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未来的AI是数字经济最重要的组成部分。而AI的发展，首先要解决的是AI与实体之间的法律关系及边界问题。AI不是为了让人脱离真实世界，而是为了增加人与真实世界、人与人的交流，它应该使人类更懂得多元与互信，而非割裂的二元。
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相关技术人员使用一个因果模型分析表示，能够识别AI生成艺术品的相关方面，以及这些不同方面是如何相互影响的，其中人种偏见问题最为严重。相关技术人员将这些问题归咎于用于训练生成人工智能模型的数据集失衡，指出，这可能受到数据集管理员偏好的影响。
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研究人员开发出新的AI提供一种替代方案，可以从电影剧本中获取数据，甚至在电影拍摄之前，在几秒钟内就给出分级。使用992电影脚本，其中包括暴力，滥用毒品和性爱内容，对AI进行了培训，以识别相应的风险行为，模式和语言。
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AI发展应以深度卷积神经网络为核心，全面开展计算机视觉、语音识别和自然语言等AI产品的开发与大规模产业化应用。这需要大数据、计算平台、计算引擎、AI算法、应用场景等飞速发展，另外还需要资源、资金、人才。在方法上，选定垂直细分领域最重要。
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微软公司的研究人员开发了一种新的人工智能AI工具，利用深度学习算法可以发现代码中的错误，帮助开发者更准确、更高效地对程序进行调试。这种工具能够识别一些常见的错误，为了测试该系统，微软使用了Python代码。这种AI工具目前依旧存在误报现象。
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早在两年前的时候，人工智能有崛起的迹象，一众行业大佬为各行各业可能带来的变革奔走相呼。AI将带来什么样的改变，所有人都没答案。中国的AI产业链可以划分为基础层、技术层和应用层，其中基础层作为AI产业向上生长的原动力，向来是巨头们深耕的对象。
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一家俄罗斯机器人公司愿意出价20万美元，购买真人的脸和声音的永久使用权，用于AI开发。报道称，他们想要的是一张真人的脸。根据相关报道，这家公司以生产“超现实的、类人”机器人而闻名。这种机器人将在酒店、商场和其他拥挤的地方工作。
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工地AI是在监控采集的视频中利用多层卷积神经网络算法对工地人员、车辆等行为进行分析，包括安全帽佩戴、禁行区域入侵、员工抽烟、人员摔倒、渣土车覆盖；通过人脸识别技术判断人员身份和工种，完成智能安全监管及处置，提升工地运作效率、保障人员安全。
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英国的仿人机器人设计和制造商发布了一段视频，展示了其最逼真的作品之一。这款名为Amela的机器人显示了一系列令人难以置信的类似人类的面部表情。在视频开始时，Amela似乎“醒了”，因为当它睁开眼睛时，它的脸部传达出一种困惑和沮丧的情绪。
