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人工智能对犯罪和非法活动的影响
简介和主要发现 5 人工智能技术 6 什么是人工智能？ 6 机器学习 6 神经网络 7 深度学习 9 生成式人工智能 9 大型语言模型 (LLM) 9 “角色”聊天机器人 11 文本编写、编辑和分析 11 学习和头脑风暴 11 创建、调试和重构计算机代码 12 图像和视频模型 12 生成 13 分析 13 编辑 13 语音模型 14 多模态模型 14 显著进步 15 检索增强生成 (RAG) 15 代理工作流 15 小型模型 15 人工智能威胁格局 16 恶意软件开发和计算机黑客攻击 16 欺诈 18 金融欺诈、网络钓鱼诈骗和老年人欺诈 18 高管冒充 18 网络钓鱼电子邮件和短信 19 鱼叉式网络钓鱼 19 老年人欺诈 20 身份欺诈 21 跨行业文件欺诈 21 房地产欺诈22 医疗保健欺诈 22 市场操纵 23
AI研究的未来
随着AI功能的发展，AI研究也沿着许多维度进行了快速而重大的转变，包括其主题，方法，研究界和工作环境。诸如AI推理和代理AI之类的主题已经研究了数十年，但鉴于当前的AI功能和局限性，现在具有扩大的范围。AI伦理和安全，社会利益的AI和可持续的AI已成为所有主要AI会议的中心主题。此外，对AI算法和软件系统的研究越来越多地与大量专用的AI硬件相关，尤其是GPU，它以比过去三十年来更为突出的方式导致AI体系结构共同创建。与这一转变有关，与学术界相比，越来越多的AI研究人员在公司环境中工作，在公司环境中，必要的硬件和其他资源更容易获得，质疑学术AI研究，学生保留和教职员工招聘的作用。
研讨会系列，Flier-faisal Mahmood
摘要：数字病理学和人工智能的进步已经提出了建立客观诊断，预后和治疗性反应和抵抗预测模型的潜力。在本次演讲中，我们将讨论我们的工作：（1）与癌症诊断和亚型中的示例进行弱监督的整个幻灯片分类的数据有效方法（Nature BME，2021），确定了未知主要癌症的起源（自然，2021年）（2021年）和Allognaft Repptional repotition（Nature Medical，202222）（2022）（2） （癌细胞，2022; IEEE TMI，2020; ICCV，2021; CVPR，2024; ICML，2024）。（3）建立病理学单形和多模式基础模型，与语言和基因组学对比（自然医学，2024a，自然医学2024b，CVPR 2024）。（4）为病理学开发通用的多模式生成型副驾驶和聊天机器人（自然，2024年）。（5）3D计算病理学（Cell，2024）（6）计算病理学算法中的偏见和公平性（Nature Medicine，2024; Nature BME 2023）（7）诊断病理学和生物医学研究的代理AI工作流程。
AI研究的未来
随着AI功能的发展，AI研究也沿着许多维度进行了快速而重大的转变，包括其主题，方法，研究界和工作环境。诸如AI推理和代理AI之类的主题已经研究了数十年，但鉴于当前的AI功能和局限性，现在具有扩大的范围。AI伦理和安全，社会利益的AI和可持续的AI已成为所有主要AI会议的中心主题。此外，对AI算法和软件系统的研究越来越多地与大量专用的AI硬件相关，尤其是GPU，它以比过去三十年来更为突出的方式导致AI体系结构共同创建。与这一转变有关，与学术界相比，越来越多的AI研究人员在公司环境中工作，在公司环境中，必要的硬件和其他资源更容易获得，质疑学术AI研究，学生保留和教职员工招聘的作用。
人类与人工智能——走向共生之路？
暂停的原因包括，开发具有代理规划能力的人工智能系统可能带来的风险，即使用世界模型来追求特定目标的系统——最终导致开发具有战略意识的人工智能。如果高级人工智能系统的编程目标是最大化某些目标函数，例如效率、生产力或资源利用率，它们最终可能会寻求获得更多权力或对其环境的控制，以更有效地实现这些目标。这是因为拥有更多权力或控制权可能会为人工智能提供更多实现目标的机会。此外，如果人工智能系统被设计为随着时间的推移而学习和改进，它们可能会越来越有能力实现目标，并且对自己这样做的能力更有信心。这反过来可能导致人工智能变得更加自信和积极主动，寻求增加其在世界上的权力和影响力的方法。
2025 年科技趋势 | 透过政府的视角
为了充分利用围绕生成式 AI 的蓬勃发展，许多组织已经采用了大型语言模型 (LLM)——这是许多用例的最佳选择。但有些组织已经开始展望未来。尽管 LLM 具有普遍适用性，但它可能并不是满足所有组织需求的最有效选择。企业现在正在考虑小型语言模型 (SLM) 和开源选项，以便在更小、更准确的数据集上训练此类模型。这些新型 AI 与多模态模型和基于 AI 的模拟相结合，正在构建一个未来，企业可以为每项任务找到合适的 AI 类型。这包括不仅可以回答问题，还可以完成繁重的管理任务的 AI。在未来几年，对执行的关注可能会开启“代理 AI”的新时代，为政府雇员配备能够提高效率并对选民生活产生更大影响的副驾驶。
概念化AI解释与用户代理之间的关系
在某些情况下，XAI系统无法尊重用户输入[40]。系统应该如何反应？对于低风险场景，虚幻的代理可能是一个有用的工具。游戏设计师将其用作保留其僵化的游戏故事的补充机制[11，31]。为了允许持续的用户代理，用户能够观察其输入的效果，但输入对基础算法没有影响。Vaccaro等。[43]在社交媒体环境中显示，无论其有效性如何，用户“对控制的存在更加满意”。一些已经利用虚幻代理的日常系统包括人行横道按钮和电梯闭门按钮。虚幻的代理只能设计出在低风险场景中已经存在的“真实”代理体验，以避免用户欺骗并最大程度地减少道德问题的影响。可能受益于虚幻的机构的这种情况的示例包括在培训环境中的XAI系统[16]。
生成的AI革命：9趋势在2025年重塑医疗保健
随着AI的发展，从“快速思考”（提供快速的响应）到“思考缓慢”（理性和故意解决问题）时，影响变得更加深远。在回合中，链接的系统可以分析生物识别数据并提醒临床医生对异常情况，从而使单个提供商能够有效地监控和响应更精确的患者的需求。此演变的特征是AI驱动的平台和代理超越EHR等孤立的系统，以在多种工具上策划临床和操作过程。通过将智能代理嵌入医疗保健工作流程中，临床医生获得了将诸如异常检测，护理计划的产生和放电后随访等任务委托的能力，将AI-EAIG的临床医生转变为部队乘数。这些代理系统不仅优化了患者的相互作用，而且还扩大了临床医生的影响，远远超出了医院的墙壁，最终创建了一个连续的反馈回路，可以改善结果并降低效率低下。
我们如何评估人类驾驶员与自动驾驶汽车
本研究测试了个人如何根据自己参与的负面或正面事件将责任归咎于人工智能 (AI) 代理或人类代理。在一个在线的、小插图的受试者间实验设计中，参与者 (n = 230) 回答了一份问卷，该问卷测量了他们对救援（即正面）或事故（即负面）驾驶场景中归咎于人工智能代理或人类代理的责任和参与程度的看法。结果表明，个人更有可能在救援或积极事件期间将责任归咎于人工智能代理。此外，我们发现个人对人工智能代理的行为的看法与人类代理相似，这支持了 CASA 框架关于技术可以具有代理性质的说法。为了解释为什么个人并不总是将结果的全部责任归咎于人工智能代理，我们使用期望违背理论来理解为什么人们在意外事件中将功劳归功于或归咎于人工智能。讨论了研究结果对实际应用和理论的意义。
2023 年度报告 - SHAPE - 奥胡斯大学
搜索基础设施。“搜索”特别相关，因为它既是最常见的用户活动之一，也是网络和人工智能发展的重要元素。该研究通过探索性（自动）民族志和替代搜索引擎研究聊天机器人和错误/虚假信息，探讨“搜索的未来”。该项目跟踪互联网搜索的新发展和欧盟资助的即将推出的开放网络索引中的新协议，并通过在奥胡斯和国外举办的一系列公共研讨会阐明互联网用户在线搜索时的代理能力。 出版基础设施。该项目参与并跟踪一个新平台 ServPub 的开发，用于混合出版，即跨数字和印刷出版。出版与 SHAPE 特别相关，因为该领域在历史上与民主发展息息相关。在这种情况下，我们正在与基层社区合作，探索从维基到印刷的研究和知识出版。该研究质疑了使用、维护、托管和服务的看法，以及自主网络如何产生与大型技术云相反的愿景和实践（与“外包”相反）。