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【科技讯】10月24日消息，现在人们对人工智能的研究已经越来越深入，AI技术必将大规模的进入人类的生活，而一向看好人工智能的霍金却对此情况表示了担心，他表示这样下去AI 恐怕会成为人类最大的威胁。
　　霍金博士在两年前就提过「全面发展的人工智慧恐会导致人类灭绝」，而今年霍金博士于本周三(10月19日)举行于剑桥大学上的「未来智能中心」开幕仪式上又再度分析人工智慧将带给人类的影响，人工智慧会带来的最好与最坏，目前我们都还不知道答案，但未来该努力的方向应该要朝此部份去做解析。
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10月7日，美国前两位安全官员表示，本周在航班上发生着火的智能手机Note7如果是经更换过的设备，三星电子公司的该产品可能将面临二次召回。
多年以来，技术的发展都在遵循摩尔定律。即当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。不过放眼未来，摩尔定律开始有些失灵了，因为从芯片的制造来看，7nm就是物理极限。一旦晶体管大小低于这一数字，它们在物理形态上就会非常集中，以至于产生量子隧穿效应，为芯片制造带来巨大挑战。
8、与专业组织如美国人工智能进步协会（AAAI）、美国计算机协会（ACM）和电气及电子工程师协会（IEEE）合作，更新（或制作）专业道德准则，更好地反映在社会经济领域部署AI和自动化系统的复杂性。为任何想掌握计算机科学的人开设公民权、公民自由权和道德培训课程，反映了教育中的这些变化。同样，更新专业道德准则约束引入AI系统的专业人士，如适用于医生和医院工作者的道德准则。
为了进行对检验、衡量和评估AI系统对公共和私人机构决策的影响所需的研究，特别是有关如公平和歧视的关键社会关切，研究人员必须被清楚地允许跨大量域名并通过大量不同方法测试系统。然而，某些美国法律，如反电脑欺诈和滥用法案（CFAA）和数字千年版权法案（DMCA），规定与电脑系统甚至互联网上公开可访问的电脑系统“未授权”互动为非法，可能限制或禁止这种研究。这些法律应该澄清或修改，明确允许促进这种重要研究的互动。
同样地，负责管理AI研发及维护的专业协会也有必要考虑采取相应的措施。例如，美国人工智能协会（AAAI）应制定相关的道德准则，而美国计算机协会（ACM）以及电气和电子工程师协会（IEEE）需认真修订相关的道德准则。ACM和IEEE现有的道德准则已拥有20年以上的历史，不用说，这些准则不仅无法解决与人类机构、隐私和安全相关的核心问题，而且也无法预防AI和其他自动化决策系统可能产生的危害。随着AI技术进一步被整合到重要的社会领域中，这一点正变得越来越重要。
然而，将这些信息技术和AI系统整合到医院和其它医疗健康体系所需要的关键培训、资源和那些正在进行当中的必要维护，并不总是能够得到支持，或者说并不总是能处于“不差钱”的状况。而这种情况其实已经导致了技术资源和技术能力的分配不均。
还有人在争论劳动市场的变化和波动是否与技术进步有关，是否只是因经济政策而出现。这类看法聚焦于现有的法律体系和监管机制对于AI和自动化系统的发展应该担当什么样的角色。例如，罗伯特·戈登（RobertGordon）认为当前的创新浪潮其实并没有它们表面上看起来那么具有变革性。不少持相反意见的人则称，劳动市场正因为技术变化而发生重要转变。这些人包括约瑟夫·斯蒂格利茨（JosephStiglitz）和拉里·米歇尔（LarryMishel），他们认为，要保护劳动力，就必须要对AI和自动化系统相关的监管和其它政策变化上保持高度的重视。
10月7日，美国通讯巨头Verizon希望对雅虎的收购价能够降低十亿美元。在此之前，Verizon原本计划以48亿美元收购雅虎。据外媒报道，沉寂已久的计算技术界迎来了一个大新闻。劳伦斯伯克利国家实验室的一个团队打破了物理极限，将现有的最精尖的晶体管制程从14nm缩减到了1nm，完成了计算技术界的一大突破！晶体管的制程大小一直是计算技术进步的硬指标。晶体管越小，同样体积的芯片上就能集成更多，这样一来处理器的性能和功耗都能会获得巨大进步。
目前，对AI医疗系统高性能期许的实现依赖于通过各式各样的设备、平台和互联网来源源不断地获取到海量的病患数据，而这一过程也不可避免地会涉及到某些人或机构会在利益的驱使下，做出出格的监视行为。、
从另一方面来说，人工智能以及自动化系统能够降低商品和服务成本，如果这些降低的成本能够使消费者受益，那么人工智能就可以缩小贫富差距。在这种情况下，人工智能系统能够提高整个社会的生活水平，甚至于引发一个渐进式的再分配效应。此外，人工智能也会带来全新的生活方式。在人工智能环境下，那些工作落伍的人有机会需求获取资源的新方式，而工作受到影响的人也能够通过人工智能创造新的就业机会。换而言之，人工智能能够缓解劳动力危机，让人们自由追求生活以及工作新方式，从而提高社会的整体福利。
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一系列技术的集合，其下包括机器学习、推理、感知和自然语言处理等。人工智能的概念和应用65年前就已开始，不过最近AI的进步和应用让这种技术再次成为热议。随着AI被更广阔地应用到人类社会和经济生活各个方面，新的机遇和挑战随之而生。其巨大的潜在影响让人类不得不谨慎思考AI技术的发展与应用。
若要从零开始构建AI系统，以实现纠正上述不平衡现象等目标，这本身就要受到实力差距的限制。打造和维护AI系统需要大量的计算资源和大量数据。而拥有海量数据和计算资源的企业相对缺乏这类资源的企业拥有更多的战略优势。
一名人类外科医生在上岗之前，会先上医科大学，在经历过层层严苛的考核后，他们的医术才能获得世人的承认，然而，我们要如何造出一个出色的AI大夫来协助，或者甚至是取代一个有“文凭”的人类名医呢？
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像我们现在所看到的大多数已被应用到医疗健康领域的AI系统，它们几乎都依赖于大型数据库，这些AI系统会通过各种复杂的统计模型和机器学习技术，从其所收集到的海量数据中，自动提炼出各种重要信息。
由这类系统管理的员工的不利体验包括长期不充分就业，财务状况不稳定，缺少传统全职员工能够获得的福利保障，无力为家庭或者自我照顾（又或者因为忍受不了该类工作往往要求的随时待命性质而寻找别的工作）做规划。此外，受这些问题影响的员工更多是女性和少数族裔。
6、问题：那些因部署AI而权益受到损害的人，其声音往往被忽视。
正如在AINowExperts研讨会期间很多人提到的，这些开发和培训AI系统的方法费用高昂并只限于少数大公司。或者简单地说，在没有大量资源的情况下DIYAI是不可能的。培训用AI模式要求有大量数据——越多越好。同时还要求有巨大的计算能力，而这费用不菲。这使得即使要进行基础研究都只能限于能支付这种使用费用的公司，因此限制了民主化开发AI系统服务于不同人群目标的可能性。投资基本的基础设施和使用合适的培训数据，有助于公平竞争。同样，开放现有行业和机构里开发和设计过程，以多元化内部纪律和外部评论，可帮助开发更好服务和反映多元化环境需求的AI系统。
和此前曝光的多个正面样张相似，锤子T3拥有2.5D弧面玻璃以及圆形键，除边角的过渡保留了原有T2风格以外，整体和近几代iPhone颇为相似。
在这方面，AI系统在诊断和确立病症的环节上，正扮演越来越重要的角色。然而，也正是因为如此，研究人员必须警惕，要避免出现因AI错误猜测，而推断出“正常”或是“平均”等健康状况描述的情况的发生。
举个例子，尽管美国政府在2008年就颁布了《基因资讯平等法》（GeneticInformationNondiscriminationAct），但出于对保险分层管理的需求，保险公司对能获取到遗传危险率信息的兴趣也在日益增长。事实上，差别定价目前已经成为了数据分析供应商的一项业内通用做法，而这反过来也进一步地巩固和加剧了目前的不平等现象。
在资源配置以及让权力和信息集中或重组的潜力方面，我们迫切需要处理一些关键问题来确保AI技术不会造成伤害，特别对于已被边缘化的群体。
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