中国发展高层论坛上举办的人工智能发展与治理专题研讨会上,官方认为,人工智能将成为第四次工业革命的标配。人工智能正处于群体性技术变革的起点。多模态大模型成为当前模型研究的主攻方向,多技术路径的交叉融合,加速了通用人工智能的到来。
我们也看到有专家认为,在把握人工智能重塑经济社会发展这一重大机遇的同时,还要有效应对人工智能大规模跨界应用所带来的各种安全风险与挑战。
“有意见”留言板
@不倒翁:有些人关注安全过头了,现在我国人工智能的技术创新还差美国一大截,现在关键是赶紧加速创新,你都没有,担心什么安全?考虑什么治理?等到技术应用大规模落地,自然治理就跟上了。
@周一见:确实,任何技术的进步都伴随着潜在的风险和挑战。在享受人工智能带来的便利和优势的同时,我们需要采取措施来最小化这些风险,并且积极地应对可能出现的问题。
好文章,需要你的鼓励
Helios Towers供应链总监Dawn McCarroll在采访中分享了公司的数字化转型经验。作为一家在非洲和中东地区运营近15000个移动通信塔站的公司,Helios正通过SAP S/4Hana系统升级、AI技术应用和精益六西格玛方法论来优化供应链管理。McCarroll特别强调了公司Impact 2030战略中的数字包容性目标,计划在未来五年内培训60%的合作伙伴员工掌握精益六西格玛原则,并利用大数据和AI技术实现端到端的供应链集成。
UNC北卡教堂山分校研究团队开发了Agent0-VL,一个能自我进化的视觉语言AI系统。该系统创新性地采用求解者-验证者双重架构,通过工具集成推理实现零外部监督的持续自我改进。在几何问题和科学分析任务上性能提升12.5%,甚至超越GPT-4o等商业模型。这项突破性研究为AI自主学习开辟了新路径。
威胁行为者在npm注册表上传8个恶意包,伪装成n8n工作流自动化平台的集成组件来窃取开发者OAuth凭据。其中一个名为"n8n-nodes-hfgjf-irtuinvcm-lasdqewriit"的包模仿Google Ads集成,诱导用户在看似合法的表单中关联广告账户,然后将凭据传输到攻击者控制的服务器。这种攻击利用了工作流自动化平台作为集中凭据库的特点,能够获取多个服务的OAuth令牌和API密钥。
香港科技大学团队开发的MedSAM-3突破了传统医学图像分析的局限,首次实现了基于自然语言概念的精准医学图像分割。该系统能够仅通过"肺部肿瘤"等简单文字描述就准确识别医学图像中的目标区域,配合智能代理框架可处理复杂临床指令并自动优化结果,在多种医学成像模态上表现出色,为医学AI向概念化智能发展开辟新路径。