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医生何时使用人工智能会增加责任？
越来越多的自动化和人工智能 (AI) 系统会提出医疗建议，包括个性化建议，这些建议可能会偏离标准护理。法律学者认为，遵循这种非标准治疗建议会增加医疗事故的责任，从而破坏潜在有益的医疗 AI 的使用。然而，这种责任在一定程度上取决于陪审员的判断：当医生使用 AI 系统时，陪审员会在哪些情况下追究医生的责任？方法：为了确定潜在陪审员的责任判断，我们对 2,000 名美国成年人的全国代表性样本进行了在线实验研究。每位参与者阅读了 AI 系统向医生提供治疗建议的 4 个场景中的 1 个。场景改变了 AI 建议（标准或非标准护理）和医生的决定（接受或拒绝该建议）。随后，医生的决定造成了伤害。参与者随后评估了医生的责任。结果：我们的结果表明，在其他条件相同的情况下，从人工智能系统获得提供标准护理建议的医生可以通过接受而不是拒绝该建议来降低责任风险。但是，当人工智能系统推荐非标准护理时，拒绝该建议并提供标准护理并没有类似的屏蔽效果。结论：侵权法制度不太可能破坏人工智能精准医疗工具的使用，甚至可能鼓励使用这些工具。
使用人工智能进行进攻性安全 20240731
LLM 不仅限于语言处理。它们擅长快速分析大量数据，包括文本、代码、日志和 HTTP 流量。利用生成功能，它们可以创建代码、脚本和电子邮件，以及编写摘要和报告。最先进的 LLM 展示了新兴能力，例如推理文本和做出程序性决策，这对于规划和面向目标的任务至关重要。为了与许多关于 AI 和 AI 代理的论文中使用的术语保持一致，我们使用术语“推理”来描述分析文本和做出程序性决策的能力。但是，我们承认，人们正在研究 AI 代理是否能像人类一样推理。
使用人工智能理解搜索意图
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量，并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
人工智能为人工智能：利用人工智能加速投资
在快速发展的人工智能 (AI) 领域，组织正在积极探索其变革能力。人工智能不可抗拒地挂在每个人嘴边——学者、公司、政策制定者和政府。可以说，人工智能越来越重要，并且越来越依赖我们生活的方方面面，但更广泛地说，它对社会的影响更大。特别是，企业对人工智能的兴趣已经深深地影响了投资决策，尽管必须注意，这并不是一个完全新的现象，至少当我们试图将商业智能的起源历史化时，它早在生成和分析人工智能出现之前就已扎根。此外，我们还看到政治实体（在这个意义上是国家）将人工智能纳入其投资战略和监管框架的能力可能带来的结果。同样，可以说，人工智能给私营和公共部门领域带来了不可否认的变革性影响，并且可能带来这种影响。
利用人工智能技术会议...
认识到这一点，原子能机构组织了多场活动，重点关注人工智能在先进工厂设计、施工优化和运行效率等领域的应用。2024 年 3 月，原子能机构组织了“人工智能解决方案在核电行业的部署：考虑和指导”技术会议，重点关注有意在核电站部署人工智能的成员国的实施考虑。与此同时，原子能机构在普渡大学建立了首个核电应用人工智能合作中心。该中心将支持原子能机构在核电人工智能方面的知识共享、进步和创新计划活动，以实现人工智能的最佳整合，特别是为了优化核电站的设计、运行和维护。
利用人工智能清理和丰富产品数据管理系统-------------------------2
1. 数据清理和验证工作--------------------------------------------------------- 4 2. 生产力损失--------------------------------------------------------------------------4 3. 成本增加------------------------------------------------------------------------------------------5 4. 数据完整性受损------------------------------------------------------------------------------------------ 5 5. 难以实现数据充分利用--------------------------------------------------------------------------5 6. 集成延迟------------------------------------------------------------------------------------------- 5 7. 用户采用率降低-------------------------------------------------------------------------------------5 利用人工智能清理和丰富产品数据-----------------------------------------6 了解机器学习和自然语言处理------------------------------------------6 AICA 在革命性产品数据管理中的作用--------------------------------------- 7 确保高质量产品数据的 7 个最佳实践----------------------------------------------------------- 8 最后的想法----------------------------------------------------------------------------------------------------- 8
研究中适当使用人工智能的指南
研究人员可以使用许多免费和付费的 AI 拨款申请书写工具。目前，使用生成式 AI 工具来协助拨款申请书写过程并不被禁止。例如，这些工具可能有助于生成提案摘要、编辑草稿或编写提案的特定部分。在 2023 年 12 月的通知中，NSF 鼓励研究人员指出何时以及如何使用 AI 来创建他们的提案。PI 应该注意，使用这些工具共享知识产权会带来风险。将机密信息输入生成式 AI（即使是新颖的想法）将被视为出于专利目的或根据保密协议的公开披露，从而导致专利权的丧失或违反我们的法律义务。所有生成式 AI 输出都应检查其准确性。你永远不应该依赖 AI 是正确的！
美国联邦通信委员会 (FCC) 禁止使用人工智能自动拨号语音
过去几年，此类电话数量不断增加，因为这项技术现在有可能通过模仿名人、政治候选人和近亲的声音，用错误信息迷惑消费者。虽然目前州检察长可以针对不受欢迎的人工智能语音生成的自动电话的结果（例如他们试图实施的诈骗或欺诈）进行打击，但这一行动现在使使用人工智能生成这些自动电话的声音本身成为非法行为，扩大了州执法机构追究这些肇事者责任的法律途径。
利用人工智能（AI）和开源情报（OSINT）预防冲突：
尽管拉丁美洲和加勒比地区 (LAC) 在过去 20 年里没有发生过国家间武装冲突，但暴力、政变、侵犯人权以及非法武装团体的存在继续对该地区的和平与安全构成重大挑战。随着联合国将注意力集中在为所有人建立一个开放、自由、安全和以人为本的数字化未来，包括最近制定的全球数字契约 (GDC) ，拉丁美洲和加勒比地区的和平建设者正在开拓性地探索如何利用人工智能 (AI) 和开源情报 (OSINT) 以本地化、包容和冲突敏感的方式支持建设和平和预防冲突 1 。 ___________________________________________________________________________