人工智能在安全性方面有哪些是值得关注的？
不论哪项科技内容的革新，基于生物趋利避害的本能，其使用的安全性一直都是人们首要考虑的因素。在人工智能领域，不论是开发还是应用，都有着诸多值得人们关注的问题存在。下面，就让我们来了解下当前有关于人工智能安全性的研究有哪些方面。
AI
苹果与Shutterstock达成协议
据报道，苹果公司已经与 Shutterstock 达成了一项协议，获得数百万张图片授权，价值可能在 2500-5000 万美元。此外，包括 Meta、谷歌、亚马逊在内的其他几家大型科技公司也与 Shutterstock 达成了类似的协议。《纽约时报》还报道称，Meta 甚至讨论过收购像 Simon & Schuster 这样的图书出版商，这表明内容获取对于人工智能的重要性。
如何让人工智能拥有像人类一样的常识呢？
相较于机器，人类在婴儿时期便会运用各种感官来主动接受周围环境的信息，去学习庞大的知识。在学习一定的常识后，便会主动将其进行归类，从而将“知识”与“认知”建立联系。
生成式人工智能爆火背后的三大原因
人工智能能在2023年力压其他科技成果，取得现在这番成就，一定是有不少舆论炒作在其中的。这种炒作会极大程度地提高人们对技术的期待，让人们无法真正了解技术发展真正的情况。当技术发展放缓时，便会发出“停滞”的悲鸣。那么，促使生成式人工智能在今年爆火的原因，究竟是什么呢？
人工智能会取代IT行业的技术人员吗？
人工智能在最近一段时间无疑呈现出井喷式的发展，这一切都与过去数十年的积累关系密切。只不过，这一点并未被大多数人所察觉；他们所看到的表现，还停留在AI对劳动力结构的冲击上。作为与AI接触最为密切的IT行业，里面的技术人员是如何看待此事的呢？
AIGC算力再升级，边缘计算得到强化
当下各大企业之间的大模型开发竞争已经逐渐白热化，对于算力的需求正在不断激增。为了提升在侧端的响应速度，不少企业正在试图让AI与边缘计算深度融合。从商用层面上来说，响应速度更快的边缘计算无疑在操作过程中能够提供更加精确的结果。
人工辅助对于人工智能来说意味着什么？
人工智能相较于的传统意义上的工具，其本身拥有较强的学习能力与适应性。不过在现阶段，人工智能在底层逻辑上仍旧有诸多需要优化的地方，在一些决策与学习方法上，仍旧是以人工辅助为主导。在这段时间内，人工辅助对于人工智能来说意味着什么呢？
AI产业的大模型赛道迎来“开源热
随着科技的疾驰，人工智能已逐渐成为当今世界最炙手可热的焦点。尽管人工智能、大模型的发展频频陷入“抄袭”的泥潭，但我们不能忽视的是，这些技术正在为各行各业的进步“添砖加瓦”。近日，中国电信宣布将自主研发的星辰大模型全面开源，同时开放1T高质量清洗数据集，正式成为央企中首个完成LLM开源的“选手”。
人工智能是否正在将整个世界编织成一个谎言呢？
随着人工智能技术的不断提升，你是否会想过，人类会不知不觉地生活在一个由人工智能编造的谎言世界中呢？
人工智能在企业层面的运用，有哪些需要注意的地方呢？
利用人工智能推动生产力进步，似乎已经成了不少行业的共识。随着人工智能技术的不断发展与完善，其市场规模也在逐步扩大。越来越多的企业正在尝试将人工智能融入进日常运作中，希望能够借此取得更加优质的发展结果。
