本文译者：刘斌 浦东改革与发展研究院金融研究室主任 微信ddkjzx1 德勤，安永，普华永道（PwC）和毕马威是全球最知名的四家会计师事务所，统称为四大会计师事务所。四大公司提供许多金融和咨询服务 - 例如就投资决策提供建议 -都涉及到对大规模数据集的分析利用。这些数据通常超出了单个人（或团队）的理解范围，并且通常会有很多没有固定格式的“噪音”数据。 四大几乎都在推动人工智能的发展和应用 – 本文的目的比较并对比四大公司在人工智能方面的进展（以及声称的结果）。四大公司中的一些投入巨资设立创新实验室，并宣称
在人工智能领域尤是如此，随着AI应用的不断落地，人们越来越意识到人工智能系统所带来的风险，并认识到现有法律与业界、学界规范仍不足以保证人工 智能的可靠研发。
ChatGPT 这么火，而且这款产品是 OpenAI 以谷歌的大模型架构 transformer 为基础迭代的。谷歌自然不甘落后，早在3月份推出自家的人工智能大语言模型 Bard，只是当时还不支持中文。
Designing explainable artificial intelligence with active inference: A framework for transparent introspection and decision-making https://arxiv.org/abs/2306.04025
作者 | 施方圆 编辑 | 陈彩娴 2022 年 11 月 7 日，第 31 届国际人工智能联合会议-中国会议（IJCAI 2022 China ）在深圳市坪山燕子湖国际会展中心拉开帷幕。 众所周知，从 1969 年开始， IJCAI 就一直是汇集国际人工智能研究者的重要会议，是大家交流人工智能研究最新进展和成果的重要平台。 今年的IJCAI-ECAI 2022在奥地利维也纳召开，但因受到新冠疫情影响，许多中国学者仅能在线上展示自己的研究成果。为了让众多中国学者有机会线下交流，因此 IJCAI 理事会授权I
本文是 futureoflife 公开信，原文地址 https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/ 目前已经有 1127 名 AI 学者参与签署。
人工智能伦理是负责任的产品开发、创新、公司发展和客户满意度的一个因素。然而，在快速创新的环境中评估道德标准的审查周期会在团队之间造成摩擦。公司经常错误地在客户面前展示他们最新的 AI 产品以获得早期反馈。
都说人工智能化的发展非常迅速，迟早会代替大量人工操作。但没想到威胁到会计饭碗的——财务机器人就这样迅速出现，在财会人员圈内引起巨大的反响。一时间大家都在讨论它，也许已经有许多人在担忧自己的工作未来会不会被机器人取代了。 财务机器人吹响了财务会计审计行业革命的号角：最新开发的财物机器人，一个机器人可以顶替15个财务的工作，而且可以每周24小时*7日的工作。 一、财务机器人掀起了财务会计审计行业的革命 财务机器人十八般武艺，让人倍感不安 外媒报道，相关研究人员研发出了一款计算器，可以算出各种工作被机器人
答：FICO是一家全球性的分析软件公司。我们成立于1956年，所以我们做这件事已经有一段时间了，我们最出名的是推出了第一个商业信用评分系统。但FICO一直有两条主要业务线。第一个是我们的FICO评分业务，大多数人知道我们的FICO评分业务是因为美国的FICO信用评分。第二个业务是我们的软件业务。FICO软件业务专注于提供分析支持的软件，帮助我们的客户在整个信贷风险生命周期中管理决策。
工欲善其事，必先利其器。系统的解决大数据安全，必须建设一套符合大数据平台自身特点的事后安全审计体系，以统筹解决安全威胁，并进行系统性的安全威胁消除。通过借鉴国内外大数据平台安全体系建设经验，参考业界前沿的安全技术手段和经验，我们提出了数据安全审计层进建设体系。该体系以组织架构为基础，通过组织架构的信息需求，建立大数据安全审计框架。该安全审计框架自底向上依次建设“内容计算层、要点审计层、目标分析层”，并在建设过程中引入AI技术，构建基于AI技术的数据安全审计平台。
精彩回顾 2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.do
在此之前，我已经写了关于将区块链与物联网(物联网)整合的现实和潜力。现在我将研究如何加密，分布式的ledgers可以为另一个前沿技术开发新领域:人工智能(AI)。 人工智能(AI)这个词现在最常用，简单地说，就是建造能够执行似乎需要智能的任务的机器的理论和实践。目前，正在努力实现这一目标的尖端技术包括机器学习、人工神经网络和深度学习。 与此同时，区块链本质上是一种新的数字信息归档系统，它以加密的分布式账本格式存储数据。因为数据是加密的，并且分布在许多不同的计算机上，因此可以创建防篡改的、高度健壮的数据库
随着数字化时代的发展，信息技术已经深刻渗透到我们的生活和工作中。然而，这也伴随着各种网络安全威胁和漏洞风险。为了确保系统和应用的安全性，漏洞挖掘和安全审计成为了至关重要的环节。本文将深入探讨漏洞挖掘和安全审计的技巧与策略，为网络安全提供有效保障。
“人工智能技术的发展将引发大规模下岗潮！”类似的言论如同梦魇，笼罩在未来几年，甚至几十年可能被人工智能“取代”的行业上空。人工智能机器人不需要发放工资，只需要电力和网络，就可以全天候工作，着实给广大从业者带来了巨大的可能下岗的恐惧。下面我们就讲讲可能遭受冲击的行业，看看有你没？
西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI OpenAI三位掌舵人联名发文，提议像管核设施一样管AI！ 他们预言十年内AI产出将与大公司相当。而超级智能是一把“双刃剑”，必须要受到监管。 近日，OpenAI CEO Sam Altman、总裁Greg Brockman和首席科学家Ilya Sutskever联名发表了一篇“呼吁信”，认为世界需要建立一个国际人工智能监管机构，而且要稳中求快建立起来。 他们解释说： 人工智能的创新速度如此之快，我们不能指望现有的权威机构能够充分控制这项技术。 Open
SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。 在过去的几年中，从Shopify上的基于机器学习的欺诈防御系统到Salesforce上的Einstein，SaaS行业的领导者们在人工智能研发领域投入了大量资金，并迅速收购了人工智能公司，以使自己在竞争中处于领先地位。 由于云计算服务使人工智能获得了民主化，我们可能正处于一个新时代的尖端，即新兴的SaaS提供商开始推出能够真正解决消费者问题的人工智
整理 | 屠敏 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 毋庸置疑，ChatGPT、GPT-4 引领了 AI 新时代的到来，但这种让很多环节都可以实现自动化流程的工具也让人颇为恐慌。 据路透社报道，包括图灵奖得主 Yoshua Bengio、伯克利计算机科学教授 Stuart Russell、特斯拉 CEO 埃隆·马斯克、苹果联合创始人 Steve Wozniak 等在内的数千名对人工智能领域关注的学者、企业家、教授最新发起了一封公开信，强烈呼吁：暂停训练比 GPT-4 更强大的系统，期限为六个月，理
---- 新智元报道 来源：学术头条 作者：库珀 【新智元导读】近期爆火的 AI 聊天机器人 ChatGPT，以及文生图模型 Dall·E 2、Stable Diffusion 等，让生成式人工智能（generative AI）成功出圈。然而，技术的背后，也暗藏了一些不容忽视的风险。对安全团队而言，ChatGPT 和生成式人工智能究竟是福还是祸？ 最近，普华永道的分析师们对国外科技媒体 VentureBeat 分享了关于生成式人工智能和 ChatGPT 等工具将如何影响威胁形势以及防御者将出现哪些
机器之心报道 机器之心编辑部 AI 领域也需要一个类似「国际原子能机构」的组织？ 前段时间，一向衣着休闲的 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 以西装革履的形式出现在了公众面前，出席一个主题为「AI 监管：人工智能规则（Oversight of AI: Rules for Artificial Intelligence）」的听证会。和他一起作证的还有长期批评人工智能的 Gary Marcus 以及 IBM 首席隐私和信任官 Christina Montgomery。 这次听证会是一系列听证会
早上与某汽车公司的客户开会，讨论如何用机器学习优化他们的业务流程。他们常年需要在国际间进出口汽车零件，每天与各国海关打交道。进出口的流程需要在WTO的制定的框架下进行，并遵照协调关税制度（ harmonized system）来决定一件商品在进入到进口国时该如何缴税。 我不是商科背景，也不大了解进出口的规则，于是客户耐心的给我解释了现有的流程。货物从A国进入B国，那么进口方需要决定在B国海关的缴税。当然，不同的货物可能有不同对应的类别，而不同类别间的税率差别很大。比如“圣诞蜡烛”可以被归为节庆用品，也可
机器之心报道 机器之心编辑部 呼吁所有 AI 实验室立即暂停训练比 GPT-4 更强大的 AI 系统，为期至少 6 个月。 人们一直在说 ChatGPT 有风险，OpenAI CEO 也这么说，现在终于有人出手了。 在 GPT-4 诞生两周之际，一封公开信正在社交媒体发酵。 这封公开信指出，最近几个月，人工智能实验室陷入了一场失控的竞赛，他们没有办法理解、预测或可靠地控制自己创造的大模型。人类社会对其可能造成的影响也没有做好准备。因此，公开信呼吁，所有 AI 实验室应立即暂停训练比 GPT-4 更强大的 A
4月26日，2018 全球移动互联网大会（Global MobileInternet Conference, 简称：GMIC）在北京国家会议中心正式开幕。达观数据作为人工智能领域优秀企业亮相本次大会，
机器人和人工智能已经进军许多传统行业，在为人们生活提供便利的同时，也抢走了很多人的铁饭碗。体力劳动大多都已被机器取代，现在白领们也要面临事业危机，比如今天要说的会计们。想要不失业，要么转行，要么就得转换角色，就要提升自己的技能了。 直到最近十年，大家都觉得会计行业的人有铁饭碗：收入不错、工作好找，还有各种各样的福利。那时， 机器人普及听起来还是遥远的未来，只有出卖体力的蓝领工人才需要担心机器人抢自己的饭碗，金融业的工作者根本没什么可担心的。 可是时光飞逝，科技日新月异。在2013年，牛津大学的两个研究
由于AI可以管理从IIoT生成的大量数据，它的底层架构必须加强安全性，并增强IIoT设计者对未来部署的可见性。
2018年5月10日，全球人工智能产品应用博览会在苏州国际博览中心成功举办，大会发布了创业邦《2018中国人工智能白皮书》及《2018中国人工智能创新成长企业50强》榜单。上海浦东人工智能创新企业达观
这期间，在企业客户却也始终存在一种怀疑态度：AI系统做出的产品部署是否真的值得被信赖呢？
随着云计算的崭露头角，企业和个人用户都越来越依赖于云服务来存储、处理和分享数据。云计算为我们提供了巨大的灵活性和便利性，但与此同时，安全性也变得至关重要。黑客和恶意分子一直在寻找机会窃取云上的数据，因此云计算安全性已经成为一项关键任务。本文将探讨云计算安全的重要性，并提供一些保护数据免受黑客侵害的实用方法。
编译：机器之心 近年，从围棋到人类水平的语音识别，人工智能（AI）研究者终于在他们几十年一直努力探索的领域取得了突破。取得突破进展的关键一点是研究者们可以收集巨量的数据并“学习”这些数据，从而将错误率降低到可接受范围以内。 简而言之，大数据大为改观了人工智能的发展，将其推到一个几乎难以置信的高度。 区块链技术同样能够变革人工智能——当然以它自己的特定方式进行。部分将区块链用于人工智能方式目前还很单一，比如在人工智能模型上进行审计跟踪（audit trail）。有些应用几乎是难以置信的，比如
自 ChatGPT 问世，OpenAI 使用的训练方法人类反馈强化学习（RLHF）就备受关注，已经成为微调大型语言模型（LLM）的核心方法。RLHF 方法在训练中使用人类反馈，以最小化无益、失真或偏见的输出，使 AI 模型与人类价值观对齐。
DeepMind是一家总部位于英国伦敦的人工智能实验室，他们的研究方向是开发通用自我学习算法。 2014年，该公司以4亿英镑的价格被谷歌公司收购，而最近被人们熟知的，就是他们开发的人工智能围棋应用“阿法狗”将围棋世界冠军李世石给打败。现在，他们希望将自主开发的人工智能技术应用到医疗科技领域。 Mustafa Suleyman是DeepMind公司联合创始人，也是该公司旗下智能医疗部门DeepMind Health主管。据他透露，DeepMind正在和英国全民医疗系统（NHS）合作，希望患者能够从人工智能技术
文|孟永辉 阿尔法狗在围棋世界里打败众多高手的事情让我们对于人工智能未来的发展有了更多期待，然而，这一切并没有让DeepMind满足，他们又如约公布了有关AIphaGo的研究新论文。在这篇发布在Nature的新论文里，DeepMind公布了他们研发出来的最新最强的版本AlphaGo Zero。 这款新版的AIphaGo相对于打败众多围棋高手的“前辈”优化了很多，不仅能够进行纯强化学习，而且能够价值网络和策略网络整合成为一个架构，利用3天训练就能够以100比0上一个版本的AIphaGo。 这一消息的公布再次
原题：The Hidden Dangers in Algorithmic Decision Making
突破性技术推动了数字基础设施的发展，而区块链、人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合标志着一个重要的转折点。Web3 的出现开辟了一个充满可能性的世界，去中心化网络、智能算法和互连设备协作释放新的价值水平。在本文中，我深入探讨了这些变革性技术的交集，探讨了它们的潜力以及它们如何重塑我们的数字未来。
数据猿导读 在2017年中，对于大数据采集、处理、分析、应用全流程都有把控的公司将会越来越受到青睐。数据流之所以称之为数据流，正是因为数据只有流动起来，才能真正发挥其价值所在。 作者 | 洪倍 本文长
6月8日，由中国人工智能产业发展联盟（AIIA）、上海临港地区开发建设管理管委会、上海临港科技创业中心联合举办“2018年人工智能产业发展峰会暨中国人工智能产业发展联盟信息与创新中心揭牌仪式”活动正式启幕。
各位 Buffer 周末好，以下是本周「FreeBuf周报」，我们总结推荐了本周的热点资讯、安全事件、一周好文和省心工具，保证大家不错过本周的每一个重点！ 热点资讯 1. 直击RSAC现场：思科、微软、Palo Alto等高管精彩发言 近日，一些来自网络安全行业内的知名企业：Palo Alto Networks、CrowdStrike、思科、微软和Trellix等公司的高管汇聚一堂，就安全领域当前的一些关键问题在2023年RSAC大会上发表了主题演讲。演讲内容涉及网络威胁和对手战术，网络安全人才短缺、
本报告对2017年至2021年期间，中国高等职业教育大数据与人工智能相关专业设置备案结果进行了汇总与可视化分析。本报告分别从时间、地域、行业等维度对专业设置备案数据进行全方位分析。
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李开复说未来十年金融行业的从业人员很有可能会被人工智能所取代，而人文、文化、艺术方面的领域人工智能尚难以涉及。那么还有学金融学专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题，同时涉及到了大数据和人工智能两
机器之心报道 机器之心编辑部 第 36 届 AAAI 人工智能会议已于 2 月 22 日在线上召开。目前，大会公布了今年的杰出论文奖（1 篇）和提名奖（2 篇），其中来自巴黎第九大学、Meta AI 等机构的研究者凭借推荐系统赢得了 AAAI 2022 杰出论文奖。另外，中科院自动化所博弈学习研究组凭借其研发的轻量型德州扑克 AI 程序 AlphaHoldem 获得了 Distinguished 论文奖（共 6 篇）。 作为全球人工智能顶会之一，2022 年的 AAAI 大会热度又创下了历史新高：大会共收
现阶段，人工智能的发展速度已经超出了人们最初的预想，用 AI 工具写文章、编代码、生成图片、甚至是生成一段电影级别的视频…… 这些在以前看似非常艰难的任务，现在只需用户输入一句提示就可以了。
腾讯科技讯 2月14日消息，据外媒报道，当地时间周二，人工智能初创公司OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman），通过视频会议参加了在迪拜举行的世界政府峰会（WGS），并发表了演讲。他称人工智能将“像手机一样”改变世界，OpenAI将开源更多大模型，ChatGPT 5将变得更加智能，同时呼吁将阿联酋打造为全球监管人工智能的试验场。
探索人工智能在财务领域的应用，优化并扩展财务运营，助力企业实现财务管理的数字化和智能化转型。
2024年2月23日，人工智能临床文档领军企业Abridge宣布完成1.5亿美元C轮融资，以充分利用其产品在全美医疗系统中迅速普及的势头。此次融资距其3000万美元B轮融资仅4个月，是迄今为止生成式人工智能医疗领域最大的一轮融资之一。
---- 新智元编译 来源：forbes 编译：克雷格 【新智元导读】Bernard Marr是美国的大数据专家，著有《大数据专家 小企业也能用好大数据》、《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》等书。最近，Bernard Marr在Forbes上发表专栏文章，介绍了人工智能与区块链结合后，可能带来的三个具有突破性的方向。 之前我已经写过关于将区块链与物联网（IoT）整合在一起的现实情况和应用前景。现在让我们一起看看区块链如何为另一种尖端技术——人工智能（AI）——解锁新的领
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不给证据就摘牌？ 刚刚，百度遭美国证券交易委员会SEC警告。 同样被拉入“预摘牌名单”的，还有富途、爱奇艺、凯信远达医药和从事渔业养殖的Nocera。 他们需要在4月20号前（21天内）向SEC提供证据，证明自己不具备被摘牌的条件。 如果无法证明，就会被列入“确定摘牌名单”。 值得一提的是，这已经是三月以来第三拨遭到警告的中概股了。 截止收盘，百度股价下跌2.61%。 已有11只中概股被纳入名单 整个事件的源头，还得从一个法案说起。 《外国公司问责法
紧接着3月底，由马斯克、图灵奖得主Bengio等千名大佬联名，发起暂停超级AI研发的公开信。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一家清华孵化的公司，最近“口出狂言”了。 回顾2020的AI大事件，烧了微软10000张GPU的GPT-3必定榜上有名。 这也让人们不禁感叹：这年头，AI简直就是“暴力美学”。 但就在行业内的大多数仍在大数据、大算力这个方向上狂奔的时候，这家公司另辟蹊径找寻不一样的AI落地之路： AI落地，不是仅仅靠大数据、大算力就能解决的问题。 AI产业落地速度不及预期，是AI算法本身的问题。 是时候从AI自身底层能力增强出发，打开数据和算力之外的全新发展维度
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