苹果公司限制员工使用人工智能工具以保护机密数据
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苹果公司限制员工使用人工智能工具以保护机密数据

据知情人士透露,苹果公司为保护未来产品和消费者数据,正在限制员工使用 ChatGPT 等 AI 工具,并正在开发自主类似技术。有文件显示,苹果担心使用这些 AI 程序的员工可能会泄露机密数据。此外,苹果还告诉员工不要使用微软旗下代码托管平台 GitHub 的 Copilot,以免影响公司利益。聊天机器人技术越来越受到组织的警惕,因为员工已经开始使用这些工具来完成各种工作。
全球共识:人工智能监管框架的构建
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全球共识:人工智能监管框架的构建

印度政府正考虑制定人工智能监管框架,针对算法偏差和版权等领域。对于像ChatGPT这样的平台,存在版权、偏差算法等问题,但需视乎最终制定的监管框架。各国都在研究人工智能平台的影响,并计划共同制定监管法律。
人工智能2.0时代:大模型引领技术创新浪潮
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人工智能2.0时代:大模型引领技术创新浪潮

人工智能已经迈入2.0时代,这一时代的主要标志是大模型的兴起,它们具有指数级的模型参数和强大的性能,可以有效解决AI泛化能力不足的问题。我国人工智能行业正迎来快速发展期,相关企业的注册量和融资事件数量都在不断攀升,显示出了人工智能行业的巨大潜力。然而,要实现人工智能真正的价值,还需要解决数据、算法和算力这三个核心子产业的问题。尤其是数据标注处理,这是一个耗时耗力且价值挖掘不充分的环节,但同时也是AI经济体系的重要组成部分。随着AI技术的进步,未来数据标注处理的需求将持续增长,同时也将推动AI技术的进一步发展。
ChatGPT:人工智能的未来明星,股市预测巨头
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ChatGPT:人工智能的未来明星,股市预测巨头

这篇文章主要报道了一项关于ChatGPT在预测股票走势方面的研究成果,该研究表明ChatGPT在预测能力上超越了传统情感分析技术,具有很高的准确度和建设性关系。尽管如此,仍需注意人工智能模型在金融业带来的潜在风险。
AI聊天机器人ChatGPT引发热议:未来哪些职业容易被取代?
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AI聊天机器人ChatGPT引发热议:未来哪些职业容易被取代?

AI聊天机器人ChatGPT引发热议,网友尝试与其对话,其中一网友表示,尽管 ChatGPT 在某些方面表现出色,但他仍担心一些行业,如金融、媒体、法律和教育等将被 AI 取代。然而,其他人认为这个问题的严重性被夸大了,因为许多专业人士表示近期内不会被 AI 取代。一位作家认为,文学创作可以被人工智能取代,但拥有自我意识和理解人类需求的人工智能尚未出现。此外,一些行业,如教育,需要人类的情感交流和互动能力,这是目前的 AI 无法实现的。
AI“全能”时代:未来发展方向与瓶颈探讨
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AI“全能”时代:未来发展方向与瓶颈探讨

近日,人工智能助手ChatGPT迅速“出圈”,引发人们对人工智能未来发展方向的思考。海科会现场,电子科技大学讲座教授任福继表示,当前人工智能面临的数据驱动瓶颈和智能没智慧、有智商没情商等问题需要新的研究范式来解决。他提出了先进智能的研究范式,并将情感计算作为关键一环,认为这是人类情感需求的体现。
ChatGPT风靡一时,未来人类将何去何从?
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ChatGPT风靡一时,未来人类将何去何从?

这篇文章探讨了ChatGPT在当前阶段的应用和影响。首先,作者指出,ChatGPT能帮助解决一些重复性问题,提高工作效率,但也存在知识积累不足等问题。其次,文章强调,随着人工智能的发展,许多重复性工作可以由AI承担,这将带来组织结构的变化,使得部分岗位不再需要人类完成。最后,作者提出了未来两种可能的发展路径,一是人类社会的组织形式将变为“一小撮天才随地可得的AI应用”,二是如果人工智能发展出独创性,人类可能失去存在的意义。
文章思必驰科技IPO未通過:智能语音市場競爭激烈
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文章思必驰科技IPO未通過:智能语音市場競爭激烈

思必驰科技股份有限公司在上交所IPO审核未能通过,尽管得到多家知名投资机构支持,其估值在2019年底已突破百亿。但在智能语音市场中,科大讯飞、阿里云和百度智能云占据主导地位,思必驰能否在智能语音领域稳住脚跟,实现商业化盈利成为关注焦点。智能语音作为人工智能技术的重要分支,已广泛应用于多个领域。思必驰作为国内领先的语音技术提供商,拥有优秀的技术积累,但市场竞争激烈,技术创新和应用场景探索仍需时间积累。公司在技术、产品和服务方面需持续创新,并与企业加强合作和交流。
ChatGPT:揭开个性化对话的神秘面纱
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ChatGPT:揭开个性化对话的神秘面纱

这篇文章主要探讨了ChatGPT在个性化对话方面的作用与重要性。ChatGPT作为先进的人工智能技术,能够理解用户意图,捕捉上下文信息,并生成符合用户特定需求的回复,从而实现个性化交互。在多个领域中,个性化对话具有广泛的应用潜力,包括营销、教育和心理健康等。然而,也存在一定的挑战,如语义理解的准确性、个体化偏好的捕捉以及对多样化语言和文化的适应能力等。因此,未来需要进一步的研究和创新来克服这些挑战,实现个性化对话的全面发展。