西部野蛮时代有枪手、抢劫银行和悬赏–而今日数字时代有身份盗窃、信用卡欺诈和退款。 利用金融诈骗赚钱已成为一项数十亿美元的犯罪活动。而诈骗者手中的生成式人工智能只会使这种盈利更加丰厚。 根据《尼尔森报告》，全球信用卡损失预计将在2026年达到430亿美元。 金融诈骗以越来越多的方式进行，比如从暗网窃取被黑客攻击的数据实施信用卡盗窃，利用生成式人工智能进行钓鱼式获取个人信息，并在加密货币、数字钱包和法定货币之间洗钱。还有许多其他金融诈骗计划潜伏在数字黑社会。 为了跟上步伐，金融服务公司正在利用人工智能进行诈骗检测。这是因为许多数字犯罪需要及时阻止，以便消费者和金融公司能够立即停止损失。 那么人工智能如何用于诈骗检测呢？ 人工智能用于诈骗检测使用多个机器学习模型来检测客户行为和联系的异常，以及符合欺诈特征的账户和行为模式。 生成式人工智能可以用作诈骗辅助 金融服务中很多内容涉及文本和数字。生成式人工智能和大型语言模型（LLMs）能够学习意义和背景，承诺在各行各业带来颠覆性的能力和生产力水平。金融服务公司可以利用生成式人工智能开发更智能、更有能力的聊天机器人，并改进诈骗检测。 而反派角色可以通过狡猾的生成式人工智能提示来绕过人工智能保障，用于欺诈。而且大型语言模型正在提供类似人类写作的能力，使诈骗分子能够撰写更具上下文相关的电子邮件，而无需拼写错误和语法错误。可以快速创建许多不同版本的钓鱼邮件，使生成式人工智能成为实施欺诈的绝佳副驾驶员。还有许多诸如FraudGPT之类的暗网工具，可以利用生成式人工智能进行网络犯罪。 生成式人工智能也可以用于声音认证安全措施的金融损害。一些银行正在使用声音认证来帮助授权用户。如果攻击者能够获取声音样本，他们可以使用深度伪造技术克隆银行客户的声音，试图突破这些系统。声音数据可以通过试图引诱通话接收者通过声音作出回应的垃圾电话来收集。 聊天机器人诈骗问题如此严重，以至于美国联邦贸易委员会提出了有关使用大型语言模型和其他技术模拟人类行为，用于伪造视频和声音克隆的关注和担忧。 生成式人工智能如何解决滥用和诈骗检测问题？ 诈骗审查现在有强大的新工具。处理手动诈骗审查的工作人员可以通过在后端运行基于LLM的助手，利用来自政策文件的信息来加速决策，判断案件是否属于欺诈，从而大大加快处理过程。 大型语言模型被采用来预测客户的下一笔交易，这有助于支付公司预先评估风险并阻止欺诈交易。 生成式人工智能还通过提高准确性、生成报告、减少调查和降低合规风险来帮助打击交易诈骗。 生成合成数据是生成式人工智能用于欺诈预防的另一个重要应用。合成数据可以提高用于训练诈骗检测模型的数据记录数量，增加示例的多样性和复杂性，使人工智能能够识别欺诈者使用的最新技术。 NVIDIA提供了帮助企业采用生成式人工智能构建聊天机器人和虚拟代理的工具，使用了检索增强生成技术。检索增强生成使公司能够利用自然语言提示来访问大量数据集进行信息检索。 利用NVIDIA的人工智能工作流程可以帮助加速构建和部署适用于各种用例的企业级能力，使用基础模型、NVIDIA NeMo框架、NVIDIA Triton推理服务器和GPU加速矢量数据库来部署检索增强生成技术的聊天机器人。 行业专注于安全，以确保生成型人工智能不易被滥用造成伤害。NVIDIA发布了NeMo Guardrails，以帮助确保基于LLMs的智能应用（如OpenAI的ChatGPT）的准确性、适当性、主题相关性和安全性。 该开源软件旨在防止滥用人工智能驱动的应用程序进行欺诈和其他不当使用。 人工智能在识别欺诈方面的好处是什么？…
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大型语言模型的开发即将达到超音速速度，这要归功于NVIDIA和Anyscale的合作。 在其年度Ray Summit开发者大会上，Anyscale——快速增长的可扩展计算的开源统一计算框架背后的公司——今天宣布将NVIDIA AI引入Ray开源和Anyscale平台。它还将集成到Anyscale Endpoints中，这是一项今天宣布的新服务，可方便应用开发人员使用最流行的开源模型在其应用程序中以具有成本效益的方式嵌入LLMs。 这些集成可以显著加速生成式AI的开发和效率，同时提高生产AI的安全性，从专有的LLMs到诸如Code Llama、Falcon、Llama 2、SDXL等开源模型。 开发人员可以灵活选择使用Ray部署开源NVIDIA软件，或选择在Anyscale平台上运行NVIDIA AI企业软件，以进行全面支持和安全的生产部署。 Ray和Anyscale平台被广泛用于开发人员构建用于生成式AI应用程序的先进LLMs，这些应用程序可以驱动智能聊天机器人、编码协助和强大的搜索和摘要工具。 NVIDIA和Anyscale提供速度、节省和效率 生成式AI应用引起了全球企业的关注。调整、增强和运行LLMs需要大量的投资和专业知识。NVIDIA和Anyscale共同努力，可以通过多种应用集成帮助降低生成式AI开发和部署的成本和复杂性。 上周宣布的新的开源软件NVIDIA TensorRT-LLM将支持Anyscale的产品，以提高LLM的性能和效率，从而实现成本节约。在NVIDIA AI企业软件平台中也得到支持，Tensor-RT LLM可自动扩展推理以在多个GPU上并行运行模型，与上一代GPU相比，可以在运行NVIDIA H100 Tensor Core GPU时提供高达8倍的性能。 TensorRT-LLM可以自动扩展推理以在多个GPU上并行运行模型，并包括用于各种流行LLM模型的自定义GPU内核和优化。它还实现了NVIDIA H100 Tensor Core…
Leave a Comment一组顶尖科学家正在帮助引领计算史上最雄心勃勃的项目之一 —— 建立地球的数字孪生。 彼得·鲍尔、比约恩·斯蒂文斯和弗朗西斯科“帕科”·多布拉斯-雷耶斯一致认为，地球的数字孪生需要支持分辨率高达一公里，以便越来越多的用户可以探索气候变化的风险以及如何适应这些风险。他们表示，这项工作将需要加速计算、人工智能和大量的合作。 他们的巨大努力，其中一些已经使用了NVIDIA的技术，启发了地球2.0项目，这是NVIDIA为共同事业做出的贡献。 “我们将致力于将NVIDIA在计算科学领域的规模和专业知识直接用于与世界气候科学界的合作，投入我们的重要资源，” NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在2021年末宣布地球2.0计划时表示。 在前所未有的规模上进行合作 黄仁勋的承诺表明支持像“DestinE”这样的努力，该项目是一个欧洲跨国项目，旨在创建地球的数字孪生。 “可能没有一台单独的计算机足够完成这项工作，因此它需要一个分布式的、国际化的努力，”鲍尔说道。作为欧洲顶级天气预报中心的资深人员，他在这个旨在在2030年前提供全球规模模型的项目中担任领导者。 去年，他与他人合著了一篇《自然》杂志文章，称这项工作“需要前所未有的规模上的合作”。 鲍尔呼吁在新的地球信息系统上进行广泛的国际合作。 在三月的GTC演讲中，鲍尔设想了一个“动员来自多个国家的资源，包括私人机构，而NVIDIA可能是一个非常有趣的机构”的联合体。 彼得·鲍尔 这些资源将使得开发新的数值和机器学习模型成为可能，然后通过大规模推理作业运行这些模型，以进行跨越数十年的预测。 “DestinE”起源于2008年的一次气候会议。它是一系列项目的结晶，其中包括鲍尔在欧洲中程天气预报中心（总部位于英国雷丁）领导的许多项目，该中心开发了世界上一些最先进的天气预报模型。 每天使用一PB的数据 合作的规模很大，因为计算需求非常巨大。 弗朗西斯科·多布拉斯-雷耶斯 “我们每天要产生的数据量可能达到PB级，并且必须能够快速传输，”多布拉斯-雷耶斯说道。他是巴塞罗那超级计算中心地球科学部门的主任，也是政府间气候变化专门委员会的首席作者之一，该委员会负责发布一些关于气候变化的最权威报告，并且是“DestinE”项目的贡献者。 地球的数字孪生项目将颠覆传统的天气和气候预测方法，“让用户成为整个过程的驱动者，”他在NVIDIA的开发者大会GTC上的三月演讲中表示。目标是“让用户能够生成更有用的气候信息，以适应气候变化，”他说。 他的演讲描述了捕捉气候系统复杂特性所需的新模型、工作流程和系统。 阐述愿景 数字孪生的愿景在汉堡的SC20超级计算会议的主题演讲中得以明确，由马克斯·普朗克气象研究所的主任斯蒂文斯发表。他领导了世界顶级的气候应用天气模型之一的工作，以及一个旨在实现千米级分辨率模拟的项目，比目前最好的工作精确度高一个数量级。 “我们需要一种新型的计算能力……用于行星信息系统，让我们能够研究我们的行为和政策的后果，从而建立一个更可持续的未来，”他说。…
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