在过去的一年里，云、机器习和生成式人工智能变得更加普遍，几乎影响了人类生活的方方面面，从写电子邮件到开发软件，甚至早期癌症筛查。 未来几年，创新将成为各个领域的重要主题，旨在使技术民主化并帮助我们跟上不断加快的生活节奏，而这一切都始于生成式人工智能。
生成式人工智能将具有文化意识
使用文化多样性数据训练的大型语言模型 （LLM） 将提供对人类经验和复杂社会挑战的更细致入微的理解。 这种文化的流畅性有望使世界各地的用户更容易获得生成式人工智能。
文化影响着我们的一切，从我们讲的故事、我们吃的食物、我们的着装方式，到我们的价值观、礼仪、偏见、我们处理问题和做出决定的方式。 它是我们社区的基础，是我们的行为准则，我们的信仰，这是一份取决于我们在哪里以及与谁在一起的合同。
同时，文化差异有时会导致混乱和误解。 日本文化认为一边吃面条一边大声吸汤是一种乐趣，但其他文化认为这是不礼貌的;传统的印度婚礼习要求新娘穿上精致多彩的礼服，而西方传统是让新娘穿白色婚纱，在希腊甚至有吐在婚纱上祈求好运的习。 作为人类，我们习了跨文化环境，因此我们可以综合各种文化信息，调整我们的解释，并做出适当的反应。
那么，为什么不期望我们所依赖的技术也能做到这一点呢？未来几年，文化将在技术的设计、部署和使用方面发挥至关重要的作用，其影响将在生成式人工智能中体现出来。
为了让大型语言模型覆盖全球用户，它们必须达到与人类本身相同的文化流畅性。 佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的研究人员今年早些时候证明，即使为一个大型语言模型提供了明确提及伊斯兰祈祷的阿拉伯语提示，由此产生的反应仍然是建议与朋友一起喝酒，这在伊斯兰文化中是不合适的。 这在很大程度上与可用的训练数据有关。 目前用于训练许多大型语言模型的 Common Crawl 数据集中约有 46% 的内容是英语，并且更大比例的可用内容基于西方文化（明显偏向于美国文化），无论语言如何。 如果将相同的提示输入到预先训练过阿拉伯语文本的模型中，并专门生成阿拉伯语响应，则将获得更适合文化的响应，例如茶或咖啡的建议。 近几个月来，一些针对非西方语境的大型语言模型开始出现：使用阿拉伯语和英语数据训练的JAIS，使用阿拉伯语和英语数据训练的中英双语模型YI-34B，以及使用大量日语网络语料库训练的Japan-Large-LM。 这些迹象表明，文化上准确的非西方模型将为数亿人提供生成式人工智能，其影响范围从教育到医疗保健。
请记住，文化和语言并不完全相同，即使模型给出了最完美的翻译，它也可能没有文化意识。 随着无数的历史和经验被纳入模型中，我们将看到大型语言模型开始发展更广阔的全球视野。 正如人类从辩论**和思想交流习中学习一样，大型语言模型也需要类似的机会来扩展视野和理解文化。 在这种文化交流中，有两个研究领域将发挥关键作用：一个是基于人工智能反馈的强化习（rlaif），其中一个模型吸收另一个模型的反馈，允许不同的模型相互影响，并基于这些影响更新他们对不同文化概念的理解;第二种是通过多智能体辩论进行协作，即一个模型的多个实例生成响应，然后辩论每个响应的正确性和基本原理，最后通过这个辩论过程得出一致的响应。 这两个研究领域都降低了训练和微调模型所需的劳动力成本。
女性科技终于腾飞了
女性科技投资的激增、混合医疗保健的发展以及数据的丰富导致了诊断和结果的改善，导致女性医疗保健出现拐点。 女性技术的兴起不仅将使女性受益，还将推动整个医疗保健系统的发展。
女性医疗保健不是一个利基市场。 仅在美国，女性每年在医疗保健上的支出就超过5000亿美元。 他们占人口的50%，占医疗保健消费决策者的80%。 然而，现代医学一直默认以男性为基础，直到 1993 年美国国立卫生研究院 （NIH） 颁布《振兴法案》时，美国的临床研究才包括女性受试者。 月经护理和更年期**历来被视为禁忌话题，由于女性被排除在临床试验和研究之外，她们的结果往往比男性差得多。
平均而言，女性被诊断出患有各种疾病的男性比男性晚，女性在心脏病发作后被误诊的风险要高出 50%。 处方药也许是不平等的最好例子：女性使用处方药导致医疗事故的比例明显高于男性。 虽然这些数据表面上似乎令人担忧，但在云技术和大数据的帮助下，对女性医疗保健（也称为女性技术）的投资正在增加。
亚马逊云科技一直与女性领导的初创公司密切合作，并亲眼目睹了女性在技术领域的成长。 仅去年一年，投资就增长了197%。 随着资金、机器习和专为女性设计的连接设备等技术的激增，我们正面临着前所未有的变化，不仅在人们对女性护理的看法方面，而且在管理方式方面。 TIA、ELVIE 和 EMBR Labs 等公司已经展示了利用数据和分析提供个性化护理的巨大潜力，无论是在家中还是在旅途中。
随着对女性健康需求的偏见逐渐消退，越来越多的资金流入该领域，女性科技公司将继续应对以前被忽视的各种医疗条件和需求。 同时，利用最好的医疗平台、方便和可用的低成本诊断设备以及按需获得医疗专业的混合医疗保健模式的发展将大大增加妇女获得医疗保健的机会。
像 M**en 这样的客户已经证明自己是各自领域的领导者，这些公司打破了心理健康和身体健康之间的界限，为用户提供各种服务，例如情绪咨询、更年期护理等。 这些平台的持续成熟和普及将使医疗保健民主化，使农村地区和历史上服务不足地区的妇女更容易通过应用程序和远程医疗平台与妇产科医生、心理健康专业人员和其他专家联系。
NextGen Jane等智能卫生棉条系统正在开发中，该系统将使女性能够建立子宫健康档案，识别潜在的疾病基因组标记，并与临床医生无缝共享该信息。 另一方面，可穿戴设备为女性及其医生提供了大量可以分析的纵向健康数据。 目前，超过70%的女性无法获得更年期症状，加强教育、数据和非侵入性解决方案的采用将大大改善远远超出妇产科护理的结果。
例如，在女足世界杯前夕，约有30名运动员因备战比赛而遭受前十字韧带损伤。 与传统医学一样，女性训练模式也是以男性训练模式为蓝本，并没有过多考虑生理因素。 因此，女性因前交叉韧带损伤而退役的可能性是男性的六倍，完全重返赛场的可能性比男性低 25%。 这是研究女性特征健康数据将产生重大影响的另一个领域，不仅可以防止女运动员受伤，还可以全面改善她们的健康状况。
我们正处于女性医疗保健的转折点。 访问大量不同的数据，结合计算机视觉和深度习等云技术，将减少误诊，并有助于最大限度地减少药物***对当今女性的影响，不成比例。 子宫内膜异位症和产后抑郁症也将得到应有的重视。 我们最终将看到女性医疗保健从边缘走向最前沿。 由于女性领导的团队比男性领导的团队更愿意解决许多健康问题，因此女性的技术不仅将使女性受益，而且还将改善整个医疗保健系统。
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