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临时版本 法律事务和人权委员会 算法司法——人工智能在警务和刑事司法系统中的作用 报告 * 报告员：Boriss CILEVIČS 先生，拉脱维亚，社会党、民主党和绿党 A 组。决议草案 1. 人工智能 (AI) 应用现已出现在人类活动的许多领域，从药物研究到社交媒体、农业到网上购物、医疗诊断到金融、音乐创作到刑事司法。它们越来越强大和有影响力，公众往往不知道它们何时、何地和如何使用。
2. 刑事司法系统是国家责任的关键领域之一，通过侦查、调查、起诉和惩罚犯罪行为，确保公共秩序并防止侵犯各种基本权利。它赋予当局重大的侵入性和强制性权力，包括监视、逮捕、搜查和扣押、拘留以及使用武力甚至致命武力。国际人权法要求对所有这些权力进行司法监督并非偶然：有效、独立、公正地审查当局行使可能严重干涉基本人权的刑事权力。因此，在刑事司法系统的决策中引入非人类因素可能会造成特殊风险。
武装冲突中的隐私权和数据保护权......
十多年来，北约合作网络防御卓越中心 (CCDCOE) 一直在分析网络战，同时期盼网络和平。这一愿望已经实现：我们所处的境况可能是动荡、紧张和脆弱的，但它是和平的。至少在冲突和暴力的门槛以下，它是和平的。因此，非战争现实构成了我们大部分法律研究的背景。例如，第一本《塔林手册》是一本关于战争的书，而后来出版的两本《和平时期网络空间国家活动制度》和《塔林手册 2.0》则试图探索我们目前正在经历的那种不安的和平。这本编辑过的书籍探讨了武装冲突时期的数字隐私权和数据保护权，同时也提供了一个更广泛的视角，探讨了战时和和平时期对网络安全和隐私的根本区别。在此过程中，它批判性地剖析了战争与和平规则如何影响我们数字数据的收集和使用方式。关于国际人权法与国际人道主义法之间关系的法律著作主要关注那些更接近战争战场、因而也更接近国际人道主义法核心的权利。尽管大多数国家和专家认为国际人权法和国际人道主义法都适用于与武装冲突有关的网络活动，但两者之间尚未解决的相互作用很少得到进一步阐明。尽管军队对数据的依赖性越来越强，但数字人权仍然常常被本能地视为和平时期的法律问题。人们心照不宣地认为，如果战争爆发，将会有更具体的规范可以依赖。但事实上，在隐私权方面，国际人道主义法却出人意料地保持沉默。这种沉默不可能是故意的，当然，除非战争法是由技术远见者起草的，他们预见到个人数据有朝一日可能在情报、武器或人类尊严方面带来的风险和机遇。因此，基于国际人权法在武装冲突之前、期间和之后保护我们的信息隐私方面发挥关键作用的假设，本选集的文章深入探讨了军事背景下隐私和数据保护的现实范围。编辑和作者巧妙地将两种相互冲突的论述——冲突的关键必要性和人们在日常生活中寻求的和平与自由——结合在一起。当然，实施这里表达的想法可能会在短期内产生实际和程序上的
群体免疫：了解 COVID-19
群体免疫的基本概念 获得性免疫是在个体层面建立的，可以通过自然感染病原体或通过疫苗免疫获得。群体免疫（框 1）源于个体免疫效应与群体层面的结合。它是指当群体中存在足够大比例的免疫个体时，赋予易感个体间接的感染保护。这种群体层面的效应通常在疫苗接种计划的背景下考虑，疫苗接种计划旨在建立群体免疫，以便那些无法接种疫苗的人（包括非常年幼和免疫功能低下的人群）仍能免受疾病侵害。根据群体中对病原体的现有免疫力的流行程度，引入受感染的个体将导致不同的结果（图 1）。在完全未感染的群体中，当易感宿主有效接触受感染的个体后，病原体将以不受控制的方式在易感宿主中传播。但是，如果只有一小部分人群对同一种病原体具有免疫力，那么受感染宿主与易感宿主之间有效接触的可能性就会降低，因为许多宿主具有免疫力，因此不会传播病原体。如果人群中易感个体的比例太少，病原体就无法成功传播，其流行率就会下降。易感个体比例降至传播所需阈值以下的点称为群体免疫阈值（ Anderson and May, 1985 ）。超过这一免疫水平，群体免疫开始生效，易感个体可获得间接保护，免受感染（图 1 B ）。在最简单的模型下，群体免疫阈值取决于一个称为 R 0 或基本繁殖数的参数（图 2 A）。R 0 是指单个传染性个体进入完全易感人群后引起的继发感染平均数量（ Anderson and May, 1985 ）。如果我们假设一种病原体的 R 0 为 4，这意味着，假设人群中不存在免疫力，平均而言，一个受感染的宿主将在传染期内感染另外四个宿主。从数学上讲，群体免疫阈值定义为 1 – 1/R 0（例如，如果 R 0 = 4，则相应的群体免疫阈值为 0.75）（Anderson 和 May，1985 年）。因此，病原体的传染性越强，其相关的 R 0 就越大，而感染者的比例就越大。
量子计算在电力系统中的应用
由于不断扩张，当前的互联电力系统是地球上最大、最复杂的人造动态系统。这些庞大的系统具有高度的非线性，在空间和时间上表现出多尺度行为。此外，由于可再生能源的整合，电力系统的随机性和不确定性越来越强。日益增加的复杂性使得分析电力系统中的一系列相关问题变得越来越困难。这里，我们提供了一些典型的例子。暂态稳定评估（TSA）是确保当今庞大电网安全的关键技术，高度的非线性使得电力系统的暂态稳定性分析变得越来越困难。最优潮流（OPF）是能源行业的一个重要的优化问题，它用于系统规划、确定日前市场的价格以及有效分配一天中的发电能力。潮流方程的约束使得OPF问题非凸且难以求解。机组组合（UC）是电力系统调度中一个非常重要的优化问题，它可以建模为NP难混合整数非线性规划。还有与电力系统分析相关的其他问题，例如经济调度、静态稳定性等。一般而言，由于电力系统规模和复杂性的增加，所有上述问题对于传统计算范式来说都变得越来越困难。研究人员正在尝试寻找其他更有效的计算范式来解决这些多方面的问题。随着量子硬件的发展，量子计算作为一种有前途的计算范式开始受到越来越多的关注。诸如HHL、Shor's Factorization和Grover搜索之类的算法可以在量子硬件上实现，以利用量子特性（即叠加和纠缠）来实现量子优势。大规模纠错量子计算机可以解决甚至最大的经典超级计算机都无法解决的问题。然而，在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代，由于量子比特资源的限制（包括但不限于量子比特数量和量子电路深度），在量子硬件上实现的量子算法很难在短时间内应用于实际工业。因此，又提出了另外两类有趣的算法。一类是混合量子-经典算法，将量子计算与经典计算相结合，以降低量子比特资源需求。另一类是量子启发算法，它在经典计算机上运行，并将量子概念引入经典算法。这两类算法也可以带来潜在的性能改进。上述三种量子相关算法的开发和应用引起了广泛关注，并已应用于包括电力系统在内的许多场景。本期特刊旨在探索电力系统问题的新量子相关方法，例如经济调度、最优潮流、机组组合、暂态稳定性和静态稳定性。这些方法基于量子计算 (QC) 技术的应用（即采用量子算法、量子启发算法、量子强化学习或量子神经网络）。通过探索
ChatGPT 和人工智能的伦理方面
自从 1956 年 John McCarthy 在达特茅斯学院（新罕布什尔州汉诺威）的研讨会上创造了人工智能 (AI) 这一术语以来，人们提出了许多定义。例如，Bellman (1978) 将 AI 定义为“与人类思维相关的活动的自动化，例如决策、解决问题、学习等活动。” 另一个有趣的 AI 定义是由 Rich 和 Knight (1991) 给出的：“研究如何让计算机做目前人类做得更好的事情。” 除了正确的定义之外，人类一直对有关智能的挑战性问题感兴趣。小型设备的处理能力越来越强，人们与互联网（所谓的物联网 - IoT）的互动显著增加，导致了复杂的 AI 技术的密集发展。除此之外，大量数据（也称为大数据）的可用性以及复杂的数学/统计建模方法的开发也为机器学习 (ML) 和人工智能文献做出了贡献，从而催生了“数据驱动文化”，其中许多决策都是基于机器的数据处理做出的。数据越多，计算机就能学习和提取我们无法处理的隐藏关系。从商业和管理角度来看，数据驱动的决策成为一种竞争优势。公司有兴趣从数据中提取知识以做出更好的决策。该过程由数据科学和数据分析专业人员执行，他们利用了许多 AI 和 ML 技术。与此同时，更复杂的数据驱动的 AI 和 ML 方法的开发也引起了人们的极大兴趣。这场竞赛最好的例子是 2022 年 11 月出现的聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT)，这是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的聊天机器人。聊天机器人 (或聊天机器人) 是一种试图模拟人类与人交谈的计算机程序。它的目标是以一种让人们觉得他们正在与另一个人交谈而不是与机器交谈的方式回答问题。在用自然语言问问题后，程序会查询知识库，然后提供试图模仿人类行为的答案。聊天机器人这个词是由 Lycos, Inc. 的创始人和第一个聊天机器人 Julia 的创造者 Michael Mauldin 于 1994 年创造的，用来描述这些对话机器人。然而，人工智能的滥用ChatGPT 因其在许多知识领域的详细响应和清晰回答而备受关注。这表明它能够出色地完成许多通常由人类智能执行的任务，例如写歌、写诗、写论文、画画等。聊天机器人使用语言模型，并通过使用监督和强化学习技术进行了微调（一种迁移学习方法）。人们可以从使用 ChatGPT 等技术中得到很多好处。例如，在许多公司中，当使用这项技术来理解概念、总结信息、构建和评估建议、通过算法优化流程等时，日常活动可以更高效。
增强的结构和光学特性
铋铁氧体 (BiFeO 3 ) 纳米颗粒 K. SARDAR a 、K. ALI a,* 、S. ALTAF a 、M. SAJJAD a 、B. SALEEM a 、L. AKBAR a 、A. SATTAR b 、Z. ALI a 、S. AHMED a 、U. ELAHI a 、EU HAQ a 、A. YOUNUS aa 纳米光电子研究实验室，费萨拉巴德农业大学物理系，38040 费萨拉巴德，巴基斯坦 b 机械、机电一体化和制造工程系（新校区 KSK），工程技术大学，拉合尔，巴基斯坦 通过溶胶凝胶法合成多铁性铋铁氧化物 (BiFeO 3 ) 纳米颗粒。本研究展示了在 550 ᵒ C 下制备铋铁氧体纳米粒子的方法。在该方法中，硝酸铋 [Bi (NO 3 ) 3 .5H 2 O] 和硝酸铁 [Fe (NO 3 ) 3 .9H 2 O] 被用作起始化学剂。为了克服铋在高温下的挥发性，使用了不同重量百分比的化学品。柠檬酸被用作螯合剂。在 550 ᵒ C 下对样品进行热处理。铋铁氧体纳米粒子表现出明显的铁磁性。随着磁化强度的增加，铋铁氧体纳米粒子的尺寸减小。随着 550 ᵒ C 下化学品浓度的增加，由于重结晶，粒径减小。溶胶凝胶法有助于控制晶体的尺寸。利用 X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM) 和紫外-可见光对制备的铋铁氧体纳米粒子样品进行表征，以获取有关表面形貌和晶体结构的信息。X 射线衍射结果提供了有关粒度和相位识别的信息。紫外-可见光提供了有关 BiFeO 3 纳米粒子带隙能量的信息。扫描电子显微镜结果提供了不同分辨率下纳米粒子的表面形貌和晶粒尺寸的信息。 (2019 年 9 月 23 日收到；2020 年 1 月 22 日接受) 关键词：纳米粒子、溶胶凝胶、氧化铋铁、带隙 1. 简介 在所有多铁性材料中，铋铁氧体 (BiFeO 3) 是一种在钙钛矿结构中显示反铁磁和铁电序参数共存的材料。它以块体形式早已为人所知。 BiFeO 3 在尼尔温度 (TN =643 ᵒ K) 下表现出反铁磁现象，在居里温度 (T c =1103 ᵒ K) 下表现出铁电现象。研究表明，尽管名称如此，BiFeO 3 并非铁氧体结构，而是钙钛矿结构。在块体中，BiFeO 3 被描述为具有空间群 R 3 C 和菱面体扭曲的铁电钙钛矿。晶格参数为 C hax = 13.87Ȧ、ar = 5.63Ȧ、a hax = 5.58Ȧ 和 α r = 59.350。室温下的最大极化为 90µ/cm 2 至 100µ/cm 2。目前对铋铁氧体的研究表明，如果粒子尺寸大于磁性，则磁性会消失，晶体尺寸越小磁性越强。在纳米粒子中，磁性导致螺旋序被抑制（Manzoor 等人，2015 年）。来自天体化学活动的 Bi 3+ 电子离子对起源于铁电序（T c ∼ 830 ᵒ C）。在此类材料中，d 需要不同的填充状态来转换金属离子在铁电和磁性中的状态（Johari，2011 年）。室温下的铋铁氧体是铁电性的，因为沿着钙钛矿结构的一个方向自发电极化是定向的。铁电态导致铋离子相对于 FeO 6 八面体的较大位移，这导致了一些重要的后果。沿 <111> 方向存在 BFO 铁电极化。它导致八种可能的极化方向。通过使用电场，可以通过切换的可能性来控制磁态
AI在将来的效果
在1950年代首次提出的思维机器的概念为人工智能（AI）的重大进步铺平了道路。1980年代和2000年代神经网络的发展导致了生成模型，而2010年代的深度学习繁荣推动了自然语言处理，图像和文本生成以及医学诊断的重大突破。这些进步最终达到了多模式AI，似乎可以完成各种任务。但是，这引发了有关多模式AI可能导致的问题的疑问。生成的AI（Gen AI）一直在不断发展。最近的发展包括开发人员（例如OpenAI和Meta）使用较小和较低的模型，在使用更少的资源的同时提高了AI功能。及时的工程也随着诸如Chatgpt的出现，更好地理解人类语言的细微差别时，工程也正在发生变化。大型语言模型（LLMS）经过特定信息的培训，他们可以为专业行业提供深厚的专业知识，成为随时准备协助任务的代理商。AI尚未成为一项短暂的技术；相反，它已成为我们个人和商业生活中不可或缺的一部分。超过60个国家已经制定了国家AI战略来利用其利益，同时减轻风险。这涉及在研发，政策标准审查和监管框架改编方面进行大量投资，以确保技术不会对劳动力市场或国际合作产生负面影响。人类和机器可以通信的便利性使AI用户能够更有效地完成。AI预计将通过持续勘探和优化向全球经济增加4.4万亿美元。从现在到2034年，AI将成为我们生活许多方面的固定装置。像GPT-4这样的生成AI模型显示出巨大的希望，但也有局限性。因此，AI的未来是通过向开源大型模型的转变来定义的，用于实验和开发更小，更有效的模型，以促进易用性和较低的成本。诸如Llama 3.1和Mistral大2之类的举措说明了这一趋势，在维持商业权利的同时促进了社区合作。对较小模型的兴趣日益增强导致创建了Mini GPT 4o-Mini等模型，该模型快速且具有成本效益。不久之后就有一个适合嵌入智能手机等设备中的模型，尤其是当成本继续降低时。该运动反映了从完全封闭的大型模型到更易于访问和通用的AI解决方案的过渡。虽然较小的型号具有负担能力和效率，但仍对更强大的AI系统的需求仍然存在。因此，AI开发可能会优先考虑可伸缩性和可访问性，以平衡这些竞争要求。人工智能（AI）的最新进步正在为企业提供无与伦比的功能，以实现前所未有的规模来精确和解决问题。Harnessin更有效地利用了资源，这些尖端的模型使定制内容创建和复杂的任务自动化成为现实。可以在几种核心技术的开发中看到AI的影响。在计算机视觉中，AI是革命素的图像和视频分析，为自动驾驶和医疗诊断的突破铺平了道路。同样，自然语言处理（NLP）中AI驱动的增强功能使机器能够更好地理解和生成人类语言，从而导致更明智的交流接口和更准确的翻译工具。AI对预测分析和大数据处理的影响也值得注意，因为它使企业能够预测趋势并更轻松地做出明智的决定。AI在机器人技术中的集成通过创建更多自主和适应性的机器来简化复杂的任务，例如组装，探索和服务交付。此外，物联网上的AI驱动创新（IoT）具有显着增强的设备连接性和智能，从而带来了更智能的房屋，城市和工业系统。展望2034年，预计在AI领域将有几个关键的进步。多模式AI结合了多种数据类型，例如文本，语音，图像和视频，将变得更加精致和普遍。这项技术有可能为可以理解复杂查询并提供量身定制的响应的高级虚拟助手和聊天机器人提供动力。此外，用户友好的平台将使非专家可以将AI用于从业务应用程序到创意项目的各种任务。无代码和低编码平台也将变得更加易于访问，从而使非技术用户能够使用拖放组件或指导的工作流程创建AI模型。API驱动的AI和微服务将使企业轻松地将高级AI功能集成到其现有系统中，从而加快自定义应用程序的开发，而无需广泛的技术专长。自动ML平台的兴起将自动化数据预处理和高参数调整等任务，从而使任何人都可以在没有专业专业知识的情况下快速创建高性能的AI模型。最后，基于云的AI服务将为企业提供预建的AI模型，这些模型可以轻松地集成到现有系统中，从而进一步简化创新过程。在此量身定制的文章文本以满足特定需求，无缝集成到现有系统中，并根据需要进行缩放或向下缩放。这种可访问性将使业余爱好者能够为个人项目或附带业务创建创新的AI解决方案，从而推动个人进步和成长。通过拥抱开源开发，可以提高透明度，同时仔细的治理和道德准则可以确保高安全标准和对AI驱动过程的信任。最终目标可能是创建一个完全由语音控制的，多模式的虚拟助手，能够按需生成视觉，文本，音频或多媒体资产。尽管推测性，但如果到2034年出现人工通用情报（AGI），我们可能会目睹可以自主生成，策划和完善自己的培训数据的AI系统，从而无需人工干预即可进行自我完善和适应。该保险将涵盖与这些错误相关的财务，声誉和其他风险，类似于保险公司处理财务欺诈和数据泄露的方式。随着生成性AI在组织中变得更加普遍，公司可能会提供“ AI幻觉保险”以防止不正确或误导性结果，这通常是由于培训数据不足或培训数据中的偏见不足。AI决策和预测建模将提高到AI系统作为战略业务合作伙伴的功能，为高管提供知情决策和自动化复杂任务的地步。这些AI系统将集成实时数据分析，上下文意识和个性化见解，以提供量身定制的建议，例如财务计划和客户宣传，使其与业务目标保持一致。改进的自然语言处理（NLP）将使AI能够与领导力一起参加对话，并根据预测性建模和场景计划提供建议。企业将依靠AI来模拟潜在的成果，管理跨部门协作以及基于持续学习的策略。这些AI合作伙伴将使小型企业能够更快地扩展并以类似于大型企业的效率运行。量子AI，利用Qubits的性质，可以通过解决以前由于计算约束而无法解决的问题来克服经典的AI限制。这可能会改变科学研究领域，在该领域中，AI将通过对将经典计算机进行千年来处理的场景进行建模，从而突破物理，生物学和气候科学中发现的界限。AI进步中的一个重大挑战是培训大型模型（例如大语言模型（LLM）和神经网络）所涉及的巨大时间，精力和成本。当前的硬件要求正在接近常规计算基础架构的限制，这使创新专注于增强硬件或创建新的体系结构。量子计算提供了一个有希望的解决方案，该解决方案将实现复杂的材料模拟，庞大的供应链优化以及指数较大的数据集，以实时变得可行。BITNET模型通过使用三元参数减少培训时间和能耗来彻底改变AI创新。此方法利用多个状态来处理信息，可能会导致更快的计算和更低的功率使用。正在开发专门的硅硬件来支持比特网模型，这可能会大大加速AI培训并降低运营成本。AI的未来可能会结合量子计算，比特网模型和专门的硬件，以克服计算限制。为了实现AI的普及，法规和道德标准必须显着提高。这包括创建严格的风险管理系统，对高风险AI施加更严格的要求，并达到透明度，鲁棒性和网络安全标准。道德考虑将塑造法规，包括禁止对社会评分和远程生物识别识别等不可接受的风险进行禁令。代理AI是指由独立运行的专业代理组成的系统，处理特定的任务并与数据，系统和人员进行交互以完成多步骤工作流。随着人类生成的数据变得稀缺，企业正在旋转合成数据，即模仿现实世界情景的人工数据集。这种类型的AI使用更简单的决策算法和反馈循环适应实时环境，从而使企业能够自动化复杂流程（例如客户支持或网络诊断）。到2034年，代理AI系统可能会成为管理业务工作流，智能家居和其他行业的核心，提供补充一般能力的高效且具有成本效益的解决方案。AI模型将利用各种数据源，包括卫星图像，生物识别数据和IoT传感器数据，以提高准确性和促进多样性。朝着定制模型的趋势正在上升，组织使用专有数据集来培训根据其特定需求量身定制的AI。这些模型可以通过与组织的独特数据和上下文紧密一致来超越通用LLM。公司将投资高质量的数据保证，以确保真实和合成数据都符合严格的可靠性，准确性和多样性标准。这将有助于保持AI性能和鲁棒性，同时解决“影子AI”的挑战 - 员工使用的未经授权的AI工具。正在出现一些雄心勃勃的想法，以解决当前局限性并突破AI功能的界限。这样的想法是后摩尔计算，该计算旨在超越传统的von Neumann架构，因为GPU和TPU达到了他们的物理限制。模仿人脑的神经结构的神经形态计算是该过渡的最前沿。实验的另一个重要领域涉及AI分布式Internet或联合AI的开发。使用光而不是电信号来处理信息的光学计算也提供了有希望的途径，以提高计算效率和可扩展性。该愿景设想了一个分散的AI基础架构，该基础架构在多个设备和位置运行，在本地处理数据以增强隐私并减少潜伏期。当前的研究重点是开发有效的算法和协议，以在分布式模型之间进行无缝协作，从而促进实时学习，同时保持高数据完整性和隐私标准。研究人员还在探索通过引入更有效的窗户技术来克服变形金刚架构注意机制的局限性的方法。计算资源的快速增长有望彻底改变AI功能，从而实现了可以从过去的大量相互作用中学习的更复杂的模型。想象一个无缝的未来，您的智能助手日常工作，订购杂货，甚至驱使您在调整交通和天气的同时工作。在家里，AI驱动的娱乐活动会根据您的喜好生成定制的内容。先进的AI技术的含义是深远的，在气候行动中具有双重角色：在作为缓解工具的同时促进能源需求的增加。在制造业中，AI机器人优化了生产率，减少了缺陷；在医疗保健中，自动诊断工具改善了疾病识别。自动化将简化运营，降低成本并提高创新，但也会导致工作流离失所，尤其是在依靠重复任务的行业中。在AI开发，数据分析和网络安全方面产生了新的机会，而对AI维护和治理技能的需求则增长，需要劳动力重新运转。人们对AI的情感依恋越来越强，就像Eliza效应和其他AI同伴一样。在接下来的十年中，这些关系可能变得更加复杂，引发了有关心理和道德含义的问题。为了促进与日益类似人类的机器的健康互动，社会必须鼓励个人区分真正的人类联系与AI驱动的人的联系。作为AI生成的内容主导在线平台，估计约有50％的互联网材料，人类生成的数据越来越稀缺。到2026年，用于培训大型AI模型的公共数据可能会耗尽。为了解决这个问题，研究人员正在探索合成数据生成以及诸如IoT设备和模拟的替代来源，以多样化AI培训输入。为了在数据饱和的数字景观中保持有效，AI的进步需要可持续的策略。满足个人需求的成本效益模型将变得至关重要。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。 它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。 watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。 但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM提供各种解决方案，包括基础模型，花岗岩AI模型，AI咨询服务和AI学院。这些资源在核心工作流程中加速了生成AI的影响，提高生产力，并为构建尖端AI应用程序提供平台。从历史上看，AI被描述为流行文化和电影中的对手。当我们迈向未来时，人们对AI的潜力和造成严重破坏的担忧是没有根据的。相反，AI具有巨大的可能性，可以简化我们的生活并以积极的方式塑造人类的命运。这是AI会影响人类的7种方法：首先，AI已经通过引入自动驾驶汽车彻底改变了运输。随着我们的前进，期望更先进的应用程序，例如无人驾驶卡车，公共汽车，摩托车和真正的无人驾驶汽车，具有增强的安全性和用户体验。接下来，AI将通过介绍帮助教师并提高学习质量的机器人教师来改变教育。例如，如果教师错过了重要概念，则会提醒他们，他们将其释放出来，以完成更重要的任务。斯坦福大学的专家预测，AI辅助教学将在15年内成为北美的规范。在医疗保健中，AI已经通过简化流程和挽救生命产生重大影响。其未来的应用包括提高护理质量，简化患者获得护理的机会，提高治疗速度以及使用数据分析工具个性化医疗保健。家庭机器人是AI将来会有所作为的另一个领域。他们将变得更加聪明，有能力和个性化，甚至可能可爱！具有增强的导航，方向和对象识别功能，家庭机器人将使我们的生活更轻松。AI技术进步：塑造人类的未来人工智能（AI）融入各个部门正在彻底改变执行任务的方式，从而提高效率和生产力。正如通用电气所说，家庭机器人不仅会有所帮助，而且还具有像生活一样的个性，并在家中担任同伴。在Robocops等电影中探索了这个概念，在该电影中，AI驱动的警察机器人被看到战斗和调查犯罪。在警务中，预计AI将发挥重要作用，包括预测犯罪，保护监狱和控制犯罪现场。高级面部和行为识别能力将使犯罪预防，挽救无数生命和财产损失。NASA这样的空间探索组织已经利用AI来用于无人穿梭，流浪者和探针，检测对象并找到安全的途径来发现新位置。将AI在太空探索中的使用旨在扩展到任务计划，执行，操作和完成阶段，增强效率，输出和安全性。此外，AI将有助于检测和预防灾难性事件，例如流星冲击或航天器组件故障。机器人士兵不再是科幻概念，而是在各种战争任务中自主使用，改变了战争的方式。当他们减少人身伤亡时，它们也会造成破坏，引发有关道德和法规的疑问。国际机构将为机器人士兵制定规则，并具有某种形式的人类控制以防止流氓行为。AI的未来是光明的，进步导致了简化的操作和简化的生活。随着技术的不断发展，其对人类的影响将是深远的，从而塑造了各个部门和行业的过程。