虚拟化正在从PC、伺服器逐渐向嵌入式运算系统及其应用市场扩散，但虚拟化有许多种不同的实作方法，各有其优点跟限制。因此，针对应用需求选择最适合的虚拟化方式，是非常重要的。 Zonal架构为虚拟化带来新要求……
编译／庄闵棻
人工智慧（AI）已经成为当今最流行的词汇。该新兴产业让投资者都非常看好，并在整个 2023 年引起市场的振奋。根据FactSet 的数据，在所有标准普尔 500 指数的公司中，就有 152 家在第三季财报电话会议上引用了「AI」一词。与此同时，与AI相关的晶片制造商辉达也成为今年表现最好的美国股票，至今为止上涨了 235％。但这种热潮是否会持续到 2024 年还有待观察。
人工智慧（AI）已经成为当今最流行的词汇。该新兴产业让投资者都非常看好，并在整个 2023 年引起市场的振奋。（图／123RF）为此，高盛首席资讯长 Marco Argenti 就与外媒讨论了AI的下一步发展。以下我们就将带大家来看看Argenti的说法。Argenti曾担任 Amazon Web Services 的技术副总裁，并创办并经营多项 AWS 业务，包括行动、无伺服器运算、物联网，以及扩增和虚拟实境等。
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明年AI的宏观趋势
Argenti预测，2024年整合大型和小型模型的「混合AI」将出现，并将在 ChatGPT 和 Gemini 等较大的基础模型以及较小的、经过微调的AI模型的使用之间摆动和着陆。
Argenti指出，大型基础模型具有非凡的推理能力。它们可以获取数据；而较小的模型则是能够在更受限的基础设施环境上运行，并且可以针对资料隐私进行微调。Argenti说，较大的模型将处理用户的输入，将这些输入分解为任务，然後与驻留在本地或虚拟私有云端上的专用模型整合、互动，再使用汇总功能得出答案。
哪些公司或产业将受益？
Argenti表示，「混合AI」在金融服务中就存在非常专业和复杂的用例，例如，大家将可以微调 AI 模型来解释「衍生合约」，并转换为机器可读的格式，以供通用 AI 模型使用，或是建立特定的AI模型来计算最佳投资组合或资产配置，以及透过财报电话会议和公司文件并提取要点等。
因此，如果客户提出一个复杂的问题，如「能告诉我哪些公司因某种特定趋势而在特定行业实现了超过 …
根据TrendForce最新研究预估，2023年台湾占全球晶圆代工产能约46%，其次依序为中国26%、韩国12%、美国6%、日本2%，而在各国补贴政策驱动下，由以中国、美国积极拉高当地产能占比，至2027年台湾、韩国两地产能占比将分别收敛至41%及10%。……
作者：张瑞雄（前北商大校长）
最近在杜拜举办的COP28气候变迁会议，最热门的话题之一就是AI与气候变化之间的关系。AI作为一种工具有望用於气候影响的模型、优化系统以减少排放并帮助减碳的实现，但AI的增加应用和发展也伴随着能源和气候的风险，这需要负责任的治理，因此关於AI是否减轻或加剧气候危机的争论仍然存在。
讨论中的一个核心问题是AI系统在模型训练和推理方面的实际和潜在的能源消耗，机器学习演算法通常需要强大的计算资源，引发了人们对激增的能源需求的担忧。例如预测到2030年，为AI而建的资料中心的不受控制的增长可能需要全球电力消耗的6%以上。
科技公司反驳说效率的提高可以抵消工作负载的增长，例如从2010年到2020年，资料中心的处理量增加了10倍，但能源需求仅增长了10%。通过充分优化，某些机器学习方法的能源消耗可能很快会达到顶峰，甚至减少。
在没有具体的测量和报告的情况下，确定AI的净排放影响仍然具有挑战性。新兴的法规，如欧盟的公司可持续性披露法规和加州对大型公司的碳透明法律，可能会迫使AI产业发布更多的能源使用和排放资料，但目前缺乏透明度妨碍了对AI采用是否会加剧气候变化的明确结论。
如果负责任地开发，AI应用在减少温室气体排放方面具有显着潜力。例如AI可以实现商业建筑中更智慧的冷暖空调，以减少能源浪费。在农业领域，AI可以监测作物生长和土壤条件，以最小化施肥和水的使用，同时提高产量。同样在再生能源、交通等领域，AI可承诺最大化效率和产出，同时降低资源消耗。
对於气候变化，AI可以提高对极端天气和气候模式的预测能力，以保护社区。这种早期预警系统可以触发保护措施，挽救生命。AI还可以识别基础设施的弱点，并引导升级，如建造更具韧性的防波堤。对於那些尽管排放很少但常常遭受最严重气候变化影响的发展中国家，迫切需要类似的AI工具。
AI对减排潜力的实现很大程度上取决於政治和公众愿意制定符合科学证据的政策，在这种背景下，一个少有人讨论的风险是AI在传播关於气候科学的虚假或误导资讯方面的角色。现代生成式AI使合成媒体的迅速扩展和传播成为可能，这可能使网站、社交平台和整个互联网上更无缝地产生和传播微妙的欺骗性内容。
例如石化燃料公司据称已经使用AI以改进宣传并阻碍气候行动的立法，由AI产生的否认气候变迁的内容可能会对科学共识产生足够的怀疑，延迟减碳的努力。
关於AI是否会因激增的能源需求加剧气候变化，或者在负责任的指导下能够支持减排，人们的观点仍存在明显差异。不过来自私营部门的能源使用和排放的透明度是迫切的第一步，同时在探讨AI应用於建模和优化的过程中，应意识到AI产生的气候虚假资讯等风险，利用平衡的视野、基於证据的治理，AI才有可能会成为对抗气候灾难的重要工具。
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以 ChatGPT 为首的生成式 AI 应用潜力无限，但反过来说，用在骇客攻击、网路诈骗同样也令人担忧。台湾资安厂商趋势科技今天发表《2024 资安年度预测报告》，明确指出在生成式 AI 协助下， 例如变脸诈骗、鱼叉式网路钓鱼等网路诈谝能力已大幅提高！
趋势科技指出生成式 AI 可以生成真实度更高的人脸、经历以及对话能力，让网路诈骗钓饵更具吸引力，得手机会大幅提升。根据 FBI 指出社交工程技巧网路犯本来就是受害者数量最多的犯罪、也是最赚钱的手法之一，预期 2024 年骇客会结合更多元的 AI 工具（例如聊天机器人、伪造语音相互搭配），制造出如虚拟绑架更多重面向的威胁。
像是今年出现的骇客版 ChatGPT「WormGPT」，以及後来出现的 WolfGPT、FraudGPT 都属此类，WormGPT、WolfGPT 可产生可用於实施网路犯罪的文字、程式码和其他资料格式，FraudGPT 则是直接生成一个非常拟真的诈骗网页诱人点击。
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另外生成式 AI 本身的安全性也是越来越严重的问题，大型语言模型（LLM）本身更容易遭遇「资料下毒」（data poisoning）。资料下毒简单来说就是透过窜改学习资料，或是直接入侵模型的资料库或流程架构内来恶意操弄 LLM 的表现与行为，除了更容易生成有问题、充满恶意的内容之外，还更可能导致 LLM 泄漏出机密资料。
除了生成式 AI 之外，趋势科技也预测「蠕虫自动化攻击」会成为接下来骇客集团找到系统漏洞，攻击云端的首选武器，像今年微软 Azure AD …
（中央社）前身为推特（Twitter）的X执行长雅克里诺（Linda Yaccarino）7日接受《日本经济新闻》专访时表示，计画在日本设立美国以外第一个应用程式（APP）研发据点。
X将从2024年起招募新的技术人员，并在活用人工智慧（AI）同时，建构适合日本市场的新功能及广告系统。
正在日本访问的雅克里诺在东京接受《日经》专访时强调，对X来说，日本是全球仅次於美国的第2大市场。有关设立APP研发据点，X着眼可在日本研发产品，并跟广告主直接进行沟通。
X在全球有约5亿5000万用户，日本用户数就占了约1成，且在发文数及搜寻数等项目，日本也都高居各国之首。
X目前正在推动一个不光是发短文，还可以使用AI进行搜寻、拨打视讯通话、上传影像及线上支付等各种功能的「超级APP」构想。
X在此之前主要由美国据点负责相关研发工作，但透过在日本也招募技术人员，将易於因应各项新服务的日本市场需求。
X平台董事长暨技术长马斯克（Elon Musk）日前在X平台支持反犹太的网路发文，导致迪士尼（Walt Disney）和华纳兄弟探索公司（Warner Bros Discovery）等多家公司暂停在X投放广告，研判将让马斯克收购前占X营业额约9成的广告收入大幅滑落。
雅克里诺对此展现相挺马斯克的态度说，「有关他个人的发文已道歉并充分说明」，并强调「（在X）平台上绝不存在任何反犹太或仇恨的地方」。
针对X上的不适当发文内容，她也表达将在日本强化负责因应团队的想法。
对於那些受连串骚动影响停止投放广告的企业，X正推动希望这些企业能重新投放广告。有关至今未能充分吸引到中小企业的广告投放，雅克里诺表示「在平台上呈现一片兴旺」。
她也表示，将在日本的研发据点打造一个能以便宜价格刊登广告的机制，希望藉此发掘中小企业需求。
新闻来源
日经专访 X执行长：计画在日本设立APP研发据点（中央社）
台北荣总
台北荣总昨日（12/6）亮相自家超级电脑「北荣一号云」，由4节点共32片A100 GPU组成，要来加速北荣的精准医疗和智慧医疗发展，如基因序列资料分析、数位病理和智能药物开发等。同时，北荣一号云还用来训练医院专属的大型语言模型（LLM），要在安全环境中，提供生成式AI应用给医院使用者。接下来，他们将视超级电脑算力用量，来持续扩充。另一方面，台北荣总也揭露其他智慧医疗成果，如启用智慧科技加护病房、重粒子中心完成100例患者治疗，以及达文西手术累积完成5,000例。
参考Nvidia DGX A100架构，自建4节点超级电脑
台北荣总资讯室主任郭振宗表示，北荣一号云的建置，参考了Nvidia的AI超级电脑DGX A100架构，由4节点共32张A100 GPU、NVLink和超高速网路交换器组成，是一套能提供强大算力的丛集运算平台，来加速北荣精准医疗和智慧医疗发展，包括疾病预後预测、基因序列资料分析、数位病理诊断、智能药物开发、术前模拟、自然语言处理或语音平台建置，甚至还有AR／VR的3D模型训练等领域。
同时，北荣还有全方位的资料中心、创新的运算架构和多功能软体工具，来一起推动发展时下热门的新技术应用，如生成式AI和LLM在医学领域的创新应用，要来提高诊断精确性，还要加快各种疾病的个人化治疗策略制定。郭振宗补充，未来北荣将视超级电脑的算力用量，超过80%就会展开扩充工作，再添新主机来提高算力。
启用智慧科技加护病房、重粒子中心完成100例患者治疗
除了算力进展，北荣也在昨日启用智慧科技加护病房，来因应未来新兴传染病。这是北荣投资将近1亿元新建的15间智慧负压隔离加护病床，位於科技大楼，能与主要的住院大楼分舱分流。
他们还在病房中导入商用和自行研发的多种科技应用，包括AI防护衣穿脱魔镜、湿洗手监测系统，以及能进行影像监视与呼吸器远端调控的卫星护理站，以利於传染病照护。此外，他们设置智慧电视与三方视讯系统，同时导入机器人来协助护理师传送物资、减少人员暴触风险。
这些病房可在疫情发生时，提供最高防疫标准的负压隔离重症治疗，平时则可作为一般呼吸系统重症加护病房，达到「病毒挡得住、讯号出得来、治疗进得去、夥伴找得到、家属看得见」的目标，大幅提高重症医疗照护品质。
另一方面，北荣还揭露，在今年5月15日正式营运的重粒子中心，至12月5日已服务了100例病患治疗，包括本来被认为无法治疗的胰脏癌，经重粒子治疗後和化疗後已可手术切除，其他如摄护腺癌、肺癌、肝癌、骨肉癌、头颈癌、妇科癌症等癌症治疗也获得病人极高满意度。北荣指出，治疗过程顺利且病人复原良好，目前持续追踪治疗成效中，也有多人在等候重粒子中心治疗。
北荣还有一项成就是完成了5,000例达文西手术，其中许多案例是困难的癌症手术，如胰脏癌、壶腹周围癌和肾脏癌部份肾脏切除，北荣的达文西手术病例数都居全国之冠。…
微软
微软周二（12/5）为了庆祝Copilot上线一周年，推出整合所有Copilot服务的Microsoft Copilot网站，同时宣布升级底层技术至新版DALL-E 3与GPT-4 Turbo，也准备支援结合搜寻的多模态能力，直接改写网路内容，程式码解释工具及深度搜寻等功能。
Copilot是个整合Bing搜寻与GPT的聊天机器人，上线两周的Microsoft Copilot让用户可使用各种Copilot服务，从聊天、建立表格、比较产品、购物、笑话、写作到文字生成图像等，等於是Copilot的入口网站。
文字生成图像模型DALL-E可透过bing.com/create或Microsoft Copilot使用，相较於旧版的DALL-E 3，新版可带来更高品质且更符合提示的图像，目前已经上线。
即将上线的GPT-4 Turbo为OpenAI所开发的最新模型，可处理更复杂与更长的任务，例如撰写程式码等，此一功能目前正在进行封闭测试，预计未来几周就会整合至Copilot。
微软还打算让Microsoft Edge用户可於所造访的网站上，圈选网页上的文字後直接利用Copilot改写；至於多模态功能则是整合GPT-4 with Vision与Bing搜寻，让使用者更能理解图像内容，由於结合了搜寻，因此将能够提供更详细的背景资讯；另一个新功能是利用AI来协助使用者理解影片内容。当使用者於Microsoft Edge中观看YouTube影片时，可以请Copilot协助摘录影片内容。
微软亦透露正在开发一项新的AI能力，以让使用者执行更复杂的任务，涵盖精确计算、撰写程式码、资料分析、视觉化或数学等，未来Copilot将可撰写程式来回应使用者的请求，於沙箱环境中执行程式，亦允许使用者上传档案至Copilot或自Copilot汇出档案。
深度搜寻主要建立在Bing既有的网页索引及排名系统上，并利用GPT-4 加以强化。简单地说，GPT-4 将会把使用者的简单查询转为更全面的描述，以期产生更有用且详细的结果。
图片来源_微软…
AWS更新其安全资料共享服务Clean Rooms，除了新增机器学习支援，协助用户在不共享原始资料的情况下应用机器学习模型，同时也加入了差分隐私（Differential Privacy）功能，在协作聚合资料分析结果时，模糊个人资料的贡献。
Clean Rooms服务可让企业和其合作夥伴安全协作资料处理，提供一种不共享原始资料就能协作和分析资料的方法，在追求效率和预测精确度的同时，也能安全地合作。Clean Rooms内建隐私控制功能，能以权限控制Clean Rooms成员所执行的查询和输出。
新功能Clean Rooms ML则允许用户使用机器学习模型生成预测性分析，同时保护敏感资料。而这项功能其中一项主要应用，是创建市场行销用途的相似用户群组，像是航空公司可以和线上预订服务合作，针对类似特徵的用户进行行销活动；汽车贷款和汽车保险公司也可以辨识，与现有租赁车主类似特徵的潜在汽车保险客户。这项功能同样也能用於加速研究机构和医院的临床研究，找到与现有临床试验者相似的候选人。
Clean Rooms ML会於每一次组织资料共享合作中，训练一个由AWS管理的模型，协助用户快速生成相似资料集，省去用户自行建立、训练和部署模型的时间。Clean Rooms ML还提供了许多灵活的控制功能，使用户和其合作夥伴，可以调整机器学习模型预测结果。
AWS Clean Rooms现在也提供差分隐私功能，系统会在用户的查询结果，添加经过仔细校准的误差，也就是杂讯，让查询结果足够准确，在提供有意义的分析结果的同时，也遮蔽来自特定个人的资料贡献。差分隐私功能包括了一个隐私预算元件，透过将隐私作为每次执行查询时消耗的有限资源，控制用户资料集执行的查询数量，确保杂讯不能被平均，确保不会泄露任何个人资料。当隐私预算耗尽时，在预算增加或是刷新之前，都无法於资料集中执行更多的查询。
差分隐私是一项增强资料共享时隐私保护的技术，能够分享描述资料库中部分统计特徵，又不公开特定个人资讯，不过缺点就是有其实作门槛，而Clean Rooms差分隐私功能，让应用该技术变得更容易，用户只需要对资料表启用差分隐私功能，并在协作中配置差分隐私政策，就能简单地应用该技术。…
OpenAI表示，其人工智能应用商店 GPT Store 将不会如先前宣布的那样在今年推出，而是在 2024 年初的某个未指定日期上线。这一延迟几乎可以肯定是由於去年 11 月初公布的领导层重组所导致。
Axios 首次报导了这一消息，该媒体获得了发送给用户和开发者的内部备忘录。备忘录中部分内容写道：「我们现在计划在明年初推出 GPT Store。尽管我们原本预计在本月推出，但一些意外情况让我们忙碌不已！」备忘录还详细介绍了一些即将推出的新功能改进，如更好的配置界面和调试信息。
我已联系 OpenAI 和其他相关方面以获取进一步信息，如果他们回应，我将进行更新。
该商店的推出在今年 11 月的 OpenAI 开发者日会议上正式宣布，引起了人们的关注。尽管有一个可供检查的商店模型和一些经过调试的 GPT 模型，但仍然存在许多未解答的问题。
在与暂时被撤职的首席执行官 Sam Altman 和首席技术官 Mira Murati 进行的问答环节中，我问了一个关於商店的计费和开发者支付计划的问题。他们的回答基本上是「我们将拭目以待」。
考虑到推出计划的不确定性，以及董事会与首席执行官之间的短暂但激烈的斗争可能造成至少一周的工作时间损失，这一延迟并不令人意外。随着冬季假期的临近，在同时应对新董事会和其他优先事项的情况下推出一个重大产品可能是不可行的。
对於 OpenAI 的客户来说，他们仍然可以直接创建和共享 GPT 模型，但在商店正式上线之前，这些模型将不会公开列出或参与任何分成计划（如果 OpenAI 决定如何实施）。
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