Information Age
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2 天有情绪数据
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人工智能时代需要新的隐私保护措施以应对日益严峻的数字威胁
技术创新的加速，尤其是在人工智能领域，给数字隐私带来了新的脆弱性。需要海量数据的人工智能系统能够催生复杂的威胁，如语音克隆、深度伪造和以机器速度运行的自动化攻击。随着远程工作和自主人工智能代理的兴起，传统的网络边界正在消失，身份成为新的关键安全边界。保护隐私现在需要一种由高管和董事会领导的、积极主动的多层次方法，强调严格的网络卫生和负责任的数据管理，以维持数字信任。
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人工智能对劳动力的影响：高管攫取利润，工人要求分享
信息时代导致高管和股东攫取了生产力提升带来的全部利润，造成工资停滞和社会不平等。人工智能的兴起预计将加剧这一问题，因为它会进一步使劳动力与利润脱钩。为了确保工人接受人工智能，公司必须将更大比例的价值生成部分与工人分享，将工人视为利益相关者。
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新的MARL框架通过延迟感知提升空中目标定位精度
研究人员开发了一个新的多智能体强化学习框架，旨在提高空中目标三维定位的精度，特别是在反无人机应用中。该框架通过将信息年龄（AoI）纳入观测，解决了检测、通信和决策中的累积延迟问题。实验表明，与假设瞬时反馈的方法相比，这种延迟感知的⽅法显著提高了三角测量有效性并降低了均方根误差。
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多模态远程推理系统优化了机器学习模型的传感器数据传输
研究人员为多模态远程推理系统开发了新的策略，以在网络资源有限的情况下优化机器学习模型的准确性。提出的策略包括EAST、EAT和FT，旨在通过根据信息的时新度（以信息年龄AoI衡量）智能调度来自各种传感器的传数据，从而最大限度地减少推理错误。数值结果表明，这些新颖的策略在某些情况下显著优于传统方法，将推理错误减少了高达44.8%，同时在更复杂的情况下也大大缩短了计算时间。