人工智能:经济发展新动力
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旧金山不欢迎机器人

何丽:在旧金山人普遍对科技感到厌恶的背景下,机器人在厌恶排行榜上占据着特殊地位,仿佛它们只有充当人类替罪羊的份。

人工智能在信用评估中的作用

王倩:对于企业发行的债券类借款,人们可以通过机器实现其模型的风险度量与计算。相对来说,个体借款人还款行为较难被量化。

人工智能的2018:趋势、挑战与泡沫

Emotech创始人庄宏斌认为,整体来讲AI不会是一个泡沫,只要大家不要按照科幻小说去想象它就行。

机器人逼着我们反思就业市场

奥康纳:除非我们培训人们迅速适应经济所需要的工作,否则未来的局面很可能仍然是一些人的工作太多,另一些人的工作太少。

人工智能如何变革资产管理

王倩:人们很容易对财务报表或财务数字做手脚,有丰富经验的投资者能够发现其中的漏洞,完全依赖于人工智能的评估,则容易受到欺骗。

机器未必是人类敌人

一项研究选择了日常工作中用到的三项核心技能,并将人类的表现与机器比较。结果发人深省。

人工智能发展的S曲线

王鹏鲲:过去的半个世纪,人类并没有发明能像人一样解决所有问题的机器,而是发明了许多只解决某个问题的机器,这就是自动化的精髓:代替。

“人工智能将重构几乎所有行业”

施米德胡贝教授认为,一旦产生动物级AI,就可能有人类级AI,届时每个企业都会改变,所有文明都会改变,一切都会改变。

中国寻求称霸全球人工智能行业

中国正在把大量资金和政治资本投入其称霸人工智能行业的坚定努力中。同时中国拥有人口、数据、资金等优势。

2018年科技创新趋势

张璐:新技术的真正价值实现不在于替代,而是整合到现有行业和技术解决方案中,从而提高整体的生产效率。

AI时代的数据之争与公共领域界定

田小军:数据是AI时代的新石油,谁掌控了数据,谁就掌控了竞争格局,其重要性不言而喻。

FT大视野:谁为机器人承担伦理与法律责任?

桑希尔:厂商、程序员还是用户?当机器人获得了更强的认知能力乃至有了意识,是否该由机器人自身来承担责任?

人工智能在阅读测试中胜过人类

微软和阿里巴巴开发的人工智能在斯坦福阅读理解测试中并列第一,在答案的精确匹配度上比人类高出几个基点。

智能投顾的误区

王倩:人工智能模拟不出政治事件,整个资本市场的复杂程度无法被标准化,它更需要的是理解力与创新的能力。

机器人和科技巨头必须取信大众

卡拉夫:科技公司承认他们面临着信任危机。他们知道自己与社会和政府的关系到了一个转折点,并正在讨论如何应对。

机器人招聘系统的人类偏见

如今,毕业生的简历很可能不得不打动某个算法,但对于机器人招聘将会终结还是强化人类偏见,专家们看法分歧。

人工智能如何变革法律?

许可:与之前讨论颇多的人工智能面临的法律挑战有所不同,本文试图描述法律可能面临的人工智能挑战。

用人类智慧应对人工智能挑战

桑希尔:将人工智能的积极贡献最大化,将其有害后果降至最低,将是我们这个时代最艰巨的公共政策挑战之一。

中国科技巨擘竞逐人工智能

百度、阿里巴巴和腾讯都在竞相研发和利用AI,相比硅谷同行,他们拥有一个明显优势:中国的数据规模更大,也更易于获得。

AlphaGo设计师黄士杰:“最强的学习技能在人类的脑袋里”

AlphaGo的“人肉手臂”、担任Deepmind资深研究员的黄士杰,在近期公开演讲中,分享他身为一名科学家,如何旁观机器的进步。

人工智能如何造福公共服务?

石泽:人工智能技术的发展可以从技术上为公共服务提供新的思路与解决方案,但公共服务领域由于自身的性质,发展往往滞后于商业应用。

美国与瑞士:人工智能的两种演进路径

石泽:在人工智能领域,美国和瑞士,一个从软件起步,一个从硬件出发,最终殊途同归。

人工智能正在取代初级律师

技术已经造成法律行业约3.1万份工作流失。据预测,39%的法律业岗位是未来20年里可能被裁员的“高危”岗位。

与FT共进下午茶:阿里云人工智能科学家闵万里

阿里云人工智能科学家闵万里表示,现阶段中国人工智能创业是有泡沫的,其中很多只是“强行碰瓷”。

马斯克和扎克伯格的人工智能论战

刘裘蒂:对我而言,这场论战也涉及了“人”与“机”之间的分野,虚拟世界与现实世界的边界。

换工作?找AI

自去年推出以来,IBM大概有12%的员工使用过Blue Matching,该人工智能软件会为员工匹配合适的内部空缺职位。

夏季达沃斯侧记:人工智能的“魅力”

在现实中激烈“巷战”的摩拜和ofo,创始人双双来到达沃斯,前一秒钟还在微笑同框,后一秒钟便开始以人工智能为武器隔空“秀肌肉”。

2017年大事图谱:比特币、特朗普与人工智能

我们用一系列图直观展示这一年的大事件,如特朗普支持率不断走低而美股一路上扬,以及比特币进入典型的泡沫区间。

中国国有基金大举投资人脸识别初创企业

中国企业旷视科技旗下人脸识别技术平台Face++在一轮投资中筹资4.6亿美元。目前,中国正在大举投资于研发人工智能技术。

人工智能发展面临的法律挑战

王新锐:监管部门和司法机关对透明性和举证责任的要求,与机器学习结果的不确定性和算法保密要求之间,存在着一种结构性的紧张关系。

用人工智能筛选“今日头条”

作为中国估值最高的科技初创企业之一,今日头条坚称“智能新闻推送”是其关键卖点,但也不得不面对由此而来的种种质疑。

人工智能帮助企业完成繁琐工作

调查显示,电信业、银行业和保险业等受到严格监管的行业正在利用人工智能完成繁琐的文书工作以及合规工作。

硅谷的“造神运动”

许多科技界人士正在通过人工智能造神,或追求永生让自己成为神,他们可能不会思考这些项目在精神层面的含义。

首款真正的无人驾驶汽车上路行驶

谷歌自动驾驶汽车项目Waymo宣布,其无人驾驶汽车已在凤凰城自由行驶,前排座椅上无人准备应对突发情况。

美国与德国,自动驾驶的两种立法探索

何姗姗:自动驾驶复杂的多个技术层级,为立法增添了巨大的难度,对此,美国和德国采用了不同的立法策略。

百度:自主驾驶汽车面临安全“路障”

该中国互联网集团首席运营官表示,自主车辆存在被“武器化”、导致各国政府封杀境外公司汽车操作系统的危险。

人工智能已经“自学成才”了,人怎么办?

阿胡贾:科技思想家们并不是在模拟人类智慧打造机器,而是每日钻研如何让人类智慧变得无关紧要。

挑战与机遇并存的瑞士机器人创业

石泽:美国的研究者总会试着把技术商业化。而欧洲的研发人员更像艺术家,商业化并不是科研人员的考虑范畴和责任。

AlphaGo Zero自学成才,轻易击败上一代AlphaGo

谷歌旗下DeepMind新开发的AlphaGo Zero根本不需要人类专长,在掌握围棋规则和目标后投入自学,很快以100比0的战绩击败上代AlphaGo。

人工智能的失控风险

阿胡贾:可以想象,机器有可能获得自做主张地塑造和控制未来的能力。发生这样的剧变不需要任何蓄谋的恶意。
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