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AI發現未登記選民
根據《紐約時報》在美國，一個名為電子登記信息中心(ERIC)的多州項目自2012年以來已經確定了2600萬合格的未登記選民，並在鼓勵人們參與今年的中期選舉方麵發揮了作用。
該人工智能軟件擅長發現和識別身份，還定位了1000萬名注冊選民，他們有新的地址，一個名單上有多個條目，或者已經去世。
每個參與州都提供了最低限度的選民登記和機動車牌照數據，然後軟件審查這些數據，並將其與補充信息結合起來，如郵政地址變更列表(同時還加密個人身份信息，包括社會安全號碼)。
有了這些清理後的數據，參與的州可以通過直接郵寄的方式聯係未登記的選民，鼓勵他們登記。
機器學習深度造假可能影響中期選舉
你認為你在電視、網絡和社交媒體上看到的所有政治競選廣告都是真實的嗎?耶魯大學法律研究員麗貝卡·克魯托夫(Rebecca Crootof)認為不是——她打賭這是因為人工智能。在《連線》雜誌的文章中，Crootof解釋了她認為人工智能將如何在這次期中選舉中製造一場深度造假:“一段由機器學習軟件生成的視頻，顯示某人做了或說了一些實際上他們沒有做或說過的事情。”
創建Crootof股份並不難。琴鳥一個語音克隆工具，就是一個例子。Lyrebird使用人工智能和自然語言處理來克隆聲音，並創造出驚人準確的數字聲音，人們可以用它說任何話。該工具使用了特朗普總統和奧巴馬總統的“講話”片段，以提高人們對語音克隆技術的認識。
到目前為止，還沒有公開證據表明深度造假被用來抹黑政治人物。然而，克魯托夫警告說，這可能成為2020年總統大選的一個真正問題。
什麼是深度學習?它與人工智能有何不同?
邊緣索爾克生物研究所的計算神經科學家Terrence Sejnowski坐下來討論深度學習。是什麼?它能做什麼，不能做什麼?我們能相信這種炒作嗎?Sejnowski將深度學習描述為複雜的模式識別。深度學習算法是獨特的，因為它們的架構——它們有非常複雜的層，流經神經網絡(模仿人腦)。
深度學習的另一個獨特之處在於，它能夠解決人類無法解決的問題，比如計算機視覺和翻譯。這是可能的，因為使用不同的數據集，深度學習可以比人類更快、更便宜地解決多個問題。
塞諾維斯基駁斥的最大炒作是通用智能和機器人即將出現的想法。他把它比作激光筆。當它剛被創造出來的時候，它占據了一整個房間。現在它們作為鑰匙鏈出售，售價5美元。自動駕駛汽車、人工智能和機器學習已經出現，但還需要一段時間才能取得漸進式進步，使其“更靈活、更安全、更兼容”。
阿什利地空導彈
阿什利·薩姆斯(Ashley Sams)是Ready North的營銷總監。她於2017年加入該機構，擁有市場營銷背景，特別是高等教育和社交媒體。阿什利2015年畢業於芒特聯合大學，獲得市場營銷學位。