微软因在以色列与加沙的战争中的角色面临日益增长的不满:‘接近临界点’

在公司内部因为以色列在加沙的持续围攻而使用其AI和云计算服务,导致动荡不断升级。


4月4日,微软的AI执行官穆斯塔法·苏莱曼在庆祝公司50周年的活动中再次被员工抗议,抗议者是两名员工伊比塔哈·阿布萨德和瓦尼亚·阿格拉。两人在几天内被解雇。3月20日,在西雅图的大礼堂,现任和前任员工也打断了微软总裁布拉德·史密斯和前CEO史蒂夫·巴尔默的讲话。在此之前的3月活动外面,抗议者在大礼堂墙上投影:“微软助力种族灭绝”,这是指以色列自2023年10月7日以来广泛使用该公司的AI和云计算服务,因为“以色列国防军对于炸弹的贪婪需求与其对云计算服务的需求相匹配”,《卫报》报道。

微软与以色列军方加深关系,以提供技术支持,帮助加沙战争

抗议活动和闹场是近年来在微软总部的不断增长的抗议活动的一部分,员工们敦促公司与以色列切断联系,此前对该问题的不满在公司信息留言板、电子邮件和与公司称之为“工作冲突”团队成员的通话中已经酝酿了一年多。综观这一系列事件,暗示可能会有更多的抗议活动,甚至员工选择离开公司,根据向《卫报》发言的现任和前任员工的说法,微软未对此请求发表评论。

这一系列事件与其他科技公司的情况相呼应,包括谷歌,谷歌的员工同样抗议公司与以色列的关系并遭到解雇。今年2月,谷歌更改了其AI方针,移除了关于不将人工智能用于监视或武器的承诺。在红蒙特岛,前微软软件工程师霍萨姆·纳斯尔描述该公司现状“非常接近临界点”。他强调,最近发生的事件,包括今年2月公司大流行以来首次面对面的市政厅演示会和10月24日为以色列造成的成千上万巴勒斯坦人召开的小型守夜活动,都是不满情绪上升的例证。

2月的示威活动短暂发生:当微软首席执行官萨提亚·纳德拉开始宣传新产品时,五名员工站在平台上,展现出印有“我们的代码是否会杀死孩子,萨提亚?”的T恤字母。几分钟后,几名男子悄悄将他们请出房间。至于10月的集会,纳斯尔和研究员以及数据科学家阿卜杜·穆罕默德帮助组织了该活动;两人随后都被解雇。

微软总部位于华盛顿州红蒙特岛。照片来源:Ian Dagnall/Alamy

这些解雇及近期关于微软在以色列围攻加沙中的角色的深度报道,帮助团结了公司内对该问题感到担忧的人士,纳斯尔、前员工阿布萨德和两位因担心报复而希望保持匿名的现任员工指出。阿布萨德告诉《卫报》,她作为一名AI软件工程师,在最近几个月内感到日益矛盾。在公司工作多年后,她表示最近的报道“让我看到微软与以色列政府之间的深厚联系”。关于美国制造的AI在加沙的使用的一篇美联社报道是“最后一根稻草,因为它显示AI被用于针对和谋杀巴勒斯坦人……我开始思考,我在微软无法继续保持清白双手。”

这名软件工程师表示,无法确定她的工作是否在加沙部署,因为公司“匿名化”与以色列政府的所有合同。同时她表示:“我无法确认我的薪水是否来源于来自以色列政府的资金。”在接受《卫报》采访后的几天内,阿布萨德被解雇。她说有半打左右的同事告诉她,他们正在考虑离开公司。

从Viva Engage到现实生活

在近期面对面的抗议活动之前,微软员工主要在网上表达对哈马斯攻击和以色列持续报复的看法。在微软的Viva Engage公司留言板上,关于以色列的那些言论变得相当争议。一名员工发布:“没有对称性,教育孩子在学校中谋杀犹太人的人和只是捍卫自己的人。”一些人对巴勒斯坦人表现出同情的呼声遭到“恐怖分子支持者”的生硬贬斥。对巴勒斯坦命运表示担忧或批评以色列的员工还抱怨自10月7日以来他们在内部论坛上看到的观点遭到审查,但对以色列支持者没有采取同样的对待。一位劳工向《卫报》分享了来自公司“全球员工关系团队”的电子邮件截图,他们的职责是处理“复杂和敏感事务,进行调查和管理工作冲突”。一封邮件详细说明了员工对使用“民族清洗”等术语描述以色列在加沙行动的投诉。另一封邮件强调在与以色列、加沙或西岸相关的帖子中,遵循“公司价值观”的必要性,例如“相互尊重与友善”。

2023年11月16日,微软完全禁止员工在Viva Engage的“全公司”频道中发帖,该频道向微软的40万名员工和供应商播放信息。

在2024年的过程中,在线内部行动的性质发生了变化,纳斯尔说。在10月7日之后的几个月里,许多对加沙局势感到担忧的员工开始关注微软的公开声明,并在内部分发一份请愿书,要求公司公开呼吁停火。但他们的关注逐渐转向公司的商业行为,他表示。到年中,纳斯尔和其他人开始组织“No Azure for Apartheid”(即“不为种族隔离提供Azure”),这个口号指的是微软的Azure云计算和AI产品。该组织收集公司员工的签名,力图要求公司取消与以色列军队的云计算和AI合同,并披露与该国政府的关系。

关于微软在加沙的角色的报道激起员工讨论

在新的一年,独立媒体Dropsite获得的文件显示,“渴望金钱”的科技公司正在争相为以色列军方提供服务,其中包括微软。Dropsite将这些文件与《卫报》共享,促成了另一篇报道,并与以色列媒体+972杂志分享。一个月后,2月18日,美联社发布了自己的报道。这一系列详细的、深入的报道进一步加剧了某些微软员工的担忧。美联社调查报告发布的第二天,根据Viva Engage信息的截图,一名员工询问高级领导:“微软完全放弃了其人权声明吗?”该帖子指出,微软的人权承诺包括“提倡技术在全球的积极作用”和“降低伤害风险”。“然而,这篇美联社调查显然表明,我们提供的AI技术直接使加沙的破坏成为可能,”该帖子写道。第二天早上,帖子便从聊天中删除。

这些可数的文章对线下组织工作“至关重要”,在公司工作了近五年的安娜·哈特尔表示。她特别指出,“许多科技员工生活在泡沫中,而微软希望保持这个现状。不知道自己的工作被用于AI武器的员工不会采取任何行动。”在工作和集会中,她表示,“与同事的个人对话”帮助传播这些报道中包含的信息。

在拉巴特的全国性游行中,支持巴勒斯坦人并抵制摩洛哥与以色列正常化关系,发生在2025年4月6日。照片来源:Abdel Majid Bziouat/AFP/Getty Images

纳斯尔表示,“No Azure for Apartheid”还与“抵制、撤资和制裁”(BDS)合作,将微软加入其抵制行动清单。BDS于4月3日宣告该运动,强调“以色列军队严重依赖微软以满足其技术要求”。

与此同时,一名微软员工告诉《卫报》,她因努力引起人们对她所认为的公司与以色列签订合同背叛其价值观一事的关注而感到“筋疲力尽”。她以今年11月邀请巴勒斯坦记者艾哈迈德·希哈布-艾尔丁在公司发言的事件为例。以色列员工提交报告,声称组织者反犹太主义,活动被取消。她还提到Viva Engage上的争辩,包括一张截图,显示有员工称巴勒斯坦人为“杀手、恐怖分子、怪物”。

已有员工离职。12月4日,安吉拉·余宣布向近30,000名员工发送电子邮件,宣布她辞职。“我加入微软是怀着推动‘为人类的利益’的科技的信念,”她写道。余强调了近期关于微软与以色列关系的报道,并表示:“知道你我工作的产品在助长以色列军方加速进行种族灭绝,令我良心不安。”她还呼吁阅读此信息的每位员工签署“No Azure for Apartheid”的请愿书。她指出,微软以前曾因为道德原因停止过商业合同,例如在1986年,该公司因反对南非的种族隔离而切断了关系。那时,微软的全球销售额约为1亿美元,根据当时的新闻报道——或者低于该公司与以色列国防部之间一份合同当前的价值。

这位感到“筋疲力尽”的员工表示,这些数字突显出抗议微软在以色列存在的艰难。该公司是“一台赚钱机器”,她表示。“他们在乎的只是钱。人工智能和工作,工作,工作。”



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Goodfire 领投 5000 万美元 A 轮融资,推动 AI 可解释性研究

Funding from Menlo Ventures powers Goodfire’s mission to decode the neurons of AI models, reshaping how they’re understood and designed
今天,领先的 AI 可解释性研究公司 Goodfire 宣布获得 5000 万美元 A 轮融资,此轮融资由 Menlo Ventures 领投,并得到了 Lightspeed Venture Partners、Anthropic、B Capital、Work-Bench、Wing、South Park Commons 和其他知名投资者的参与。图片{ width=60% }


这笔融资在公司成立不到一年的时间里将支持 Goodfire 扩大其研究计划并与客户共同开发公司标志性的可解释性平台 Ember。

“AI 模型通常是不可预测的黑匣子,”Menlo Ventures 的投资者 Deedy Das 表示,“Goodfire 的世界级团队——来自 OpenAI 和 Google DeepMind——正在打开这个黑匣子,帮助企业真正理解、引导和控制他们的 AI 系统。”

尽管 AI 取得了显著的进展,但即使是领先的研究人员也对神经网络的真实功能知之甚少。这种知识差距使得神经网络的工程设计变得困难,容易出现不可预测的故障,并且随着这些强大系统变得越来越难以引导和理解,部署风险也逐渐增加。

“没有人理解 AI 模型失败的机制,因此没有人知道如何修复它们,”Goodfire 的联合创始人兼 CEO Eric Ho 说。“我们的愿景是构建工具,使神经网络从内部轻松理解、设计和修复。这项技术对于构建安全而强大的基础模型的下一个前沿至关重要。”

为了解决这一关键问题,Goodfire 正在大力投资于机械可解释性研究——这是逆向工程神经网络并将这些洞察转化为通用模型不可知平台的相对新兴科学。Goodfire 的平台 Ember 解码 AI 模型内部的神经元,使用户能够直接、可编程地访问其内部思维。通过超越黑匣子的输入和输出,Ember 解锁了全新的方式来应用、训练和对齐 AI 模型——让用户发掘模型中隐藏的新知识,精确地塑造其行为,提升其性能。

“随着 AI 能力的发展,我们理解这些系统的能力也必须跟上。我们对 Goodfire 的投资反映了我们相信机械可解释性是帮助我们将黑匣子神经网络转变为可理解、可操作的系统的最佳选择之一,这对负责任地开发强大 AI 是关键基础,”Anthropic 的 CEO 和联合创始人 Dario Amodei 说。

展望未来,Goodfire 通过与前沿模型开发者的定向合作加速其可解释性研究。通过与行业创新者紧密合作,Goodfire 将迅速增强和巩固可解释性研究的应用。“与 Goodfire 的合作在从我们的 DNA 基础模型 Evo 2 中解锁更深层的洞察方面发挥了重要作用,”Arc Institute 的联合创始人 Patrick Hsu 表示,“他们的可解释性工具使我们能够提取加速我们科学发现过程的新生物概念。”

该公司还计划发布更多研究预览,突出在图像处理、先进推理语言模型和科学建模等多个领域的最先进可解释性技术。这些努力承诺揭示新的科学洞察,并从根本上重塑我们如何与 AI 模型互动和利用它们的理解。

Goodfire 团队汇集了来自 OpenAI 和 Google DeepMind 的顶尖 AI 可解释性研究人员和经验丰富的创业运营者。Goodfire 的研究人员帮助建立了机械可解释性领域,撰写了三篇引用量最高的论文,推动了稀疏自编码器(SAEs)用于特征发现、自动可解释性框架及揭示 AI 模型中隐藏知识等方面的进展。

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意大利反对派就极右翼政党使用“种族主义”AI图像提出投诉

意大利的反对派政党已向通信监管机构提交投诉,针对副总理马泰奥·萨尔维尼的极右翼政党在社交媒体上发布的一系列AI生成图像,称其“带有种族主义、伊斯兰恐惧症和仇外情绪”,《卫报》获悉。


中左翼的民主党(PD)及绿色党和左翼联盟周四向意大利通信监管机构Agcom提交投诉,声称联盟发布的假图像包含“几乎所有类型的仇恨言论”。过去一个月,数十张明显是AI生成的照片出现在联盟的社交媒体上,包括Facebook、Instagram和X。这些图像通常描绘有色人种男性,手持刀具,攻击女性或警察。

民主党参议员安东尼奥·尼基塔表示:“萨尔维尼的政党发布的AI生成的图像几乎包含所有类型的仇恨言论,从种族主义和仇外主义到伊斯兰恐惧症。他们利用AI针对特定人群——移民、阿拉伯人——将他们描绘为潜在的罪犯、贼和强奸犯。这些图像不仅暴力而且具有欺骗性:通过模糊受害者的面孔,好像他们想保护被袭击者的身份,误导用户相信照片是真实的。这些图像煽动仇恨。”

“这是非常严重的,”绿色党和左翼联盟的国会议员弗朗西斯科·埃米利奥·博雷利说道。“AI根据我们的指令生成内容,而在这种情况下,显然是被指示生成黑人抢劫一位老人的图像。它是他们制造恐惧的策略的一部分。”

萨尔维尼政党的发言人证实,“一些图片”确实是“数字生成的”。该发言人在一份声明中表示:“关键不是图像,而是事实。每一条帖子都基于来自意大利报纸的真实报道,包含姓名、日期和地点。如果现实看起来太残酷,不要指责那些报道的人,而要指责那些造成这种情况的人。如果是一个犯罪事件,很难在新闻中配以愉快或温馨的图像。”

非营利组织“人工智能取证”研究主管萨尔瓦托·罗马诺表示,联盟的照片具有“人工智能的所有特征”。“这些图片是缺乏上下文的照片,其中主体处于前景而其余部分完全模糊。让我担忧的是,这些AI生成的图像变得越来越真实。”

向Agcom的投诉引用了几张疑似数字生成的图像的例子,称这些图像出现在与报道所提及的罪行相关的可靠主流媒体品牌旁边,但媒体并未使用被指控者的照片。在一个案例中,联盟的帖子写道:“一名外国人袭击了列车乘务员”,并配以一张举拳的有色人种男性的图像。原始标题来自《Il Resto del Carlino》,写道:“他袭击了[女]列车员,并引发了车上的恐慌。”文章没有提到嫌疑人的国籍,仅称其为“外国人”。该事件没有相关照片。

另一张被投诉的图片显示一对穿着伊斯兰服装的父母似乎愤怒地对着一个女孩喊叫,“从而助长了种族和伊斯兰恐惧的偏见”。引用的报纸《Il Giorno》在其报道中并未提及这对父母或女孩的宗教,仅表示该女孩参加了阿拉伯语言学校。没有家庭的照片。

右翼政党利用AI生成图像进行宣传的现象逐渐变得流行,早在去年的欧洲选举期间,关于移民的恐惧或对埃马纽埃尔·马克龙等领导人恶意的图像就开始在社交媒体上流传。“然后是美国选举,唐纳德·特朗普和埃隆·马斯克有效地将这一趋势正常化,”罗马诺说道。“如今,我们看到右翼政党不仅继续生成虚假图像进行宣传,还加大了使用力度,因为AI工具提高了内容质量,使得这一现象更加令人担忧。”

尽管社交平台有义务采取措施以应对这些风险——例如通过添加标签说明某图像是由AI生成——罗马诺表示,实际上,这种机制几乎总是无效的。当被问及联盟是否意识到这些图像可能会产生仇恨言论时,萨尔维尼政党的发言人表示:“我们很遗憾,但我们的团结与受害者同在,而非加害者。如果谴责外国人所犯罪行意味着‘仇外’,那么问题可能不在于这个词,而在于那些使用它来审查讨论的人。我们将继续以强烈的言辞和图像谴责别人选择忽视的事件。”

如果Agcom认为被标记的内容是攻击性的,它可以根据欧盟的《数字服务法》下令删除帖子、移除账号,并对无法更好管理用户行为的社交媒体平台处以罚款。在2023年,Agcom对Meta处以585万欧元的罚款,并下令删除数十个账号,因违反赌博广告禁令。Meta(Facebook和Instagram的所有者)被要求发表评论。X的发言人表示:“从法律上说,我们没有义务给每个AI生成的图像贴上标签。显而易见,这些帖子是直接的政治宣传。请放心,我们认为维护X上对话的真实性至关重要,我们确保装备齐全,以遏制任何被操纵的媒体——包括日益增长的‘深度伪造’趋势,并对任何已被受信的来源驳斥的此类内容贴上可见标签。”



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Orchid Security任命首席收入官以推动下一阶段增长

Trish Cagliostro加入,预见身份和访问管理领域的转型,助力战略合作伙伴
Orchid Security旨在简化身份和访问管理(IAM)的复杂性,宣布Trish Cagliostro加入公司,担任首席收入官(CRO),以领导其市场导入,并在早期的财富1000强客户基础上不断发展。图片{ width=60% }


Cagliostro最近担任Wiz的渠道与联盟副总裁,在公司迅速实现1亿美金年度经常收入(ARR)仅用18个月的时间,并在前四年内达到3.5亿美金。这一势头导致其战略合作伙伴Google以320亿美金收购该公司。Cagliostro带来了以“合作伙伴优先唯一”为核心的理念,为Orchid Security的市场推广奠定基础。
“我看到Orchid的情况与Wiz早期非常相似,这也是我吸引我愿意接受这个机会的重要因素,”Cagliostro表示。“身份空间目前正处于一个变革的拐点,迫切需要一种根本性的全新方法。就像Wiz利用前沿科技如图数据库重新定义云安全,我看到Orchid有能力以同样的方式改变IAM。”
Orchid正在利用包括OpenTelemetry驱动的身份可观察性和生成性AI/大语言模型(LLMs)身份流评估等新技术,采用以应用为中心的身份管理方法。这些进展使组织能够持续发现和启用身份安全,自动化遗留的手动流程,降低成本,释放开发人员时间,并增强安全态势。
“企业不再依赖人力,不论是内部员工还是外包团队,对每个新应用进行身份控制的评估,或对每个新身份工具与现有应用之间的集成…一遍又一遍的重复”,Cagliostro说。“相反,Orchid Security通过自动化和加速这些手动流程,来加快新IAM工具的部署,并为组织提供全面、持续的身份安全态势视图,从而能够关闭身份暴露。”
以身份治理与管理(IGA)为例——根据Gartner的数据显示,去年组织在其上花费了30亿美元。平均项目持续42个月,成本超过100万美元,然而仍未完成。行业专家估计,平均IGA覆盖率仅为9%。
相比之下,Orchid Security使组织能够在仅四个月内以较低成本完成此类项目,且覆盖率显著更高。“减少项目持续时间,同时提供更好的结果,对合作伙伴而言是巨大的胜利,他们现在可以展示即时价值,而无需在同一个项目上耗费年复一年”,Cagliostro表示。
Orchid在四个月前刚刚推出隐身模式,获得了3600万美元的种子轮融资,并且市场反应强劲。
“我们看到了一个明确的机会——从通过Team8的公司建设模型成立之初,到早期财富500强客户的采用,所有迹象都指向强大的产品市场契合度,”Orchid Security的首席执行官兼联合创始人Roy Katmor表示。“现在,关键是执行和扩展。公司证明,只要时机、团队和产品正确,辅之以稳健的计划和执行,卓越的增长是可能的。我们相信,我们处于类似的位置,并为引入一位拥有第一手经验的人来帮助我们达到下一个级别感到兴奋。”
每年在IAM相关服务上的支出约达50亿美元,合作伙伴在任何身份项目中都是至关重要的,无论是作为顾问、架构师还是实施者。认识到他们的关键作用,Orchid Security全力以赴地将渠道作为其市场路线,100%的业务通过合作伙伴流入。
“Orchid Security的创始人任命像我这样的一位资深渠道负责人来领导整个销售组织,应该告诉你关于我们对渠道承诺的所有必要信息,”Cagliostro说。
更多信息请访问Orchid Security:https://www.orchid.security。想听听Trish的声音,请阅读她的欢迎博客。

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KnowBe4再次被评为2025年海湾合作委员会技术最佳 workplace

对于KnowBe4来说,这是连续第二年被Great Place To Work评选为海湾合作委员会(GCC)技术最佳工作场所。图片{ width=60% }


KnowBe4是全球知名的网络安全平台,全面应对人类风险管理。今天,该公司宣布,连续第二年被评选为2025年海湾合作委员会技术最佳工作场所,该荣誉反映了KnowBe4对卓越企业文化的坚定承诺。

以第14名的成绩跻身技术最佳工作场所名单,KnowBe4的这一认可展示了其在激进透明度、极端责任感和持续职业发展的文化承诺。位于迪拜的团队正在引领海湾地区安全意识行业的发展,结合了初创企业的灵活性和全球组织的实力。这一认可重申了KnowBe4致力于赋能员工,营造创新、参与和成功并存的工作环境。

“在KnowBe4,我们的员工是我们成功的驱动力,”KnowBe4首席人力资源官Ani Banerjee表示。“获得这一奖项是我们致力于营造一个让员工感到被重视、支持和有能力成长的工作场所的证明。通过持续投资于职业发展、顶级培训项目以及影响深远的福利(如学费报销和认证奖金),我们致力于为团队提供他们茁壮成长所需的资源。”

作为工作场所文化的权威机构,Great Place to Work以全球公认的框架为基础,测量员工在组织内的信任、骄傲和享受程度。该名单通过对海湾地区各国员工的调查,确定了在该地区促成积极和包容工作文化的顶级公司。

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Cato Networks推出Cato CASB的生成性人工智能安全控制

Cato CASB增强了用于全面可视化生成性人工智能应用的阴影AI仪表板,以及用于生成性人工智能使用管理的强大策略引擎。图片{ width=60% }


Cato Networks,这家SASE领导者,今天推出了针对Cato CASB(云访问安全代理)的生成性人工智能(GenAI)安全控制。Cato CASB是Cato SASE云平台中的一种原生功能,现在通过新的功能增强了针对GenAI应用程序的能力,包括阴影AI仪表板和策略引擎。通过阴影AI仪表板,企业可以检测、分析并深入了解GenAI的使用情况。借助策略引擎,企业可以控制用户在GenAI应用中的活动。结合这些功能,Cato正在使安全和IT团队能够平衡创新与风险管理。

生成性人工智能已经迅速成为员工提高生产力和自动化任务的首选工具。然而,GenAI采用的激增导致了日益严重的阴影AI问题,员工在没有IT监督的情况下使用GenAI应用。根据Gartner®的预测,“到2027年,超过40%的与AI相关的数据泄露将是由于跨境不当使用生成性人工智能(GenAI)造成的。”¹

阴影AI的这一增长趋势使企业面临安全、合规和运营风险。敏感的公司数据可能在不知情的情况下与GenAI应用共享,可能违反监管要求,错误信息或偏见输出可能影响商业决策。

凭借针对Cato CASB推出的新GenAI安全控制,安全和IT团队可以:

  • 发现阴影AI:通过识别所有GenAI应用程序并对其进行分类,区分授权和未授权的使用。Cato提供了超过950个GenAI应用的目录。
  • 控制GenAI应用访问:通过在细粒度级别定义和执行访问策略,确保对GenAI的负责任使用。控制可以访问哪些GenAI应用以及在这些应用中可以进行哪些操作(上传、下载等)。
  • 保护敏感数据:实时限制或防止敏感数据上传到大型语言模型(LLMs),避免数据安全和保密违规。
  • 维护治理和合规性:在符合企业政策和监管标准的方式下,确保对所有用户活动的完全可视化,从而促成GenAI的使用。

“企业需要聪明的方法来管理GenAI,”Cato Networks产品管理副总裁Ofir Agasi表示。“通过对Cato CASB的增强,我们正在利用Cato SASE云平台内的AI来发现、分类和保护企业内使用的GenAI应用。我们为安全和IT团队提供管理风险和负责任地创新的工具。”

“Cato Networks让我们有信心在不暴露敏感数据或知识产权的情况下采用GenAI,”CloudFactory安全运营负责人Shayne Green表示。“凭借Cato CASB的新GenAI安全控制,我们可以以受控风险的方式采纳GenAI工具。”

可用性
Cato CASB的GenAI安全控制现已在全球范围内对客户提供。

资源

了解更多关于Cato CASB中新GenAI安全控制的信息,请参阅博客。
了解更多关于Cato的AI安全方法和Cato的AI/ML能力。
Cato CASB的GenAI安全控制是Cato最新的AI创新,并在SASEfy 2025(Cato的全球虚拟活动)期间宣布。今年的活动重点讨论了SASE和AI。如果您错过了SASEfy 2025,请注册观看录音。

Gartner免责声明
¹ Gartner新闻稿,“Gartner预测到2027年,40%的AI数据泄露将源于跨境GenAI不当使用,”2025年2月17日。
GARTNER是Gartner, Inc.及其在美国和国际的附属公司注册的商标和服务标记,并在此获得许可使用。保留所有权利。

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MYndspan任命Holmusk创始人兼CEO Nawal Roy为战略顾问

在其Crowdcube活动获得动力以及来自EMOTIV的投资后,MYndspan正在加深对基于证据的脑健康的承诺。图片{ width=60% }


MYndspan是第一家向消费者提供临床级MEG脑扫描的公司,今天宣布任命Holmusk创始人兼CEO Nawal Roy为战略顾问。Roy在行为健康数据科学和现实世界证据方面的专业知识将帮助加速MYndspan的使命,使可测量的脑健康对所有人可及。

这一任命是在MYndspan在Crowdcube启动股权众筹活动之后进行的,全球神经科技领导者EMOTIV的战略投资进一步强调了MYndspan建设一个以消费者为中心的基于证据的个性化脑健康生态系统的承诺。准备好掌控你的脑健康了吗?成为第一批体验MYndspan旗舰伦敦脑健康中心世界上最先进的脑扫描的人之一,该中心将在今年晚些时候开业。MYndspan的基于MEG的脑扫描已在《卫报》、《时尚杂志》和ITV新闻中备受关注,媒体争相报道。

在Crowdcube投资MYndspan。

通过行为数据的金标准推动精准脑健康
Roy是Holmusk的现实世界数据平台NeuroBlu的设计师,该平台是全球最大的行为健康数据库,涵盖超过3500万患者的纵向数据,涉及30多个健康系统。他的工作对将心理健康护理从主观评估转变为数据驱动的科学具有重要作用。

Roy表示:“MYndspan正在建立脑健康长期以来所需的:一种科学支持、用户可及的方式来测量和监控我们的脑功能。他们对MEG的使用与Holmusk的目标一致,即应用现实世界数据和客观指标来改善心理健康结果。”

在数据基础上构建脑健康的未来
MYndspan利用脑磁图技术(MEG),这是测量脑功能的最精确、实时、非侵入性技术,创造了新的生物标志物,如功能性脑龄和脑稳定性指数。Roy的任命将支持公司的努力,以:

验证和扩展使用现实世界证据的生物标志物模型
启用横向追踪以进行预防和早期干预
解锁新的临床研究和数据许可机会

MYndspan的联合创始人兼首席执行官Caitlin Baltzer表示:“我们正在汇聚神经科学、技术和行为健康领域的领导者,构建一个更智能的脑护理模型。Nawal的战略洞察力将在将我们基于证据的方法推广到数百万人中发挥重要作用。”

在超过1000亿美元的市场机会中占据领导地位
Roy的任命恰逢MYndspan准备开放其旗舰伦敦脑健康中心,并扩大与全球领导者如MEGIN、BIOS Health、IMEDCO和EMOTIV的商业合作伙伴关系。通过这些合作,MYndspan正致力于建立一个精准脑健康的中心。

随着神经性疾病如今成为全球致残的主要原因,研究显示多达45%的痴呆病例可通过早期检测来预防,迫切需要主动的脑健康解决方案。

加入我们一起打造脑健康的数据层。在Crowdcube投资MYndspan,塑造预防性脑护理的未来,由世界上最先进的脑扫描和个性化见解驱动。

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Josys推出行业首个SaaS管理评分卡

增强的访问自动化加强了SaaS治理和IT效率
Josys,一款简化IT工作的SaaS管理平台,今天推出了一款首创的分析仪表盘,用于揭示和解决有效SaaS管理中的安全和效率差距。图片{ width=60% }


此外,该公司还推出了一系列免手动的自动化访问管理工作流程,旨在加强零信任原则的实施。总体而言,这些进展使组织能够获得主动应对SaaS安全风险、减少不必要成本和优化运营效率所需的洞察和功能。

SaaS管理评分卡为客户提供了改善SaaS健康的路线图
随着SaaS在大多数组织中的无序扩张,绝大多数IT领导者缺乏评估挑战范围的系统方法。Josys设计的全新SaaS管理评分卡旨在提供SaaS管理绩效的全面评估,并给出一系列个性化推荐,帮助IT降低与其SaaS使用相关的风险。

在实际操作中,每个Josys客户将获得自己的SaaS管理分数,这是一种范围从1到100的综合得分,来源于一项专有算法,该算法衡量组织在四个关键维度(应用程序、许可证、账户和访问)上的SaaS管理实践的有效性。评分卡揭示了改进的关键机会,并提供一键访问以修复影响整体得分的问题。随着时间的推移,评分卡将呈现纵向跟踪,使IT领导者能够验证他们在SaaS管理上的投资并向组织内的利益相关者展示进展。

Josys首席执行官Yasukane Matsumoto表示:“我们听到的客户最大挑战是,他们不知道从何入手来应对SaaS无序扩张。我们开发SaaS管理评分卡的目的是为了打破噪音,赋予IT领导者一条清晰的行动路线,立即改善他们的SaaS管理态势。除了清理操作中的低效外,我们还设想SaaS管理分数将作为一个关键的指路明灯,确保我们的客户随着SaaS生态系统的不断演变而不断前行。”

自动化访问管理工作流程执行零信任政策
基于对加强SaaS治理的承诺,Josys扩展了其访问管理能力,推出新自动化工作流程,允许IT团队在不需要手动干预的情况下实施访问政策。这些新功能有助于保护访问,减少影子IT,优化许可证使用。

显著的工作流程改进包括:

  • 自动许可证审核:IT可以设置策略来标记未使用的许可证并触发自动撤销,或发起访问审核调查,以捕获用户反馈,了解该许可证是否仍然需要。
  • 安全的员工离职处理:IT团队可以自动化终止员工的所有应用程序访问的完整撤销,降低与孤立账户相关的安全风险。
  • 简化访问审核:IT管理员现在可以直接请求应用程序所有者的反馈,而不是试图捕获所有拥有应用访问权限的用户的调查反馈,从而简化访问审计,同时确保用户权限的适当性。

增强用户体验和集成
Josys还推出了用户界面的重要改进,包括重新设计的导航菜单,以提供更直观的管理体验。新导航简化了对访问、应用程序、许可证和安全等核心功能的访问。此外,Josys继续扩大其应用生态系统,在其目录中超过350个直接SaaS集成。其与Jamf的最新集成为Josys的360度资产管理能力提供了对Apple设备的更广泛支持。

凭借这些强大的更新,Josys继续为组织提供所需工具,以在日益复杂的IT环境中简化SaaS操作、加强安全性和优化成本。



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医疗AI公司打破障碍,实现基因组解读自动化

突破基因组学(Breakthrough Genomics),一家位于加利福尼亚的AI驱动稀有疾病诊断领导者,今天宣布在基因组解读方面取得了一项突破性成就。图片{ width=60% }


该公司报告称,成功分析并提取了来自数千万篇关于遗传疾病的科学出版物的临床见解。

尽管在理解一个人的基因组如何影响其整体健康及发展疾病的可能性方面取得了无数进展,稀有疾病的诊断,尤其是在儿童中,仍被视为诊断实验室面临的最大挑战之一。许多病例至今未能解答,致使患者及其家属无法弄明白亲人的虚弱疾病的原因。

借助其专有的AI驱动遗传语言模型,突破基因组学已成功完成全球首个完全解读的变异文献数据库,帮助解决未诊断病例,同时大幅减少医学基因学家审查个体全基因组所需的时间。

在分析一个典型的稀有疾病病例时,医学基因学家通常需要花费2到3小时审查数十篇科学出版物,以评估给定的遗传变异是否是造成患者病情的原因。这一乏味的文献审查过程不仅导致常见的人工错误,同时也导致了影响整个行业的效率瓶颈。

利用该公司的新解读变异文献数据库,基因学家现在可以即时访问每个相关论文的简明结构化摘要,涵盖超过1000万个遗传变异。每个摘要中包含的信息包括基因-疾病关联、患者-变异信息、实验和功能研究,以及根据美国医学遗传学会(ACMG)制定的标准所需的家族分离分析,以进行变异分类。

实现这一复杂过程的自动化一直是无数诊断公司追求的“圣杯”,而到目前为止,这一目标在规模和精确度上都未能实现。

突破基因组学的首席执行官兼认证医学基因学家Dr. Laura Li(博士,FACMGG)强调了这一成就的影响:“我们的AI技术和临床分子基因学家们多年来一直在努力实现这一技术壮举,如今我们终于达成了一个里程碑,将根本改变稀有疾病诊断的格局。”

根据不列颠哥伦比亚儿童医院的一项最新研究,该公司AI驱动的虚拟基因学家™平台使他们能够立即解决额外10%的先前未诊断的临床病例。在该研究中,临床医生能够在5小时内处理800个全外显子组病例,并在前10名中以99%的准确率找到正确的诊断变异。研究还表明,临床医生单独分析每个病例所需的时间从几小时缩短到了仅几分钟。

新发布的文献数据库可以通过年度订阅的方式访问突破基因组学的虚拟基因学家™平台,或者通过API集成在客户现有工作流程中单独访问。

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Goodfire完成5000万美元A轮融资,以推动AI可解释性研究

来自Menlo Ventures的资金推动Goodfire解码AI模型的神经元,重塑其理解和设计方式
今天,领先的AI可解释性研究公司Goodfire宣布完成5000万美元的A轮融资,融资由Menlo Ventures牵头,Lightspeed Venture Partners、Anthropic、B Capital、Work-Bench、Wing、South Park Commons以及其他知名投资者参与。图片{ width=60% }


这笔资金是在成立不到一年的时间里支持Goodfire扩展研究计划和开发公司旗舰可解释性平台Ember,与客户合作推进。

“AI模型历来被视为非确定性黑箱,”Menlo Ventures的投资者Deedy Das表示。“Goodfire的世界级团队——来自OpenAI和Google DeepMind——正在破解这个黑箱,帮助企业真正理解、引导和控制他们的AI系统。”

尽管AI在各方面取得了显著进展,但即使是领先的研究人员也对神经网络的真实功能知之甚少。这一知识鸿沟使得神经网络难以工程化,易于出现不可预测的故障,并随着这些强大系统变得越来越难以引导和理解,变得越来越有风险。

“没有人理解AI模型失败的机制,因此没有人知道如何修复它们,”Goodfire的联合创始人兼首席执行官Eric Ho表示。“我们的愿景是构建工具,使神经网络从内部更易于理解、设计和修复。这项技术对于构建下一个安全且强大的基础模型的前沿至关重要。”

为了解决这一关键问题,Goodfire正在大力投资机制可解释性研究——反向工程神经网络并将这些见解转化为通用、模型无关平台的相对新兴科学。Goodfire的平台Ember解码AI模型内部的神经元,使其能够直接、可编程地访问其内部思维。通过不再仅仅依赖黑箱输入和输出,Ember解锁了全新的应用、训练和对齐AI模型的方式——允许用户发现模型中隐藏的新知识,精确地塑造其行为,并提高其性能。

“随着AI能力的提高,我们理解这些系统的能力也必须跟上。我们对Goodfire的投资反映了我们对机制可解释性是帮助我们将黑箱神经网络转化为可理解、可引导系统的最佳选择之一的信念——这是负责任地开发强大AI的关键基础,”Anthropic的首席执行官兼联合创始人Dario Amodei表示。

展望未来,Goodfire通过与前沿模型开发者的针对性举措加速其可解释性研究。通过与行业创新者密切合作,Goodfire将迅速增强和巩固可解释性研究的应用。“与Goodfire的合作对我们解锁Evo 2,我们的DNA基础模型,深层洞察至关重要,”Arc Institute的联合创始人Patrick Hsu表示,他是Goodfire最早的合作伙伴之一。“他们的可解释性工具使我们能够提取新颖的生物概念,加速我们的科学发现过程。”

该公司还计划推出额外的研究预览,突出各个领域(如图像处理、高级推理语言模型和科学建模)的最先进的可解释性技术。这些努力将揭示新的科学见解,并从根本上重塑我们与AI模型互动和利用的理解。

Goodfire团队汇集了来自OpenAI和Google DeepMind的顶级AI可解释性研究人员和经验丰富的初创公司运营者。Goodfire的研究人员帮助建立了机制可解释性领域,撰写了三篇被引用最多的论文,并开创了诸如用于特征发现的稀疏自编码器(SAE)、自解释框架和揭示AI模型中隐藏知识等进展。

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