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Uber無人駕駛測試車撞死行人

今年3月份，Uber的無人駕駛測試車在美國亞利桑那州坦佩市撞死一名行人，這是無人駕駛汽車首次卷入致命交通事故中，無人駕駛汽車行業也遭到沉重打擊。美國交通安全委員會（NTSB）發布報告稱，Uber的無人駕駛系統錯將行人誤判為未知對象，“并確定需要緊急制動機動以減輕碰撞”。然而，這輛測試車的緊急制動系統未啟動，人類司機也未受到及時警告。此外，當時人類司機的注意力也未完全集中在監督無人駕駛測試上。

中國的AI主導優勢繼續擴大

在2018年，中國繼續在AI領域保持主導優勢，這不禁引發許多人質疑：美國是否能夠迎頭趕上？中國的目標是到2030年，將AI產業規模擴大到1萬億美元。中國已經在扶持AI初創企業方面領先。CB Insights數據顯示，在過去一年中，中國AI初創企業獲得的資金占該領域總投資的48%，而美國同類企業占38%。Elsevier發布最新報告指出，中國即將超過歐洲，在未來4年內成為全球AI研究的最大支持者。早在2004年，中國在AI研發支出方面就已經超過美國。

谷歌Duplex代替人類自動接打電話

在今年5月份舉行的谷歌I/O開發者大會上，谷歌發布了其最新AI系統Duplex，它能以接近人類的交流方式完成諸如預定餐位等任務。Duplex超逼真的類人溝通方式，讓人不禁對下一代AI技術的發展充滿期待，消費者現在已經可以通過谷歌的Pixel智能手機體驗這種功能。不過，社會是否準備好適應全新的自動接打電話功能則是另一回事。

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谷歌終結與五角大樓無人機AI圖像分析合作項目

當員工抗議谷歌與五角大樓合作，利用AI技術自動分析無人機圖像時，該公司奉行的“不作惡”理念受到考驗。盡管谷歌宣稱“Project Maven”是個規模很小的非攻擊性項目，該公司只是提供開源AI軟件幫助分析無人機圖像，但其最終因員工反對決定明年不再與五角大樓續簽合作協議。據報道，這個項目的規模可能從最初的1500萬美元增至2.5億美元。

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美國議員稱Deepfakes為社會威脅

隨著創作可信虛假視頻的能力不斷增強，deepfake技術日益被視為巨大的社會威脅。這種技術最初于2016年出現，美國議員今年在給國家情報總監丹·科茨(Dan Coats)的信中，首次對其提出警告，稱這種有AI輔助的視頻編輯技術可能被用于制造惡作劇和敲詐勒索，它可能會對美國的公共輿論和國家安全造成威脅。隨著deepfakes變得越來越復雜，研究人員正研發更好的方法，以便準確發現它們。

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面部識別遭到更多審查，呼吁加強監管

隨著面部識別技術在社會中變得越來越常見，這種AI技術正面臨著越來越嚴厲的審查，許多技術高管甚至呼吁加強監管。舉例來說，亞馬遜云計算平臺AWS今年早些時候曾遭到多方批評，因為有些地方警察部門正使用其面部識別技術。ACLU宣稱，這種技術增加了人們對公民自由和公民權受到侵害的擔憂。與此同時，微軟成為首個呼吁對面部識別技術加強監管、以防其被濫用的科技巨頭。

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IBM的Watson Health AI推薦功能遭吐槽

健康醫療網站Stat今年發布調查報告稱，IBM旗下AI醫療軟件業務Watson Health標志性的癌癥治療產品會向病人提供“不夠準確和安全”的治療建議，但IBM卻繼續向客戶推薦它。除此之外，Watson Health還存在其他問題，包括AI軟件的自然語言處理能力太差。自那以來，Watson Health部門已經有2名高管離職，并在逐漸回歸正常軌道。

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五角大樓向AI研發領域投資20億美元

今年9月份，美國五角大樓旗下研發機構DARPA宣稱，該機構將在未來5年內向軍用AI研發領域投資20億美元。DARPA表示，該機構將探索新的理論和應用方式，允許機器去“適應不斷變化的情況”。DARPA承認有20多個語境推理能力研發項目，并將研究AI在關鍵領域的應用，比如自動化密鑰DOD業務處理、改進AI系統可信性以及減少功率、數據和性能方面的效率影響因素等。

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谷歌自學AI擊敗頂級棋類算法

當谷歌母公司Alphabet旗下人工智能部門DeepMind開發出自學AI系統AlphaZero并被《自然》證實時，曾引發軒然大波。DeepMind首席研究員稱，這套AI系統可通過自學熟練掌握象棋和日本將棋（Shogi）規則，并擊敗這個領域的頂級算法。AlphaZero在與其“前輩”AlphaGo Zero對決時幾乎全勝。

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MIT投資10億美元建AI學院

今年10月份，麻省理工學院（MIT）宣布將投資10億美元建立斯蒂芬·施瓦茨曼計算學院(MIT Stephen A. Schwarzman College of Computing)，專門致力于教授和研發計算、AI技術。新學院將于2019年9月份開放，旨在將AI和計算融入到MIT的所有研究領域，并給與其各學院計算機和AI協同教育研究和創新的共享結構。新學院將會創造50個新的教職崗位，這幾乎是MIT當前計算和AI學科教職員工人數的2倍。