人工智慧

人工智能（AI）技術的飛速發展，正深刻地改變著音樂產業的樣貌。從作曲、編曲到混音、母帶製作，AI正以前所未有的方式滲透到音樂創作的各個環節，引發了關於藝術創作、版權以及人類創造力邊界的熱烈討論— AI寫歌比人類強？ 即加入CFTime TG 討論區！想掌握最新加密市場動態與 AI 新聞與資訊，更能隨時獲得免費 web 3入場券！ 目前，市面上已出現多款AI音樂創作軟體，例如 AIVA 和 Amper，這些軟體可以根據使用者輸入的音樂類型、情緒和樂器等參數，自動生成原創音樂作品，並廣泛應用於電影配樂、廣告以及線上內容製作。 索尼研究實驗室更推出了由AI完全創作的歌曲「Daddy’s Car」，其風格模仿披頭四，展現了AI在音樂模仿方面的驚人能力。 OpenAI 開發的 Jukebox 系統則更進一步，能夠生成包含歌詞、旋律和人聲的歌曲，其逼真程度令人印象深刻，但也引發了關於音樂真實性、版權以及藝術家身份認同等倫理問題的討論。 AI寫歌視為共同創作的夥伴 然而，AI在音樂創作中的應用並非僅限於單純的模擬和複製。許多藝術家已開始將AI視為共同創作的夥伴，積極探索人機協作的可能性。 Holly Herndon 便開發了名為 Spawn 的AI聲樂系統，並以此創作了專輯《PROTO》，探討人與AI共同創作的藝術可能性。 Taryn Southern 也發布了完全由AI參與製作的專輯《I AM AI》，旨在探究人類創作與演算法的界限。 新興樂團 Purple Atlas 則在 Spotify 上發布了由AI協助創作的歌曲「Writing Love Instead」，歌詞則由樂團成員親自撰寫，展現了AI作為創作工具的應用模式。 除了作曲之外，AI技術也正革新音樂製作流程。 LANDR 等平台提供簡便易用的母帶後期製作服務，而 iZotope 等公司的智慧型插件則能即時分析音軌頻率，協助音樂人進行混音和母帶製作的優化。 這些技術的應用降低了音樂製作的門檻，使音樂創作更加民主化。 此外，Vocaloid 和 Synthesizer V 等虛擬歌手軟體的普及，也創造了全新的音樂表現形式，例如虛擬歌手初音未來便擁有廣大的全球粉絲群體，並舉辦過多場爆滿的演唱會。 然而，未經授權便利用AI技術重建已故音樂人的作品，例如在 TikTok 或 YouTube 上流傳的…

美國總統特朗普於週二簽署行政命令，啟動一項國家級AI教育倡議，成立白宮AI教育工作組，旨在培養美國學生在AI領域的技能，為未來就業做好準備。此舉緊隨其在今年一月簽署的另一項行政命令之後，該命令旨在消除阻礙美國在AI領域領先地位的障礙，逆轉拜登政府時期實施的限制。 即加入CFTime TG 討論區！想掌握最新加密市場動態與 AI 新聞與資訊，更能隨時獲得免費 web 3入場券！ 白宮AI教育工作組 將負責推動政府的AI教育工作 新倡議的核心是成立白宮AI教育工作組（White House Task Force on AI Education），由科技政策辦公室主任領導，成員包括能源部長、農業部長、教育部長、勞工部長以及白宮AI和加密貨幣特別顧問David Sacks等。該工作組將負責推動政府的AI教育工作。 白宮聲明指出，此舉旨在讓美國年輕人掌握運用和創造下一代AI技術所需的技能和知識，並消除對AI技術的神秘感，讓學生有信心參與AI輔助的職場，最終提升美國的科學和經濟成就。 然而，該倡議的實施面臨挑戰。特朗普政府在三月大幅削減了美國教育部的預算，這使得倡議的具體執行方式和資金來源存在不確定性。 白宮將發起一項總統AI挑戰賽 為推動AI教育，白宮將發起一項總統AI挑戰賽（Presidential AI Challenge），以展現學生和教育者的成就，並促進政府、學術界、慈善機構和產業之間的合作，共同應對國家挑戰。該挑戰賽將鼓勵各地區廣泛採用AI技術，並利用AI解決方案來應對國家級問題。 行政命令還指示教育部長優先考慮AI在教師培訓補助金中的應用，並指示國家科學基金會主任將研究重點放在AI教育方面。 白宮強調，投資教育工作者，為其提供培訓學生和在課堂上運用AI技術所需的工具和知識，是培養AI領袖人才的關鍵。然而，在教育預算削減的背景下，這項倡議能否成功，很大程度上取決於白宮協調各方資源和努力的效率。

人工智能 (AI) 在醫療保健領域的應用正迅速發展，帶來診斷精準度提升、治療效率改善及藥物研發加速等潛在益處，然而，AI醫療伴隨的隱私風險也日益受到關注。 即加入CFTime TG 討論區！想掌握最新加密市場動態與 AI 新聞與資訊，更能隨時獲得免費 web 3入場券！ AI醫療展現出超越醫生的能力 早在1970年代，史丹福大學開發的MYCIN系統，儘管在試驗中診斷準確率超越人類專家，卻因倫理和法律顧慮而未投入臨床應用。如今，AI技術已大幅進步，哈佛大學一項研究顯示，AI輔助癌症診斷的準確率高達96%。英國的研究更指出，AI系統在乳腺癌檢測中發現了人類臨床醫生遺漏的11個癌癥跡象，在其他癌症類型如前列腺癌和皮膚癌的診斷上也展現出超越人類放射科醫生的能力。 英國國民保健署 (NHS) 擁有超過6500萬名患者的數位化數據，價值每年超過123億美元，這為AI應用提供了龐大的數據基礎，有助於識別疾病模式、預測風險因素，從而改進診斷、治療和藥物研發。AI能夠分析醫學影像、基因組數據、電子病歷和臨床記錄等多元數據，發現人類專家可能忽略的關聯性。 AI醫療保健的發展面臨著嚴峻的私隱挑戰 然而，AI醫療保健的發展面臨著嚴峻的私隱挑戰。醫療數據高度敏感，包含個人健康狀況、行為習慣及基因資訊，其洩露或濫用可能造成嚴重後果。即使是匿名數據，也可能透過先進的AI模型和「模型反演」攻擊等手段被去匿名化，重建私密訓練數據。 目前，AI模型的訓練數據通常需要滿足地理和人口統計的多樣性要求，但醫療機構基於監管、知識產權和資訊濫用的考量，對於數據共享持謹慎態度，阻礙了AI模型的開發和應用。 為解決私隱問題，分散式AI方法如聯合學習，以及差分私隱和同態加密等技術應運而生。這些技術允許在不集中敏感信息的情況下訓練AI模型，或在加密數據上進行計算，從而保護患者私隱。Oasis Protocol Foundation的AI主管Marko Stokic也提到其Runtime Off-chain Logic (ROFL)框架，可以在維護可驗證性的前提下，讓AI模型在離鏈執行計算，進一步提升數據安全。 看更多：AI或誤導醫生！分析：當遇上「這情況」人工智能就出現固有偏見 儘管私隱保護技術仍在發展初期，但其潛力巨大。未來，AI有望在保護患者私隱的前提下，分析完整的病歷、基因資訊和穿戴式裝置的實時健康數據，提供高度個人化的健康洞察。 這不僅關乎個人權益的保障，更能促進數據共享和合作，開發更強大、更準確的AI模型，改善醫療保健，縮小醫療差距，並最終挽救無數生命。 然而，如何平衡AI醫療保健的創新與私隱保護，仍是未來需要持續努力的方向。 隨著AI診斷技術的精進，其應用將勢不可擋，關鍵在於建立患者和醫療提供者都信任的系統，確保AI技術的安全性與私隱性。