10年内摧毁人类。这项调查是在Sonnenfeld首席执行官领导力研究所举办的一次虚拟活动中所进行的，发现人们对与AI相关的风险和机遇几乎没有达成共识。耶鲁大学教授Jeffrey Sonnenfeld在接受电话采访时提到这些发现时说：“它非常黑暗且令人担忧。” Sonnenfeld表示，该调查包括来自不同行业的119位首席执行官的回复，其中包括沃尔玛首席执行官Doug McMillion、可口可乐首席执行官James Quincy、施乐和Zoom等科技公司的领导人，以及制药、媒体和制造业的首席执行官。就AI对文明的危害程度，商界领袖表现出明显的分歧。尽管34%的首席执行官表示AI可能会在10年内毁灭人类，8%的人表示这可能会在5年内发生，但58%的人表示这永远不会发生，他们“并不担心”。在另一个问题中，耶鲁大学发现，42%的受访首席执行官表示，AI的潜在灾难被夸大了，而58%的人表示并没有被夸大。几周前，数十名人工智能行业领袖、学者甚至一些名人签署了一份声明，警告人工智能存在“灭绝”风险。该声明由OpenAI首席执行官山姆·奥特曼、“人工智能教父”杰弗里·辛顿，以及谷歌和微软的高管签署，呼吁社会采取措施防范AI的危险。 “减轻人工智能灭绝的风险应该与流行病和核战争等其他社会规模的风险，已共同成为全球优先事项，”声明说。

颜辞2023-06-17

这回能成么？马斯克表示特斯拉将很快解决自动驾驶问题

了聊天机器人ChatGPT的运营商——OpenAI公司。　　讲到人工智能，马斯克在会议上再次重申了这项技术可能对人类构成的威胁。他警告称，AI可能会给人类带来“灾难性后果”，需要制定法规来防止AI演变成无法控制的事物。　　马斯克还表示，希望旗下的脑机接口公司Neuralink能在今年晚些时候进行首次人体设备植入操作。上月，该公司获得了美国食品药品监督管理局（FDA）的批准，将启动首次脑植入物人体临床研究。

金融界2023-06-17

微软收盘创纪录新高年迄今涨幅达45%

人工智能功能引入其产品和服务。微软正用OpenAI技术彻底更新其整个办公应用程序系列，包括Excel、PowerPoint、Outlook和Word。

金融界2023-06-16

多维度解析DePIN如何助力人工智能？

造者都是诸如 Microsoft 的 OpenAI、Nvidia、Google 甚至 Meta 这样的传统科技巨头。发生了什么？为什么这一次巨头赢过了初创？初创企业可以写出优秀代码，但与科技巨头相比，它们面临多种阻碍：计算成本居高不下 AI 发展存在反向凸角：由于缺少必要的方针，围绕 AI 社会影响的担忧和不确定性阻碍了创新 AI 黑盒问题大型科技公司建立的“数据护城河”形成进入壁垒那么，为什么需要区块链技术出场？它与人工智能的交集在哪？虽然不能一次性解决所有问题，但Web3中的分布式物理基础设施网络（DePIN）为解决上述问题创造了条件。下文将阐述 DePIN 背后的技术如何助力人工智能，主要从四个维度：降低基础设施成本验证创作者和人格填补AI 民主和透明度设置数据贡献奖励机制下文中： “web3”指下一代互联网，区块链技术与其他现有技术是其有机组成。 “区块链”指去中心化和分布式账本技术。 “加密”指利用代币机制进行激励和去中心化的做法。一、降低基础设施成本（计算和存储）每一波技术创新的引子都是某种昂贵的东西变得廉价到可以浪费。 ——社会的技术债务和软件的古腾堡时刻，来自 SK Ventures 基础设施的可负担性有多重要（人工智能的基础设施指计算、传输和存储数据的硬件成本），Carlota Perez 的技术革命理论有指明，该理论提出技术突破包含两个阶段：来源：Carlota Perez 的技术革命理论安装阶段以大量风险投资、基础设施建设和“推动式”市场推广（GTM）策略为特征，因为客户不了解新技术的价值主张。部署阶段以基础设施供应的大量增加为特征，降低拉新门槛，并采用“拉动式”市场推广（GTM）策略，表明产品市场匹配度高，客户期待更多尚未成型的产品。既然 ChatGPT 等尝试已证明市场契合度和客户需求，人们可能觉得 AI 已经进入部署阶段。然而，AI 还缺少重要一环：过剩的基础设施供价格敏感的初创企业进行搭建和尝试。问题当前物理基础设施领域主要由垂直一体化寡头垄断，包括 AWS、GCP、Azure、Nvidia、Cloudflare、Akamai 等，行业利润率高，据估计AWS 在商品化计算硬件上的毛利率为 61% 。所以 AI 领域、尤其是 LLM 领域的新进入者要面对及其高昂的计算成本。 ChatGPT 一次训练的成本估计在 4 百万美元，硬件推理运营成本约 70 万美元/天。 Bloom 第二版可能需要花费 1000 万美元进行训练和重新训练。如果 ChatGPT 进入 Google 搜索，谷歌营收将减少 360 亿美元，巨额利润将从软件平台（Google）向硬件提供商（Nvidia）转移。来源：层层分析— LLM 搜索架构与成本解决方案 DePIN 网络如 Filecoin（起源于 2014 年的 DePIN 先驱，专注集合互联网级硬件，服务于分布式数据存储）、Bacalhau、Gensyn.ai、Render Network、ExaBits（用于匹配 CPU/GPU 供需的协调层）可以通过以下三个方面节约 75% 至 90% +的基础设施成本： 1. 推动供应曲线，激发市场竞争 DePIN 为硬件供应商成为服务提供商提供了平等机会。它创建了一个人人可以作为“矿工”加入，用 CPU/GPU 或存储能力可换取经济报酬的市场，从而给现有提供商带来竞争。虽然像 AWS 这样的公司无疑在用户界面、运营和垂直整合方面享有 17 年的先发优势，但是DePIN 吸引了无法接受中心化供应商客定价的新户群。就像 Ebay 不直接与 Bloomingdale 竞争，而是提供更经济的替代品来满足类似需求，分布式存储网络并不取代中心化供应商，而是旨在服务于价格敏感的用户群体。 2.通过加密经济设计促进市场经济平衡 DePIN 创建的补贴机制能引导硬件供应者参与网络，从而降低最终用户的成本。究其原理，我们可以看看 AWS 和 Filecoin 在Web2和Web3中存储提供者的成本和收入。客户获得降价：DePIN 网络营造了竞争性市场，引入Bertrand 式竞争，从而降低客户支付费用。相比之下，AWS EC 2 需要约 55% 的利润率和 31% 的总体利润率来维持运营。DePIN 网络提供的Token 激励/区块奖励也是新的收入来源。在 Filecoin 的背景下，存储提供者托管越多真实数据越能获得区块奖励（代币）。因此，存储提供者有动力吸引更多客户达成交易增加收入。几个新兴计算 DePIN 网络的代币结构仍未公开，但很可能遵循类似模式。类似网络包括： Bacalhau：将计算引入数据存储位置的协调层，避免移动大量数据。 exaBITS：服务于 AI 和计算密集型应用程序的分布式计算网络。 Gensyn.ai：深度学习模型计算协议。 3. 降低间接成本：Bacalhau、exaBITS 等 DePIN 网络以及 IPFS/内容寻址存储的优势包括：释放潜在数据的可用性：由于传输大型数据集的带宽成本高，目前大量数据未被开发，比如体育场馆产生的大量事件数据。DePIN 项目可以现场处理数据并仅传输有意义的输出，发掘潜在数据的可用性。降低运营成本：通过本地获取数据来降低数据输入、传输和导入/导出成本。最小化敏感数据共享中的人工作业：如果医院 A 和 B 需要将各自患者的敏感数据进行组合分析，它们可以使用 Bacalhau 协调 GPU 算力，直接在本地处理敏感数据，而不必通过繁琐的行政流程与对方进行个人身份信息（PII）交换。无需重计算基础数据集：IPFS/内容寻址存储自带去重、溯源和验证数据的能力。有关 IPFS 的功能和性价比可参考这篇文章。 AI 生成摘要：AI 需要 DePIN 提供的经济实惠的基础设施，目前基础设施市场由垂直一体化的寡头垄断。像 Filecoin、Bacalhau、Render Network、ExaBits 这样的 DePIN 网络使成为硬件供应商的机会民主化，引入竞争，通过加密经济设计维护市场经济平衡，让成本降低 75% -90% 以上，并降低了间接成本。二、验证创作者和人格问题一份近期调研显示，50% 的 AI 学者认为 AI 给人类带来毁灭性伤害的可能性超过 10% 。人们需要警醒，A.I.已经引发社会混乱，而且仍缺乏监管或技术规范，这种情况被称为“反向凸角”。比如，在这段 Twitter 视频中，播客主持人 Joe Rogan 与保守评论员 Ben Shapiro 在就电影《料理鼠王》进行着辩论，然而这段视频是 AI 生成的。来源：Bloomberg 值得注意的是，A.I.的社会影响力远不止虚假博客、对话和图像带来的问题： 2024 年美国大选期间，AI 生成的 deepfake 竞选内容首次达到了以假乱真的效果。参议员 Elizabeth Warren 的一段视频经过编辑，让她“说”出了"共和党人不应该被允许投票"这样的话（已辟谣）。语音合成的拜登的声音批评跨性别女性。一群艺术家对 Midjourney 和 Stability AI 提起了集体诉讼，指控其未经授权使用艺术家的作品来训练 AI，侵犯版权并威胁艺术家生计。 AI 生成的由 The Weeknd 和 Drake 合唱的歌曲“Heart on My Sleeve”在流媒体平台上走红，但随后被下架。当新技术在没有规范的情况下进入主流，就会造成诸多问题，版权侵犯就属于“反向凸角”问题。那么我们能否在Web3中加入 AI 的相关规范？解决方案利用加密链上来源证明进行人格证明和创作者证明让区块链技术真正发挥作用——作为一个包含不可篡改链上历史记录的分布式账本，数字内容的真实性可以通过内容加密证明得到验证。数字签名作为创作者证明和人格证明要识别 deepfake，可用原始内容创作者独有的数字签名生成加密证明，签名可以使用只有创作者知晓的私钥创建，并可由对所有人公开的公钥进行验证。有了签名就可以证明内容是由原始创作者创建，不论创建者是人类还是 AI，还可以验证授权或未授权的对内容的更改。利用 IPFS 和默克尔树进行真实性证明 IPFS 是使用内容寻址和默克尔树引用大型数据集的分布式协议。为了证明文件内容收到、更改，会生成一个默克尔证明，即一串哈希，显示特定的数据块在默克尔树中的位置。每次更改，都会在默克尔树中增加一个哈希，提供了文件修改的证明。加密方案的痛点是激励机制，毕竟，识别出 deepfake 制造者虽然能减少负面社会影响，但不会带来同等的经济利益。这份责任很可能落在 Twitter、Meta、Google 等主流媒体分发平台上，事实也的确如此。那么我们为什么需要区块链？答案是区块链的加密签名和真实性证明更加有效、可验证和确定。目前，检测 deepfake 的过程主要通过机器学习算法（如 Meta 的“Deepfake Detection Challenge”、Google 的“Asymmetric Numeral Systems” (ANS)和 c 2 pa：https://c 2 pa.org/）来识别视觉内容中的规律和异常，但时常不够准确，落后于 deepfake 发展速度。一般需要人工审核来确定真实性，低效且昂贵。如果有一天每条内容都有加密签名，每个人都能可验证地证明创作来源，标记篡改或伪造行为，那我们将迎来美丽的世界。 AI 生成摘要：AI 可能对社会构成重大威胁，尤其是 deepfake 和未授权使用内容，而Web3技术，如使用数字签名的创作者证明和使用 IPFS 和默克尔树的真实性证明，可以验证数字内容的真实性，防止未经授权的更改，为 AI 提供规范。三、AI 民主化问题今天的 AI 是由专有数据和专有算法构成的黑盒。大型科技公司 LLM 的封闭性扼杀了我眼中的“AI 民主”，即每个开发者甚至用户都能为 LLM 模型贡献算法和数据，并在模型盈利时获得部分利润（相关文章）。 AI 民主=可视性（能看到输入模型的数据和算法）+贡献（能向模型贡献数据或算法）。解决方案 AI 民主的目的是让生成式 AI 模型对公众开放、与公众相关、为公众所有。下表对比了 AI 现状与通过Web3区块链技术能实现的未来。目前—— 对于客户：单向接收 LLM 输出无法控制个人数据如何被使用对于开发者：可组合性低 ETL 数据处理不可追溯，难复现数据贡献来源仅限于数据所有机构闭源模型只能通过 API 付费访问分享数据输出缺乏可验证性，数据科学家 80% 的时间用于低端数据清洗结合区块链后—— 对于客户：用户可提供反馈（比如偏见、内容审核、针对输出的颗粒度反馈）作为微调依据用户可选择贡献数据换取模型盈利后的利润对于开发者：分布式数据管理层：众包重复耗时的数据标记等数据准备工作可视性&组合&微调算法的能力，借助可验证源（可以看到所有改动的防篡改历史记录）数据主权（通过内容寻址/IPFS 实现）和算法主权（例如 Urbit 实现了数据和算法的点对点组合和可移植性）加速 LLM 创新，从基础开源模型的各种变体中加速 LLM 创新。可复现训练数据输出，通过区块链对过去 ETL 操作和查询的不可变记录（如 Kamu）实现。有人说Web2的开源平台也提供了一种折中方案，但其效果并不理想，相关讨论可见 exaBITS 的博文。 AI 生成摘要：大型科技公司封闭的 LLM 扼杀了“AI 民主”，即每个开发者或用户都能够为一个 LLM 模型贡献算法和数据，并在模型盈利时获得部分利润。AI 应该对公众开放，与公众相关，为公众所有。借助区块链网络，用户能够提供反馈，为模型贡献数据换取变现后的利润，开发者也能获得可视性和可验证源，从而组合和微调算法。内容寻址/IPFS 和 Urbit 等Web3创新将实现数据和算法主权。通过区块链对过去 ETL 操作和查询的不可变记录，训练数据输出的可复现性也将成为可能。四、设置数据贡献奖励机制问题今天，最有价值的消费者数据为大型科技公司的专有资产，构成其核心商业壁垒。科技巨头没有动力将这些数据与外部方共享。那么，为什么我们不能直接从数据创造者或用户那里获取数据呢？为什么我们不能把数据变成公共资源，贡献数据将数据开源化供数据科学家使用？简单来说是因为缺乏激励机制和协调机制。维护数据和执行 ETL（提取、转换和加载）是一大笔间接成本。事实上，仅数据存储就将在 2030 年成为价值 7770 亿美元的行业，这还不包括计算成本。没有人会无偿承担数据处理的工作和成本。不妨看看 OpenAI，最初设定是开源非盈利，但变现困难无法覆盖成本。2019 年，OpenAI 不得不接受微软注资，算法不再对公众的开放。预计到 2024 年，OpenAI 盈利将达 10 亿美元。解决方案 Web3引入了名为“dataDAO”的新机制，促进了 AI 模型所有者和数据贡献者之间的收入再分配，为众包数据贡献创建了激励层。由于篇幅限制，此处不会展开，想要了解可阅读下方两篇文章： How DataDAO works/DataDAO 原理，作者是 Protocol Labs 的 HQ Han How data contribution and monetization works in web3/web3数据贡献和变现如何运作，我在这篇深入讨论了 dataDAO 的机制、欠缺和机遇总的来说，DePIN 另辟蹊径，为推动Web3和 AI 创新提供了新的硬件能源。尽管科技巨头主导了 AI 行业，但新兴参与者可以利用区块链技术加入竞争：DePIN 网络降低准入门槛的方式包括降低计算成本；区块链的可验证和分布式特性使真正的开放式 AI 成为可能；dataDAO 等创新机制激励数据贡献；区块链的不可变性和防篡改特性提供了创造者身份证明，打消人们对 AI 负面社会影响的担忧。来源：金色财经

金色财经2023-06-16

中国主席习近平与比尔·盖茨讨论人工智能的崛起，欢迎美国公司将技术带到中国

销售活动，使外国商界感到不安。微软是OpenAI公司的支持者，OpenAI的聊天机器人ChatGPT去年点燃了全球人工智能的热潮，并蔓延至中国。OpenAI和ChatGPT本身没有被中国政府封锁，但OpenAI不允许一些国家的用户登录，包括中国大陆和香港。微软在中国已经有30多年的历史，在中国有一个大型研究中心。微软的必应门户网站是唯一可以在中国所谓的长城防火墙内访问的外国搜索引擎，但对敏感话题的搜索结果经过了审查。近年来，随着中国收紧对互联网领域的控制，这家美国科技巨头在中国面临着各种问题。2021年微软关闭了LinkedIn中国，用一个只专注于工作的精简版取代了这个社交网络应用。微软在5月宣布，公司也将关闭在中国的应用程序，理由是激烈的竞争和宏观经济挑战，但表示将保留在中国的业务。

Sue2023-06-16

马斯克、米哈游轮番注资 AI医疗会是下一个风口吗？

可以利用AI技术来应对此前出现的挑战。OpenAI的创始人奥尔特曼表示，“在医疗行业前线工作的人们不会等待——他们将在现今的临床环境中使用GPT-4，甚至很可能已经在使用了。” 的确，GPT-4等技术能够充分发挥其语言模型的优势，将医学文献、临床病历等文字信息进行高效准确的分析和处理。基于GPT-4的临床数据分析，可以为医生提供更有据可依的诊断结论，并在患者治疗中减少临床恶化的风险。而在未来，GPT-4等AI技术将会给临床医学研究提供更加丰富的数据资料，并进一步促进整个医疗行业的发展。 ◉ 医疗器械目前，人工智能最有前途的角色之一是在患者护理点的临床决策支持。人工智能算法分析了大量的患者数据，以帮助医疗专业人员做出更明智的护理决策。其性能优于修改早期预警评分(MEWS)等传统工具，医院通常使用MEWS来计算患者在未来几个小时内临床恶化的风险。除此之外，人工智能在诊断领域的最大应用是成像。由于人工智能能够识别和处理大量结构化和非结构化数据，美国食品和药物管理局已经批准了近400项用于放射学领域的人工智能算法。如今，医院每年进行36亿次成像手术，产生大量数据，大约97%的这些数据没有被使用。机器学习允许医疗保健专业人员构建、索引和利用这些信息来进行更准确的诊断。人工智能在帮助医疗保健提供者获得洞察力和改善健康结果方面前景广阔，旨在加强而不是取代传统的医疗服务，经过深思熟虑的人工智能实施为改善临床护理提供了无限的机会。尽管在安全性、监管和影响方面仍存在许多问题，但人工智能在临床护理中的应用已不再处于起步阶段，未来五年人工智能最大的潜力在于以人为本的人工智能设计。 ◉ 医药研发为了让一种药物进入临床试验，需要访问大量的数据，这包括从不同分子的化学成分到研究论文和患者数据的所有数据。伴随着AI大模型引领的创新浪潮席卷全球，生物医药产业正面临新一轮的机遇期。随着技术的升级迭代，以及资本不断加码，AI制药行业也迎来新的发展机会。 2022年，辉瑞扩大了与以色列一家人工智能公司的合作；阿斯利康扩大与benevolentai的合作；赛诺菲宣布与Exscientia开展新合作，并与Insilico Medicine达成协议等等。咨询公司麦肯锡(McKinsey)估计，有近270家公司正在从事人工智能驱动的药物研发。虽然大多数都在美国，但西欧和东南亚也出现了一些中心。截至目前，将人工智能引入药物开发过程已经投入了数十亿美元，并且得到了一些可观的回报。人工智能为淋巴癌、炎症性疾病和运动神经元疾病等疾病设计的药物正在进行人体试验。对很多人来说，它们在药店上架只是时间问题。如今，人工智能有望给制药业带来一场革命：它可以大大缩短开发新药所需的时间，并有助于识别迄今为止科学家们一直无法识别的新药物分子。制药商将获得很多资金收入，但这也意味着患者可以以前所未有的速度获得更多新的创新药物。关注焦点 ◉ 脑机接口上个月，埃隆·马斯克的脑机接口初创公司庆祝了一个重要的里程碑——美国联邦药物和食品管理局(FDA)于5月25日批准了Neuralink的首次人体临床研究。美国国立卫生研究院(NIH)前神经工程项目主任基普·路德维希(Kip Ludwig)估计，Neuralink可能还需要10年时间才能将其脑机接口(BMI)设备商业化。脑机接口是一种将人的大脑活动与计算机或其他设备相结合的技术，可以通过电极等传感器，监测大脑产生的神经信号，然后转化为命令来控制外部设备。其主要用途包括辅助医疗、交互式娱乐、通信和控制系统等领域。而在医疗领域，它可以用于帮助残疾人士控制假肢、轮椅和其他设备，恢复行动能力等。脑机接口的工作原理是将脑部神经信号采集并分析转换成特定的指令。这个过程涉及到多种技术，包括非侵入性的无线方式和侵入性的植入设备。其中，非侵入性的方式是通过在头皮上放置电极来采集脑电图（EEG）信号，然后使用算法对信号进行处理和解码。而侵入性的方式则会将电极或芯片植入到大脑中，直接采集神经元活动并转化成指令。简单来说，就是直接用意念来控制机器。而此前米哈游宣布投资上海交大附属瑞金医院脑病中心，合作内容主要就是脑机接口技术的开发与临床应用，可以说脑机接口是国内外科技行业的关注重点，而医疗领域则是部署重心。脑机接口的前路虽然很长，但是其他地方的研究人员已经在使用这种非侵入性方法改善患者健康方面取得了进展，这种方法不会带来手术并发症、感染或修复故障植入物的额外手术的风险，并且现在已经开发了一种将BMI设备植入大脑的机器人，在未来也可能在人体试验中得到检验。 ◉ 重大疾病脑机接口的一个有效用例便是利用“脑-脊接口”实现让瘫痪病人重新站起来。不久前，洛桑联邦理工学院研究人员测试了一种“脑-脊髓”接口（BSI），这项技术能够将大脑与瘫痪者脊髓中控制运动的区域连接，并有助于神经恢复。 40岁的Gert Jan Oskam在瘫痪十多年后能够通过“脑-脊接口”行走 Oskam是此类手术第一个成功的病例，他表示自己不仅能在传感器的脉冲刺激下实现独立行走，甚至关闭传感器后，他也能拄着拐杖行走。这项技术依赖的就是人工智能将患者的运动意图从大脑记录中提取后实现实时解码。得克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员开发了一种名为语义解码器的“读心术”系统，系统部分依赖于一个类似于OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard的变压器模型，可以将大脑活动转化为连续文本，为因中风等疾病而无法说话的人开辟了沟通和互动的可能性。虽然该系统还处于早期研究阶段，但其展示了跨学科研究在改善沟通障碍患者生活方面的力量。 AI“相面”技术也不容小觑。面部特征识别与基因检测技术结合能加速遗传罕见疾病的识别。此外，通过评估语音样本，AI能将其与轻度认知障碍或早期阿尔茨海默病相关联。人工智能系统在大数据集中微观检测的能力是强劲的，将人工智能用于疾病的早期诊断，哪怕只是为了提高诊断的准确性，也具有巨大的潜力。 ◉ 歧视与不信任随着医疗行业人员与普通人对人工智能的关注，种族主义、性别歧视等不公平现象也似乎进一步渗透医疗卫生系统。研究表明，美国的临床医生经常为白人患者和有色人种患者提供不同的护理。算法训练本身是从过去的数据学习、复制与巩固，无疑会强化既往的偏见，而目前国外也逐渐出台专门的法规政策来约束人工智能在医疗系统可能会产生的歧视。但过多的干预引发了新的不信任，一些医生表示担心缺乏法律指导，从而引发执业风险，于是选择彻底放弃人工智能。GE HealthCare的一项新调查就显示，人们对人工智能在医疗环境中的使用存在很大程度的不信任和怀疑。除了算法歧视与法律风险，临床医生还对实践中缺少AI技术培训存在疑难需求。结语通常我们讨论到人工智能，会谈到它的正向效用与负面作用。过犹不及与两面性在任何事物身上都存在，最终的落脚点仍在于人类本身如何去使用与规训。世界卫生组织的数据显示，到2030年，全世界可能会有1000万医疗卫生工作者缺口，届时14亿人将达到60岁或以上。人口老龄化与医患矛盾是老生常谈的话题，而AI能够消除重复性的工作，让医生免于倦怠，专注病人的护理，同时提高患者的就医效率，减少治疗成本。最近几年，AI对人类社会的影响慢慢波及各行各业，有源源不断的掘金者闻风而来。我们的确不能在这里比较AI到底对哪种行业影响最大，但当身处每一个城市的急诊室与重症病房时，一切的财富与虚名也比不过健康的价值。也许，这才是科技对人文的最大意义。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-06-16

大象起舞！英伟达、苹果、微软相继创历史新高，好戏还在后头？

，微软每年可以从其 Azure 云或 OpenAI 模型的开发者那里获得超过100亿美元的收入。 Hood 此前预计今年第四财季微软 Azure 云业务将同比增长26%至27%，其中1%来自人工智能服务。她表示，“下一代人工智能业务将是我们历史上增长最快的100亿美元业务”。在过去的一年里，微软创造了近2080亿美元的总收入。目前，微软正努力在其产品和服务套件中引入生成式人工智能功能，以此来彻底改造其整个 Office 产品阵容，包括Excel、PowerPoint、Outlook和Word。这也符合微软一直以来专注于技术落地的理念。微软首席执行官 Satya Nadella 表示，为了技术而炒作技术是没有意义的，所有这些技术转变只有在现实世界中有所作为时才有用。摩根大通分析师将微软的目标价从315美元上调至了350美元。该行分析师写道：“虽然和很多云厂商一样，微软的云业务增速持续放缓，但我们认为它为安全业务以及现在的前瞻性OpenAI/ChatGPT投资播下了长期成功的种子。” 作为OpenAI的最大股东、最大的资金支持者和关键技术合作伙伴，微软今年1月宣布将向OpenAI再投资100亿美元。在很大程度上，微软现在有责任将ChatGPT的热潮转化为真正赚钱的一项业务。尽管OpenAI无疑是硅谷当前最热门的初创公司，但在很多方面，它更像是微软旗下最有前途的子公司。据 Evercore ISI 的分析师 Kirk Materne 预测，微软办公应用程序的 Copilots 可能的定价可能为每月10美元，这在未来四年内将转化为高达480亿美元的额外年收入。Materne估计，到2027年，微软从OpenAI支持的功能中获得的收入可能达到990亿美元。美股的强势，这七大成分股功不可没在AI的提振下，标普500指数今年已经上涨超过14%，即将创下近二十年来该指数表现最好的半年之一，但这也是科技股主导程度最高的一次。七个最大的成分股——苹果、微软、谷歌母公司alphabet、亚马逊、英伟达、特斯拉和Meta——今年的涨幅在40%-180%之间，而其他的493家公司，总体表现乏善可陈。与此同时，这七家公司的市值已经占据了整个标普500指数市值的近四分之一。苹果的市值已经达到了2.9万亿美元，超过了英国前100家上市公司的总和。大象起舞！好戏还在后头？巴克莱银行策略师Emmanuel Cau认为，鉴于投资者担心错失良机，科技股或仍有进一步上涨的空间，维持对该板块的“增持”评级。摩根大通首席美股策略师Marko Kolanovic上周表示，对美股科技股看法变得更加乐观。美国知名投行韦德布什更是表示，科技股正在为长期上涨做准备，今年下半年可能会上涨10%至12%。该行分析师Dan Ives随着过去9个月科技行业大幅削减成本，企业支出稳定，消费者支出保持弹性，相信“1995年时刻”（当时科技股开始爆发式上涨）即将到来，因为人工智能是自互联网开始形成以来最具变革性的技术。韦德布什预计，未来10年AI的潜在商机高达8000亿美元，AI真正货币化时间将比预期的要早得多。微软和英伟达是AI首选概念股，但其它公司也将推动这一概念的壮大，包括谷歌、甲骨文、亚马逊、赛富时、Palantir、IBM Corp、$Meta Platforms和C3.ai。

老虎证券2023-06-16

AI应用端持续走高多股涨超10%

线均大涨超10％。　　国盛证券指出，OpenAI在api端的更新有利于降低第三方调用的成本，提高api和模型本身的可用性和可操作性，使得下游应用可以以更低的成本开发出更实用的功能，利好千行百业应用端的落地。

金融界2023-06-16

掌阅科技：公司已经通过微软云接入OpenAI

台向掌阅科技提问：请问贵公司有没有接入OpenAi?是否有对接OpenAi的计划? 掌阅科技回应：公司已经通过微软云接入OPENAI，在企业内部广泛应用于代码编程、营销素材辅助制作、文案撰写等多个场景，提升员工生产力。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-06-16

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