GovTech và Google DeepMind đang phát triển công nghệ phát hiện lừa đảo theo thời gian thực trên các thiết bị
Singapore muốn điện thoại của bạn phát hiện ra các vụ lừa đảo ngay khi chúng đang diễn ra. Bộ trưởng Josephine Teo cho biết GovTech đang hợp tác với Google DeepMind về việc phát hiện lừa đảo theo thời gian thực trên thiết bị, và Google cho biết mô hình này được thiết kế cho hệ điều hành Android.
Điểm thông minh là nó phân tích các mẫu hội thoại cục bộ, vì vậy nó hoạt động ngay cả với các cuộc trò chuyện được mã hóa đầu cuối. Phát hiện điều gì đó đáng ngờ và một cảnh báo sẽ hiện lên, nhắc nhở bạn tạm dừng trước khi tiền hoặc thông tin đăng nhập bị mất.
Teo thừa nhận cuộc chiến đã trở nên "khó thắng hơn" vì trí tuệ nhân tạo - nhưng "phản ứng của chúng ta không nên là quay lưng lại với AI chỉ vì những kẻ lừa đảo lợi dụng nó." Về cách cài đặt, Google cho biết chi tiết sẽ được công bố sớm.
Apate cử các đặc vụ AI hoạt động bí mật để bị lừa đảo nhằm thu thập thông tin tình báo về gian lận
Nhắc đến các vụ lừa đảo, công ty khởi nghiệp của Úc này đã lật ngược tình thế. Apate triển khai hàng nghìn tác nhân AI đóng vai nạn nhân vô tội, trả lời các cuộc gọi và tin nhắn lừa đảo để khiến bọn tội phạm bận rộn.
Họ tuyên bố đã làm lãng phí 17 năm thời gian của bọn lừa đảo thông qua 2,5 triệu cuộc trò chuyện. Tuy nhiên, mục tiêu lớn hơn là lấy cắp thông tin tài khoản ngân hàng, ví tiền điện tử và số điện thoại trước khi có người nào đó bị hại.
Một chi tiết thú vị: nhóm chúng tôi ăn mừng mỗi khi kẻ lừa đảo chửi rủa các bot. "Chúng tôi có lẽ là một trong số ít doanh nghiệp trên thế giới ăn mừng khi mọi người chửi rủa sản phẩm của mình."
Colossal Biosciences công bố nền tảng trí tuệ nhân tạo mới nhằm giúp đẩy nhanh nỗ lực hồi sinh các loài đã tuyệt chủng
Nỗ lực hồi sinh loài dodo vừa nhận được sự hỗ trợ từ trí tuệ nhân tạo. Nền tảng mới của Colossal, GenoMorph, giúp tìm ra những gen cần chỉnh sửa khi chỉ có rất ít ADN cổ đại để nghiên cứu - và đối với dodo chỉ có một bộ gen, so với 100 bộ gen của voi ma mút lông.
Nó học hỏi từ dữ liệu phát triển của gà, chim cút, vịt và bồ câu, cùng với các phép đo hộp sọ của hơn 70 loài chim. Cho đến nay, nó đã đánh dấu khoảng 2.300 mục tiêu chỉnh sửa tiềm năng cho khuôn mặt và hộp sọ của chim dodo.
CEO Ben Lamm gọi nó là "bản đồ kho báu cho bộ gen chim dodo". Về vấn đề an toàn, ông cho biết nó không tự chỉnh sửa bất cứ thứ gì, mà chỉ chọn những gì đáng để thử nghiệm.
YouTube Music ra mắt các nhãn hiệu mới trong bối cảnh âm nhạc do AI tạo ra đang tràn ngập các nền tảng phát trực tuyến
YouTube Music đang triển khai các nhãn hiển thị khi nào một bản nhạc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh, và chúng cũng sẽ xuất hiện trên ứng dụng YouTube chính. Chạm vào nhãn và bạn sẽ nhận được thông tin chi tiết về vai trò của AI.
Các đối tác có thể tuyên bố là AI hoàn toàn, AI một phần hoặc không sử dụng AI. Điều thú vị là, Auto-Tune lại được tính là không sử dụng AI.
Đây là việc công khai thông tin, không phải cấm đoán. Việc có sự tham gia của AI tự nó sẽ không ngăn cản việc kiếm tiền từ một bài hát, điều này thể hiện lập trường mềm mỏng hơn so với Deezer hay TIDAL.
Figma công bố các tính năng mới nhằm định hình cách thức làm việc của các chuyên viên trên nền tảng của mình
Tại sự kiện Config đầu tiên ở Ấn Độ, Figma đã ra mắt Figma Specs, một trình soạn thảo Markdown nơi các nhóm ghi lại ngôn ngữ thiết kế của họ để mọi người và các đơn vị hỗ trợ có thể tuân theo cùng một quy tắc.
Các lớp mã cũng đã được chuyển sang giai đoạn thử nghiệm công khai, và Figma cho biết MCP của họ hiện hỗ trợ hơn 20 công cụ mới, bao gồm cả Sarvam. Trí tuệ nhân tạo (AI) không mang tính xác định, vì vậy tất cả là về việc hướng nó đến những kết quả có thể dự đoán được.
Giám đốc thiết kế Loredana Crisan đã đưa ra một thống kê đáng ngạc nhiên: lượng mã được viết ra nhiều gấp 17 lần, nhưng số lượng bản phát hành chỉ nhiều hơn 1,3 lần. Bà lập luận rằng phần lớn mã được viết ra "để phục vụ cho thiết kế"
Ricursive Intelligence đang đặt cược vào các chip được thiết kế bằng trí tuệ nhân tạo để giúp giải quyết cuộc khủng hoảng điện toán
Những người sáng lập AlphaChip, Anna Goldie và Azalia Mirhoseini, muốn trí tuệ nhân tạo (AI) thiết kế chip, học hỏi từ mỗi lần cải tiến và ngày càng hoàn thiện hơn sau mỗi vòng.
Goldie dự đoán nhu cầu về điện toán sẽ tăng ít nhất gấp 10.000 lần trong vòng 5 năm tới, và bà không muốn xây dựng thêm gấp 10.000 lần trung tâm dữ liệu. Thậm chí, bà còn nói đùa rằng, "ở ngoài không gian, bạn sẽ không còn nhìn thấy mặt trời nữa."
Điểm nổi bật nhất chính là cách bố trí chip. AlphaChip đã tạo ra một thiết kế "hình bánh donut" khiến các kỹ sư ngạc nhiên nhưng lại hoạt động hiệu quả, và giờ đây họ đang hé lộ những thiết kế dạng sóng. Nếu việc chế tạo một con chip chỉ mất một tuần thay vì một năm, thì việc sử dụng silicon tùy chỉnh cho mọi thứ đột nhiên trở nên hợp lý hơn.
Câu hỏi thường gặp
Hệ thống phát hiện lừa đảo trên thiết bị của GovTech và Google DeepMind hoạt động như thế nào?
GovTech của Singapore đang hợp tác với Google DeepMind để phát triển hệ thống phát hiện lừa đảo theo thời gian thực, hoạt động ngay trên điện thoại, và Google cho biết mô hình này được thiết kế cho Android. Hệ thống phân tích các mẫu hội thoại cục bộ, vì vậy nó có thể hoạt động ngay cả với các cuộc trò chuyện được mã hóa đầu cuối. Khi phát hiện điều gì đó đáng ngờ, một cảnh báo sẽ hiện lên và nhắc nhở bạn tạm dừng trước khi tiền hoặc thông tin cá nhân bị chuyển đi. Google cho biết chi tiết cài đặt sẽ sớm được công bố.
Apate xử lý như thế nào với các tác nhân AI giả vờ là nạn nhân của các vụ lừa đảo?
Apate, một công ty khởi nghiệp của Úc, triển khai hàng nghìn tác nhân AI đóng vai nạn nhân vô tội để trả lời các cuộc gọi và tin nhắn lừa đảo. Họ tuyên bố đã làm lãng phí 17 năm thời gian của những kẻ lừa đảo thông qua 2,5 triệu cuộc hội thoại. Mục tiêu sâu xa hơn là thu thập thông tin tình báo về gian lận, chẳng hạn như tài khoản ngân hàng, ví tiền điện tử và số điện thoại, trước khi có người thật bị hại. Nhóm nghiên cứu thậm chí còn ăn mừng khi những kẻ lừa đảo chửi bới các bot.
Công ty Colossal Biosciences đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như thế nào để giúp hồi sinh loài chim dodo?
Nền tảng trí tuệ nhân tạo mới của Colossal, GenoMorph, giúp chọn ra những gen cần chỉnh sửa khi chỉ còn rất ít ADN cổ đại còn tồn tại. Đối với chim dodo, chỉ có một bộ gen duy nhất, so với 100 bộ gen của voi ma mút lông. Nền tảng này đã học hỏi từ dữ liệu phát triển của gà, chim cút, vịt và bồ câu, cùng với các phép đo hộp sọ của hơn 70 loài chim. Cho đến nay, nó đã đánh dấu khoảng 2.300 mục tiêu chỉnh sửa đầy hứa hẹn cho khuôn mặt và hộp sọ của chim dodo.
Các nhãn nhạc mới do AI của YouTube Music tạo ra có ý nghĩa gì?
YouTube Music đang triển khai các nhãn hiển thị khi nào một bản nhạc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh, và chúng cũng sẽ được tích hợp vào ứng dụng YouTube chính. Các đối tác có thể khai báo "Hoàn toàn là AI tạo sinh", "Một phần là AI tạo sinh" hoặc "Không sử dụng AI tạo sinh", và khi chạm vào nhãn sẽ hiển thị vai trò cụ thể của AI. Auto-Tune được tính là "Không sử dụng AI tạo sinh". Đây là việc công khai thông tin chứ không phải cấm, vì vậy việc AI tham gia sẽ không ngăn cản việc kiếm tiền từ một bản nhạc.
Figma Specs là gì và nó giúp các tác nhân AI tuân thủ các quy tắc thiết kế như thế nào?
Figma đã ra mắt Figma Specs tại sự kiện Config đầu tiên của mình ở Ấn Độ. Đây là một trình soạn thảo Markdown, nơi các nhóm ghi lại ngôn ngữ thiết kế của họ để cả người dùng và các tác nhân đều tuân theo cùng một quy tắc. Các lớp mã cũng đã được chuyển sang giai đoạn thử nghiệm công khai, và MCP của Figma hiện hỗ trợ hơn 20 công cụ mới, bao gồm cả Sarvam. Vì AI không mang tính xác định, các tính năng này nhằm mục đích hướng nó đến những kết quả dễ dự đoán hơn.
Tại sao Ricursive Intelligence lại cho rằng chip do AI thiết kế có thể giải quyết được khủng hoảng điện toán?
Ricursive Intelligence được thành lập bởi Anna Goldie và Azalia Mirhoseini, những người sáng lập AlphaChip, với mong muốn trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thiết kế chip và tự cải tiến qua từng phiên bản. Goldie dự đoán nhu cầu tính toán sẽ tăng ít nhất 10.000 lần trong vòng 5 năm tới và bà không muốn xây dựng thêm 10.000 trung tâm dữ liệu. AlphaChip từng tạo ra một thiết kế chip hình bánh rán khá bất ngờ và nó hoạt động hiệu quả. Nếu việc thiết kế một con chip chỉ mất một tuần thay vì một năm, thì việc sản xuất chip silicon tùy chỉnh cho mọi thứ sẽ trở nên khả thi.