分类： 赛博朋克

根据用户收集的数据创建的人工智能克隆会带来可怕的危险

如果你愿意的话，想象一下一个数字化的分身。 由人工智能创造的克隆人，其外表、说话和行为都与你相似。 它以一种怪异的方式反映了你的每一个举止。 你对此有何反应？

这是我们不列颠哥伦比亚大学研究重点关注的问题。 现在可以使用深度学习技术（例如语音转换、交互式深度伪造应用程序和虚拟演员）以数字方式再现个人的行为和外表。

人工智能创建的镜像（也称为“人工智能克隆”）可能会对我们对自己、人际关系和社会的看法产生深远的影响。 我们的论文发表在《ACM 人机交互会议录》上，指出了人工智能复制品带来的三种风险：分身恐惧症、身份碎片化和活生生的记忆。

来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2023-06-ai-clones-user-pose-uncanny.html

谷歌工程师出身的未来学家预测人工智能将使人类永生

前谷歌工程师、著名未来学家雷·库兹韦尔 (Ray Kurzweil) 做出了一个大胆的预测。 到 2030 年，在纳米机器人的帮助下，人类将可以实现永生。 库兹韦尔声称人类可能能够永生。

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库兹韦尔做出了许多准确的预测，包括 2000 年计算机将在国际象棋中击败人类。他在科技视频博主 Adagio 创建的 YouTube 系列中分享了这一预测。 这位 75 岁的计算机科学家相信，遗传学的进步将使微型机器人能够修复任何损伤，并让人们尽可能长寿。

来源和详细信息：
https://finance.yahoo.com/news/google-engineer-turned-futurist-predicts-211200255.html

为什么我们需要教育科技和人工智能开发人员之间更多的合作

为了最大限度地发挥人工智能对教育的影响，教育技术开发人员和人工智能专家必须密切合作。 目标是最大限度地减少资源浪费、多余努力和无效解决方案的负面影响。 通过实施沟通、目标一致和跨学科协作等最佳实践，教育技术开发人员和人工智能开发人员能够开发创新、可扩展且有效的解决方案。 《人工智能与学习的未来专家小组报告》强调了教育科技与人工智能开发商成功合作的关键策略。 该报告概述了人工智能的优势和劣势，以及在教育领域实施人工智能技术的机遇和障碍。

当社区认识到教育对于促进经济社会发展的重要性时，就会更倾向于支持教育机构的改革。 这些改革能够解决诸如缺乏资金、获得高质量教育的机会以及可能阻碍某些群体接受教育的文化态度等挑战。 随着人工智能在教育领域的日益普及，未来潜在的发展——包括智能交通系统、自适应评估、游戏化和机器学习的使用——可以提高个性化学习的效率。

从长远来看，教育科技开发商和人工智能开发商之间的合作具有改变教育和改善学习成果的巨大潜力。 为了实现这一目标，我们必须建立人工智能教育行业标准，鼓励教育工作者和人工智能专家之间的跨学科合作，并投资研究人工智能对学习成果的影响。 我们可以使用人工智能驱动的工具来增强 21 世纪学生的学习，确保这些工具得到合乎道德且有效的使用。

来源和详细信息：
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/06/08/why-we-need-more-collaboration-between-edtech-and-ai-developers/

本田的自平衡电动摩托车概念，骑行辅助e

本田骑行辅助系统是一款低重心电动汽车，座椅高度非常低。 本田在 CES 上首次亮相，推出了本田骑行辅助系统，这是一款使用机器人技术来保持自身平衡的摩托车。 这大大降低了摩托车在休息时翻倒的风险。

Alpha SQUAD 官方源图

来源和详细信息：

Honda’s Riding Assist-e Self Balancing Electric Motorcycle Concept

大重置：Peter Diamandis 和 Salim Ismail 探讨如何利用人工智能创造财富并领先于 99% 的人
想象一下，仅用一个 3 人团队就能在人工智能的支持下建立一家价值 10 亿美元的公司。

你要做什么？ 我们生活在一个瞬息万变、充满无限可能的世界。

人们对人工智能感到恐惧，并竞相寻找答案。 其他人则否认或担心这对他们的生活以及他们赚钱和养家糊口的能力的影响。 但像 Tom Bilyeu、SalimIsmail 和 Peter Diamandis 这样的人将充分利用人工智能来产生巨大影响。 Peter Diamondis、Salim Ismail 和 Tom Bilyeu 撰写了《Exponential Organizations 2.0》一书，他们在其中解释了财富 500 强公司与当今一些最成功的公司之间的主要差异和指数增长框架。

来源和详细信息：
https://digitalhabitats.global/blogs/news/the-big-reset-use-ai-to-build-wealth-get-ahead-of-99-of-people-with-peter-diamandis-salim-ismail

Vision Pro 使 FaceTime 变得更加像人类的“空间角色”

Apple 的 Vision Pro 耳机可扫描人脸，然后使用先进的机器学习技术为该用户创建逼真的头像，以进行视频通话。 在未来的visionOS升级中，这些头像将更加真实。

来源和详细信息：
https://www.macrumors.com/2023/06/07/vision-pro-spatial-personas/

AI 与人类携手打造首个 ChatGPT 机器人

ChatGPT 不能做什么？ 名单越来越短。 研究人员现在已经使用大语言模型来设计和构建一个采摘西红柿的机器人。

法学硕士可以通过分析和内化大量文本来回答问题。 OpenAI 的 ChatGPT LLM 就是这种类型的一个例子。

荷兰代尔夫特理工大学和瑞士洛桑联邦理工大学的研究人员在案例研究中使用 ChatGPT-3 来构建机器人。 考虑到 ChatGPT 最初是一种语言模型，这可能听起来很奇怪。

来源和详细信息：
https://newatlas.com/robotics/humans-collaborate-with-chatgpt-create-first-robot/

技能最低的工人从生成式人工智能中受益最多。

毫不奇怪，事实证明，人工智能对于技能最差、在公司任职时间最短的工人来说最有用。 对于最熟练、最有经验的特工来说，人工智能并没有那么有帮助。 人工智能是通过与这些代理进行对话来训练的，这些代理已经知道要做什么，这是有道理的。

斯坦福数字经济实验室主任 Erik Brynjolfsson 表示，高技能员工可能无法从人工智能中受益，因为人工智能的建议是基于他们已经拥有的知识。

仅仅两个月经验的员工就可以达到与在该岗位工作六个月的员工相同的水平。 这是一些严重的技能加速。 是作弊吗？ 使用人工智能的员工是否跳过了宝贵的培训并错过了边做边学的机会？ 如果人工智能被移除，他们的技能会陷入停滞吗？ 他们一直在遵循其建议，而不是自己思考自己的回应。

来源和详细信息：

A Generative AI Upped Worker Productivity and Satisfaction—and the Lowest-Skilled Benefited Most