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萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella)：人工智能带来的工作未来
萨蒂亚·纳德拉：人工智能助力工作的未来 2023 年 3 月 16 日，星期四 萨蒂亚·纳德拉 – 董事长兼首席执行官；贾里德·斯帕塔罗 – 现代工作与商务应用副总裁；苏米特·乔汉 – Office 副总裁；查尔斯·拉曼纳 – 商务应用与产品组合副总裁；Akosua Boadi-Agyemang – 营销经理；海梅·蒂万 – 首席科学家；乔恩·弗里德曼 – 设计与研究副总裁 萨蒂亚·纳德拉：欢迎您，感谢您加入我们的讨论。今天，我们在这里讨论对人类体验来说非常基本的东西：我们的工作方式。更具体地说，是我们与计算机协作的方式。事实上，几十年来，我们一直在不断探索人机共生之路。从万尼瓦尔·布什 (Vannevar Bush) 在其 1945 年的开创性论文《诚如所想》中概述的愿景开始，布什设想了一种名为“memex”的未来设备，它可以收集知识，使人类能够以“超快的速度和灵活性”轻松地检索这些知识。令人着迷的是，甚至在那时就有人如此生动地假设人类与计算之间的直观关系。从那时起，有几个时刻让我们更接近这一愿景。1968 年，道格拉斯·恩格尔巴特 (Douglas Engelbart) 的“演示之母”展示了图形用户界面的巨大潜力，包括多窗口、用鼠标指向和点击、全屏文字处理、超文本、视频会议等等。后来，施乐帕洛阿尔托研究中心 (Xerox PARC) 的团队通过 Alto 使计算变得个性化和实用，从而开创了个人计算时代。当然，之后出现了网络、浏览器，然后是 iPhone。每一个开创性的时刻都让我们更接近人与计算之间的共生关系。今天，我们正处于计算新时代的开端，也是这一旅程的又一步。在过去的几个月里，强大的新基础模型和可访问的自然语言界面，开启了人工智能令人兴奋的新阶段。事实上，下一代人工智能与我们已经习惯的人工智能有着根本的不同。多年来，人工智能实际上已经为从搜索到社交媒体的在线体验提供了动力，它在幕后工作，为我们或关于我们提供建议：从我们观看的内容、我们访问的网站到我们购买的东西。这种版本的人工智能已经成为我们数字生活中的第二天性，我们常常甚至没有意识到或认出它。你可以说我们一直在自动驾驶仪上使用人工智能。而现在，这种下一代人工智能，我们正在从自动驾驶仪转向副驾驶。我们已经开始看到这些新的副驾驶可以解锁什么——对于软件开发人员而言；用于销售、营销和客户服务等业务流程；并且通过多轮对话搜索，以强大的新方式综合信息，帮助数百万人。
人工智能何时能带来回报？
业务策略。重要的是，调查涵盖了企业在多大程度上采用人工智能技术来生产或开发商品和服务，而这个主题以前大多被忽视。调查还询问了三项关键技术的人工智能采用水平：自然语言处理、计算机视觉和机器学习。我们还询问了企业在多大程度上采用了数据库系统和云计算等相关技术。此外，调查还提出了一系列问题，旨在评估企业如何看待在产品开发、营销和客户服务等领域采用人工智能的好处。最后，调查收集了企业是自行内部进行研发还是与他人合作进行研发的信息。
数字技能能否防范人工智能带来的失业风险？来自 701 个细分职业的实证证据
为辨别数字技能在人工智能引发的技能偏向型技术变革中所扮演的角色，本研究利用美国劳工统计局的职业数据，采用固定效应建模、异质性分析和调节效应检验等方法，估计了取代风险对职业工资和就业的影响，并检验了数字技能的调节作用。研究结果主要发现三点：（1）人工智能取代风险对职业工资和就业具有显著的负向影响；（2）不同职业特征之间的异质性效应显著；（3）数字技能在防范取代风险方面发挥了显著的调节作用。核心政策含义是建议在各职业的教育和培训中强调数字技能，以适应未来的工作要求。
镜子中的变异人：人工智能带来的酷儿成长
摘要：本文以酷儿为理论基础，探索设计与人工智能 (AI) 交互并以不同方式想象人工智能的可能性，为设计和人工智能的学术讨论做出了贡献。本文通过报告一项自理论实验来实现这一目标，在该实验中，我提出了以下问题：如果我们将人工智能理解为酷儿，一种处于形成状态的突变体；一种动态的、关系的、非二元的性别变体，会怎样？那么人工智能会如何以不同的方式出现在这个世界上并对我们人类采取行动？该实验使用生成对抗网络 (GAN) 来颠覆当今对人工智能的理解，并让新的人工智能命题生根发芽。这项工作让我们得以一窥设计拒绝的形式，这可能会让设计师在使用人工智能系统进行设计时认识到文化可计算性和自决性。
人工智能带来的不可能结果：一项调查
2 路易斯维尔大学 mario.brcic@fer.hr, roman.yampolskiy@louisville.edu 摘要 不可能定理表明，某个特定问题或一组问题无法按照声明中描述的方式解决。此类定理限制了人工智能（尤其是超级智能）所能做的事情。因此，这些结果可作为人工智能安全、人工智能政策和治理研究人员的指导方针、提醒和警告。这些可能以在约束满足框架内形式化理论的形式解决一些长期存在的问题，而无需承诺一种选择。我们坚信这是长期人工智能安全计划最谨慎的方法。在本文中，我们将适用于人工智能的不可能定理分为五种基于机制的类别：演绎、不可区分、归纳、权衡和难解性。我们发现某些定理过于具体或具有限制应用的隐含假设。此外，我们还添加了新的结果（定理），例如可解释性的不公平性，这是归纳类别中第一个与可解释性相关的结果。其余结果处理克隆之间的错位，并对代理的自我意识设置限制。我们得出结论，演绎不可能性否认了 100% 的安全保证。最后，我们给出了一些在可解释性、可控性、价值一致性、道德和群体决策方面具有潜力的想法。它们可以通过进一步调查来深化。
Darktrace 和 Keysight：自学习人工智能带来持久的安全优势
Darktrace 是网络安全 AI 领域的全球领导者，为全球 5,500 多家客户提供保护，使其免受勒索软件、电子邮件网络钓鱼以及针对云和 SaaS 的攻击等高级威胁。Darktrace 的数字免疫系统由自学 AI 提供支持，可自动阻止针对企业系统和关键国家基础设施的正在进行的攻击，从而防止网络中断。该公司总部位于英国剑桥，在全球拥有 1,600 多名员工和 30 多个办事处。Darktrace 被《时代》杂志评为 2021 年“最具影响力的公司”之一。
数学中的准粒子能带结构
尽管人们充分认识到 3 d 过渡金属氧化物 (TMO) 准粒子性质的 GW 计算难度，但涉及 4 d 电子的 TMO 可能被视为边界系统，且受到的关注较少。这里我们展示了 SrZrO 3 和 BaZrO 3 的准粒子能带结构，这两种相对简单的宽带隙氧化物，尽管具有技术重要性，但对其电子结构的精确计算却很少。我们表明，完全收敛的 GW 计算可以准确预测 4 d TMO 钙钛矿 SrZrO 3 和 BaZrO 3 的准粒子性质，无论起始平均场解是在直接密度泛函理论 (DFT) 中计算还是在 DFT+ U 方法中计算。这与 3 d TMO 钙钛矿 SrTiO 3 和 BaTiO 3 的情况形成了鲜明对比，对于这两者，DFT+ U 方法被证明可以为后续的 GW 计算提供更好的起点。与相当局域化的 3 d 态相比，更扩展的 4 d 轨道似乎可以在 DFT 中使用局域或半局域泛函进行很好的描述。我们的结果再次证明了 GW 方法的准确性和稳健性，前提是可以获得可靠的零阶平均场解，并且结果足够收敛。
社会数字化和人工智能带来的威胁与风险：Z 世代学生的观点
本文旨在从俄罗斯和斯洛伐克 Z 世代学生的视角，确定社会数字化和人工智能引入对人和社会造成的威胁和风险的性质。主要的实证研究方法是问卷调查、深度访谈和焦点小组。在 COVID 19 大流行的限制背景下，研究使用 Google Form、Skype 和 Zoom 远程进行。来自 35 所俄罗斯大学的 1857 名 Z 世代学生和来自 2 所斯洛伐克大学的 316 名 Z 世代学生参加了调查。当通过定性特征比较俄罗斯和斯洛伐克 Z 世代人群时，发现它们之间存在非常高的正相关性，皮尔逊相关系数 R=0.962-0.9782。揭示了以下趋势：与社会学习、个人对数字环境、人工智能的可能性以及他们对使用人工智能的技术的掌握的速度相比，社会数字化和引入人工智能的速度有所提高。研究揭示了一种稳定的联系：数字化和人工智能为人类生活创造了舒适的条件，同时也对人类对数字环境的依赖产生了危险。这项研究进一步发展的主要方向可以是研究其他国家的这一问题，定义识别威胁和风险的方法，并制定一套克服这些威胁和风险的措施。
银表面手性石墨烯纳米带的能带结构和能级排列
碳基纳米结构可以根据其精确的键合结构显示出异常多样的特性。这包括石墨烯纳米带 (GNR)，1-3 其中石墨烯晶格被限制为狭窄的一维条纹。具有扶手椅取向边缘的 GNR 显示出半导体带结构。相比之下，锯齿形甚至手性 GNR 是准金属的，并且会形成自旋极化边缘态，2-5 除非它们非常窄。在这种情况下，两侧的边缘态相互杂化，这会猝灭自旋极化并赋予带常规的半导体带结构。6,7 对于具有 (3,1) 手性矢量的带，维持准金属行为所需的最小宽度包括从一侧到另一侧的六条碳锯齿线。6 这一理论预测最近已通过合成和光谱表征 Au(111) 上不同宽度的 (3,1) 手性 GNR 得到实验证实。 8 然而，这些纳米带，就像纯锯齿状边缘的 GNR 9 或具有与周期性锯齿状边缘段相关的低能态的其他 GNR 10–12 一样，迄今为止仅在 Au(111) 上合成和表征。为了研究具有较低功函数的不同基底对纳米带电子特性的影响，我们在弯曲的 Ag 晶体 13 上合成了六条锯齿状线宽的 (3,1) 手性 GNR（(3,1,6)-chGNR，图 1a），该晶体相对于中心 (111) 表面取向向两侧跨越高达 ±15 度的邻位角（图 1b）。整个晶体的合成都是成功的，但样品每一侧的不同类型的台阶对纳米带的优选方位角排列有不同的影响。这为我们提供了一个理想的样品，可通过角分辨光电子发射 (ARPES) 研究沿纳米带纵轴和垂直于纳米带纵轴的能带色散。我们使用的反应物是 2',6'-二溴-9,9':10',9”-四蒽 (DBTA，图 1a)，合成方法见补充信息。8 它经过
人工智能：理解知识产权：深入分析版权和人工智能带来的挑战
放眼海外，英国允许将作品的创作者 ''›”‹‰Š– –' •—„•‹•– ‹ Ǧ…”‡ƒ–‡† ™'” • „› ƒ––”‹„—–‹ ‰ ƒ—–Š'”•Š‹' 归属于作品的创作者 ƒ”–‹ϐ‹…‹ƒŽŽ› ‹ –‡ŽŽ‹‰‡ – ƒ…Š‹ ‡ '” ' '—–‡” '”'‰”ƒ Ǥ ‡…–‹' ͻȋ͵Ȍ 根据英国 1988 年版权、外观设计和专利法 (CDPA) 的规定，作品的作者 ‹• Dz…' '—–‡”Ǧ‰‡ ‡”ƒ–‡†dz •ŠƒŽŽ „‡ –ƒ ‡ –' „‡ –Š‡ '‡”•' Dz„› ™Š'的作品”。‡…–‹' ͳͺ 'ˆ –Š‡ ˆ—”–Š‡” †‡ϐ‹ ‡• ƒ …' '—–‡”Ǧ‰‡ ‡”ƒ–‡† ™'” ƒ• ' ‡ –Šƒ– Dz‹• ‰‡ ‡”ƒ–‡† „› 计算机，在这种情况下，作品并没有人类作者”。