站长之家（ChinaZ.com）5月17日 消息:一项调查显示，在美国监管和执法机构越来越多地审查人工智能的有害影响之际，最高管理层对应对人工智能威胁过于自信。该研究调查了美国的500名 C 级高管，与 Coleman Parkes 合作开展了这项调查。
报告称，只有4% 的受访者认为人工智能风险“很大”。但如果出现问题，超过一半的受访者无法逆转使用人工智能产生的结果。此外，四分之一的受访者表示，他们公司处理人工智能风险的政策没有记录或不存在。
在董事会层面，约38% 的人认为他们的董事并不完全了解人工智能是如何在整个公司应用情况。只有41% 的受访者表示他们的董事会成员具有人工智能方面的专业知识。
值得注意的是，54% 的受访者让 HR 参与了人工智能工具的决策过程。然而，调查发现人力资源和招聘工具在监督方面存在严重缺陷。
建议对人工智能工具进行风险评估，以管理这些工具的合规性、使用、审计和报告要求。公司还应制定人工智能监督和治理政策，以降低人工智能可能造成的风险。组织应确保人工智能工具公平、透明和可解释，同时尊重数据隐私法并确保问责制。
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来自谷歌、CMU的研究发现，语言模型在图像、视频生成领域的性能一直不如扩散模型，主要原因是缺乏有效的视觉表示。通过引入一种名为MAGVIT-v2的视频tokenizer，采用无查找量化和增强功能的设计，研究者成功改进了图像和视频生成的质量，超越了现有技术。通过这一研究，我们可以看到语言模型在视觉生成领域的潜力，以及如何通过创新的设计和改进来实现更好的性能。
最近宾夕法尼亚州盖辛格健康系统进行的一项研究证明了人工智能工具在检测未确诊痴呆症方面的潜在有效性，为改善早期诊断和治疗提供了新的希望。这一研究的结果在医学领域引起了广泛的关注，有望改善痴呆症患者的生活质量和治疗效果。AI诊断工具还有望在临床实践中广泛应用，提高痴呆症的诊断速度和准确性。
在网络安全领域，安全威胁不断演化，使得组织面临了一个越来越具有挑战性的问题:安全警报的数量不断增加。安全团队发现自己在攻击者面前数量不足，深陷于漏洞、警报和安全工具的海洋之中。组织可以依赖来自IBM网络安全服务专业人员的全球支持。
如今已经有非常多AI强应用领域的创业者们赚到新AI浪潮的钱了。这波浪潮来势汹汹，同样的，实干家们也做足了完全的准备来承接这波浪潮。吴世春:我觉得应用AI最快的一些领域你想都想不到，所以说要做好迎接快速变化的心理准备。
2023年，我们见证了AI带来的产业变革以及对业务的直接影响，不管是FOMO是JOMO，技术决策者都面临新技术带来的直接挑战。首届「稀土掘金创新论坛」，北京线下见!「稀土掘金创新论坛」是由稀土掘金技术社区举办，面向技术决策者的高端峰会。更多有关主理人招募的详细信息可前往查看https://juejin.cn/post/7278849299260211254线下参会报名通道开启!首届「稀土掘金创新论坛」报名通道已开启，本次活动尤其是闭门会环节将安排破冰、话题探讨等交流环节，致力于为大家提供建立深度连接的机会。
在信息爆炸的时代，企业内部如何高效地管理和查找信息成为一个持久性难题。Box公司的首席执行官兼联合创始人AaronLevie指出，随着企业数据呈爆炸性增长，这一问题变得愈发复杂。随着时间的推移，将提供更多查询选项，以满足更大规模的使用需求。
来自edX的一项新的调查发现，大多数高管并不介意员工使用人工智能来完成多项工作。edX是一个供员工学习新技能的教育平台，他们对1600名全职美国员工进行了调查，其中包括800名高管和800名知识型员工，以了解他们对AI如何影响未来工作的看法。这项调查结果显示，大多数高管愿意支持员工使用AI技术，认为这将有助于提高工作效率，并愿意为懂得使用AI技能的员工提供更多的机会和奖励。
随着无人机的商业化应用不断增加，未来几年400英尺以下低空区域的无人机交通量预计会大幅增长。到2027年美国将拥有近100万架商业无人机系统，用于快递送货、交通监控以及应急救援等任务。随着商业无人机的快速发展，利用AI和模拟为其交通管理提供决策支持，实现无人机系统的高效安全运作，是当前研究的重要方向。
OpenAI是当下AI产业的风向标，据TheInformation报道，OpenAI的年营收已达到13亿美元，其爆发式增长提振了AI产业的信心。9月24日的美国旧金山举行的YC校友会上，OpenAI创始人兼CEOSamAltman的演讲无疑是当天最火爆的，台下挤满了前来学习和交流的创业者。“人们可以原谅人类犯错，但不能原谅计算机”，SamAltman强调人们对计算机采用的标准是不同的，创业者应当意识到这一点，并确保A
AI技术的发展使得生成深度伪造图像变得轻易举。阿诺德·施瓦辛格的脸被叠加到克林特·伊斯特伍德的《丑牛》电影中。”因此，目前人们在审查包含可能对他们重要的内容的图像时，必须要保持警惕，双重检查来源，并运用常识。
