在下述的內(nèi)容中，小編將會對人工智能的相關(guān)消息予以報道，如果人工智能是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、寒武紀(jì)思元370進SAIL TOP30榜單

近日，2022世界人工智能大會SAIL獎TOP30榜單近日正式出爐，寒武紀(jì)首顆推訓(xùn)一體Chiplet智能芯片“思元370”及系列加速卡入選。

作為世界人工智能大會的最高獎項，SAIL獎(Superior AI Leader，卓越人工智能引領(lǐng)者)堅持“追求卓越、引領(lǐng)未來”的理念，從全球范圍發(fā)掘在人工智能領(lǐng)域中具有高度認(rèn)可和美譽，并具有提升人類福祉意義的項目。

SAIL獎每年評選一次，今年是自2018年設(shè)立以來的第五年評獎，SAIL獎設(shè)置大獎，并形成年度榜單。SAIL獎參評項目充分展現(xiàn)了新一代人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域深度融合高質(zhì)量技術(shù)實力與應(yīng)用能力。尤其在元宇宙、芯片、智能駕駛、機器人、工業(yè)、金融、醫(yī)療、教育、藥物研發(fā)、城市管理等領(lǐng)域?qū)嵺`了技術(shù)突破、融合創(chuàng)新、降本增效、場景應(yīng)用。

作為智能芯片領(lǐng)域全球知名的新興公司，寒武紀(jì)自成立以來一直專注于人工智能芯片產(chǎn)品的研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，致力于打造人工智能領(lǐng)域的核心處理器芯片，讓機器更好地理解和服務(wù)人類。寒武紀(jì)主營業(yè)務(wù)是應(yīng)用于各類云服務(wù)器、邊緣計算設(shè)備、終端設(shè)備中人工智能核心芯片的研發(fā)、設(shè)計和銷售，以及為客戶提供豐富的芯片產(chǎn)品與系統(tǒng)軟件解決方案。

思元370是寒武紀(jì)首款采用Chiplet(芯粒)技術(shù)的云端智能芯片，在一顆芯片中封裝2顆人工智能計算芯粒(MLU-Die)，每一個MLU-Die具備獨立的人工智能計算單元、內(nèi)存、IO以及MLU-Fabric控制和接口，通過MLU-Fabric保證兩個MLU-Die間的通訊。得益于芯粒技術(shù)，思元370可以通過不同MLU-Die組合規(guī)格多樣化的產(chǎn)品，為客戶提供適用不同場景的高性價比智能芯片。

二、如何評測人工智能對收入分配的影響

人工智能發(fā)展帶來的技術(shù)進步正在深刻改變著傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)組織方式，深刻影響著企業(yè)行為，進而影響到傳統(tǒng)規(guī)制和經(jīng)濟政策。定量測度人工智能對其他各領(lǐng)域的影響也是當(dāng)前各國學(xué)者研究的重點領(lǐng)域之一。但目前來看，各國機構(gòu)和學(xué)者的研究并不均衡，有關(guān)人工智能對收入分配影響的定量測度研究文獻較多，但是對個人隱私保護影響的定量研究則非常少?？赡艿脑蚴牵斯ぶ悄軐κ杖敕峙涞挠绊懜鼮橹庇^，便于在人工智能應(yīng)用和收入之間建立函數(shù)關(guān)系，而對個人隱私保護的影響更多在于定性分析，適合用于測度的量化指標(biāo)很難找到。

有關(guān)人工智能對收入分配影響的測度。DeCanio(2016)基于Houthakker模型中勞動、機器和普通資本的變量關(guān)系來測度人工智能對工資的影響，從而發(fā)現(xiàn)人工智能的發(fā)展可能會降低工資，進而增加不平等。Deshpande et al(2021)則是通過對不同收入人群發(fā)放調(diào)查問卷和開展訪談，基于問卷調(diào)查和訪談數(shù)據(jù)分析人工智能對收入分配的影響。這種測度方式雖然沒有從理論上構(gòu)建完善的測度方法，但受訪者能夠直觀討論人工智能對收入分配影響的感受，例如有受訪者認(rèn)為，人工智能對低薪工作的收入影響并非是不可避免的，只要有低收入的人類勞動力從事低薪工作，而且使用機器沒有明顯的成本優(yōu)勢，自動化就不是必然的發(fā)展趨勢。

有關(guān)人工智能對收入分配影響的測度也通過多個視角展開。Wisskirchen et al(2017)測算不同國別的收入水平變化情況發(fā)現(xiàn)，人工智能對不同收入水平經(jīng)濟體的影響也不同，高收入經(jīng)濟體將比中低收入經(jīng)濟體更能適應(yīng)人工智能主導(dǎo)的自動化所需的變革。例如Wisskirchen et al(2017)指出，在人工智能作用下，新加坡、中國香港、中國臺灣和韓國等高收入的亞洲經(jīng)濟體將實現(xiàn)經(jīng)濟繁榮，而中南美洲國家和北非國家等中低收入國家可能沒有能力應(yīng)對自動化帶來的挑戰(zhàn)。Schmid(2021)指出，盡管認(rèn)為人工智能將對職場造成大規(guī)模破壞的觀點存在局限性，但人工智能將取代大量低技能和低工資的工作。還有一些學(xué)者雖未直接測算人工智能對收入水平的影響，但從理論上做出了推測。例如，Bloom(2009)曾經(jīng)指出，伴隨新技術(shù)“入侵”，新機器可能讓勞動者變得多余而且收入下降。Autor(2015)等則認(rèn)為，人工智能在提高效率的同時，也讓勞動與資本份額占比下降，減少了勞動報酬份額，從而使得工資降低。

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