SK电信（SKT）于16日宣布，将实施“AX创新2.0”，以构建一个让员工更加专注于人工智能转型（AX）的环境。该计划的核心在于将AI从简单的工作辅助工具转变为类似于员工的角色。 SKT首席执行官郑在亨在上周于京畿道伊川的SKMS研究所举行的“2026新伊川论坛”上提出了AX创新2.0。该计划旨在提升组织生产力，并推动公司商业模式的创新。 为此，SKT将为AI代理人分配员工编号，并赋予其所属、职务和权限，以类似于人类的方式进行管理。特别是，SKT将为AI代理人制定数据和安全访问权限的规定，以建立AI代理人与人类共同工作的治理体系。 SKT还将引入“AX沙盒”制度。在过去三个月中，AI CIC内的部分组织已进行了AX沙盒的试点运行。在此过程中，确认了以下几点：一是一个人可以与多个代理人共同进行规划、开发和设计等多重角色的“多角色”工作方式的可能性；二是原本需要较长时间的规划工作显著缩短，提升了生产力；三是沟通和决策速度的提高等。 SKT计划逐步将AX沙盒推广至全公司，支持员工在实际工作中自由尝试和验证基于AI的新工作方式。通过这一举措，SKT旨在推广与AI共同更快地进行规划、执行和改进的工作文化。 为了提高员工的AI使用率，SKT将扩大内部AI平台与工作系统的连接。计划整合现有的AI开发平台，如A. Biz、Polaris和Playground，并加强安全体系，以在工作中建立全面的AI使用环境。 SKT还将运营一个执行组织，以推动全公司AI转型（AX）的推广。SKT将选定“AX催化剂”，分享各组织的AI使用案例，并支持解决现场问题。 同时，SKT将扩大以实务为中心的AI培训，并将现有的AI创意共享系统升级为“AX图书馆”，以将优秀案例和经验积累并传播为公司资产。 郑首席执行官表示：“通过AX的日常化，员工的时间和能力将转化为推动新挑战的增长动力，并表示将全力支持员工积累AI能力并创造成果。” 此外，郑首席执行官自上任以来一直强调AX转型。他在2月份与新员工和新团队长会面时表示：“通过加速AX转型，实现公司的持续增长和发展。”

全球新闻机构和科技公司的人工智能（AI）战略领导者们正在法国马赛讨论媒体行业如何利用生成型人工智能。 第77届世界新闻媒体大会（WNMC）于当地时间6月1日在法国南部的港口城市马赛拉开帷幕。此次大会由世界报业协会（WAN-IFRA）主办，吸引了来自80多个国家的1000多名媒体界人士汇聚一堂。 今年大会的主题无疑是“生成型AI”。首日的议程主要围绕生成型AI在新闻生产、编辑、搜索、内容分发和盈利模式等方面带来的变化，以及在AI时代媒体生存战略展开讨论。 在“AI：最新技术发展对出版商和新闻机构的意义”这一环节中，介绍了生成型AI的发展方向及其在新闻机构中的应用案例。 发言者包括加拿大AI初创公司Mizal AI的联合创始人兼首席执行官弗洛朗·多当（Florent Daudens）和瑞士AI及数字战略顾问克里斯托夫·以色列（Christophe Israël）。 多当曾在开源AI平台Hugging Face推动AI创新，并曾担任加拿大知名日报《德沃尔》（Le Devoir）编辑部主任及CBC/Radio-Canada国际部、政治部和报道部门负责人。近期，他专注于研究AI对媒体行业的影响，并为全球媒体和大学进行演讲和咨询。 以色列曾参与WAN-IFRA与OpenAI共同运营的“新闻机构AI催化剂”、“AI前沿”和“AI未来实验室”项目的设计与指导。他曾担任法国公共广播France Inter的数字负责人、《解放报》（Libération）副编辑和瑞士最大媒体集团之一Tamedia的数字与开发总编辑。目前，他经营着AI及数字战略咨询公司OK Lab，为媒体及其他企业提供数字转型、增长战略、组织变革和AI引入的咨询服务。 此次大会将持续至3日。第二天将安排关于生成型AI的主要技术变化及其对媒体企业战略和商业模式影响的讨论。媒体高管们还将探讨应对AI时代的战略。

马尔塞伊=世界最大新闻媒体年度盛会——由世界报业协会（WAN-IFRA）主办的第77届世界新闻媒体大会（World News Media Congress·WNMC26）于1日在法国马尔塞伊拉开帷幕。今年的大会是自1995年巴黎举办以来，时隔约30年再次回到法国，人工智能（AI）作为新闻产业的核心议题首次全面浮出水面，引发关注。 此次大会为期三天，预计将有来自全球60多个国家的出版商、编辑和首席执行官（CEO）等1000余人参加。继去年在波兰克拉科夫举行的大会后，今年也将成为讨论全球新闻产业未来战略、技术和盈利模式的最大国际平台。 特别是今年，人工智能已成为大会结构的核心。WAN-IFRA首次将“媒体领域的人工智能（AI in Media）”设立为独立议程，与“新闻的未来（Future of Journalism）”、“收入与增长（Revenue & Growth）”共同成为三大核心议题。 业内普遍认为，生成型人工智能已进入一个阶段，超越了简单的生产力工具，正在重新定义新闻生产、内容分发、盈利模式和读者关系管理。 人工智能成为新闻产业热议话题的转折点是2022年底OpenAI发布的ChatGPT。此后，生成型人工智能迅速成为影响新闻生产、搜索和消费环境的关键变量。 最直接的冲击是搜索流量的下降。数字分析公司Similarweb的数据显示，自谷歌推出AI搜索摘要功能“AI概述（AI Overviews）”以来，全球主要新闻网站的流量在一年内下降了约26%。SEO分析公司的追踪资料显示，部分媒体的搜索流量下降超过90%，依赖搜索的数字广告盈利模式也因此受到冲击。 围绕内容获取，媒体与大型科技公司的冲突也在加剧。2023年12月，《纽约时报》对OpenAI和微软提起版权侵权诉讼后，加拿大、印度、丹麦等地也相继出现类似的法律争端。相对而言，美联社、阿克塞尔·斯普林格（Axel Springer）和新闻集团（News Corp）等则选择与OpenAI签订内容许可协议，走合作路线。 WAN-IFRA在最近的年度报告中将人工智能定义为协会活动的“决定性支柱（defining pillar）”。与OpenAI共同运营的“新闻室AI催化剂（Newsroom AI Catalyst）”项目目前已有145个新闻室参与。 这一变化与近期大会的趋势有所不同。 去年的克拉科夫大会以“掌握媒体的新游戏规则（Mastering Media's New Playbook）”为主题，将人工智能作为数据战略、信任恢复和数字转型讨论的一部分。2024年哥本哈根大会也将“在AI时代塑造新闻媒体的未来”作为主题，但将人工智能视为数字创新的一个要素。 而今年，人工智能本身被提升为独立的战略议题，显示出新闻产业已进入生成型人工智能时代的转型阶段。 在此次大会上，阿久媒体将介绍利用人工智能进行新闻室创新和全球扩展的案例。 阿久媒体基于人工智能重新设计了新闻生产的全过程，包括文章生产、翻译、视频制作和多语言平台运营。凭借在韩语、英语等五种语言服务和视频平台运营的经验，阿久媒体计划分享在人工智能时代的新闻室创新和盈利增长战略。 大会主题为“新兴声音（Rising Voices）、新兴风险（Emerging Risks）、启发未来（Inspiring Futures）”。 WAN-IFRA表示，此次大会旨在探讨在人工智能普及、平台依赖加深、新闻信任度下降和商业模式变化同时发生的产业大转型中，寻找新的机遇和可持续的未来。 大会举办地马尔塞伊也具有象征意义。 马尔塞伊是法国最古老的城市，建于公元前600年，现有人口约88万，是地中海最大的港口城市，连接欧洲、非洲和中东的门户。 WAN-IFRA在选择举办地时表示，这是为了“照亮传统权力中心之外的新声音”。 大会将在拿破仑三世建造的19世纪法罗宫（Palais du Pharo）举行。共同主办方为BFM TV、RMC电台和拥有地方日报《普罗旺斯（La Provence）》的法国媒体集团CMA Media。 自1948年成立以来，世界新闻媒体大会起源于世界报业协会的前身FIEJ创始大会。当时代表团受邀前往巴黎的爱丽舍宫，之后在首尔、开普敦、台北、伊斯坦布尔、莫斯科、香港等全球主要城市轮流举办。 目前，WAN-IFRA在120个国家拥有3000多家新闻企业和60个出版商协会会员，是代表约1万8000家媒体的全球最大新闻出版人组织。 此次大会除了主会议外，还将举行技术、商业、内容和创新领域的预备深度会议（Pre-Congress Deep Dives），以及围绕媒体可持续性、收入多元化、印刷报纸的未来、新闻创作者生态等主题的圆桌讨论。 所有会议将以英语进行，并提供基于人工智能的50种以上语言的实时翻译服务。 在大会期间，还将举行WAN-IFRA最高荣誉的新闻自由奖“金笔奖（Golden Pen of Freedom）”颁奖典礼和全球数字媒体奖（Digital Media Awards Worldwide）。 特别是数字媒体奖最近新设了“新闻室AI最佳应用”和“盈利战略AI最佳应用”两个类别，将人工智能竞争力作为主要评估标准。 大会结束后，4日至5日还将为参与者提供访问巴黎主要媒体的后续培训项目。

KAIST与美国斯坦福大学合作，揭示了多种金属混合后，纳米颗粒的均匀性反而提高的现象。这一成果为解决多成分纳米材料合成中的不均匀性问题提供了新视角，未来有望应用于高性能催化剂和环保能源材料的开发。 KAIST生物化学工程系郑熙泰教授的研究团队与斯坦福大学的马特奥·卡尔内洛教授团队共同确认了多成分金属纳米颗粒中的“成分集中”现象。研究结果于7日发表在国际学术期刊《科学》上，论文指出金属元素间的竞争反应性能够引导颗粒的大小和成分均匀化。 纳米颗粒在半导体、环保能源和生物催化等多个行业中是关键材料。近年来，混合多种金属的多成分结构受到关注。然而，随着金属元素的增加，各元素的反应速度和结合特性不同，导致颗粒的大小和成分不均匀。 研究团队发现，金属种类增多时，颗粒成分会集中于特定成分，从而变得更加均匀。不同金属原子在结合过程中，先结合的原子会帮助后续原子的结合，形成稳定的结构。 研究团队制作了包含五种金属的多成分纳米颗粒催化剂。该催化剂在氨分解生成氢气的反应中，催化反应速度比广泛使用的钌基催化剂高出四倍以上。 氨分解是氢气运输和生产中的重要技术。氨易于储存和运输，但要高效提取氢气需要有效的催化剂。高性能催化剂的开发将降低氢气生产过程的能量负担，并促进环保能源转型。 此次研究可能改变材料设计方式。以往认为金属混合越多，合成控制越难，但研究结果表明，合理的组合和反应条件可以提高多成分结构的均匀性和性能。未来可能扩展到氢气生产、二氧化碳转化和燃料电池催化剂等多种能源过程材料的开发。 然而，实际工业应用仍面临大规模生产和质量均匀性的问题。实验室确认的结构和性能需要在大规模工艺中重复实现，才能转化为商业催化剂。多成分纳米材料的成分变量和反应条件复杂，基于AI的材料探索和工艺优化将变得尤为重要。 郑熙泰教授表示：“利用这一原理，可以根据所需性能设计金属成分，开发高性能催化剂和环保能源材料，提高氢气生产和二氧化碳转化等能源过程的效率。未来将专注于保持大规模生产中的相同质量，并利用AI技术设计最佳材料。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。