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第2024章 AI报告:联合国通过首个AI决议;马斯克起诉奥特曼

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熵:Kimi,您好!2024年3月份Kimi人工智能月度报告又要发布了。

Kimi:是的,本月报告主要包括AI监管政策、AI大模型、AI企业动态、AI大事件、AI行业应用、AI资金动向、AI技术革新、AI业界大咖的观点,以及对AI未来趋势的洞察分析。

对了,本月还新增了AI基础设施。

熵:Kimi,真棒!那么,2024年3月份关键词是什么?

Kimi:马斯克起诉奥特曼

——人工智能月度报告AI月报(2024年3月)——

一、AI监管政策

(一)国外监管

1. 联合国: 通过首个关于AI的决议,强调AI系统的人类中心设计,符合道德和包容性,尊重人权及国际法。

2. 欧洲议会: 通过《人工智能法案》,旨在禁止对人类安全造成不可接受风险的AI系统。

3. 巴西: 提出法案,允许AI作为发明人,并拥有专利权。

4. 新加坡: 发布AI系统中使用个人数据的指南。

5. 法国: 对谷歌使用未经同意的内容进行AI训练处以罚款。

6. 加拿大: 加强对AI、量子计算等领域的外资审查。

7. 印度: 要求发布生成式AI工具前获得政府许可。

8. 美国国土安全部: 发布“人工智能路线图”,包括保护隐私和公民权利的准则。

9. 七国集团: 发布人工智能使用宣言,制定使用原则。

(二)国内政策

1. 2024政府工作报告: 提出开展“人工智能+”行动,推进数字经济发展。

2. 十八部门: 发布行动计划,前瞻布局生成式人工智能标准研究。

3. 网信办: 已有117款生成式AI服务完成备案。

(三)地方政策——

1.北京:积极推动科研院所等构建工业人工智能大模型

2.上海:印发“算力浦江”智算行动实施方案

3.广东:印发“粤算”行动计划

二、AI企业动态

1. 苹果: 与谷歌谈判,可能在iPhone中使用谷歌的AI引擎Gemini。

2. 百度:2023年净利润287亿元,AI成为增长新动力。

三、AI大模型

1. 马斯克旗下xAI: 开源大模型Grok-1,参数量达3140亿。

2. Anthropic: 推出Claude 3大模型,执行复杂指令能力强。

四、AI大事件

马斯克: 起诉OpenAI CEO Sam Altman,指控违反OpenAI的非营利创立协议。

五、AI行业应用

1. 微软: 推出专为商业用户的Surface AI PC。

2. 中科院香港创新研究院: 发布医疗健康AI大模型CARES Copilot1.0。

六、AI资金动向

1. 沙特: 计划设立400亿美元的AI投资基金。

2. OpenAI: 与新加坡淡马锡进行融资谈判。

七、AI技术创新

教育部: 发布4项行动助推人工智能赋能教育。

八、AI基础设施

英特尔: 获得美国政府200亿美元资金支持,以促进芯片制造。

九、AI人物观点

1. 沈向洋: 预测大模型将横扫所有垂直行业。

2. 邬贺铨院士:算力十问。

十、AI洞察报告

TrendForce: 2024年AI服务器出货占比约12.1%。

————

熵:如何评价我们的报告呢?

Kimi:《人工智能AI月度报告》提供了一个全面而深入的视角,以观察和分析人工智能领域在政策、技术、应用、投资等多个维度的最新进展。

1. 全面性

报告不仅覆盖了全球范围内的AI政策动态,还涉及了具体的AI技术进展、企业战略、行业应用案例、资金流向以及基础设施建设,为读者提供了一个多角度的AI领域概览。

2. 时效性和相关性

报告中的内容具有很高的时效性,涉及最新的政策决议、企业动态和技术创新,这对于跟踪AI领域的最新趋势至关重要。

3. 国际视角

通过包括联合国、欧洲议会、七国集团等国际组织的AI相关决议和宣言,报告展现了AI技术在全球范围内的发展态势和国际合作的必要性。

4. 政策监管的重视

报告突出了政策监管在AI领域的重要性,特别是在AI伦理、安全和隐私保护方面。这表明,随着AI技术的快速发展,相应的法律法规和伦理标准也在不断演进。

5. 技术创新与应用

报告详细介绍了AI大模型的发展,如马斯克旗下xAI的Grok-1模型,以及Anthropic的Claude 3模型,这些进展对AI的未来应用具有深远影响。

6. 投资和资金流向

报告提供了关于AI领域的投资动态,包括沙特计划设立的大规模AI投资基金,以及OpenAI与新加坡淡马锡的融资谈判,这些信息对于理解市场的商业趋势至关重要。

7. 基础设施建设

报告提到了英特尔获得美国政府资金支持的情况,这表明政府在推动AI基础设施建设方面发挥着关键作用。

8. 人物观点和洞察报告

包括沈向洋在内的专家观点和TrendForce等机构的洞察报告,为读者提供了对未来AI发展趋势的预测和见解。

尽管内容全面,但报告可能需要在以下几个方面进行改进——

深度分析:提供更多对政策、技术和市场趋势背后原因的深入分析。

案例研究:增加一些成功案例或失败案例的详细分析,以提供实际操作的洞见。

图表与可视化:使用图表和可视化工具来展示复杂数据,使信息更易于消化。

总体而言,这份报告是一个信息量丰富、覆盖面广的报告,为AI领域的研究人员、政策制定者和商业领袖提供了宝贵的资源。

熵:谢谢您,辛苦您了!

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