警惕虚假宣传：辨别企业对人工智能的过度美化
尽管人工智能（AI）被广泛认为是一种将以多种方式改变世界的革命性技术，但围绕这一主题的炒作和夸大其词也十分明显。这种情况在任何令人兴奋的技术面临巨大经济利益时都不可避免。过去的研究显示，提到“AI”的初创公司能吸引比其他公司多出15%至50%的投资。因此，区分真实的AI和市场营销部门为了销售而制造的虚假信息变得尤为重要。“AI 洗白”现象——即夸大以AI名义销售的产品或服务的能力，使其看起来比实际更先进、创新或智能。这种做法不仅可能掩盖真正的创新，还会侵蚀消费者对AI的信任，给投资者和业务设定目标带来挑战。如何识别AI洗白是个关键问题，需要对这些宣称持怀疑态度，并关注企业是否透明地公开其使用的数据和算法。（Bloomberg）
马克·扎克伯格警告投资者AI投资不会立即见效
尽管元宇宙公司（Meta）在今年一季度创下了历史最高的营收记录，达到364.6亿美元，同比增长27%，超出了分析师的预期，但其股票在周三的盘后交易中却下跌了约16%。这一跌幅主要是由于公司大举投资于人工智能（AI）所引起的不确定性。元宇宙预计第二季度的收入将在36.5亿到39亿美元之间，低于分析师预估的38.24亿美元。公司CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在财报电话会议中指出，尽管AI投资尚未带来直接收益，但这是元宇宙在新项目上的常态。他强调，打造领先的AI体验是一项大规模的工作，可能需要几年时间才能看到成效。此外，公司还发布了最新的聊天机器人Llama 3，并计划将其集成到Instagram和Facebook等多个产品中。
微软和Alphabet迎来关键时刻：Meta失误后的转机与挑战
两大人工智能巨头微软公司和Alphabet公司即将发布被视为关键的财报，此举发生在Meta Platforms Inc.发布令投资者担忧的预测之后一天。这些财报将为市场提供消费者和企业采用AI服务的广泛程度及未来增长的新见解。在Meta宣布今年将增加数十亿美元支出后，市场对这两家公司的期望值很高，它们需要超越这些期望来证明市场对AI的乐观态度是合理的。此外，微软在其产品中大力实施Copilot AI助手，推动其Azure云服务业务增长，而Alphabet在AI领域则面临更多怀疑，其搜索引擎整合AI的尝试尚有不足。若这两家公司的报告未能达到预期，可能会严重影响其股价。
（Alphabet和微软公司在业绩公布前表现出色）
人文更关键：LVMH 如何在奢侈品界应对 AI 挑战
奢侈品牌正在广泛应用基础人工智能进行数据分析，预测需求，在供应链管理及其他运营中发挥作用，但生成性人工智能（GenAI）的出现将AI应用推向了一个全新的高度，不仅极大地扩展了机遇，也带来了挑战。与基础AI相比，GenAI无界限地分析多源数据并创造新内容，包括文本、图片、视频和音频。然而，尽管GenAI能模拟人类创造力，但它缺乏人类的认知能力和情境理解，并且不具备道德指南针。例如，美国参议员理查德·布卢门撒尔通过播放一个仿佛是他自己声音的录音，展示了GenAI的潜在危险。对于奢侈品牌而言，GenAI在增强创造力方面提供了巨大潜力，但不负责任的使用可能会威胁到品牌的真实性和信任。路威酩轩（LVMH）作为奢侈市场的领导者，正在与斯坦福大学人工智能研究所合作，探索AI的安全应用和人机交互等方面，以增强人类创造力而非替代。
冰上智能革命之人工智能重塑曲棍球赛场
在曲棍球这个充满激情和速度的世界中，人工智能（AI）的加入正在引发一场革命。从国家曲棍球联盟（NHL）到地方赛场，AI正在重新定义比赛方式、教练策略及观赛体验。例如，多伦多枫叶队和拉斯维加斯金骑士队通过AI分析比赛录像，深入了解球员表现和对手战术。此外，AI的个性化训练程序和可穿戴设备帮助球队优化训练效果和预防伤害。AI还改善了观众体验，比如NHL使用AI提供实时统计数据和预测分析，增强广播互动性。同时，AI帮助球队优化营销策略和粉丝互动。此外，AI在裁判工作中的应用提高了比赛的准确性和公正性。AI还被用于推动场馆的可持续发展，比如通过NHL与SAP合作的NHL场馆指标平台，帮助减少碳足迹。AI不仅仅是技术进步，它正在为曲棍球带来更广泛的增长和包容性机会，使这项古老运动焕发新的活力。
全球科技领袖认为他们的公司尚未做好人工智能准备的现状
联想集团有限公司针对全球10个市场的750位信息技术首席执行官进行了调查，结果显示人工智能是IT领导者的首要任务，但多数企业尚未准备好利用人工智能。调查发现，大多数企业在计算基础设施和关于人工智能道德使用的企业政策方面还不具备“人工智能就绪”状态。此外，42%的受访者表示，他们预计至少在未来两年内无法显示其人工智能投资的回报。尽管96%的受访者预计在未来12个月内增加投资，但许多企业难以展示此类投资的益处，如何将人工智能投资转化为积极的商业成果成为一个日益突出的问题。
