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访谈56 minutes ago多米尼克·萨尔托里奥（Dominic Sartorio），Denodo 产品营销副总裁 – 采访系列
多米尼克·萨尔托里奥 是 Denodo 的产品营销副总裁。多米尼克在数据管理和治理市场拥有超过 20 年的经验，曾在 Informatica、Protegrity 等领先供应商担任过各种产品和营销领导职务。Denodo 是数据管理的全球领先者，赋予可信的 AI 代理和应用程序以权力。Denodo 平台是一款屡获殊荣的逻辑数据管理解决方案，能够将企业数据转化为 AI、分析和自助服务计划的可靠见解。全球各地的组织使用 Denodo 以传统数据湖仓库的零头时间内交付 AI 就绪、业务就绪的数据，实现了最高 4 倍的洞察时间、345% 的投资回报率和 10 倍的性能。根据 850 名企业领导者的见解，Denodo 的 AI...
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Anderson 视角2 hours ago人工智能“垃圾”指控的崛起成为一种新的门槛守护形式
指责某事为“人工智能垃圾”已经成为互联网的新猎巫行动，Reddit和Hacker News用户越来越多地指责其他评论者是机器人，即使没有证据表明这是事实。 挪威和阿联酋的一项新研究发现，Reddit和Hacker News上对所谓“人工智能垃圾”的指控在2023年至2026年间大幅增加，即使评论没有任何人工智能生成的证据。作者分析2500万条评论的结果表明，这样的指控越来越多地作为一种新兴的社会门槛守护形式，而不是用来识别人工智能。研究人员还发现，技术社区比其他群体更早地采用了“指控文化”，这种模式后来扩散到Reddit的其他领域。围绕“人工智能垃圾”的指控的显著增加似乎并不是在线上敌意的更广泛或更普遍的增加的一部分：旧的诽谤形式，如“托”、“傀儡”和“小喽啰”，在同一时期相对稳定，表明人工智能的怀疑作为一种新的社会边界守护形式出现，而不是早期互联网争论的延续或扩展。该论文指出：“我们分析了来自Hacker News和Reddit的2500万条评论（2023-2026年），结合了对7500个人工智能使用指控的LLM判断、情感轨迹、300个确认的人工智能使用指控的言语行为编码和一个匹配控制测试，对被指控和未被指控的父评论进行比较。”“我们发现，贬义标签的指控在两个平台上增加了十倍以上，而2022年之前的虚假词汇（“托”、“人造草根”）没有。”“这种转变反映了一个快速增长的趋势，即将任何可疑或看似不真实的散文标记为‘人工智能垃圾’。”“‘垃圾’框架现在占据了94％的贬义提及，主导评论的语气从嘲笑转向门槛守护和结构性抗议。”该研究提出了一个更广泛的问题，即人们是否真的能识别人工智能写作，因为流畅的散文——以前被视为努力、专业知识或真实参与的证据——现在已经成为一种丰富且日益贬值的商品。值得注意的是，这项新研究集中于Hacker News，该平台对人工智能生成的评论进行了严格的监管，以及Reddit，其不断流动的人类话语现在被人工智能开发人员和公司高度重视，并成为搜索引擎优化垃圾邮件发送者新的主要目标，后者试图通过代理侵入基于LLM的网络排名。研究人员认为，他们的发现符合公众日益增长的认识，即以前的真相来源可能会因人工智能的使用而贬值。该论文讨论了真正的人被指控为人工智能实体，无论是通过真正的错误、风格上的混淆还是恶意（即指控者知道对手是人类，但想关闭他们）；但预测其他类型的通信也会受到类似的污名化：“我们的结果预测，类似的指控将在图像认证、语音认证和代码作者等领域形成，指控的核心意图是门槛守护，而不是人工智能使用的实证检测。”“这将变得越来越有问题，因为人工智能在这些领域减少了甚至专家可以发现的实证线索。”“这可能会增加专家在验证人工智能与非人工智能内容方面的作用；或者它可能会大大降低对任何可以被人工智能生成的媒体的信任。”这篇题为“那是人工智能垃圾，你是机器人！”研究在线话语中的人工智能指控、证据和可信度的新论文来自奥斯陆大学和阿联酋沙迦美国大学的两位审稿人。方法该研究的数据集包括所有在2023年1月至2026年5月期间发布在Hacker News和18个选定的Reddit社区上的公共评论。大约有2500万条评论被收集，其中1200万条来自Hacker News，1300万条来自Reddit。Reddit数据通过其公共JSON API从Arctic Shift存档中获取，而Hacker News评论则从Algolia Hacker News搜索存档中收集。为了避免关注单一类型的社区，Reddit样本被划分为人工智能专注的论坛，包括r/aiwars、r/ArtistHate、r/ChatGPT、r/OpenAI、r/MachineLearning、r/LocalLLaMA和r/singularity；创意社区，包括r/Art、r/writing和r/books；一般兴趣论坛r/AskReddit、r/news、r/changemyview、r/explainlikeimfive、r/AskHistorians和r/science；以及技术导向和学术社区r/programming和r/AskAcademia。采样率在时间上保持一致，有助于确保指控率的变化反映了社区行为的变化，而不是数据收集的变化。五个层次的人工智能羞辱候选评论使用一个由137个模式组成的搜索词典，组织成五个命名层次：第1层（“直接”）捕获了明确的指控，例如“ChatGPT写了这篇文章”、“这是人工智能生成的吗？”和“原帖是机器人”。第2层（“贬义”）涵盖了诸如“人工智能垃圾”、“GPT垃圾”、“机器学习废话”和“机器人写作”的标签。第3层（“风格”）处理了所谓的风格线索，包括破折号提及、“深入”调用、三连词引用和更广泛的“经典人工智能签名”主张。第4层（“嘲笑”）捕获了基于熟悉的人工智能助手短语的模仿和嘲笑，例如“人类同胞”、“在快速演变的格局中”和“丰富的锦绣”。第5层（“间接”）具有不太明显的怀疑，评论被描述为“闻起来像人工智能”、“读起来像ChatGPT”或类似于“写作的不真实谷”。为了减少假阳性，常见的短语，如“值得注意”、“需要注意”和“这是一个人吗”，仅当附近出现人工智能相关术语时才被计算。在这些搜索模式不能可靠地区分指控和普通讨论之后，随后进行了两次验证，使用Claude Opus 4.7。从候选池中抽取了Reddit的5000条评论和Hacker News的2500条评论样本，均匀分布在时间段和指控类别中。然后，将每个评论分类为五个结果组之一：真实，涵盖真正的人工智能使用指控；披露，涵盖承认人工智能作者身份的评论；中立引用，涵盖非指控性的人工智能引用；假阳性，涵盖正则表达式假阳性；和模糊，涵盖上下文不允许自信判断的案例。研究人员还研究了指控如何随时间变化，跟踪了较新的“人工智能垃圾”框架的兴起与较旧的侮辱，如“废话”、“垃圾”、“垃圾”、“呕吐物”、“污泥”、“软泥”、“脏东西”、“垃圾”、“废话”和“胡言乱语”。界定趋势情感趋势使用情感词典和情绪推理器（VADER）进行测量，而一个单独的样本包含300个Reddit线程，包含LLM验证的真实指控，根据所执行的社会角色进行编码。这些被归类为嘲笑（轻蔑的嘲笑）；拒绝（直接拒绝）；嘲弄（模仿/嘲笑）；门槛守护（“规则执行”）；或结构性抗议（对人工智能的一般性不赞同），这使得人工智能指控的性质在时间上发生了转变。设计了一个单独的“安慰剂”测试，以确定人工智能指控的增加是否仅仅反映了在线上怀疑的更广泛增加，在同一数据集中搜索了较旧的非人工智能术语，如“托”、“人造草根”、“傀儡”、“付费托”、“假账户”、“公司托”、“说辞”和“贿赂”。最后一组测试检查了区分人工智能生成写作和人类写作的特征是否也是使人类写作评论被指控为人工智能的特征，通过检查六个语言标记：文章密度；缩写率；正式注册副词频率；介词密度；句子长度变异性；和平均令牌长度。使用曼恩-惠特尼U测试，比较了披露和真实评论。与800个LLM验证的真实Reddit指控相关的父评论被检索出来，其中421个案例在父评论是评论而不是顶级帖子时被保留。这些评论被与同一子Reddit和同一月份中抽取的2048个未被指控的评论进行匹配。逻辑回归然后被用来测试区分人工智能生成文本和人类写作的语言标记是否也预测了哪些人类写作评论会被指控为人工智能使用。结果该研究记录了Reddit和Hacker News上人工智能指控的大幅增加。这种增长的大部分集中在贬义标签的使用上；到2026年，“人工智能垃圾”占据了94％的人工智能指控，取代了较早的术语，如“GPT垃圾”、“机器学习废话”和“机器人写作”。根据论文，贬义人工智能指控在两个平台上的份额在研究期间增加了十倍以上：还进行了使用较旧的非人工智能术语（如“托”、“人造草根”、“傀儡”、“付费托”、“假账户”、“公司托”、“说辞”和“贿赂”）的比较。与人工智能指控不同，这些术语没有表现出类似的增加。还观察到了社区间的差异，人工智能专注和技术导向的论坛较早地出现了增长，类似的模式后来出现在Reddit和Hacker News的其他部分。不仅指控的频率发生了变化，而且其分类也发生了变化。对300个验证的Reddit指控进行编码，发现了嘲笑、拒绝、嘲弄、门槛守护和结构性抗议的相对普遍性的转变。根据论文，门槛守护和结构性抗议随着时间的推移变得更加普遍，而嘲笑和嘲弄变得不那么普遍。结论评论区的随意人工智能羞辱显然需要自己的戈德温法则；基于近年来社会和政治评论中的事件和趋势，如果人工智能机器人成为指控其他评论者是机器人的最可能者，那将是有意义的；然而，这可能会扼杀对该问题的所有评论。 * 请注意，本论文不是友好读物，其语气和词汇针对作者的学术同行。首次发布于2026年6月12日，星期五
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思想领袖3 hours ago无处不在的问题：为什么“数据无处不在”正在成为AI时代的基础设施挑战
当前AI领域最有影响力的问题不是哪个模型最聪明，而是数据存储在哪里，以及智能是否能够到达它。过去十年中，AI行业一直遵循一个令人放心的前提：集中数据，集中计算，天才就会随之而来。超大规模计算模型——在大型云集群中集中大量训练数据，并应用大量GPU计算来压缩它们成为模型参数——取得了非凡的成果，但也产生了一个现在正在因其自身成功的重量而受到压力的架构。我们可以称之为“数据无处不在”的问题。随着AI从研究实验室渗透到医院、工厂、金融机构和主权政府的运营结构中，必须告知这些系统的数据本质上是分布式的、受管辖限制的和运营不可移动的。欧洲的监管机构坚持认为，其公民的财务记录永远不会离开该大陆。位于巴塞尔的制药公司的临床试验数据不能合法地与来自首尔的基因组数据共享一个云存储桶。无论如何，智能必须去到数据那里。数据，强调一下，绝不会来到智能那里。转变的经济学这种结构性的紧张局势因同时发生的AI经济革命而变得更加严峻。该行业正在从训练为中心转向推理为中心的支出，数据架构的影响是深远的。德勤估计，到2025年，推理工作负载占所有AI计算的50%，到2026年将增加到三分之二。比例正在以惊人的速度颠倒。分析师估计，到2026年，推理需求将比训练需求高出118倍。到2030年，推理可能占总AI计算的75%，推动7万亿美元的基础设施投资。成本数学同样令人震惊。对于每1亿美元用于训练AI模型的费用，组织将面临150-200亿美元的推理成本，这一比例由GPT-4的训练成本粗略估计为1.5亿美元，但累计推理成本到2024年底已达到23亿美元。训练曾经是AI投资者和采购官的头条热点，现在被重新定义为一次性的学费。推理是智能的永久运营成本，现在它是主导的费用项目。然而，这里存在一个悖论：推理成本对于GPT-3.5级系统，从2022年11月到2024年10月下降了280多倍，硬件成本每年下降约30%，能效每年提高40%。价格下降；消费加速得更快。每单位推理成本下降100倍，而微软和谷歌报告称AI工作负载在半年内增长了31倍。杰文斯悖论，即效率提高导致资源使用量增加，在GPU集群中找到了现代的体现。数据存储在哪里，智能必须跟随推理经济从根本上重塑了基础设施需求，现在here更是如此，尤其是在数据重力方面。推理与训练不同，不是一次性在数据中心运行的批处理作业。它是一个连续的、延迟敏感的、地理分布式服务，只有当数据在查询时刻可达时才有效。这是“数据无处不在”的挑战的核心。例如，一个在ICU实时遥测数据上推理的语言模型不能承受200毫秒的往返时间到东海岸的云集群。一个在交易点运行推理的金融服务欺诈模型不能将帐户数据转移到违反GDPR的管辖区。一个主权AI部署不能依赖于由外国商业实体拥有的和运营的基础设施。边缘实验室非常清楚这一点。Anthropic与Google Cloud的协议，为提供最多100万个TPU，到2026年将提供超过1千瓦的AI计算能力容量，表明领先的实验室如何在前所未有的规模上投资，以塑造全球推理基础设施的足迹。数据强度的分类学并非所有AI系统都面临相同的挑战，因此考虑一个粗略的分类法是有意义的，因为有各种类型的AI模型和复杂性。让我们通过三个核心示例来分解它：LLM、图像和物理模型。大型语言模型——Claude、GPT和Gemini家族——主要处理语言令牌：相对较轻、可压缩，并且适用于保密技术，如差分隐私或联邦学习。它们的“数据无处不在”的问题非常复杂。生成视觉模型呈现了一个更难的案例。像Black Forest Labs的FLUX.2可以在强大的硬件上在不到一秒内生成高分辨率、照片级的图像，但生成一张图像需要比生成文本更多的数据和计算。随着视觉AI从创意工具转向工业检查、医疗成像和卫星分析，底层数据通常很大、敏感且难以移动，增加了在数据已经存在的地方运行AI的需求。更复杂的类别是物理AI。NVIDIA的Jensen Huang 宣布，“物理AI已经到来，每家工业公司都将成为一家机器人公司。”新的模型，如NVIDIA的Cosmos 3，旨在通过结合模拟、视觉和推理，使机器对物理世界有一个普遍的理解，而像Physical Intelligence这样的公司正在使用真实世界的传感器数据（包括力、运动和视觉输入）训练机器人，以实现更适应性、自主的行为。相同的扩展动态正在被应用于真实世界的数据，如振动、声音和传感器输入。但是，这些信息本质上是局部的。工厂地板上的机器人不能将实时视觉和触觉数据发送到远程云进行处理，而不引入可能造成安全风险的延迟，这意味着AI必须越来越多地在边缘运行，靠近数据生成的地方。信任、可解释性和结果这是“数据无处不在”的挑战超越基础设施并成为治理问题的地方。随着AI应用于高风险决策——从医疗诊断到金融风险模型到物理控制系统——关于数据存储位置的问题越来越多地与谁对结果负责的问题联系在一起。在今天的监管环境中，解释性不是可选的。例如，欧盟AI法要求高风险系统展示其输出的基础，这在数据分布在多个系统、管辖权和监管框架中时是困难的。因此，信任成为大规模采用的先决条件。对数据环境的控制与对模型本身的控制一样重要。AI基础设施的下一代解决“数据无处不在”的挑战将定义AI的竞争格局的未来十年。联邦推理、安全数据处理环境、边缘优化模型和考虑数据允许驻留的位置的编排系统不是小众的技术功能，而是AI扩展到可以自由集中数据的用例以外的先决条件。能够提供可信、可解释、主权推理的基础设施的公司和政府——智能到达数据，而不是要求数据前往智能——将拥有AI时代最持久的护城河。训练一个更聪明的模型越来越成为一个已经解决和商品化的问题。负责任地部署它，在边缘，跨越管辖边界，面对无法移动的数据，是仍然存在的问题。数据无处不在不是一个口号。这是企业AI中最难解决的问题。它将决定过去十年训练投资解锁的非凡能力是否能够转化为世界可以信任的结果。
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AI 工具 10120 hours agoVidu AI 评论：我无法相信角色的一致性
您是否曾经滚动浏览过一段看起来真实的视频，但随后立即让您怀疑它的真实性？这种一瞬间的困惑正在变得比大多数人意识到的更为常见。视频模型正在迅速改进，以至于即使是普通观众也开始质疑什么是真实的，什么不是。推动这一转变的工具之一是 Vidu AI。它已经被200多个国家的数百万用户使用，仅需几秒钟就可以将简单的文本、图像或参考内容转换为高质量的视频。使其有趣的不仅仅是速度。它是通过单个提示可以成为一个完整的电影场景的方式，包括运动、风格，甚至音频。想法和完成视频之间的屏障每天都在变得越来越小。在这篇 Vidu AI 评论中，我将讨论其优缺点、是什么、谁是其最佳用户，以及其主要功能。然后，我将向您展示如何使用它从参考图像生成视频，包括一个展示其角色一致性功能的视频。我将通过比较 Vidu AI 与我最喜欢的三个替代品（Kling AI、Hailuo 和 Luma Dream Machine）来完成这篇文章。到最后，您将知道哪个 AI 视频生成器最适合您！结论Vidu AI 是一个快速、简单的工具，使用文本、图像或参考内容创建高质量的 1080p+ 视频。它适合快速、病毒式的视频，但其编辑控制有限，结果严重依赖于提示的编写方式。 优缺点 仅需 10 秒即可生成视频，具有快速的处理速度 具有平滑运动和电影级颜色的 1080p+...
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思想领袖1 day ago客户上下文差距阻碍企业AI发展
企业AI正在以比大多数组织提供可靠的客户上下文的能力更快的速度发展。挑战不再是AI是否能够生成内容、推荐、预测或决策。挑战是这些输出是否基于对客户的准确理解。在许多企业中，情况并非如此。组织在过去几年中大量投资于生成式AI、联合飞行员、预测系统和自主工作流。然而，许多这些计划难以超越孤立的用例或在规模上提供一致的业务价值。原因往往出乎意料地简单：AI系统正在做出没有对客户有完整理解的决定。这种挑战在整个企业中都存在。个性化引擎推荐不相关的产品。客户服务助手生成不完整的响应。流失模型错误地将忠实客户归类为不活跃客户。营销自动化平台触发太晚或无法反映最近客户行为的消息。这些问题通常被描述为AI问题。更常见的是，它们是客户上下文问题。AI不在真空中运行。其有效性取决于可用信息的质量、完整性和及时性。当客户身份在系统中分散、行为信号太晚或不同应用程序使用客户的冲突版本时，AI系统不可避免地产生与现实脱节的结果。大多数组织已经拥有这些基本信号。多年来的交易、交互、偏好和行为数据已经存在于他们的技术环境中。挑战是将这些分散的信号转化为AI系统可以使用的可信的客户上下文。分散的数据导致不完整的客户理解企业组织很少遭受客户数据不足的问题。相反，他们苦于分散。一个客户可能在电子商务平台上使用一个电子邮件地址，在忠诚度平台上使用另一个电子邮件地址，在服务应用程序中没有持久的标识符。购买历史、参与行为、同意偏好、服务交互和数字活动通常存在于完全独立的系统中。从AI模型的角度来看，这些碎片通常表现为不同的个体。一旦AI系统开始做出运营决策，影响就会变得显著。流失模型可能会将忠实客户归类为不活跃客户，因为他们的一半购买历史存在于另一个配置文件中。推荐引擎可能会显示不相关的产品，因为浏览行为和交易历史从未连接。AI助手可能会生成不完整的答案，因为它只能访问客户关系的一部分。随着组织更广泛地部署AI，这些问题变得越来越难以忽视。许多企业假设将数据集中到仓库中可以解决这个问题。实际上，仅仅集中数据并不能创造客户理解。它不能解决身份冲突、连接系统中的客户行为或建立对客户的可信视图。AI系统仍可能在不完整或相互矛盾的输入上运行。存储与理解是不同的。这一区别在企业从AI实验转向将AI系统嵌入运营工作流程时变得越来越重要。可信的客户上下文已成为核心AI基础设施身份解析传统上被视为营销能力。然而，它正在变得越来越多地成为企业AI基础设施的基础组件。但是，身份识别并不足够。为了使AI系统做出有效的决定，它们需要访问更广泛的可信客户上下文层。这包括身份、行为信号、交易历史、同意数据、参与模式以及每次客户交互的业务背景。身份识别在确定哪些记录属于同一个个体在断开连接的系统中起着至关重要的作用。在企业规模上，这需要确定性匹配、概率建模和不断演化的身份图的组合。没有这种基础，AI系统难以准确地推理客户状态、行为和意图。在现实世界环境中，客户经常更改设备、电子邮件地址、位置和参与模式，这个挑战变得更加复杂。精确匹配通常会留下显著的空白。过于激进的匹配可能会在组织无法理解如何得出结论时引起治理和信任问题。因此，许多企业正在采用混合方法，结合确定性匹配、机器学习、可解释性和自适应身份图，这些身份图会随着客户行为的变化而演化。重要的是，组织越来越需要多个上下文视图，而不是单一的通用配置文件。营销团队可能优先考虑覆盖范围和可寻址性。忠诚度团队需要账户级别的精度。欺诈团队以完全不同的阈值运作。支持这些功能的AI系统需要根据其特定运营要求对齐客户上下文。这改变了组织思考AI准备就绪的方式。企业AI需要可信的客户上下文，可以连续适应，同时保持可解释性、治理性和跨系统的可访问性。实时客户上下文至关重要即使组织成功地统一客户身份，也经常遇到另一个限制，即时间。许多企业环境仍然依赖延迟的管道和批处理工作流。客户配置文件在几个小时后更新。行为信号在相关时刻已经过去后才到达。因此，AI系统经常根据过时的客户状态做出决定，而不是当前的客户意图。这种延迟影响客户体验和业务绩效。客户可能会放弃购物车，但后续旅程不会在第二天早上触发。忠诚度会员可能会在配置文件在系统中传播之前返回到网站，导致通用体验。服务代理通常会在最近的行为信号可用之前与客户互动。这就是为什么实时基础设施变得越来越重要。组织需要能够更新身份图、行为信号、权限和客户配置文件的系统，因为交互发生。AI系统只能在基础客户上下文反映当前时刻时做出决定。随着自主AI工作流变得更加普遍，维护准确的客户上下文在系统和渠道中变得对于可靠的决策和一致的客户体验至关重要。共享客户上下文创建更可靠的AI企业AI环境中出现的另一个挑战是不一致性。组织同时部署AI到营销平台、客户服务应用程序、分析工具、联合飞行员和内部开发的模型中。在许多环境中，每个系统都以不同的方式访问客户数据，并维护其对身份、权限和客户状态的解释。随着时间的推移，分散的客户理解会导致分散的AI行为。企业AI系统在共享的可信客户上下文层上运行时，会更可靠地运行。这样，AI应用程序可以访问相同的身份图、客户配置文件、行为信号和治理框架，无论决策是在哪里做出的。结果是输出更可靠、治理更强、在整个组织中运营对齐更好。企业AI的未来取决于客户上下文企业AI讨论通常关注模型、推理能力和自动化。这些创新很重要。但是，随着基础模型变得越来越强大和可用，技术本身变得越来越不重要。更大的问题是AI系统是否可以在对客户的准确、连接和持续更新的理解上运行。这需要在身份解析、实时基础设施、治理和可适应的数据架构方面进行投资。更重要的是，组织需要将客户上下文视为支持AI决策的运营智能层，横跨整个企业。大多数组织已经拥有这些基本信号。企业AI的下一代领导者不一定是拥有最复杂模型的公司。他们将是拥有对客户最可信理解的公司。因为在AI驱动的世界中，客户上下文正在成为每个智能决策的基础。
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思想领袖1 day ago暗影AI是一个设计缺陷，而不是人员问题
我希望你记住这篇文章中的一个观点。如果你忘记了其他所有内容，请记住：暗影AI是因为安全路径比不安全路径慢而产生的直接结果。这不是一个热门观点。这是一个我在二十五年里观察到的模式，跨越了每个安全领域——从暗影IT到BYOD到云扩散。现在，它又以更快的速度和更高的赌注发生在AI领域。让你夜不能寐的差距微软和领英2024年的工作趋势指数为某些东西提供了具体的数字，这些东西大多数安全领导者已经在他们的直觉中感受到：75%的知识工作者在工作中使用AI工具，而78%的他们正在自带。这不是实验。这是一个已经决定不等待IT跟上的劳动力。而且这里有一个让人感到痛苦的部分：治理跟不上。2025年Checkmarx调查发现，只有18%的组织有涵盖AI辅助代码生成的治理政策——尽管大多数工程团队已经在日常使用这些工具。 如果代码的差距如此之大，那么想象一下其他AI驱动的工作流程的样子。采用不会等待治理。它正在超越治理。你的员工并不是鲁莽的。他们是理性的。他们找到了一个能让他们更快的工具，而官方的安全使用路径涉及安装Python，创建GCP项目，生成服务帐户，下载JSON凭据到他们的笔记本电脑，并配置本地MCP服务器。这是一个真实的故事。真实的结果：这个人在三个步骤后放弃了。我一直看到的失败模式让我具体说明一下这个模式。我已经在几十个组织中观察到了这种模式的变体。一个营销总监阅读了一篇博客文章：连接一个AI助手到Google Analytics MCP服务器，运行任何SEO报告都需要几秒钟。听起来很棒。她想这么做。所以她开始走未经管理的路径。安装依赖项。创建一个云项目。生成一个服务帐户。下载一个凭据文件到她的笔记本电脑。配置本地集成。她放弃了。三个步骤后。太多摩擦。错误的工具，错误的人。现在听我说什么。我刚刚说的是什么。问题不是营销总监。她很聪明。 她很有动力。 她正是你想要采用AI工具的人。 问题是安全路径比不安全路径慢。这是每个遗留访问程序的失败模式，我见过的。当管理路径比非管理路径更难时，人们会找到非管理路径。每次。你会在泄露时发现它，而不是在泄露之前。五个坟墓我已经看到组织尝试五种不同的方法来解决这个问题，直到他们找到真正有效的方法。每种方法都由于同一个根源原因而失败：它们增加了摩擦而没有增加速度。第一个尝试是让每个团队选择自己的AI工具。结果是十四个重叠的订阅和零审计跟踪。你已经民主化了采用，但集中了什么都没有。第二个尝试是把一切都放在SSO后面。SSO解决了登录问题。SSO不解决行为问题。一旦代理被认证，你的SSO层就对它接下来做什么了无所知。第三个尝试是共享一个服务帐户给代理。一次事件后，你就有零归属。你无法判断哪个代理在什么时候做了什么，当事情出错时。第四个尝试是编写一个AI政策并将其发布在wiki上。我看到一个组织花了六周时间制作了一个全面的AI可接受使用政策，向所有员工分发，然后三个月后发现不到三分之一的员工打开了该文档。没人读文档。人们读默认值。任何容易做的事情就是会被做的——而wiki页面永远不是容易的。第五个尝试是为每个AI项目建立一个集中审查委员会。你认为你很负责。你只是制造了瓶颈。在一个季度内，团队就会绕过你——你就创造了你试图防止的暗影AI问题。每一个坟墓都有相同的墓志铭：凭据散落在笔记本电脑上，没有审计跟踪，还有很多交叉手指。真正有效的逆转解决方案不是增加更多的摩擦。它是一个逆转。传统的安全性通过制造摩擦来防止不良行为。用户会绕过它。暗影AI出现。你会在泄露时发现它。逆转它。让提供的路径比未管理的路径更快。在实践中，这是什么样子？同样的营销总监——而不是与Python和服务帐户搏斗——从她的AI助手内部请求Google Analytics访问权限。请求击中一个策略引擎。低风险，已知工具，已知用户——自动批准。凭据被保管，范围和短暂。它永远不会触及她的笔记本电脑。每个查询都被记录下来。她在不到一分钟的时间内运行报告。同一个人。相同的结果她想要的。时间的一小部分。完整的审计跟踪。不同的激励。不同的结果。这就是AI访问管理的样子，当它被正确构建时。最快的路径成为最安全的路径。规避IT的激励消失——不因为你强制执行了合规性，而是因为你使合规性比另一个选择更容易。当你的管理路径真正比非管理路径更快时，暗影AI开始自行解决。衡量重要的事这里有一个永远不会消失的指标：管理路径是否比未管理路径更快？未管理路径比管理路径更快的那一刻，暗影AI就会回来，你就得从头开始。这不是一次性测量。这是一个持续的信号。每次你添加一个步骤，一个审查，一个批准——问问自己是否刚刚使未管理路径更具吸引力。自助服务不是一个生产力特性。这是一个安全特性。那一行颠倒了大多数安全团队对访问管理的思考方式，这是我能提供的最重要的重构。摩擦制造风险——每一次。如果你想要一个行为，设定它为默认值。如果你不想要一个行为，使它比另一个选择更难。按照这个原则构建，并且大部分暗影AI问题都会自行解决。
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Anderson 视角1 day agoAI 在识别地标大小方面的挣扎
视觉语言模型理解纪念碑，但它们仍然无法看到整个图景…… 我们发展的最早的生存技能之一是区分事物大小或远近的能力。我们可以用拇指遮住月亮，而不认为它的大小像一毛钱，因为我们已经内化了相对规模的理解。这对计算机视觉系统来说是一个异常艰难的任务，因为大多数系统依赖于先前的注释，这并不帮助它们像人类一样“理解”规模。况且，超过一定限度，视觉范围以外的所有事物都超出了立体视觉的解析能力——停车场远端的汽车；远处的摩天大楼；以及在其上升起的新月……所有这些对于大多数基于视觉的机器学习系统来说都是“2D”实体。当然，当一个特定的“遥远”但被误解的物体的例子出现在训练数据中，已经看到过这些数据的系统很难被欺骗：如果一个模型的训练潜在空间中不包含这样的特定和经常重复的信息，它就需要能够概括和内化我们在年轻时掌握的规模概念。没有这一点，即使是著名的例子也可能导致规模估计错误：像埃菲尔铁塔这样的特定和非常独特的物体的危险在于，系统会使用一个捷径来估计大小，这个捷径对原始模型是正确的，但不适用于埃菲尔铁塔的多个复制品，这些复制品与原版一样超出了立体视觉的距离，但大小远远不及原版。因此，视觉系统需要以准备好的技能集来处理新颖（未见过）的视图，而不是仅仅依靠“作弊码”。扩大规模为此，美国和中国之间的新合作提供了一个补救数据集，以及一个估计方法，来解决这个问题：与伴随网站一起推出的《MetricScenes》计划包括数据和代码发布。该论文指出*：‘我们发现当前最先进的方法经常无法估计正确的场景规模，从而导致“野外”场景中持续的规模坍缩现象。 ‘上图显示了一个例子，其中清晰的语义参考（人）存在，但模型如MoGe-2在距离范围内表现出显著的规模不一致：近距离物体的预测度量规模是合理的——在这种情况下，游客的高度是合理的——但远距离结构的规模被严重低估——这里，背景中的凯旋门被预测为仅18.8米宽，这比实际宽度（44.8米）小了2倍以上。 ‘MoGe-2 提出了一个微型化的地标，尽管有相反的提示。’三个的力量作者的新集合是通过组合三个现有的数据集而成：MegaScenes、AerialMegaDepth 和 Stereo4D：这些数据集单独使用时存在的问题是，它们每个都适用于有限的领域，例如车载摄像头拍摄的视频或室内场景，而要解决这个问题并使视觉系统更接近人类风格的规模概念理解，需要一个组合的领域。每张图像都伴有RGB图像、从结构从运动（SfM）、多视图立体视觉（MVS）或其他几何先验中获得的部分观察到的深度，以及通过新的两阶段泊松完成过程生成的完成深度图，以及相关的相机元数据。微调 MoGe-2 框架在新数据集上“显著缓解”作者所指的规模坍缩，据称在开放域场景中实现了更好的结果，并在相关基准测试中实现了最先进的性能。该论文题为《亲爱的，我缩小了凯旋门！》，由康奈尔大学和上海交通大学的四位研究人员撰写。方法MetricScenes 部分基于前面提到的 AerialMegaDepth 和 MegaScenes —— 互联网照片的两个集合，涵盖历史档案、旅游图片和专业摄影。虽然 MegaScenes 提供了大规模的结构从运动（SfM）重建，但这些场景缺乏任何内在的真实世界规模。为了解决这个问题，使用在线地图服务的地理标记图像来将重建与已知的物理位置和尺寸对齐。相反，AerialMegaDepth 已经包含了地理标记的谷歌地球视图，提供了具有度量规模的标志性物体重建。由于视觉上相似但地理位置遥远的结构可能导致的潜在重建错误，使用了 MASt3R-SfM 和 Doppelgangers++ 分类器进行了处理。在多视图立体视觉（MVS）重建之后，使用 MoGe-2 的预测和稳定性检查的组合来过滤掉不稳定的深度估计和深度出血伪影：然后通过地理参考图像恢复了度量规模。AerialMegaDepth 已经从捕获自已知位置的谷歌地球渲染中推导出规模，而 MegaScenes 则使用在线地图服务的地理标记街景级图像对齐到真实世界的尺寸。这些图像与现有重建使用...
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思想领袖1 day ago企业人工智能缺乏工作力能力地图
各个行业的公司都在购买人工智能工具，启动试点项目，并鼓励员工进行实验。这种势头是不可否认的。但是，问大多数领导团队一个简单的运营问题，答案就会变得模糊：哪些人在您的组织中可以使用人工智能来提高工作效率，同时保持风险在可控范围内?2026年的自动化焦虑报告是一项针对1,500名全职美国工人的全国调查，发现69%的受访者认为他们当前工作的某些部分可能在24个月内被人工智能自动化。在预计会受到影响的受访者中，只有38%的人觉得自己能够有效地使用人工智能工具。另外40%的人表示需要培训，22%的人表示他们将难以或无法有效地使用人工智能工具。这就是企业领导者现在需要管理的工作力准备差距。人工智能的采用已经非常普遍。然而，领导者是否对所需的人力能力有一个明确的认识却不那么明确。在变革工作中，模式是连贯的：准备就绪的可见信号会在运营纪律之前到来。人工智能已经从工具访问转向工作重构人工智能采用早期阶段集中在访问上。领导者专注于分发工具和检查培训模块。下一个阶段需要更艰难的东西：了解员工是否可以在真实工作流中，在真实约束下，带来真实的业务后果地应用人工智能。微软2026年工作趋势指数支持这种领导者思考准备就绪的转变。微软发现，人工智能周围的组织环境，从文化到管理者支持到人才实践，占据了个人心态和行为报告的AI影响的两倍以上。这一发现重新定义了对话。工具访问只给领导者提供了一个部分的信号。考虑一下这在实际操作中是什么样子。一个员工可能知道如何提示聊天机器人，但仍然难以在监管环境中验证输出。一个经理可能会鼓励团队使用人工智能，而不知道哪些工作流需要在任何东西发布之前进行人工审查。一个团队可能看起来已经准备好使用人工智能，因为每个人都有许可，但实际的运营模式仍然没有改变。这种模式出现在每一次技术转型中。工具被快速引入。工具周围的管理系统则慢慢跟进。没有管理系统，采用只会产生活动，而不是价值。人工智能技能现在影响谁看起来更有前途人工智能能力已经成为一个筛选信号。它决定了谁在组织内部和整个劳动力市场中看起来更有前途。2026年由Stephany、Teutloff和Leone进行的一项研究发现，人工智能技能增加了大约8到15个百分点的面试邀请概率，跨越了测试职业。 当一个能力带有如此大的分量时，它开始塑造整个工作力的呈现方式。调查数据为这个信号添加了一个具体的维度。 在工人中，71%列出了至少一个人工智能技能，而只有34%的工人说他们可以自信地以专业水平执行所有列出的技能。 这个差距应该被视为一个信号质量问题。 领导者需要比“人工智能熟练”这样的标签更好的证据。第一步是定义。领导者需要停止将人工智能能力视为一种普遍的特征，开始将其定义为与工作本身相关。对于特定工作流程和特定角色，人工智能准备就绪是什么样的？这个问题让组织更清楚地了解能力在哪里存在，在哪里仍在发展。企业风险是糟糕的工作力规划在规模上，能力可见性的差异会在整个企业中累积。2025年麦肯锡全球人工智能状况报告发现，人工智能的使用范围扩大，但成长的烦恼仍然存在。大多数组织从试点到规模化影响的转变仍然是一个正在进行的工作。表现良好的公司更有可能重新设计工作流程，并定义何时需要人工验证模型输出。工作力数据显示出类似的雇主端可见性差距：64%的工人表示他们的雇主没有测试他们的人工智能技能，只有39%的工人认为雇主可以有效地验证这些技能。没有这种可见性，工作力规划就会开始依赖于假设。下游成本是具体的。错误的人被分配到人工智能启用的项目。团队被高估或低估。角色被重新设计以适应假设的技能，这些技能可能不存在，晋升取决于在实践中从未观察到的感知人工智能能力。高管不需要另一个模糊的人工智能成熟度标签。他们需要对谁能做什么、风险在哪里以及什么证据支持决策有一个更清晰的运营视图。董事会应该问这个问题，紧随“我们在哪里使用人工智能？”之后：“我们在哪里依赖于尚未绘制的人力能力？”公司需要人工智能能力地图实际的做法是，在规划之前绘制能力。这个地图从两个基础问题开始：人工智能可以在哪里应用，谁具备应用它的能力？然后，它分层添加工作所需的判断、工作流程所带来的风险以及证明能力真实的证据。结果是一个比培训完成报告或经理印象更有用的运营图景。地图分为五个层次。它首先是任务暴露：确定角色中哪些部分最受人工智能影响，因为那是工作首先发生变化的地方。第二，工具熟练度：人员是否可以在实际工作流程中使用批准的人工智能工具？使用一般用途的聊天机器人是一种技能，使用领域特定的人工智能工具在合规或临床系统中是一种不同的技能。第三，判断质量：人员是否能够评估人工智能输出是否准确、是否适合业务环境、是否存在偏差风险？输出验证是决定人工智能辅助工作是否经得起审查的人类技能。第四，数据纪律：人员是否了解什么信息可以和不能进入人工智能系统？赌注从知识产权暴露到客户数据违规到监管违规等都有。第五，结果证据：人工智能使用是否产生了工作的可衡量改进？改进可能表现为更快的周转时间、更高的输出准确率或更好的决策。培训完成和简历关键词为领导者提供了一个起点，但这种能力视图告诉他们这个起点是否与任何运营事项相关。能力映射必须与风险相关人工智能能力标准应根据工作流程中的风险而有所不同。总结内部会议记录是一个低风险的使用案例，需要基本的工具熟练度。草拟面向客户的沟通内容则更重要，需要输出审查。当工作支持招聘或财务决策时，或者当它涉及医疗保健或法律领域时，应在风险最高的检查点处内置记录的人类判断。NIST人工智能风险管理框架提供了一个有用的治理锚点。NIST要求组织评估其人工智能系统是否安全可靠；是否过程透明且可解释输出；以及是否内置公平和隐私保护。该框架要求组织根据后果的严重程度来匹配严谨程度，而不是为每个工作流程规定单一标准。后果越高，组织就需要更多证据证明应用人工智能的人员能够行使合理的判断并保护敏感数据。该人员还需要知道何时独立验证输出以及何时升级。任何在合规或治理领域工作过的人都认识到这一原则：高风险过程需要可审计的记录和明确的责任制在定义的检查点。人工智能准备就绪的公司将更好地了解其工作力工人期望人工智能会改变他们的工作。采用已经非常普遍，能力信号很嘈杂，雇主的可见性有限。成功采用人工智能的组织将是那些能够建立更清晰、更诚实的员工能力图景的组织。培训记录和简历关键词是有用的输入。经理印象也是如此。这些信号加强了当工作力能力视图将它们连接到实际工作流程、相关风险和证明准备就绪的结果时。人工智能采用下一阶段将奖励那些能够清晰地看到其现有员工并就其现有人员做出更好决策的公司。
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访谈1 day ago沙龙·本-列维，AudioCodes 全球销售和业务发展副总裁，联系中心 – 采访系列
沙龙·本-列维，AudioCodes 全球销售和业务发展副总裁，联系中心，是一位具有超过 25 年经验的资深通信技术高管，曾在销售、营销、业务发展和联系中心创新等领域工作。 在 AudioCodes 任职超过 20 年期间，他曾担任多个高级领导职务，专注于推动企业通信、客户体验解决方案和 AI 驱动的联系中心技术的增长。 在加入 AudioCodes 之前，他曾在 NICE Systems 工作，获得了宝贵的客户参与和企业软件经验。 在他的整个职业生涯中，本-列维专注于帮助组织通过云通信、自动化和对话式 AI 现代化客户互动，使他成为联系中心技术演变的知名声音。AudioCodes 是一家专门从事企业语音、联系中心和 AI 驱动的客户体验解决方案的通信技术公司。 该公司成立于 1993 年，已经从语音网络和...
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人工智能2 days agoDocLang 致力于成为 AI 准备文档的通用语言
几十年来，企业一直依赖于为人类读者而非 AI 系统设计的文档格式。合同、发票、报告、演示文稿、表格 和无数其他商业文档包含有价值的信息，但从中提取知识以供 AI 应用程序使用通常需要复杂的处理管道，这增加了成本、延迟和错误的可能性。随着组织越来越多地部署生成式 AI 和自主代理，这种脱节变得越来越具有挑战性。为了解决这个问题，ABBYY 与 IBM、NVIDIA、Red Hat、HumanSignal 和 Linux 基金会的 LF AI & Data 基金会合作推出了 DocLang，这是一种新的开放标准，旨在为 AI 系统创建文档的本地表示。该计划的支持者认为，它可以在企业 AI 中发挥与 HTML 标准化网页内容类似的作用，创建一个共同的语言，使...
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访谈2 days agoLawVu联合创始人兼首席执行官萨姆·基德 – 采访系列
萨姆·基德，LawVu的首席执行官和联合创始人，是一位经验丰富的科技企业家，他的职业生涯跨越了SaaS、法律科技、金融科技、网络安全和数字产品开发。自2015年联合创立LawVu以来，他领导了公司的发展，成为一个全球性的法律运营平台，供内部法律团队使用，以管理合同、事项、法律支出和工作流程，从而实现单一系统的管理。加入LawVu之前，基德曾在Teamwork.com担任产品传播者，帮助推动世界领先的项目管理平台的采用。在他的早期职业生涯中，他创立并领导了多家公司，包括安全软件公司Zingtech，他在那里帮助开发了针对银行和在线服务的欺诈预防和身份验证技术，以及数字化团队，一家网络应用开发公司。他的创业背景还包括视频制作、在线游戏和会计技术方面的业务，这使他在多个行业中积累了丰富的软件公司建设和扩张经验。LawVu是一款法律运营平台，旨在帮助内部法律团队集中和管理其法律工作，从而实现单一系统的管理。该平台将事项管理、合同生命周期管理、法律支出跟踪、文档管理、工作流程和报告等功能整合在一个统一的工作空间中。通过取代零散的工具、电子表格和基于电子邮件的流程，LawVu使法律部门能够更有效地与整个业务进行合作，同时提高了对法律运营的可见性。该平台与广泛使用的企业应用程序集成，旨在帮助组织简化法律工作流程、提高效率、降低成本，并通过数据驱动的决策获得更深入的运营洞察。您在传统法律实践之外开始了您的职业生涯，从产品传播到科技业务，但后来创立了LawVu。您在法律团队运营中看到了什么样的差距，促使您为一个您最初不是其一部分的行业建立一个平台？不来自法律界可能是我拥有的最大优势。在创立LawVu之前，我在爱尔兰的一家项目管理软件公司工作了多年。当我出售了我在那家公司的股份时，这是我第一次发现自己处于法律过程的另一端。看到的景象令人惊讶，但不是以好的方式呈现的。整个过程缺乏可见性。电子邮件来来往往，文档散落在驱动器和收件箱中，很难清晰地了解发生了什么以及事情的进展如何。一开始，我以为这只是因为我不习惯与律师打交道。但是，当我开始与内部法律团队更广泛地交谈时，我不断听到同样的故事。法律团队正在做非常重要的工作，但这些工作却被困在断开的系统中。几乎没有可见性、结构或与法律部门轻松互动的方式。那时我意识到这不是一个孤立的问题，而是一个行业范围的问题。局外人的视角很重要。一个在这些流程中度过了整个职业生涯的律师经常学会了如何在这些流程中工作。但我没有。我没有接受这样一个观点，即这就是法律运营的方式。相反，我不断地问为什么。为什么法律工作不能像其他关键的商业功能一样被管理？为什么如此多的知识被锁定？为什么很难了解法律团队正在做什么以及他们创造的价值？这些问题最终成为LawVu的基础。LawVu将收集和事项管理、合同生命周期管理以及支出跟踪整合到一个系统中。对于今天的企业环境来说，拥有法律运营的单一真实来源有多重要？LawVu就是建立在拥有单一真实来源的重要性的基础上。目前，大多数法律团队都在处理单独的系统，用于收集、事项、合同、支出和文档。当一切都存储在不同的地方时，您就无法获得清晰的图景。人工智能只有在统一的系统中运行时才会有效，否则它将缺乏上下文，输出结果也会受到影响。但是，当人工智能在具有法律功能全貌的统一系统中运行时，您将获得普通工具无法提供的东西。这也会带来真正的速度差异。当一切都相互连接时，团队不必花费一半的时间来跟踪分散在不同的工具和收件箱中的信息；他们实际上可以利用这些信息来做出决定。治理也变得可能，尤其是在数据分散时，这对于合规、审计以及越来越多地了解人工智能在法律功能中实际上做了什么至关重要。LawVu扩展了其人工智能能力，包括合同分析和起草。在法律工作流程中，您认为人工智能将产生最直接的影响，以及哪里仍然被高估？人工智能最直接的影响是对高容量、重复性的工作的影响，例如合同审查、子句提取、初步摘要和跨大型文档集快速查找信息。然后是起草。通过LawVu Draft，我们将智能起草直接集成到平台中。它利用您的先例、最佳子句、游乐书等，所有这些都是您的团队多年来积累的机构知识。对于标准的高容量合同，人工智能辅助起草已经显著减少了周转时间。人工智能处理生产工作，但它是由您的团队已经应用的判断力驱动的。更细致、更高风险的工作仍然需要律师介入，这是律师应该花费时间的地方。人工智能的炒作超过了现实的程度是任何与判断而非流程相关的事情。法律本质上是一种判断职业，对于内部律师来说，这种判断是基于对公司目标和计划的广泛了解。人工智能在模式识别方面非常出色，但内部律师赚取报酬的地方并不是由人工智能单独解决的。随着您最近的收购专注于人工智能驱动的合同能力，您认为合同智能将如何在未来几年内改变组织管理风险和合规的方式？收购更多地是关于将合同智能融入工作流程，而不是一个单独的工具。目前，大多数组织通过让律师手动阅读合同并标记问题来管理合同风险。这个过程无法扩大，因为它很慢，会留下空白。当人工智能可以在整个合同组合中持续提供风险信号时，您可以开始更早地发现问题。做对这一点的组织将开始将其合同数据视为战略资产，而不是法律档案。谁是我们签约的对象？我们在哪些管辖区有哪些义务？我们在哪里暴露？这些情报一直存在，但它们生活在太耗时的合同中，无法系统地阅读。现在，通过人工智能，您可以利用它们为自己谋利。许多企业都在努力应对法律瓶颈，导致商业决策变慢。更好的法律基础设施如何加速公司范围内的执行，而不是成为一个限制因素？企业在法律方面犯下的最大错误是将其视为最后一步。某事物被决定，一个交易被结构化，一个产品被构建，然后它被发送给法律部门进行批准。但到那时，法律部门已经无法提供帮助了。他们只能减慢速度或说不。那些已经解决了这个问题的团队将法律部门纳入决策过程的开始阶段，就像他们会涉及财务或运营一样。当法律部门知道即将发生的事情时，他们可以帮助塑造决策，而不是只是对已经做出的决定做出反应。更好的基础设施使这成为可能。当收集有结构时，当工作可见时，当正确的模板可用时，业务可以自行服务于简单的请求时，法律部门有带宽参与其中，而不是只是处理输出。一位客户最近告诉我，他们从需要等待的东西变成了业务真正想要参与的东西。而这并不是来自于雇用更多的律师。这来自于建立一个让法律部门能够像业务的真正组成部分一样运作的系统，而不是业务末端的门槛。您已将LawVu扩展到服务全球组织，跨越数十个国家。构建一个可在不同法律体系、文化和监管环境中工作的产品的最大挑战是什么？我们学到的最重要的一课是，虽然世界各地的法律团队面临着许多相同的挑战，但他们的运作方式可能会有很大差异。美国、英国、德国、澳大利亚或日本的法律团队可能都在管理合同、请求、事项、法律支出，但他们的流程、监管要求，甚至对技术的期望可能会有很大差异。早期，我们意识到我们不能建立一个假设只有一个“正确”方式让法律团队工作的平台。这就是为什么我们构建了LawVu，使其核心高度可配置，而不是关于流程的意见。该平台需要适应每个法律团队的运作方式，同时仍然保持直观和易用性。这听起来很简单，但这是一个很难做对的平衡，这也是许多企业软件挣扎的地方。另一个挑战是确保我们可以为客户提供相同的服务水平，无论他们位于哪里。我们不认为我们的产品只是软件。它是技术、专业知识和支持的结合，这些因素推动了成功。我们的全球支持团队全天候运作，平均在30秒内响应客户问题。这对于法律团队来说至关重要，因为他们经常在处理时间敏感的事务，并需要在需要时获得帮助的信心。最终，我们的方法是构建一个灵活的平台，可以适应本地差异，同时为每个客户提供一致的体验和服务标准，无论他们在世界的哪个地方。在LawVu之前，您参与了会计技术和互联网平台公司的建设。这些经历如何塑造您在法律运营中构建SaaS产品的方法？我在LawVu之前的经历教会了我，伟大的软件不仅仅是关于技术，而是关于解决人们深切关心的问题。在SaaS早期工作教会了我简单性、用户采用和创建客户真正喜欢使用的产品的重要性。当我进入法律领域时，我带来了这些教训。我没有把法律技术看作是一堆专用工具，而是看作一个机会，去建立一个平台，使法律工作更加可见、相互连接和易于管理。也许最重要的是，这些经历教会了我始终专注于客户。最好的SaaS公司之所以获胜，是因为他们异常出色地解决了真正的问题，这是一个自LawVu成立以来就指导我们的原则。展望未来，您是否相信法律操作系统将成为企业技术栈中的核心层，类似于CRM或ERP系统，未来会是什么样子？二十年前，大多数公司都在电子表格中管理客户关系，并认为这是可以接受的。这种转变发生在领导层意识到这在规模上不可持续，并且电子表格中的数据实际上是战略性的。法律现在正处于同样的转折点，在很多组织中，它已经发生了。每家公司都有合同、法律义务和合规要求。当CFO或CEO询问业务有多少活跃合同、外部法律支出总额或监管暴露情况时，如果答案是“我们需要去找”，那么您就有一个系统问题，无法通过法律人才来解决它。我们正在建设的未来，将法律操作系统置于CRM和ERP旁边，作为业务运营的核心部分，连接销售工作流程、财务和产品。现在投资于这一基础的组织将拥有更好的数据、更快的决策和降低风险的复合优势。感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问LawVu。
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访谈2 days ago邁朗·伯克，Sensormatic Solutions 解決方案管理負責人 – 專訪系列
邁朗·伯克，Sensormatic Solutions 全球產品和解決方案負責人，負責找尋和實施新的創新加速方法，增加速度，為客戶提供更大的價值，透過戰略性的解決方案路線圖。邁朗是一位具有25年以上零售業經驗的領導者，曾在沃爾瑪和山姆會員店工作，為大規模創新提供支持。最近，邁朗創立了 Divergent Technology Advisors，一家零售技術顧問公司，為主要零售商、技術提供商和初創公司提供技術戰略、上市規劃、國際市場擴張等服務。Sensormatic Solutions，約翰遜控制公司的領先全球零售解決方案組合，提供安全、保安和無縫的零售體驗。60多年來，該品牌一直處於行業快速發展的技術領域的前沿，重新定義了全球零售運營，將洞察轉化為行動。Sensormatic Solutions 提供了一個連接的生態系統，包括損失預防、庫存智能和流量洞察解決方案，以及服務和合作夥伴，讓全球零售商能夠以精確度創新和提升，連接數據驅動的結果，塑造零售的未來。您已經在零售運營和新興技術的交叉點上工作了25年以上，從領導沃爾瑪和山姆會員店的RFID戰略和店鋪創新，到在Store No. 8孵化下一代概念，現在是Sensormatic Solutions的全球產品和解決方案負責人。這些經驗如何塑造您對於在實體零售環境中部署AI和感測技術的哲學?我採取了一種非常實用的方法來實施AI，並鼓勵我的團隊和Sensormatic Solutions的零售客戶也這樣做。我的經驗證明，透過這種方式來建設是成功轉型的關鍵。Sensormatic Solutions已經運行了60年，基於一個非常簡單的信念：技術只有在運營效率和現實世界的零售商挑戰在中心時才會成功。這似乎是很明顯的，尤其是對於那些接近新興工具的人，但這個基本原則在AI的炒作中被遺忘了。在解決方案開發和客戶採用中，保持快速和跟上市場的壓力很高，但建設填補空白的工具比嘗試將AI功能納入每個產品更有影響力。我們專注於找到簡化收集、融合、分析和行動的場所，以驅動可衡量的改善。這種關注也延伸到AI將使用的數據集——針對性、受控和清潔的數據集是提供持續AI價值的關鍵，特別是在不同的客戶之間。我們也要記住，這對於所有可能的用戶都是正確的：企業決策者、購物者和協助者。每當我們推出新的解決方案或更新時，我們都會問自己是否為這三個利益相關者提供了同等的價值，因為每個群體對零售成功都是不可或缺的。這種內部的精神自然轉化為幫助零售商採用類似的立場，提供支持有意義的改善的工具，透過實用的、量身定制的系統設計。AI的部署不是一刀切，與我們為客戶建立的程序也不是一刀切的。Sensormatic Solutions越來越多地將AI和ML先進分析作為現代零售運營智慧的核心啟動器。AI如何重新定義“損失預防”的含義在全渠道世界?最簡單的答案是可見性和速度。AI幫助真正揭開了縮水和提供了對整個零售損失的完整視圖。事實上，您只能注意到您可以看到的損失，对吧？在行業的大部分歷史中，對損失的可見性只不過是最基本的，表面層面的，程序只關注應該可供出售但沒有的商品。您可能有一些想法，知道某個商品是否被盜竊、在運輸中損壞或在貨架上損壞，但追蹤這些東西的規模是困難的，如果不是不可能的。連接的分析和感測系統擴大了零售商可以看到、追蹤和量化的東西。想想一下，強調了3％的錯誤，這些錯誤隱藏在今天生成的大量數據中。這些感測系統解鎖了損失的什麼、哪里、何時和誰，哪些東西本身就會引發對縮水和轉變為“整個零售損失”的理解的轉變。這個擴大的範圍允許零售商看到另一層運營和一系列新的潛在損失驅動因素，與過程偏差和差距相關，以及浪費的時間、資源和努力。當所有這些都被識別和標記後，您就可以將其轉化。這就是AI的用途。它連接這些新“點”，通常是在實時中，來表現出一個完全不同的數據層。預測、非常準確的智慧和建模可以幫助量化上游浪費的影響，權衡可能的調整的相對價值，並說明不採取行動的成本。有效地，它使零售商從反應式轉變為主動式，幫助他們重新定義損失為改善的機會。使用Re-ID和AI驅動的足流量分析等技術，零售商現在可以超越簡單的人數統計，深入了解購物者行為和運營洞察。您看到哪些最具變革性的用例從這種轉變中出現?Re-ID對我來說是一個強大的例子，展示了小的、針對性的調整可以對運營理解產生巨大的影響。Re-ID真正做了一件事：改進流量衡量。當然，要使技術能夠準確地分離獨特的購物者、重新進入、員工和其他類別的訪客是複雜的，但結果是一個非常簡單的更改，對於數據集有顯著的改善。流量數據繼續支撐著行業中廣泛的指標，轉換率可能是最值得注意的例子。只需修剪記錄以反映更準確的個人訪客數量，就可以顯著地改變解釋，從而使零售商能夠改進員工配置、店鋪佈局、信息和其他無數的做法，以幫助提高客戶體驗和財務成果。這是早些時候我們討論的精神的體現，這是Sensormatic Solutions過去60年來成功的核心。我們使用AI來進行針對性、高價值的調整，以造福所有相關方。Sensormatic Solutions最近推出了Orbit AI和Video AI作為其Store Guest Behaviors功能的一部分。這個解決方案為零售商解決了哪個戰略空白，並且它如何與其他零售智慧平台有所不同?我們在每個新解決方案中都關注一個特定的挑戰。對於Orbit AI和Video AI，我們關注的是將“信號”與“噪音”區分開來，為零售商提供可靠、具體和語境化的數據，以消除決策中的猜測。Re-ID的創新物體識別技術使Orbit AI和Video AI能夠幫助零售商： 了解店鋪內的逗留時間模式。...
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思想领袖2 days ago人工智能治理为什么一直失败
问题不在于组织没有人工智能政策，而在于这些政策实际上没有任何作用。在整齐格式的PDF和部署的模型之间，意图逐渐消失。团队即兴发挥。例外情况逐渐积累。治理从一个系统变成了谈判——在医疗和生命科学等受监管的行业中，这个差距不仅仅是尴尬的，它是一个运营上的责任。解决方案不是更多的文档，而是像对待软件一样对待治理。治理差距已经可以衡量人工智能的采用速度加快，而治理基础设施却没有跟上。2025年9月的一项由安永进行的研究发现，只有10%的公司完全准备好审计人工智能系统。与此同时，Ponemon研究发现，92%的组织表示，生成式人工智能已经改变了员工访问和共享信息的方式，但只有18%的组织已经完全将人工智能治理纳入内部风险计划中。这种模式是持续的：人工智能已经嵌入到日常工作中。监督仍然在赶上。治理停留在文档形式中，差距就会变得越来越大。可交付的治理这个概念看似简单：如果一个治理要求不能阻止构建，就不能保护生产。真正的治理具有输入、输出、执行点和可观察的结果。它持续运行——不是季度运行。并且，关键的是，它会在工作过程中产生证据，而不是作为一个单独的合规性仪式附加在后面。运行模型如下：政策 → 控制 → 证据 → 指标政策定义意图。控制执行行为。证据证明执行。指标验证结果。这不是一个新想法——它正是成熟的安全和合规系统已经在运行的方式。转变是将同样的逻辑应用于人工智能。控制不是建议。证据不是文档。如果一个控制需要手动努力来产生证据，那就不是控制，而是希望。风险等级，而不是风险剧场并非所有人工智能系统都值得同样的审查。将低风险的内部工具与临床决策支持模型同等对待，这是组织停滞不前或不必要地暴露自己的一种方式。2023年发布的NIST人工智能风险管理框架为思考这一问题提供了基础结构——将人工智能风险映射到四个功能：治理、映射、测量和管理。一个功能性的企业治理模型建立在这一逻辑之上，具有实用的风险等级： 等级 范围 控制 最小 内部工具，无敏感数据 注册，轻量级检查 有限 面向用户，中等风险 文档，提示审查，安全测试 高 受监管或高影响决策 正式风险评估，审计日志，严格变更控制 禁止 不可接受的用例 在设计和部署中被阻止 这为工程团队提供了他们从治理流程中很少得到的东西：清晰度。不是“我们应该做什么？”而是“这是哪个等级，它会触发什么？” 好的治理消除了模糊性。优秀的治理消除了辩论。代码中的政策：从建议到可执行在文档中编写的政策是建议性的。在管道中编码的政策是可执行的。与基础设施在部署前验证类似，人工智能系统可以通过自动检查来验证用例是否注册，所需文档是否存在，评估结果是否达到定义的阈值，是否遵循最小特权访问敏感数据。这些检查在CI/CD中运行。它们不需要委员会。它们不依赖于任何人的记忆或善意。Open Policy Agent——一个毕业的云原生计算基金会项目——展示了规则如何被版本化、审查和在工程生态系统中一致执行。这种模式是可以理解的。差距在于人工智能团队没有应用它。最安全的人工智能系统不是拥有最好的政策的那个，而是技术上无法违反政策的那个。LLM特定控制：事情变得有趣的地方生成式人工智能引入了一类传统治理框架没有设计的风险——提示注入、输出操纵、工具滥用。这些不是边缘情况。它们是LLM工作的结构性属性，正如Unite.AI关于代理人工智能治理的报道所注意到的，随着人工智能系统从回答问题转向采取行动，治理差距变得更加明显。针对GenAI系统的有效治理需要专门为LLM行为构建的控制：系统指令和用户输入的严格分离，受控的工具访问和允许列表，在执行前输出验证，防止数据外泄的防护措施，以及安全默认值以实现优雅的故障。这些直接映射到OWASP...
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思想领袖2 days ago人工智能与人类判断：保持人工智能工作中的共享意义
当答案完成并且思考被移到幕后随着人工智能被嵌入日常工作中，答案以更快的速度和更完善的形式到来。这可以带来巨大的好处，但也改变了人类判断的方式和位置。当人工智能进行塑造时，思考和输出之间的距离可以缩短，使得很难判断工作的基础是否真正完成。在传统工作中，判断往往通过过程展现出来，例如人们如何定义问题、讨论选项或揭示假设。随着人工智能参与工作的塑造，一部分思考变得不可见。剩下的只是令人信服的输出，但没有明显的基础或依据。如果没有明确的共享意义，领导者可能会直接从输出到行动，关注结果而不是基础。让我们考虑一个熟悉的场景。经理要求提交一份简短的提案，概述改善团队工作量的选项。提案很清晰、结构良好且令人信服。它指出一个合理的方向，甚至概述了下一步。但是，当讨论直接转向批准或执行时，可能会忽略一些重要的方面。没有共享的探索来了解团队面临的压力，没有明确的对话来定义成功的含义，也没有机会测试提案依赖的假设。工作看起来已经完成，但除非有人检查其基础，否则很难判断是否真正完成了思考。将思考带回舞台检查工作的基础不是为了质疑答案的价值，而是为了将一些思考带回舞台上——将输出与其背景联系起来，明确意图，并揭示假设。这些并不质疑答案本身，而是给答案提供了坚实的基础。如果这种人类工作没有发生，影响往往会在稍后而不是立即显现。决策继续推进，但建立在薄弱的理解之上。团队执行，但对成功的定义有不同的解释。问题以稍微不同的形式重现，因为假设没有被揭示或测试。随着时间的推移，工作可能开始感觉脆弱——它移动得快，但在条件变化时适应性不佳。缺失的不是努力或智慧，而是共享的意义。风险不在于在人工智能的参与下快速移动，而在于在没有被期望执行的人们理解的决策上继续前进。随着时间的推移，这种转变也改变了什么会被奖励。当完善的输出更容易推进时，人们会适应。他们会学习，清晰比好奇更重要，确定性比审视的判断更有价值——不是因为领导者明确要求，而是因为这似乎有效。在这种条件下，思考不会消失，但会进一步移到幕后，变得不那么容易被他人分享和建立。这是领导力发挥作用的地方——不是通过逆转这种转变，而是通过塑造工作在这种转变中如何推进。领导者通过积极地让团队在早期参与意义构建来实现这一点——在人工智能开始塑造输出之前，创造条件让团队进行共享的判断。回到之前的例子，差异不在于提案本身，而在于领导者如何响应它。领导者不是直接转向批准，而是将一些思考带回对话中——询问团队面临的挑战背后的原因，并揭示潜在的考虑因素。工作仍然推进，但现在它建立在共享的理解之上，而不是暗示的协议之上。实践中的应用 在塑造解决方案之前，集体建立背景。 领导者为团队创造空间，让他们命名实际发生的事情——相关的压力、约束、历史和现实——以便任何人工智能启用的输出都基于对情况的共享图景。 意图在事实之后被共同同意，而不是被推断。 领导者确保团队共同努力，了解在这种情况下什么最重要——需要什么样的改变、什么样的权衡是可以接受的，以及“好”真正意味着什么——在工作开始成形之前。 假设被揭示并作为一个团队一起处理。 领导者使团队正常地检查被认为是真的什么、什么依赖于这些假设，并且哪里仍然存在不确定性——以便决策成为共享的判断。 人工智能塑造的输出被视为共享的判断材料。 一个清晰、连贯的答案并不结束对话。领导者确保输出被带回团队，以便被解释、测试和适应——以便意义构建发生在房间里，而不是从人工智能启用的输出中推断出来。这些四个动作共同指向领导判断现在需要运作的更广泛转变。最终，这不是关于领导者自己做更多的思考。它是关于认识到，当工作快速塑造时，给它以实质的思考——工作的基础——不再默认显现。其中大部分移到幕后，隐藏在听起来完整的输出之后。通过早期将这种思考带回舞台，领导者可以确保进展建立在理解之上，而不是动力之上。这是人类判断的真正价值所在：不在于与人工智能的速度竞争，而在于做好基础工作，为其输出提供意义、方向和现实世界中的持久性。
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融资2 days agoCorca 获得 780 万美元资金，旨在为 AI 时代革新数学工作流
数学是现代工程、金融、科学研究和人工智能的基础。然而，尽管数学驱动着世界上一些最先进的技术，但用于创建和协作数学工作的工具在过去几十年中却出奇地少有变化。现在，总部位于纽约的初创公司 Corca 正在尝试现代化这一体验。该公司宣布了一轮 780 万美元的资金轮，领投方为 NEA，参与方包括 Bloomberg Beta、Daft Capital 和 NVentures。新资金将用于扩大公司的工程团队，进一步开发其 AI 能力，并加速产品开发。一个隐藏在众目睽睽下的问题虽然软件开发已经通过协作编码平台、基于云的开发环境和 AI 编码助手进行了演进，但数学工作仍然分散在几十年前开发的各种工具中。工程师可能使用 MATLAB 进行计算，使用模拟平台进行建模，并使用单独的文档工具共享结果。研究人员经常在笔记本、白板、PDF、截图和 LaTeX 文档之间切换，以便传达想法。结果是一个可能对于支撑 AI 系统、机器人、航空航天设计、量化金融和科学发现的工作来说过于繁琐的工作流程。Corca 的创始人认为，数学领域从未有过真正的协作工作空间。相反，用户被迫适应主要用于出版方程式而非积极使用它们的工具。构建“数学光标”Corca 将其平台描述为一个 AI 本地的协作数学工作空间，该空间将方程式编辑、符号推理、计算和实时协作结合在一个基于浏览器的环境中。与传统的数学软件不同，传统软件通常需要专门的语法或编程知识，Corca 允许用户使用自然输入来编写数学表达式。输入诸如“积分”或“根”等术语会自动生成相应的符号，而无需用户记住命令或格式规则。该平台的界面更类似于现代协作生产力工具，而非传统的数学软件。多个用户可以同时在方程式、模型和计算上进行合作，类似于团队在...
