企业动态 - Adobe和Figma的纷争，欧盟人工智能法案正式实施，假日零售经济留下线索
头条故事 - Adobe对Figma的收购未能完成 - 结果如何？
当我们迈入迷人的假日季节时，企业新闻周期竭尽全力将我们拉回。其中之一就是Adobe/Figma。那么，到底发生了什么？Stuart在英国和欧盟否决Adobe和Figma的200亿美元收购交易 - 现在怎么办？ (opens new window)中解析了这则消息。
有趣的是，Adobe明确指责非美国监管机构导致交易失败，争辩道：
'没有明确的途径可以从欧洲委员会和英国竞争与市场管理局获得必要的监管批准。'
但正如Stuart所指出的，美国也并非一帆风顺：
上周还披露，美国联邦贸易委员会正在对Adobe进行调查。 随着订阅取消政策的调查，Adobe面临着监管委员会的审查，该公司承认可能会面临“重大经济成本或罚款，并可能对我们的财务结果和运营产生重大影响。”
或许永远也无法知晓是什么导致了多米诺骨牌效应：
考虑到批准过程已经持续了这么长时间，并且最终决定仅仅几个月之后才会出台，令人好奇的是，是什么发生了，让两家公司都认为他们正处于失败的道路上？
这本应是对当前美国监管环境的一个有趣测试，但这个测试将不得不等待。斯图尔特推测，必须有人为这一失误负责 - 会有一两名高管被迫跳伞吗？
但最有趣的部分是：这两家公司接下来会走向何方。这次商业联姻有其原因。这对双方的脆弱性又意味着什么？在Adobe这边，将会往哪里发展（吸引想象力和采用率）？ diginomica年末回顾盛宴
在diginomica团队分散去喝蛋酒和与亲戚争论AI烤栗子之前，我们会撰写我们对2023年的评论。您可以在此处查看完整概述 (opens new window)。我将在这里挑选一些要点，但我们涵盖了从市场营销年度 (opens new window)（Barb），到无摩擦企业年度 (opens new window)（Phil），再到可持续发展年度 (opens new window)（Madeline）的所有内容。
Derek涵盖了企业用例年度 (opens new window)，Alex从我们的合作伙伴那里进行了思想领导力年度 (opens new window)。 同时，我回顾了AI用例年度回顾 (opens new window)（包括我们第一个现场的gen AI项目故事），并与Brian Sommer共同撰写了云ERP年度回顾 (opens new window)（一位LinkedIn读者将我们的ERP回顾描述为“残酷”；我并没有觉得那么苛刻，反而将其视为一种赞美）。
另外几个年度回顾的选择：
人力资源技术 - Brian将五千份人力资源技术简报概括为2023 - 人力资源技术年度回顾 (opens new window)：“_在生成式AI解决方案方面，我看到了大量的模仿和逐步创新，但并没有太多令人惊叹的创新。”
零售 - 随着零售业年度飙升至节日狂热高潮，斯图尔特在2023 - 零售业年度回顾 (opens new window)中对今年的赢家和输家进行了对比：“_由于受COVID驱动的大规模转向互联网的潮流消退，购物者重新开始考虑实体零售的概念。这导致零售商......” 各种各样的企业都在重新思考他们努力实现适合自身和客户的全渠道平衡的方式。与此同时，生成式人工智能似乎将解决我们所有问题。
人工智能政策和机器人技术 - 克里斯在仅十篇文章中捕捉了2023年的人工智能政策冲突的艰巨挑战："不到一半（48%）的组织已经制定了负责任的人工智能采用政策- 低于三月的52%。" 还可查看：2023 - 人工智能政策年度回顾 (opens new window)。同时也查看：2023 - 机器人技术年度回顾 (opens new window)。
乔恩的杂货袋 - 这是一个人工智能过度的年份，因此年终的文章应该都与人工智能有关。凯蒂评估了另一项人工智能奇怪的交易，即Meta和IBM携手推出AI联盟 (opens new window)。马丁激起了我的怒火，他提出了[没有经过培训的AI？可以做到，Ap主张如此。 Matt Calkins首席执行官（https://diginomica.com/ai-without-training-it-can-be-done-argues-appian-ceo-matt-calkins） - 但似乎在这一切中我们在质量数据的中心作用上并不完全不同意。哦，而且企业有机会获得比我们在消费科技领域看到的“不妨也在Reddit上训练它” LLMs更好的人工智能结果。
Neil在EU AI法案 - 解剖细节 (opens new window)中提出了开源人工智能的有力论据（以及为什么规定可能会损害开源）。最后，George也以需要信任的AI的新实践 - 一些专家评论 (opens new window)总结了一年的强有力的人工智能分析。考虑到AI模型的快速到来/演变，我发现“直接将相关标准和实践嵌入到可操作的AI流程中”是一个引人入胜的选择。敬请关注... 我的前八名
2023年经济前景是什么？消费者和CXO们给出了线索
美国零售销售额在本季度上涨3.1%，低于去年的7.6% (opens new window) - 我找不到这个假日季节的出色零售分析。但我找到了《纽约邮报》的这个有用的总结：
CRFA Research的分析师Arun Sundaram表示，许多购物者等到黑色星期五和网络星期一才购买假日商品，并在圣诞节前的最后冲刺日“超级星期六”完成购物。“消费者仍在消费，但他们仍然注重价格，并希望节省预算，”Sundaram说道...网上购物占了这其中的很大一部分。 今年的假日消费。根据万事达报告，网上零售销售同比增长6.3%，而实体店销售仅增长了2.2%。
这对2023年的经济前景意味着什么？本文暗示情况可能会好转，但只是一点点：
美国人近年来一直被飙升的物价困扰，尽管有迹象显示通货膨胀开始减缓。联邦储备委员会偏爱的通货膨胀衡量指标——个人消费支出价格指数（PCE）在11月份增长低于预期。
这是否最终会导致再次降低利率？时间会告诉我们。康斯泰雷肖的雷·王指出，企业高管也表现出类似乐观的态势：
总结“CxO商业信心调查”时，高管们被问及他们的企业在2023年是否比2022年面临更好的商业环境。对于这个问题，51%的高管受访者给出了乐观的回答：“是的”。这表明康斯泰雷肖的动态发生了转变。 2022年第四季度CxO调查表明，67%的人预测2023年整体业务氛围将更加恶化。
- Vijay Vijayasankar在一篇文章中提出了企业AI中最重要的问题之一：“企业世界充满了狭窄的用例。在那里重要的是准确性、合规性、安全等等。虽然企业绝对会从多模态AI中受益 - 只使用基于文本的模型就能提取出很多价值。鉴于这种情况 - 我认为一个经过微调的开源模型（很可能配备了RAG）对大多数公司来说是更可行的方法。同时给... 在 GDPR 类似的用例中，它们将需要解决如何实现“被遗忘权”、“数据本地化”等问题的方法。我留下了一个详细的评论，概括如下：
开源是否会战胜专有的 LLM 企业？https://t.co/VGZgu2XKhg (opens new window) via @Vijayasankarv (opens new window)
-> 评论中更多的优缺点用于辩论，以及质疑什么构成开源 LLMs（不确定 Meta's 是否是）-> 将是一个有趣的一年 😃
— Jon Reed (@jonerp) 2023年12月30日 (opens new window)
这些优缺点包括开源训练模型的缺陷，这些模型中的知识产权和安全风险，以及创建防护措施的困难（从理论上讲，开源在这些方面也可以更优秀，特别是如果模型训练是透明的）。这让我们想到了这个事情：
[发现 AI 图像训练数据集包含儿童色情图片] 《The Verge》报道了一项来自斯坦福大学的重要研究，对开源人工智能有重大影响:“研究人员承认，要完全消除有问题的内容将是困难的，特别是对于接受训练的AI模型。他们建议，对于接受LAION-5B训练的模型，如稳定扩散1.5，‘应该被淘汰，尽量停止分发。’谷歌发布了新版本的Imagen，但并未公开使用的数据集，除了没有使用LAION。” 更多内容请查看这则报道：揭示AI训练数据的丑恶现实 (opens new window)（播客和文字稿）
知道最新数据泄露中有些Xfinity客户的社保号码存在风险：应了解的事项 (opens new window) 在最新的数据泄露中，Xfinity客户容易受到影响-除了人工智能培训日期争议和零售数据，假日季节的另一个重要故事是基于巧妙新策略的破坏性网络攻击：“而这些黑客确实是很恶意的。他们并没有直接入侵Xfinity，而是将恶意软件植入Xfinity购买的[Citrix]软件中。Weisman说这些被称为“供应链”入侵，是一个日益严重的问题。” 顺便说一句：Citrix的漏洞故事还没有结束。另请参阅：Louis Columbus关于为什么攻击者喜欢针对配置错误的云的文章。 * 为何攻击者喜欢瞄准配置错误的云和手机 (opens new window)。
特斯拉在美国几乎每辆车中更新了自动驾驶系统 (opens new window) - 2023年自动驾驶车辆中的挑战/障碍/突破将是另一个值得关注的故事。我怀疑在2023年我们不会看到这个领域的大型科技突破，但我们可能会看到在找到更多控制性环境中“自动驾驶”取得进展（例如停车场、商店地板）。
生成式人工智能即将面临更大困境 (opens new window) - Gary Marcus预览了与当前情况相吻合的研究。 《纽约时报》对 OpenAI 和微软的知识产权诉讼："OpenAI 的图像软件（我们通过必应访问）完全有能力完整或近乎完整地重复来源。Dall-E 已经有一个较小的保障措施 - 据报道，专有名称（因此故意侵权尝试）有时会被阻止 - 但这些保障措施并不是完全可靠的。"
- 三十年的软件供应商选择 (opens new window) - 弗兰克·斯卡沃（Frank Scavo）继续他富有成果的项目反思系列，包括似乎永远不会过时的定制辩论。
哦，这个未经审查的封面展示很有趣：
从现在开始...就会变得平静、轻松，不会大声喊叫或失去理智...一切顺利...只是一个无聊的小时光... 😈🏴☠️ https://t.co/EWt1T30QoK (opens new window)
— 丽兹·米勒（Liz Miller） (@lizkmiller) 2023年12月19日 (opens new window) 看起来我已经涵盖了很多令人不满意的情况，但等等 - 还有更多。通过Brian Sommer：雪佛兰经销商在其网站上提供了一个AI聊天机器人。它告诉客户购买福特 (opens new window)：“不是每天雪佛兰的AI程序都会对死敌福特F-150大加赞赏。”
说到斯卡沃，他与一个_非常_坚持的公关人员有一个有趣的假日冲突：
我有了一个新老板。我不认识的公关人员给我发了两封关于他的新闻发布的跟进邮件，每封邮件措辞更为强烈，要求我报道。现在他要求一份状态报告。pic.twitter.com/JxDEtQowwQ (opens new window)
— Frank S. Scavo (@fscavo) 2023年12月27日 (opens new window)
这启发我更新了一篇关于经典公关失误以及如何避免它们的2023年文章。
哦 - 感谢您一年来的忠实读者支持。 过去的一年已经结束。新年快乐，我们下次再见。
如果您发现符合命中或失误标准的企业软件新闻，无论是好是坏，请在评论中告诉我，就像Clive（几乎）总是做的那样。大多数企业软件新闻都是从我策划的@jonerpnewsfeed中挑选出来的。