# 你真的准备好迎接人工智能了吗？
企业是否准备好采用人工智能是一个关键问题。尽管AI热潮让许多企业感到压力，但在盲目跟进前，需评估自身业务是否真正适合AI。AI已广泛应用于65%的企业中，并在2023年实现了72%的全球采用率增长。企业应明确AI应用的目标，评估数据质量、技术栈兼容性及内部技能，选择合适的AI模型，并确保遵守相关法规。同时，构建一支具备AI技能的团队至关重要。通过遵循上述步骤，企业可以有效利用AI，推动业务发展。
–# Palantir的Shyam Sankar表示，AI是经验性的，如果你雇佣顾问来帮助你思考部署问题，“你只是在烧钱”- Palantir Technologies (NYSE:PLTR)。
在这个句子中，Shyam Sankar强调了人工智能（AI）的特性是基于经验的。他指出，如果企业仅仅依赖外部咨询公司来指导如何实施AI解决方案，这种做法可能会导致资源浪费，因为这种依赖可能不会带来实质性的价值或改进。相反，他认为企业应该自己培养内部能力，通过实践和经验来理解和应用AI技术，以更有效地利用资源并实现业务目标。
自Palantir Technologies被纳入标普500指数后，其股价持续上涨。CTO Shyam Sankar承认公司正面临需求激增。Palantir在商业领域看到了强劲的势头，人工智能采用率增加，企业自动化成为价值所在。Palantir在构建知识体系上的投资为其快速将工作流程投入生产提供了基础。Sankar以美国大型保险公司为例，说明自动化保险承保过程从两天缩短至三小时，不仅节省时间，还能帮助客户在竞争中脱颖而出。与微软、IBM和Alphabet等大公司相比，Palantir的优势在于能够快速将产品推向市场。Sankar指出，AI的普及使得其成本效益更高，且在全球地缘政治紧张局势加剧的背景下，Palantir有机会通过AI赋能和重新工业化美国来应对挑战。
–# 欧盟的GDPR（通用数据保护条例）与AI法案有何不同？#Nama.
欧盟的GDPR和AI法案是两个不同的法规，它们各自关注的数据保护和人工智能领域的不同方面。
1. **GDPR**：这是欧盟于2016年通过的一项全面的数据保护法规。其主要目标是保护个人数据的隐私和安全，确保数据处理活动符合高标准的透明度、公平性和合法性。GDPR适用于所有处理欧盟居民数据的组织，无论这些组织位于欧盟境内还是境外。它规定了数据主体的权利，如访问权、更正权、被遗忘权等，并对违规行为设定了高额罚款。
2. **AI法案**：目前，欧盟正在制定一项关于人工智能的法规，旨在建立一套全面的人工智能治理框架。该法案的目标是确保人工智能系统的安全性、透明度和道德性，同时促进创新和经济增长。它将涵盖从开发到部署整个AI生命周期的不同方面，包括对高风险AI应用的监管，以及对AI系统的解释性和问责性的要求。与GDPR不同的是，AI法案可能更侧重于AI技术本身的风险管理和伦理考量。
简而言之，GDPR主要关注个人数据的保护和隐私，而AI法案则着眼于构建一个安全、负责任和创新的人工智能生态系统。两者都是为了促进数字经济的发展，但侧重点和覆盖范围有所不同。
欧盟人工智能法案与通用数据保护条例（GDPR）的主要区别在于，前者采取产品监管方式，后者则以数据主体为中心。德国汉堡数据保护局法律顾问马库斯·温施尔鲍姆在PrivacyNama 2024活动上表示，人工智能法案侧重于系统、模型和价值链的监管，包括开发、测试、市场投放和部署阶段，而GDPR则涵盖这些方面但不具体命名。人工智能法案更关注新兴经济市场的监管，类似于欧盟对儿童玩具的安全要求和风险缓解。该法案有助于数据保护，因为它使隐私更加精确，并促使当局考虑AI模型是否包含个人数据的问题。温施尔鲍姆认为，数据保护机构可以从人工智能法案中学习，GDPR仅关注数据处理，而忽视了软件的技术细节。此外，对于多用途AI的监管，GDPR不区分特定用途，而人工智能法案采用双轨制，禁止某些应用并根据风险级别分类，对不同用途施加相应的合规负担。
–# Adobe将提供免费应用，旨在在人工智能热潮中帮助创作者归因。
Adobe计划于明年初推出一款免费的网络应用，旨在帮助图像和视频创作者在其作品被AI系统使用时获得信用。自2019年起，Adobe和其他科技公司一直在开发名为“内容凭证”的系统，为网上的照片和视频打上数字标签，表明其创作来源。TikTok已表示将使用此系统标记AI生成的内容。Adobe将提供免费服务，允许创作者在其作品上附上内容凭证，并可选择不将其作品用于AI训练系统。目前尚无大型AI公司同意遵守Adobe的透明度标准。此举旨在保护创作者的作品完整性，并促进在线透明度和信任。
–# 下一波人工智能突破需要更便宜的计算：Nvidia
Nvidia CEO Jensen Huang强调未来人工智能将依赖能“推理”的服务，但实现这一阶段需降低计算成本。下一代工具能通过数百乃至数千步骤回应查询，并自我反思得出结论，区别于如OpenAI的ChatGPT等现有系统。Nvidia计划每年提高芯片性能两到三倍，同时保持成本和能耗不变，推动AI系统在推理（识别模式、得出结论）方面的变革。此举旨在大幅降低智能成本，使推理成为可能。面对市场挑战，Nvidia正积极推广AI应用，包括销售计算机、软件、模型、网络及其他服务。然而，亚马逊AWS、微软等数据中心运营商及AMD等竞争对手正在开发自家替代方案，对Nvidia的市场主导地位构成威胁。
–# 议会小组将于2024年讨论人工智能和数字平台。
2024-25年，印度议会通信与信息技术特别委员会将探讨人工智能（AI）及其相关议题的影响。议题包括AI、社交与数字平台及其监管、新货币形式的出现与影响、以及数字与网络犯罪的监管与监控。委员会还将审查与所有媒体形式相关的法律实施、OTT平台的兴起及关联问题，并评估打击假新闻的机制。此外，将关注电信部门面临的挑战、印度的电信自给自足、服务质量标准和消费者保护，以及公共与私营部门在普遍服务义务基金下的项目表现。
–# 随着人工智能时代的到来，苹果公司正面临着前所未有的微妙平衡。
苹果作为科技界的佼佼者，凭借iPhone的推出在21世纪初确立了其主导地位，并且在智能手表等新兴市场中也成功引领潮流。然而，苹果目前正面临多重挑战：监管压力威胁其操作系统安全、新iPhone初期销售不佳、缺乏引人注目的新产品以及高管层即将换代等问题。此外，苹果还面临着欧盟对其作为技术行业“看门人”的认定，以及可能的法律约束。苹果与OpenAI的合作开发AI功能，但其首次有限的AI功能可能要到本月晚些时候才在移动设备上推出，这使得苹果在竞争中显得力不从心。面对AI的革新和政府监管的压力，苹果能否保持其主导地位，成为市场关注的焦点。
–# BharatGen倡议旨在构建印度首个本土生成型人工智能，供公共使用。
科技部于9月30日启动“BharatGen”，一项政府资助的生成式人工智能计划，旨在创建多模态大型语言模型以服务印度语言。这是全球首个致力于开发本土AI技术的政府行动。BharatGen将提供多语言、多模态的基础模型，并基于印度数据集构建和训练，打造开源平台，促进印度的生成式AI研究生态系统。预计项目将在两年内完成，惠及政府、私营、教育和研究机构。该计划强调使用印度为中心的数据，以增强数据主权，确保数字资源和叙事权掌握在印度手中。此前，印度政府曾提出举办“印度AI峰会”，聚焦AI计算、AI芯片和大型语言模型等议题，强调AI对实现1万亿美元数字经济目标的重要性，并呼吁建立安全与信任框架，防止技术误用。
–# 吉姆·克雷默表示他正在购买“一些目标公司”，但将SoundHound AI视为“梗股”-Target（纽约证券交易所代码：TGT）。
Jim Cramer推荐在当前价格购买Target Corporation(TGT)股票，并计划在股价再下跌5点时继续买入。PepsiCo的Jim Lee于9月22日加入Target担任CFO，Cramer建议在Unity Software开始盈利时给他打电话。Merck的Keytruda在治疗头颈癌方面取得积极结果，Cramer建议购买该公司的股票。Alumis被描述为高度投机性，而SoundHound AI被DA Davidson分析师评为买入评级。Unity Software、Alumis、Target、SoundHound AI和Merck的股价在周二分别变动不大或略有波动。
–# 谷歌拆分议题摆在桌面上，英伟达的人工智能峰会推动了股价上涨，但前方仍有阻力——苹果（纳斯达克代码：AAPL）。
这段话主要在讨论科技行业的一些动态。首先提到了谷歌的拆分议题，这可能意味着谷歌母公司Alphabet有可能进行结构上的调整。接着提到英伟达的人工智能峰会对股价产生了积极影响，暗示英伟达在人工智能领域的活动受到了市场的正面反应。最后，提到了苹果公司，强调其股价可能面临前方的阻力或挑战。整体上，这段话反映了科技行业内部的一些重要事件及其对市场情绪的影响。
今日焦点：谷歌可能被拆分，司法部在法庭文件中将此置于讨论桌上。此前法官裁定谷歌为垄断者，并通过非法手段建立了其垄断地位。市场对此反应不大，表明目前市场并不认为这会损害谷歌。NVDA股价在AI峰会上表现出强劲走势，但面临$140阻力区。若突破，对股市尤其是AI股有利；反之则不利。中国股市继续下跌，期待周六的刺激措施。资金流向显示AMZN、MSFT、NVDA表现积极，而TSLA表现不佳。比特币保持区间震荡。投资者应关注长期优质资产并考虑保护性策略以应对不确定性。对于传统60/40组合，建议聚焦高质量债券和短期债券，或使用战术性债券ETF。《阿罗报告》以其精准预测著称，包括AI热潮、新牛市、熊市、疫情后新高、疫情低点反弹、DJIA升至30,000点等。
–# Nvidia希望在推理模型兴起的背景下，降低人工智能的成本。
Nvidia’s CEO, Jensen Huang, stated that the company aims to accelerate artificial intelligence innovation, currently moving faster than anticipated. Nvidia has transitioned to a one-year chip production cycle, designing six to seven new chips per system annually, co-designed to revolutionize systems and enhance performance by 2-3x with equivalent energy and cost. This approach reduces AI costs by 2-3x yearly, surpassing Moore’s Law. Huang envisions driving down AI costs further amidst the development of increasingly complex models, with AI services like ChatGPT iteratively reasoning about answers through numerous inferences, requiring substantial computational power. Nvidia’s stock is nearing its June record high of $135 per share.
–# 谷歌DeepMind的科学家们因其AlphaFold人工智能项目而荣获诺贝尔奖。
两位来自谷歌DeepMind人工智能研究团队的科学家，Demis Hassabis和John Jumper，在他们认为今年诺贝尔化学奖落空之际，突然接到了获奖通知。他们与华盛顿大学的David Baker共同因开发AlphaFold2模型而获奖，该模型能预测蛋白质结构。Hassabis和Jumper在得知获奖后表示，他们是在新闻公布前几分钟接到的电话。AlphaFold项目自2020年首次亮相以来，已预测了2亿种由研究人员识别的蛋白质结构。AlphaFold2已被全球190个国家的超过200万人使用。两人还透露，正在开发中的AlphaFold3版本将免费向科学界发布。
–# Zoom将允许人工智能头像代表您与团队进行交流。
Zoom即将推出AI虚拟形象功能，用户可录制视频生成与自己相似的虚拟形象，用于发送简短消息给团队。此功能仅适用于Zoom Clips功能，允许用户录制简短视频更新给同事。Zoom正在谨慎处理防止深度伪造的问题，包括高级认证、水印技术和严格使用政策。该功能将于明年年初作为自定义AI伴侣插件的一部分推出，每月额外收费12美元。即使没有此附加功能，付费Zoom订阅用户仍可以使用预设的AI虚拟形象和声音创建剪辑。Zoom CEO Eric Yuan的目标是让用户在做其他事情时，通过AI虚拟形象参加会议或查看邮件等。
–# AI创业公司Writer，目前在19亿美元的估值下进行融资，推出了新的模型以与OpenAI竞争。
CEO May Habib出席了Harper’s Bazaar At Work峰会，与Porsche和One&Only One Za’abeel合作，在英国伦敦的Raffles London at The OWO于2023年11月21日举行。AI初创公司Writer在周三推出了大型人工智能模型，以竞争来自OpenAI、Anthropic等公司的企业产品。与竞争对手相比，Writer在训练AI方面花费的成本较低，仅为约70万美元，而竞争对手则需要花费数百万美元来构建自己的模型。该公司正在筹集高达20亿美元，估值为19亿美元，几乎是去年9月的四倍。为了降低成本，Writer使用合成数据，即由AI创建的数据，旨在模仿通常用于模型的信息，同时不损害隐私，并且成为一种越来越受欢迎的训练方法。然而，一些专家警告说，合成数据应谨慎使用，因为它有可能降低模型性能并加剧现有偏见。Writer的联合创始人兼CTO Waseem Alshikh表示，该公司已经为此工作多年。该公司的生成式AI允许企业客户使用其大型语言模型（LLMs）生成听起来像人类的文本，包括LinkedIn帖子、职位描述、使命宣言、数据分析或文本摘要以及市场分析等定制AI应用。该公司拥有超过250家企业客户，包括Accenture、Uber、Salesforce、L’Oreal和Vanguard，他们在各个领域如支持、IT、运营、销售和营销中使用这项技术。生成式AI市场预计在未来十年内达到1万亿美元的收入。到目前为止，投资者已向生成式AI交易投入268亿美元，涉及498笔交易，而该行业公司在2023年的融资额为259亿美元，较2022年增长超过200%。
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