今日要闻！苹果谨慎拥抱生成式人工智能：力求突破技术瓶颈，打造安全可靠的应用场景

苹果谨慎拥抱生成式人工智能：力求突破技术瓶颈，打造安全可靠的应用场景

北京，2024年6月18日 - 在本周的全球开发者大会上，苹果公司展示了其备受期待的生成式人工智能（Generative AI）愿景，旨在将这项强大的技术应用于旗下产品和服务，为用户带来更加智能化的体验。然而，苹果也展现出审慎的态度，强调将把安全性和可靠性放在首位，避免落入生成式人工智能发展过程中常见的陷阱。

生成式人工智能拥有巨大的潜力，能够通过机器学习来自动生成文本、图像、音频和视频等内容。然而，这项技术也存在着一些潜在风险，例如生成虚假信息、制造深度伪造、或产生有偏见的输出等。

苹果公司显然意识到了这些风险。在大会上，苹果负责软件工程的高级副总裁Craig Federighi表示：“对于我们将生成式人工智能应用于哪些领域，我们非常非常谨慎。我们不会让这位少年去开飞机。”

为了确保安全性和可靠性，苹果采取了一系列措施。首先，该公司只会在特定情况下使用生成式人工智能，例如改写和总结电子邮件、管理日历以及与Siri进行更自然的对话。其次，苹果将对生成式人工智能模型进行严格的训练和测试，以确保其输出的准确性和可靠性。此外，该公司还将建立健全的伦理规范，避免生成式人工智能被滥用。

尽管苹果采取了谨慎的措施，但一些专家仍然对该公司在生成式人工智能领域的发展前景表示担忧。他们认为，苹果过于保守可能会错失发展良机，并落后于竞争对手。

例如，科技分析师Ming-Chi Kuo预测，苹果最早要到2025年才会推出搭载生成式人工智能芯片的设备。而与此同时，其他科技公司已经开始在该领域积极布局。例如，谷歌已经在其搜索引擎和Pixel手机中使用了生成式人工智能技术。

尽管存在争议，但苹果在生成式人工智能领域的谨慎态度值得肯定。这项技术拥有巨大的潜力，但也存在着不可忽视的风险。只有在确保安全性和可靠性的前提下，生成式人工智能才能真正发挥其价值，造福人类社会。

以下是文章的一些补充信息：

• 苹果公司已经在生成式人工智能领域进行了多年的研发投入。据估计，该公司拥有数百名从事该领域研究的工程师和科学家。
• 苹果公司已经在其一些产品中使用了生成式人工智能技术。例如，Siri可以根据用户的语音指令生成文本或翻译语言。
• 苹果公司未来计划将生成式人工智能应用于更多领域，例如照片编辑、视频创作和游戏开发等。

以下是文章的另一个潜在标题：

• 苹果试水生成式人工智能：谨慎前行，探索未来

数据要素激活经济新活力：首批“数据要素×”典型案例成果发布

北京讯（记者 郭洁）为深入贯彻落实《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，充分释放数据要素价值，推动数据要素市场体系建设，近日，国家数据局会同生态环境部、交通运输部、金融监管总局、中国科学院、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等部门，在第七届数字中国建设峰会上发布了首批20个“数据要素×”典型案例。

这批案例聚焦数据要素在各领域的创新应用，涵盖农业、工业、服务业、能源、交通、金融等多个行业，充分展现了数据要素赋能经济社会发展、推动产业转型升级的生动实践，为数据要素市场化配置提供了可复制可推广的经验做法。

案例亮点纷呈，彰显数据要素强大赋能作用

• 农业领域：“数据+农业”模式助力乡村振兴。例如，江苏省南通市海安县通过建设农业物联网平台，实现农田数据实时监测，为精准施肥、灌溉、病虫害防治提供决策依据，有效提升了农业生产效率和效益。
• 工业领域：“数据+工业”驱动制造业转型升级。例如，上海特斯拉超级工厂通过部署工业互联网平台，打通生产全流程数据，实现生产过程实时监控和优化，大幅提升了生产效率和产品质量。
• 服务业领域：“数据+服务”重塑服务业发展新格局。例如，浙江省杭州市拱墅区打造“城市大脑”，汇聚各类城市运行数据，为城市管理、民生服务提供智能化支撑，有效提升了城市治理水平和市民满意度。
• 能源领域：“数据+能源”助力能源安全清洁发展。例如，国家电网公司建设“能源互联网”，通过数据融合与分析，实现能源资源优化配置，提高能源利用效率，推动能源清洁低碳转型。
• 交通领域：“数据+交通”打造智慧交通新体系。例如，北京市建立交通大脑，实时监测交通运行状况，精准调控交通信号灯，有效缓解交通拥堵，提升了交通运行效率和安全水平。
• 金融领域：“数据+金融”推动金融服务创新发展。例如，中国工商银行利用大数据技术，开发了智能风控系统，实现了对信贷客户的精准画像和风险评估，提高了信贷业务效率和风险管控能力。

多措并举，推动数据要素市场体系建设

首批“数据要素×”典型案例的发布，是数据要素市场化配置迈出的重要一步。下一步，国家数据局将着力抓好以下工作：

• **完善数据要素市场制度体系。**加快数据要素市场相关法律法规制定，研究制定数据要素交易、定价、流通等配套规则，为数据要素市场规范发展提供制度保障。
• **加强数据要素基础设施建设。**统筹推进数据中心、数据交易场所、数据安全等基础设施建设，构建安全、高效的数据要素流通体系。
• **培育数据要素市场主体。**鼓励各类市场主体参与数据要素市场建设，支持数据要素经纪、数据服务、数据应用等产业发展，壮大数据要素市场力量。
• **强化数据要素安全监管。**建立健全数据要素安全监管体系，加强数据安全防护，维护数据安全秩序。

数据要素是数字经济时代的重要生产要素，激活数据要素潜能，将为经济社会发展注入强劲动力。首批“数据要素×”典型案例的发布，为数据要素市场化配置提供了宝贵经验，必将推动数据要素市场体系加快建设，释放数据要素更大价值，以数据赋能经济社会全面转型升级。