生成虚假评论的机器人DeepCom 是由北京航空航天大学和中国微软的一组工程师开发的。他们表示该系统可以从初期开始为新闻网站提供评论服务，增强新闻评论较少的阅读体验，并丰富其他人工智能应用程序（例如聊天机器人）的技能列表。DeepCom 使用两个递归神经网络：阅读网络和生成网络。所有单词都被编码为向量，以供阅读网络进行分析。该模型分为多个层次，从标题开始，然后是内容，分别处理文章的不同部分，以分析和预测故事的哪些部分特别重要或有趣。
2.人工智能是否将产生失控的反乌托邦效应？
伯克利教授 Stuart Russell 在其新书《人类兼容：人工智能与控制问题》中探讨了人工智能如何失控的问题，并表示通用 AI 最终有可能超越其创造者的智力，从而产生不可逆的反乌托邦效应。来自阿兰图灵研究所的道德研究院的 David Leslie 提出了他的反对意见，并表示真正的控制问题不是控制超智能生物的到来。更值得重视的是，这一切都将与遏制那些可能 Russell 本人拥护的错误智能定义的支持下开发越来越「自治」的人工智能技术的胜利者创造者有关。
3.AI 的偏见：技术如何决定了你是否会找到工作、获得贷款或被捕入狱
当今社会，几乎每个行业的企业都部署了人工智能以使员工的工作变得更简单，也同时方便了消费者。网络安全，在线娱乐和零售等行业以革命性的方式将这项技术与大量客户数据结合使用，以简化服务。尽管这些应用程序看起来无害，但你可能没有意识到，数据集的偏见会在算法中集中体现出来，因此当AI 被用于确定你是否有资格得到一份工作或者获取贷款，或者被用在警察执勤中时，这种偏见，甚至是标识的完全出错，会导致严重后果。
4.美国能源部宣布投入 1300 万美元用于人工智能研究
今日，美国能源部（DOE）宣布为五个人工智能研究项目提供 1300 万美元的资金，这些研究项目旨在改善人工智能作为科学调查和预测的工具。项目涉及包括美国能源部国家实验室和大学的九个研究机构的科学家。美国能源部长里克・佩里（Rick Perry）说：「人工智能，包括机器学习，为解决当今科学家面临的最紧迫的问题提供了一种非常有力的方法。」「这项研究将帮助我们使 AI 适应由 DOE 支持的科学家正在解决的特定科学挑战，并在此过程中帮助维持美国在这一关键且不断发展的领域中的领导地位。」
5.AI 中的盲点反而可能帮助保护你的隐私
机器学习尽管具有检测癌症和制造防撞自动驾驶汽车的巨大潜力，但也有可能颠覆我们对可见或隐藏事物的观念。例如，它可以实现高度准确的面部识别，透视照片中的像素，甚至也可以使用公共社交媒体数据来预测更敏感的特征，例如某人的政治倾向。但是，这些机器学习应用程序也存在一些奇怪的盲点—这种固有的错误可能使图像分类器将步枪误认为是直升机，或者使自动驾驶汽车冲过停车标志。包括罗切斯特理工学院和杜克大学团队在内的研究人员正在研究是否可以通过逆向使用这种漏洞保护个人隐私信息。杜克大学计算机科学教授 Neil Gong 说，攻击者越来越多地使用机器学习来损害用户隐私，但他们在利用机器学习的优点的同时也继承了它的漏洞，如今我们可以将这种漏洞（对抗性示例）转变为捍卫我们的隐私的武器，保护一些敏感数据免遭窥探。
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