分类： 赛博朋克

DARPA 的新 SHIELD 计划计划用 Roomba 清除血液中的病原体。
本周，《情报简报》将重点关注 DARPA 的新计划，该计划旨在保护战士免受细菌和真菌引起的血液感染。 本周我们将关注 1) DARPA 宣布的新 SHIELD 计划，2) 导致新 DARPA 计划面临的挑战，以及 3) SHIELD 可以像 Roomba 一样清洁您的血液的说法。

本周报价

如果外星人访问地球，他们可能会注意到人类，但可能会花更多时间研究细菌和病毒等微生物。

来源和详细信息：
https://thedebrief.org/darpas-new-shield-program-plans-to-purge-your-blood-of-pathogens-roomba-style/

2029 年人工智能奇点：逐年里程碑

这种存在的危险最早可能在 2026 年到来。这甚至可能是一件积极的事情。 无论奇点是什么，它的出现时间比任何人预期的都更加清晰和接近。

人工智能很难预测，但许多人都同意，通过 GPT-4，我们已经接近 AGI。

来源和详细信息：
https://medium.com/@paul.k.pallaghy/ai-singularity-realistically-by-2029-year-by-year-milestones-d7b3f8fa442c

谷歌工程师：2030年人类将实现永生
自有历史以来，人类就梦想着长生不老。 人类对逃避死亡的迷恋可以在古埃及神话、民间传说以及科学记录中看到。

Ray Kurzweil 是前 Google 工程师，他声称人类将在 2030 年永生。他做出的 147 个预测中，86% 都实现了。

Kurzweil 与 YouTube 频道 Adagio 谈论了遗传学和纳米技术的发展。 他相信，这将导致能够逆转衰老过程的“纳米机器人”的开发。

来源和详细信息：
https://greekreporter.com/2023/07/07/humans-immortality-2030/

该人工智能系统仅需要少量数据即可预测分子特征

发现新材料和药物的过程通常是手动过程，涉及反复试验。 这可能需要数年时间并花费数百万美元。 科学家使用机器学习技术来预测分子特性，并缩小他们将合成和测试的分子范围。

麻省理工学院和麻省理工学院沃森人工智能实验室的研究人员开发了一种新的统一框架，可以比流行的深度学习方法更有效地预测分子特性并创建新分子。

训练是向机器学习模型显示数百万个分子结构的过程，以教会它如何预测分子的生物或机械特性。 由于寻找分子的成本以及手动标记数百万个结构的难度，大型训练数据集可能很难获得。 这限制了机器学习方法的有效性。

来源和详细信息：
https://phys.org/news/2023-07-ai-small-amount-molecular-properties.html

专家表示，这种基于人工智能的副业每小时的工资可达 100 美元。

如果您精通技术和语言，ChatGPT 可能是一项很棒的副业。 您可以帮助雇主提供 LinkedIn 帖子、博客条目、播客节目注释以及 Twitter 和 Instagram 上的社交媒体帖子等内容。 怎么做。

ChatGPT 已成为热门话题，企业现在正在聘请专家来创建内容。 如何开始从事副业。

来源和详细信息：
https://www.cnbc.com/2023/06/08/how-to-get-a-side-hustle-as-an-ai-content-assistant-.html

人工智能如何提高客户保留率和参与度
参加 7 月 11 日至 12 日在旧金山举行的会议，了解高管人员如何为人工智能革命做准备。 了解更多

随着无 Cookie 的未来发展势头强劲，全球数字广告正在经历一场巨大的转变。 公司接触客户的方式正在发生变化。

第三方 cookie（放置在网站上提取用户信息的跟踪代码）以及批量出售这些信息的数据经纪人主导了在线营销。

来源和详细信息：
https://venturebeat.com/enterprise-analytics/ai-tools-help-businesses-reimagine-reach-out-to-customers/

负责任地使用人工智能：13 条原则

人工智能是一个竞争激烈的领域，这对公司来说可能是一个问题。 将速度置于道德准则、偏见检测和安全措施之上可能会导致对这些问题缺乏关注。 人工智能在工作场所日益受到关注。 它可能导致错误信息的传播，还可能引发版权、知识产权、网络安全、数据隐私和法规模糊性等问题。 我们提出 13 条原则来减轻这些风险。

Page-utils class= Article-utils–vertical hide-for-print data-js-target= page-utils data-id= tag: blogs.harvardbusiness.org, 2007/03/31:999.359663 data-title=13 负责任地使用人工智能的原则 data-url=/2023/06/13-principles-for-using-ai-responsively data-topic= 技术和分析数据-作者=布莱恩·斯皮萨克； 路易斯·B·罗森伯格； Max Beilby data-content-type= 数字文章 data-content-image=/resources/images/article_assets/2023/06/Jun23_30_200245321-001-383×215.jpg data-summary=

当公司探索新技术时，他们需要意识到所涉及的风险。

来源和详细信息：
https://hbr.org/2023/06/13-principles-for-using-ai-responsibly

工程师开发快速、自动化、经济实惠的水泥耐久性测试
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校开发了一种测试，可以在几秒或几分钟内预测混凝土的耐久性，而不是当前方法所需的几个小时。 该测试使用计算机视觉来测量水泥表面上液滴的行为。 它的成本不到200美元。 研究人员表示，这项新研究可能有助于水泥制造商实现自动化并提高质量控制。

《npj Material Degradation》杂志发表了这项由伊利诺伊州土木工程和环境工程教授 Nishant Garg 领导的研究结果。 该论文的标题是“通过表面润湿性快速预测水泥初始吸附率。”

加格表示，混凝土是地球上使用量第二大的材料，仅次于水。 随着时间的推移，用于建设基础设施的混凝土会因接触除冰化学品而降解； 冷冻和解冻循环； 和水的侵入。 这可能会导致灾难性的失败，例如 2021 年佛罗里达州 Surfside 的公寓倒塌事件，导致 98 人死亡。

来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2023-07-fast-automated-cement-durability.html