# 人工智能的采用将促进对数据和云计算角色的需求。
随着企业采用AI，数据科学、数据工程、DevOps和云计算等职位在2025财年的需求和薪资增长预计将快于其他技术岗位。TeamLease Digital的分析显示，AI、机器学习和自动化技能的需求显著增加，尤其是自然语言处理技能，从2024年的5%跃升至2025年的19%。AI相关职位的需求将在本财年增长17%，并在2026财年增长约25%。云基础设施的迁移也增加了对云工程师、开发人员和架构师的需求。
–# Perplexity AI 在新一轮融资中寻求约90亿美元的估值。
Perplexity AI，一家试图挑战谷歌主导地位的AI搜索引擎初创公司，计划在新一轮融资中将其估值翻倍至约90亿美元。该公司今年6月估值为30亿美元，现寻求筹集约5亿美元。尽管面临内容抄袭争议，Perplexity仍吸引大量投资者兴趣，并在生成式AI市场中竞争。
–# 由杰夫·贝佐斯支持的Perplexity公司在新一轮融资中目标估值为80亿美元：据报道，这家人工智能驱动的谷歌挑战者寻求5亿美元的资金以促进增长—— Alphabet（纳斯达克股票代码：GOOG），Alphabet（纳斯达克股票代码：GOOGL）。
Perplexity，一家估值从30亿美元增至80亿美元以上的AI初创公司，正寻求在最新一轮融资中筹集约5亿美元。该公司年收入约为5000万美元，增长迅速但因未授权使用内容遭批评。Perplexity计划挑战谷歌在搜索和广告行业的主导地位，并与知名品牌如耐克和万豪合作开发新的广告模式。
–# 隐私Nama 2024：设计隐私如何助力AI合规性。
注：此处“PrivacyNama”可能是专有名词或特定术语，直接保留原文。如果需要进一步解释或修改，请告知。根据上下文，“PrivacyNama”可能是指某个特定的项目、活动或概念，但没有更多背景信息，所以保留了原文。
在PrivacyNama 2024会议上，专家们讨论了AI开发中隐私保护的最佳实践。他们提倡“Privacy by Design”，即从设计之初就考虑数据保护原则，以确保合规性。Udbhav Tiwari强调，必须在模型训练阶段就考虑隐私保护，而Beni Chugh则指出，数据治理需前置到数据训练阶段。此外，会议还探讨了技术能否自动执行法规、是否应有数据公开的豁免条款以及严格责任的应用等问题。最后，与会者还讨论了数据擦除请求的义务问题。
–# 人工智能与隐私法律：企业如何保持合规
随着人工智能技术的快速发展，企业在利用这一技术的同时也面临着日益严格的隐私保护法律法规。为了确保业务运营符合相关法规要求，企业需要采取一系列措施来保护用户隐私，同时充分利用人工智能的优势。以下是一些关键建议：
1. **了解适用法律**：首先，企业需要深入了解所在国家或地区的隐私保护法律法规，例如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国加州的《加州消费者隐私法》（CCPA）等。
2. **数据最小化原则**：在收集和处理个人数据时，应遵循“数据最小化”原则，即只收集实现业务目标所必需的数据，并且仅在必要范围内使用这些数据。
3. **透明度与知情同意**：向用户明确说明其个人信息将如何被收集、存储及使用，并获得用户的明确同意。这包括提供易于理解的隐私政策和条款。
4. **加强安全措施**：采用先进的加密技术和访问控制机制，以防止未经授权的数据访问和泄露事件发生。
5. **定期审计与评估**：定期对公司的数据处理流程进行审查和风险评估，确保持续符合最新的法律标准和技术要求。
通过上述措施，企业不仅能够有效管理隐私风险，还能增强客户信任，促进可持续发展。
AI的快速发展给组织带来了数据保护和监管合规的新挑战。数据保护官需在多司法辖区复杂且不确定的法规中导航，平衡创新与隐私保护。不同国家对个人数据定义不一致，但国际上趋于一致。公司需建立内部治理结构，确保高风险AI应用受到更多审查，并遵循最佳实践如美国国家标准技术研究所的AI风险管理框架。企业应重视隐私文化，保持数据最小化原则，积极处理数据主体删除请求，避免急于资本化AI应用。
–# AI训练和全球数据法律可以共存吗？#隐私名称
教授Luca Belli在PrivacyNama活动上指出，生成式AI训练中的数据抓取行为违反了全球160多项数据保护法律。即使数据公开，未经同意抓取和使用个人数据也违背了合法性和目的限制原则。Mozilla基金会的Udbhav Tiwari强调，AI模型应避免泄露个人信息，并建议监管机构检查数据集以确保合规性。此外，小企业因资源有限，在数据保护方面存在困难，而大型企业则能更好地实施隐私设计框架。内容出处问题仍需解决，不应通过单一标识符来追踪每条数据。数据定义需扩展，以更好地规范混合数据集的处理。
–# 微软的AI战略：在一切事情上与所有人竞争。
微软在洛杉矶举办活动，展示了其AI产品Copilot的新功能，包括视觉识别、对话能力和虚拟新闻主播等。Copilot不仅限于办公场景，还扩展到个人生活领域，挑战苹果、谷歌等公司的AI产品。尽管有分析师下调了微软股票评级，但微软正努力通过Copilot成为AI领域的领导者，并探索新的收入来源。Copilot的更新旨在使AI成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
–# 微软的Copilot人工智能现在允许你创建自己的自主代理。
微软推出新功能，允许用户在Copilot Studio中创建自己的自主代理，这些代理能理解用户工作并代为执行任务。此外，诺和诺德的药物Ozempic片剂可降低心脏病和中风的风险，根据一项新研究显示。微软还宣布了为企业平台Dynamics 365设计的10款新自主代理，并将使用OpenAI的新推理模型来增强其AI能力。
–# 贵公司如何利用人工智能改善客户体验。
人工智能已从企业中的流行词转变为推动创新、效率和竞争优势的变革技术。通过自动化流程和分析大量数据，AI重塑了组织在数字经济中的运作方式。高级技术如检索增强生成（RAG）和微调模型进一步优化运营，提升客户体验。RAG结合搜索系统与生成模型，提供更准确的上下文响应；微调模型则使其更适应特定领域，提高准确性并降低成本。两者结合可显著提升企业生产力和客户满意度。
–# 国防部公布可信人工智能的AI整合框架。
国防部参谋长奇尚·乔汉和国防研究与发展部门秘书长兼DRDO主席萨米尔·卡玛于2024年10月17日发布了《武装部队可信人工智能（ETAI）框架和指南》。该框架定义了全面的可信AI标准，涵盖可靠性、安全性、透明度、公平性和隐私五大原则，旨在提供风险评估和具体实施措施。印度计划在军事中广泛应用AI，包括自然语言处理、面部识别等，并成立高级别国防AI委员会推动AI国家战略。此外，DRDO开发了名为“Divya Drishti”的AI工具，集成面部识别与生理参数，以提高识别准确性并减少错误。
–# 微软将于下个月起允许客户为常规任务构建人工智能代理。
微软将从下月起允许客户构建自主人工智能代理，将其定位为“面向AI驱动世界的应用程序”，能处理客户查询、识别销售线索和管理库存。微软推出Copilot Studio工具，员工将拥有个性化AI代理来与其它AI代理交互。此举旨在展示其在AI投资上的回报，尽管面临压力，微软股价仍上涨超过10%。
–# 人工智能专家签署关于人工智能安全和伦理的曼哈顿宣言。
全球科学家和人工智能研究人员签署《曼哈顿宣言》，呼吁国际合作，重点关注AI安全、伦理和社会影响。宣言强调AI应与人类价值观一致，最大化其正面影响，增强可靠性，并制定策略减轻潜在风险。科学家们承诺发展有益于人类的AI系统，促进透明研究实践，并支持政府制定基于证据的AI治理框架。宣言还呼吁跨学科合作和国际协作，以负责任地开发AI技术。
–# 霍尼韦尔与谷歌签署协议，将Gemini生成式人工智能引入工业领域。
谷歌的旗舰生成式AI Gemini将被霍尼韦尔用于分析大规模数据集，以降低维护成本、提高生产力并提升员工技能。霍尼韦尔CEO表示，自主路径需要资产更高效工作、人员更聪明工作和流程更高效运行。通过AI助手，工程师可以自动化任务，技术人员可以更快解决维护问题。霍尼韦尔还将使用Gemini Nano在数据中心、医院等地实现自主操作。AI的广泛采用对工业公司至关重要，未来每个行业都将拥有定制化模型。霍尼韦尔预计2025-2026年将是工业领域AI应用的重要转折点。
–# 让我们来比较唐纳德·特朗普和卡玛拉·哈里斯在人工智能、加密货币和大型科技公司方面的观点。
2024年总统竞选中，技术监管成为重要议题。文章对比了两位候选人对算法伤害、技术标准、反垄断和加密货币的不同立场。拜登政府在反垄断和隐私保护方面更为积极，而特朗普政府则更注重推动AI发展和技术标准制定。尽管两届政府都在努力，但联邦层面的技术监管仍需加强。
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