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雖然人類面部信息獨一無二，但是也能做到模仿、偽造。只需拿到一張人臉照片，就能讓人臉動起來。技術人員運用深度合成中表情操縱的方法，便可以操縱圖片做出系統要求的點頭、搖頭、張嘴等指定動作，最終可以冒充其本人完成人臉驗證。
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相關技術人員使用一個因果模型分析表示，能夠識別AI生成藝術品的相關方面，以及這些不同方面是如何相互影響的，其中人種偏見問題最為嚴重。相關技術人員將這些問題歸咎于用于訓練生成人工智能模型的數據集失衡，指出，這可能受到數據集管理員偏好的影響。
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研究人員開發出新的AI提供一種替代方案，可以從電影劇本中獲取數據，甚至在電影拍攝之前，在幾秒鐘內就給出分級。使用992電影腳本，其中包括暴力，濫用毒品和性愛內容，對AI進行了培訓，以識別相應的風險行為，模式和語言。
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馬斯克神經科技公司將2022年展開“人體試驗”，以測試該公司研發的人體植入芯片的性能。試驗參與者有可能是某些受到嚴重脊椎損傷，四肢癱瘓且無法自理的患者。馬斯克表示，公司已對芯片植入操作進行了諸多測試，目前能夠確保產品的安全可靠性。
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人工智能技術可以對未來進行預知，對數據分析和推理能力。像在龐大人群中搜索目標這一案例，就是對舊數據的分析，是管理人員事先在系統里導入目標人物的臉部數據，實時攝像頭獲取人群中每個人的臉部數據，系統通過大數據分析和目標人物數據進行比對，一旦吻合即發生報警鎖定目標。
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機器人輔助手術成為了AI價值最高的應用。感知型的機器人可以從此前的醫療操作中積累經驗，生成實施的算法以指導手術操作，提高精度，可以將手術操作時間縮減21%。人工智能提供了填補空白的替代方案。人工智能還可以減輕臨床醫生的負擔，為工人提供更好的工作。
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物聯網應用要求處理器設計，要提供面向最終用戶和應用程序的解決方案。物聯網應用的芯片設計強調功率效率，隨工業級人工智能技術的應用，越來產生越多的數字平臺，而下一代工業數字平臺的演進，就是讓工業設施可以在不同的網絡環境下運轉，對各類主板芯片的需求增加。
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AI發展應以深度卷積神經網絡為核心，全面開展計算機視覺、語音識別和自然語言等AI產品的開發與大規模產業化應用。這需要大數據、計算平臺、計算引擎、AI算法、應用場景等飛速發展，另外還需要資源、資金、人才。在方法上，選定垂直細分領域最重要。
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未來人工智能帶來的科技產品將是人類智慧的“容器”。人工智能可以模擬人的意識和思維的信息過程。人工智能不是人類智能，但它可以像人類智能一樣思考，也可能超越人類智能。人工智能是機器模仿人類利用知識完成某種行為的過程。
