2024年9月20日

2. 🤝 全球合作呼吁:沙特阿美CEO呼吁全球合作,建立国际标准以应对人工智能的负面影响。

3. 💼 跨行业合作必要:他指出,各方需要共同合作,以确保集体安全,并建立国际标准和最佳实践,以防范潜在威胁。

站长之家 11月3日 消息:沙特阿美的首席执行官阿敏·纳瑟(Amin H. Nasser)本周发出警告,称能源行业特别容易受到攻击,尤其是随着产生式人工智能等新技术的出现。在全球网络安全论坛上,他强调了这一问题,并呼吁全球合作,以应对人工智能的负面影响。

纳瑟指出,能源行业对于那些希望造成破坏的人来说是一个吸引人的目标。他表示,任何对能源稳定供应的大规模干扰都将立即对全球产生重大影响。他还提到,新技术如产生式人工智能已经成为许多行业的游戏规则改变者,但在完全部署之前,必须评估它们可能构成的新威胁,以及需要解决的漏洞。

沙特阿美在遭受Shamoon 病毒攻击11年后,纳瑟强调,需要在各方之间建立全球义务,以确保集体保护,并建立国际标准和最佳实践,因为抵御潜在威胁不能仅仅成为一个单一机构或部门的责任。他表示:“我们的集体安全需要各方在地区和全球范围内密切合作。”

这一警告强调了产生式人工智能和其他新技术对于各行业安全的潜在威胁,同时强调了全球合作和国际标准的必要性,以保障全球能源供应的稳定性。这也提醒我们,随着技术的不断发展,保护关键基础设施和数据的重要性愈发凸显。

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微软最近更新了其在线服务的条款和条件,其中警告称“过多”使用其生成式人工智能服务的用户可能会受到访问限制。这种新语言出现在11月1日微软法律术语的更新中,由许可观察者CloudyWithAChanceOfLicensing发现。尽管微软没有明确说明限制的具体细节,但可能会影响一些用户对微软人工智能服务的使用。

一份来自专业服务公司KPMG的新报告揭示了高级管理人员对工作场所生成式人工智能的立场。72%的美国CEO确认将在其业务中部署生成式AI,即使面临宏观经济挑战,也将视为“投资重点”。但报告指出,入门级角色和客户服务工作面临AI替代的风险最高,女性是受影响最大的人群。

站长之家11月3日消息:在今天涵盖2023财年第四季度的财报电话会议上,苹果高管与分析师和投资者举行了问答环节。苹果首席执行官TimCook被问及苹果如何可能实现生成式人工智能的商业化。这突显了苹果对于在AI领域持续创新和保持领先地位的决心和投资。

自从ChatGPT等生成式人工智能工具兴起以来,人们一直在猜测苹果何时会推出自己的生成式人工智能。这可能会在明年实现。这项技术将在AppleMusic、Xcode和Siri等应用程序中实现。

全球最大的互联网控股公司之一IAC已向美国版权局提交了评论,警告称,如果政府不保护受版权保护的材料免受生成式人工智能的使用,高质量原创内容的创作和发布将受到威胁。IAC担心,如果生成式AI公司不支付发布商受版权保护内容的费用,它们的算法将使用这些内容进行训练,它们的机器人将复制这些内容,最终导致互联网变得“难以辨认”,用户将不再信任它。“不计后果地部署生成式AI威胁了该技术本身的有前途的实用性,”IAC和Dotdash写道。

印度电影行业正积极拥抱生成式人工智能作为创新创作的新途径。印度媒体集体ZeeEntertainment的首席数据官AmritThomas,在Cypher2023大会上分享了ZeeEntertainment如何利用生成式AI来创造新内容。这一趋势表明,AI将在电影业中发挥重要作用。

据全国信息安全标准化技术委员会网站消息,全国信息安全标准化技术委员会组织制定的技术文件《生成式人工智能服务安全基本要求》已形成征求意见稿。根据《全国信息安全标准化技术委员会技术文件制订工作程序》,现将该技术文件面向社会公开征求意见,如有意见或建议请于2023年10月25日24:00前反馈秘书处。《生成式人工智能服务安全基本要求》给出了生成式人工智能�

GoogleCloud周一宣布了新的人工智能驱动搜索功能,据称将帮助医护工作者快速从不同类型的医疗记录中获取准确的临床信息。医疗行业拥有大量有价值的信息和数据,但由于通常存储在多个系统和格式中,因此对于临床医生来说,找到这些信息可能会很具有挑战性。」「现在,我们已经到了一个AI在这些非常实际的用例中有所帮助的地步。

根据最新的PwC报告,企业界担忧生成式人工智能将对网络安全造成“灾难性”影响。这项名为“数字信任洞察”的调查发现,超过半数的企业认为未来一年生成式AI将导致灾难性的网络攻击。今年6月,BT威胁情报专家CatherineWilliams表示,AI在网络安全方面是一把“双刃剑”,因为它被部署在“战场”双方。

根据普华永道中东地区的高管所言,阿联酋正在引领海湾合作委员会国家在生成式人工智能领域的热情。政府鼓励该领域的发展和采用,使阿联酋在全球舞台上脱颖出。为减轻问题如响应偏见和主观修辞,负责任地获取用于训练这些模型的信息至关重要。

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