利用边缘计算加速互联制造发展

2) 形成性AI的弊端有哪些?

由于深度伪造，形成性AI产生了一些负面评价。如果AI能够生成人脸、文本或视频，它就可能被用于进行对某人出于政治或勒索目的攻击。我们已经看到了第一个人造声音被用于贪污的案例。一个CEO的声音被仿造并用来要求快速转移一大笔资金。但我们不能否定它的好处，比如生殖技术被用来预测某些疾病，例如关节炎，在未来三年内会如何发展。

分析：我们看到的是更远的AI技术的适应性和创造力，即AI可以像人一样有创意。这涉及到自适应机器学习，它是一种可以在生产环境中更新的ML模型。通常我们会通过大量数据来训练机器学习模型，先测试模型，然后将静态模型投入生产。这就是常规的自适应机器学习。而后模型将在生产环境持续训练，动态更新。

而形成性AI则是在没有足够训练数据的情况下，可以生成综合数据，或是想要确保数据隐私性，可以生成代表真实数据的综合数据，但并非真实数据。这也是该技术会有一些负面评价的原因之一。

再者，是一些逆向设计工程，用于材料科学领域，搜寻哪些材料具有你想要的属性;在优化搜索中搜索所有潜在空间，来识别物质或识别药物(特定药物的结构)

Digital me —— Sylvain Fabre

双向脑机接口能做些什么?

 

在DNA中存储数据听起来十分复杂，但技术已经成熟并被部分人所理解。首先，数字内容被压缩并映射到DNA中的四种核苷酸(adenine腺嘌呤、thymine胸腺嘧啶、guanine鸟嘌cytosine呤和胞嘧啶，或称“ATGC”)。因为有四个核苷酸，每个核苷酸可以代表两个数字位。这些核苷酸编码被用来创建匹配的合成DNA，然后复制并存储在DNA链中。当材料从存储容器中提取出来时，这些链会被“放大”，或被复制数百万次，从而使读取数据变得更容易。

当需要读取数据时，会发生相反的过程。DNA链被准备好并重新排列成核苷酸代码，然后这些核苷酸代码又被转换成数字内容。

(2) 这在如今会有什么作用?

你可以在任何拥有大量数据的行业中看到DNA计算。欧洲核子研究中心的大型强子对撞机就是一个很好的例子。他们每年收集Pb级的数据。将其储存在磁带中是非常昂贵的。这需要很大的空间，他们只能存储大约10年，然后他们必须把它转移到新的磁带。其他的使用案例包括存储国家档案，产生大量数据的科学研究，如天文学，或者像石油和天然气这样的行业。

但这只是半个故事——你还必须能够处理这些数据。这是DNA计算的真正优势之一。你可以拥有一个给定数据集的数百万副本，而且复制它的成本非常低。一旦你有了几百万副本数据，你就可以把酶引入DNA链池，利用酶反应，它就可以做任何你想做的计算。可行的DNA处理还需要几年的时间，但其可能性是令人兴奋的。

(3) 从市场应用的角度看，技术会用在哪里?

DNA计算还处于非常早期的阶段。我们已经看到了一些来自不同规模的技术供应商的早期投资。大学里正在进行许多研究，但还为时尚早。我认为在三到五年内，我们将看到DNA存储作为一个可行的选择，很可能出现在云基础设施场景中。到那时，DNA计算技术将需要更长的时间来发展。我预测这将在8到10年内发生。

分析：目前已经开始采用的超硅材料是碳基晶体管(碳纳米晶体管)。碳基晶体管可以减少十倍的资源需求而且速度更快，另外一种技术则是DNA计算和存储，不过这可能离我们还有些遥远。

Formative AI——Svetlana Sicular

(1) 什么是形成性AI?

 

伴随互联网发展，文化产业数字化进程加快，盗版问题也日益突出。如何保护版权、维护作者权益，成了互联网时代一大难题。

“区块链技术的持续创新和商业应用不断拓展，正在深刻影响传统行业的转型升级和价值再造，将在未来数字经济浪潮中扮演更重要的角色。”2020年服贸会期间，在由中关村科技园区管理委员会主办、北京数字创意产业协会承办的中关村数字版权机遇与发展论坛上，中关村管委会党组成员、副主任朱建红这样说。

今年4月份，国家发改委首次明确新型基础设施建设的主要内容。这也标志着区块链作为新基建的一项重要内容，进入了新的发展阶段。区块链技术如何重构数字文化产业？在业界看来，数字版权存在“三难”，即登记存证难、属界确定难、侵权追责难。

从2015年开始，中国信息协会区块链专委会执行秘书长范金刚就从事区块链领域的应用、推广，常自称是一名“区块链老兵”。“区块链已经成为‘可信’新基建的重要抓手。”他认为，场景、平台、标准、联盟、基金，这五个方面相辅相成，形成了一套完整体系，可以有效确保数字版权联盟链有效落地。

也就是说，该体系需要有“数字版权+区块链”的应用场景，有基于区块链的运营平台，有“数字版权+区块链”的技术标准体系，有“数字版权+区块链”的自治联盟，还需要一支数字版权产业公益基金。


 

（编辑：怀化站长网）

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