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2024 Comcast业务网络安全威胁报告
来自领先的网络安全公司的公开数据，以及我们对广阔客户群的分析，这表明攻击的频率和复杂性显着增加，尤其是在网络钓鱼，勒索软件和面向公共面向公共应用程序的领域。黑暗的网络市场，同时，继续促进复杂的恶意软件，被盗证书和其他非法工具和服务的交换，甚至使新手攻击者甚至可以发起高效的活动。最后，在不解决人工智能的情况下，不可能在2024年谈论网络安全。攻击者是AI最急切的采用者中的一些，利用其大规模创建深层效果和网络钓鱼活动，并使用快速开发的开源工具来创建恶意代码。
Marcelle Momha AI：通往全球和平与人类全面发展的道路
人工智能素养使个人能够理解和评估人工智能的影响，从而做出明智的选择。它培养批判性思维技能，以辨别可靠的人工智能信息与错误信息或深度伪造，从而增强公共话语和政策决策。通过教育解决算法偏见和歧视的举措对于促进负责任的公民意识和缩小数字鸿沟至关重要。制定与技术革命相一致的综合计划和培训非常重要，因为今天我们只谈论人工智能，但还有更多：沉浸式增强现实和虚拟现实、元宇宙、数字孪生、超自动化等。我们可以而且需要帮助人们做好准备并接受这些变化。
欧安组织议会大会里斯本会议
此外，人工智能既可以预防，也可以助长恐怖主义和腐败等严重犯罪。例如，人工智能系统可以分析大型数据集，以发现表明犯罪活动的异常和模式，例如不规则的金融交易或公共合同中的异常投标模式。人工智能可以自动化和强制遵守法规，减少经常导致腐败的人为干预和操纵的机会。然而，如果被滥用，它也会助长腐败。腐败的人可能会操纵算法或输入有偏见的数据来为自己谋利。人工智能可用于创建深度伪造、生成虚假新闻或自动执行复杂的欺诈计划，这凸显了透明监管框架的必要性，以确保其服务于公众利益，而不是加剧现有的不平等。
人工智能和反犹太仇恨
为了应对这些发展，现有用于识别深击的算法在猫和小鼠游戏中不断完善，在猫和鼠标的游戏中，抗异性图像的创建越来越复杂。但是，这些识别方法通常在孤立的上下文中起作用，因此深层的复杂性及其使用的上下文也会造成识别问题。换句话说，深击中使用的图像通常与在线图像的真实或自然使用相对应，这为旨在以特定方式工作的系统造成了问题。因此，在各种情况下，一种技术方法必须将反犹太图像使用的可能性和条件整合在一起，包括将技术，务实和符号学方面考虑到深料识别过程中。本报告代表了如何工作的一个示例。
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他的文章重点介绍了《欧盟的人工智能法》（AI法案）1如何调节生成AI，AI法案将其称为通用AI（GPAI）模型。AI法案通常依赖于基于风险的方法。这意味着根据风险水平的不同要求。gpai模型是一个单独的类别，并且需要特殊的要求。这些要求不是2021年4月的欧洲委员会提案的一部分，而是在立法过程中插入的，这是由于自2022年以来的生成AI工具的普及。GPAI模型提供者的义务将于2025年8月2日起适用。AI生成的内容，深层和AI生成或操纵的文本的透明义务将于2026年8月2日起适用。
人工智能简介 - 华盛顿特区
美国半数州寻求打击选举中的人工智能：随着 2024 年选举周期的临近，至少有 26 个州已经通过或正在考虑制定法案，规范生成式人工智能在选举通讯中的使用，随着人们对人工智能操纵或剥夺选民权利的潜力的担忧日益加剧，这些法案揭示了一套零散的规则。人工智能滥用的例子已经发生，例如使用人工智能生成的声音进行虚假自动拨号和深度伪造政治广告。包括德克萨斯州、加利福尼亚州和明尼苏达州在内的 19 个州已经颁布了针对选举中人工智能生成的深度伪造和合成媒体的法律，而其他七个州目前正在考虑制定类似的立法。尽管各州采取了行动，但专家警告说，只有全面的联邦法规才能完全解决人工智能对选举的影响，因为目前各州的法律在范围、执法和例外情况方面差异很大。（Axios）
诈骗者如何利用人工智能以及我们如何......
如今，生成式人工智能的能力已经非常强大，以至于大多数人都无法区分计算机生成的内容和人类生成的内容。这归因于几个因素，其中最重要的是转换器。2017 年，转换器的诞生使人工智能程序能够以更快的速度完成更多工作。自这一突破以来，我们看到了各种形式的人工智能的先进能力。机器人技术、计算机视觉、深度学习和生成式人工智能都在各自的任务上做得更好。在生成式人工智能领域，这意味着我们已经看到了创建、检测和访问合成媒体的进步，通常称为深度伪造（图像）或语音克隆。在其他领域，这意味着人工智能也在进步；我们无法免费获得这些进步的成果。
