蔡行智关键词检索结果

一本人工智能规则手册:Cato 的 Frazier 表示联邦框架是正确的选择

One Rulebook for AI: Cato’s Frazier Says Federal Framework Is the Right Call

今天,特朗普政府发布了一个可以在全国范围内应用的人工智能框架,而不是让各州制定自己的标准。宣布这一消息后,卡托研究所兼职研究员凯文·弗雷泽 (Kevin Frazier) 发表了以下声明:“我们的国父们制定了我们的宪法制度,以便我们所有人一起沉沦或共游。如果各州继续出于恐惧而监管人工智能,国家的人工智能希望将淹没在繁文缛节中。特朗普总统的框架指出了一条前进的道路:确保各州能够继续执行保护我们的儿童和社区的现有法律,同时指示国会让国家为人工智能做好准备。我们正处于一个拐点:我们可以继续害怕人工智能,或者利用它作为另一种工具来帮助复兴和传播美国梦。这项提案通过倡导劳动力准备、传播人工智能素养和维持

如何创建“谦逊”的人工智能

How to create “humble” AI

麻省理工学院领导的团队正在设计用于医疗诊断的人工智能系统,该系统对于不确定性更具协作性和主动性。

人工智能经济的隐藏瓶颈

The AI Economy’s Hidden Bottleneck

在思考技术进步对经济的影响时,历史通常会提供一个有用的起点。通用技术——从蒸汽到电力再到计算——并不会在到来时改变经济。当企业围绕它们重新设计生产时,它们的影响才会出现——通常要晚得多。采用可能会落后发明数十年。《人工智能经济的隐藏瓶颈》一文首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。

利用人工智能帮助美国在医疗保健领域“买对”

Using AI to Help America “Buy Right” in Health Care

人工智能不会解决医疗保健中的所有问题,但最终能够正确购买并确保每一笔医疗保健费用为患者和国家带来价值可能是我们最大的希望。利用人工智能帮助美国在医疗保健领域“正确购买”的帖子首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。

人工智能给消费者的早期礼物

AI’s Early Gift to Consumers

关于人工智能的争论已经陷入了一个熟悉但乏味的话题:自动化、失业、颠覆。冲洗并重复。这些担忧是真实存在的,但它们可能会排除一些重要的东西——生成式人工智能可能已经在为消费者带来切实的红利。《人工智能给消费者的早期礼物》一文首先发表在美国企业研究所 (AEI) 上。

人工智能的回报阶段正在开始,一些令人鼓舞的萌芽

Some Encouraging Green Shoots That AI’s Payoff Phase Is Starting

抛开人工智能只是硅谷炒作或只是关于大规模数据中心投资的泡沫故事的说法。在整个美国企业界,公司都在人工智能工具上投入资金,尝试用例,并且至关重要的是,开始看到结果。人工智能的回报阶段正在开始的一些令人鼓舞的绿色萌芽帖子首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。

企业加息仍然不明智

A Corporate Rate Hike Is Still Unwise

联邦政府面临不断增长的预算赤字。立法者无疑会寻求增加税收来减少赤字或支付新的优先事项。他们明智的做法是避免经济成本相对较高的增税,例如企业利率上调。《企业利率上调仍然不明智》一文首先发表在美国企业研究所 - AEI 上。

人工智能在教育领域发挥作用,让学习变得更难,而不是更容易

AI Works in Education When It Makes Learning Harder, Not Easier

人工智能在教育中发挥作用时,它不是用来给出答案,而是用来为富有成效的斗争创造条件。其结果是更深入的参与和更强大的成果。《人工智能在教育中发挥作用,让学习变得更难,而不是更容易》一文首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。

人工智能基础设施背后的电力问题

The Power Problem Behind AI Infrastructure

Shane Tews 与 Lynne Kiesling 和 Steve DelBianco 一起讨论我们如何推动人工智能革命。人工智能基础设施背后的权力问题一文首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。

Gartner:到 2028 年,80% 的政府机构将采用人工智能代理来自动化日常决策

Gartner: К 2028 году 80% госструктур внедрят ИИ-агентов для автоматизации рутинных решений

政府使用人工智能的最严重障碍之一是碎片化。

当这个词是“麻雀”时:成群的鸟儿教会人工智能冷静

Когда слово — «воробей»: птичьи стаи учат ИИ собранности

已经开发出一种方法来对抗在总结大型文本时对大型语言模型的幻觉。

陆军研究人员与海军合作提供远征人工智能翻译工具

Army researchers partner with Navy to provide expeditionary AI translation tool

海军和 DEVCOM ARL 之间的合作旨在为作战人员生产由人工智能驱动的、实时的、安全的翻译软件系统。

算法战争:中国寻求人工智能来对抗美国军事实力

ALGORITHMIC WARFARE: China Seeking AI to Counter U.S. Military Strengths

一份新报告称,中国军方正在寻求采购人工智能系统,以抵消美国的作战优势。

人工智能:IRS 需要采取行动来解决技能差距、信息质量和战略管理

Artificial Intelligence: IRS Actions Needed to Address Skills Gaps, Information Quality, and Strategic Management

GAO 发现截至 2025 年 6 月,IRS 的库存中有 126 个活跃的人工智能 (AI) 用例,即 AI 满足特定业务需求的应用。这 126 个用例中包括 65 个用例,这些用例要么过于敏感而无法公开报告,要么是研发工作无需公开报告。尽管 IRS 已使用人工智能多年,但自 2022 年 8 月报告 10 个用例以来,其库存迅速增长。IRS 将 2025 年 6 月库存中的大多数用例归类为提高 (1) 运营效率或 (2) 税务合规性和欺诈检测。 IRS 列出了 2025 年 6 月正在开发的 61%(126 个中的 77 个)用例(见图)。 IRS 在 2025 年大幅裁员可能会极大影响其

GAO-26-107522 的补充材料:截至 2025 年 6 月的 IRS 人工智能用例清单

Supplemental Material for GAO-26-107522: IRS Artificial Intelligence Use Case Inventory as of June 2025

本增刊是 GAO 题为《人工智能:IRS 需要采取的行动来解决技能差距、信息质量和战略管理》的报告 (GAO-26-107522) 的姊妹篇。本补充文件的目的是提供截至 2025 年 6 月 IRS 人工智能清单中活跃、非敏感人工智能用例的关键信息。

一本经过验证的人工智能领导力手册:美国芯片卷土重来的经验教训

A Proven Playbook for AI Leadership: Lessons from America’s Chip Comeback

我们应该从 SEMATECH 的例子中汲取两个重要教训:首先,政府不应挑选赢家或对创新进行微观管理;其次,国家有时可以通过为自愿协调腾出空间、调整激励措施,然后让路来发挥最大作用。

为什么年轻人要冒如此多不明智的金融风险?

Why Are Young People Taking So Many Unwise Financial Risks?

稀缺性与机器:人工智能时代的机会成本

Scarcity and the Machine: Opportunity Cost in the Age of Artificial Intelligence

两个多世纪以来,末日论者一直声称资本发展将造成大规模失业。两个世纪以来,他们一直错了。人工智能也是如此。