相信大多数人都会认同物联网和人工智能的进步将改变整个世界这一观点,但是关于相关的监管程度和道德实践却没有一致的看法。而这些都是必须要讨论的话题,为未知的未来做好准备,圣克拉拉大学哲学副教授Shannon Vallor这样表示。
圣克拉拉大学哲学副教授Shannon Vallor
“要准备就绪,就意味着现在就要开始谈论各种可能性,并创建可以应对意外的系统,”Vallor在IBM World of Watson大会上这样表示。
未来的就业
除了影响每个专业之外,这些方面的进步也将改变整个就业情况,Vallor说。很多人都在当前的经济形势下挣扎生活,人们担心机器开始取代白领工人时可能发生的情况。
现在,人类能做而机器无法做到的事情越来越少,实现人工智能还有很长一段路要走,未来一些特定领域都是有需求的。Vallor表示,“创造力、跨学科性、社交智能、道德智慧将是未来最重要的技能。”
教育改革
Vallor指出,“”我们的教育系统与这个未来前景是不一致的。它所要求的技术教育是我们没有能力提供的,中间部分是受影响最大的,这些新工作涉及一定水平的技能,我们还没有做好迎接的准备。”
然而,就在5年前,人们很难在硅谷听到有关道德的讨论。Vallor讲到,现在这个情况变了,企业意识到他们要建立信任,教育也可以做这些转变,但一定要快。
至于Watson,Vallor说:“我对Watson的了解是,这是一种强调如何‘放大’我们而不是取代我们的技术。它帮助我们更好地思考,想得更多,做得更多。”
好文章,需要你的鼓励
谷歌地图将集成Gemini人工智能技术,旨在将其升级为一个"全知型副驾驶"助手。这一整合将大幅提升地图服务的智能化水平,为用户提供更加个性化和全面的导航体验。通过AI技术的加持,谷歌地图有望在路线规划、地点推荐和实时信息服务等方面实现重大突破。
这项由圣母大学和IBM研究院联合开展的研究,开发出了名为DeepEvolve的AI科学助手系统,能够像人类科学家一样进行深度文献研究并将创新想法转化为可执行的算法程序。该系统突破了传统AI要么只能改进算法但缺乏创新、要么只能提出想法但无法实现的局限,在化学、生物学、数学等九个科学领域的测试中都实现了显著的算法性能提升,为AI辅助科学发现开辟了新的道路。
微软研究人员发布新的仿真环境来测试AI智能体,研究显示当前智能体模型容易受到操纵。该名为"Magentic Marketplace"的合成平台让客户智能体与商家智能体进行交互实验。测试包括GPT-4o、GPT-5和Gemini-2.5-Flash等模型,发现智能体在面临过多选择时效率下降,且在协作方面表现不佳。研究揭示了AI智能体在无监督环境下的性能问题。
卡内基梅隆大学研究团队通过3331次大规模实验,系统揭示了代码训练如何提升AI推理能力。研究发现,代码的结构特性比语义内容更重要,适当的抽象形式(如伪代码)可以达到与原始代码相同的效果。不同编程语言产生差异化影响:低抽象语言有利于数学推理,Python更适合自然语言任务。这些发现为AI训练数据的科学化设计提供了重要指导。