coze案例拆解

以下是关于 Coze 的相关资源： 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html） 学习资源： 此外，字节对 Coze 的官方解释为：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了国内版和海外版两个站点。 AI Agent 的开发流程中，Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。

以下是关于 Coze 教学的相关内容： 一泽 Eze 提供了万字实践教程，可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能跟学，学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，可视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能按模板生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 设计到落地的全过程思路、10 多项常用的 Coze 工作流配置细节、常见问题与解决方法。适合玩过 AI 对话产品的一般用户以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法，文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 7 颗扣子 coze 的搭建有相关视频教程，包括： 第一颗扣子野菩萨出品：2 分钟解锁超野速度的图像流 bot 创建过程，献上野菩萨的明信片，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384556560263020583 。 第二颗扣子Stuart：2 分钟教您制作炉石卡牌，链接：https://www.coze.cn/s/i68g8bLY/ ，原理拆解： 。 第三颗扣子陈慧凌：2 分钟做毛毡效果，链接：https://www.coze.cn/s/i65gDW2Y/ 。 第四颗扣子银海：银河照相馆，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384885149625761801 。 第五颗扣子Speed 团队：Speed 团队菜品秀秀，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384434376446148618 ，原理拆解： 。

使用 Coze 分析财报并生成图表的实现过程如下： 1. 工作流中的数据解析：用户上传 Excel 后，在工作流中获取 Excel 链接，通过插件下载并读取其中的数据。 最初尝试将解析出的 Excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，利用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案，但大模型计算能力差，常出现计算错误。 改为将 Excel 转换为数据表，使用大模型把用户问题转换为 SQL，准确率很高。 由于 Coze 不能动态创建表，自行编写服务，在动作流中调用，根据 Excel 的 URL 动态创建表并插入数据，将表名存到 Coze 数据库，以便后续根据表名动态执行 SQL 获取数据。 2. 报表生成： 根据数据库表字段信息，使用大模型为用户生成 3 个推荐报表，包含标题、描述、查询 SQL，限制每次查询数据为 100 条。 拿到 SQL 后，使用插件动态执行查询数据，再根据标题和数据使用大模型转换为绘制 Echarts 图表的参数。 绘制图表，官方插件生成的图表较模糊，自行编写插件提高清晰度，并将图片放大三倍。 3. 其他相关操作： 查看大图时，把多张图片合成一张，图像流不支持合成图片，自行编写插件实现。 图表生成成功后，将图表链接存到数据库，为查看报表做准备。 大模型生成的 SQL 有时出错，可将报错信息和 SQL 传给大模型修复后重新执行，大模型生成的非标准 JSON 也可用此方案修复。 查看报表时，从数据库中查询图表链接，调用合并图片插件将几张图表合并成一张大图。 删除图表根据用户输入的标题从数据库中删除。 添加图表与前面解析 Excel 数据生成报表流程类似，用户输入标题后生成查询 SQL，后续步骤相同。

以下是使用 Coze 搭建智能体的步骤： 1. 进入 Coze 官网（https://www.coze.cn/home）。 2. 点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 3. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 4. 了解编辑视图与功能，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展智能体的能力边界。如思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如中文翻译、英文大纲、单词注释等。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 5. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 6. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，完成工作流框架的搭建。 对于图像工作流： 1. 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 2. 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，即提示词对效果图的影响度；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 3. 按照构架配置工作流，调试工作流效果，调试毛坯房测试用例（https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg）。 4. 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 5. 设定人设和回复逻辑，然后点击右上角发布。

要给 Coze 中自创的智能体设置权限，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 给令牌起一个名字。 为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间，可以是个人空间、也可以选择团队空间。 勾选所有权限。 保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 2. Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，点击对应的机器人进入机器人编辑界面，在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：点击右上角发布，会发现多了一个 Bot as API，勾选 Bot as API，确定应用已经成功授权 Bot as API。 3. 服务器设置： 购买云服务器：推荐使用腾讯云服务器，新用户专享 28 元/年一台云服务器，如果售罄可以购买 82 元/年的，购买选项中选择宝塔 Linux 面板 8.1.0 腾讯云专享。 云服务器设置密码：选择暂不需要教学场景，点击宝塔 Linux 面板，通过远程登录的密码/密钥登录的重置密码来初始化密码，设置好密码并妥善保存。 获取宝塔 Linux 地址：点击控制面板中的应用信息的管理应用，获取宝塔应用有两种方法。第一种是在浏览器中直接输入；第二种是在复制完“sudo /etc/init.d/bt default”，然后点击后面的登录按钮，输入密码后，将刚刚复制的内容粘贴到提示符后，然后点击回车。系统会反馈外网面板地址和内网面板的地址，主要使用外网面板地址。此时还不能直接打开面板地址，需要在防火墙中设置外网可以使用 8888 端口。 设置宝塔的密码：登录宝塔 Linux 面板，输入在对话框中输入修改密码编号 5，然后输入新的密码，系统会返回新的用户名和密码，用户名和密码要妥善保存。 此外，在部署完成后，您还可以： 1. 使用飞书·稍后读助手： 得益于飞书 app 的多平台支持，您可以电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话。 直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话。 如果还选择了部署到微信服务号、订阅号，也可以通过这些渠道调用 bot。 2. 设置稍后读存储地址： 首次使用，请按以下步骤设置您的稍后读存储位置： 访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 您还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”，来更换飞书多维表格链接，调整您的稍后读存储位置。 3. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接。如果是第一次使用，会要求授权共享数据，授权通过后，再次输入需要收藏的页面链接，即可完成收藏。 4. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。

关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题，以下是相关的信息和可能的解决办法： 图片生成方面：理想生成图片只实现了一次，其他几次生成文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，无互动趣味性，增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式，微信不支持 markdown 格式，可在 github 上搜索 nicecoze 插件，基于 cow，把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面：Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式，所以采用 3.5 的，但依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面：Coze 加入了插件 Data Analysia（数据分析）、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣，和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面：在外层 bot 进行运行时容易出现报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因，不要急着怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队，希望能加紧优化。

一个爆款短视频通常需要满足以下几点拆解要点： 1. 切片：短视频能够战胜长视频的关键在于对长视频进行切片处理。同理，要在短视频领域脱颖而出，也需不断切片，将一个短视频转化为多个短视频的集合，增加信息密度，大拆小并狂加料。 2. 通感：人的大脑分为直觉脑和理性脑，直觉脑通过五感工作。例如，头疗、水疗直播间靠声音让人感到舒服，美食直播间把美食切开喂到观众面前能让人不知不觉看很久。总之，不要让观众动脑子。 3. 反差：关于反差的详细内容可参考抖音航线里行舟大佬的相关文档。 此外，拆解爆款短视频还可以按照以下步骤和提问模板进行： 1. 确保 ChatGPT 理解您要拆解的角度。 2. 输入短视频脚本并让 ChatGPT 开始拆解。 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。 具体的提问模板包括： 1. 建立自己的爆款库，并选择其中 1 个爆款内容。 2. 让 ChatGPT 理解您拆解的角度，例如：请您明确您理解以下名词的涵义（列举拆解角度）：XXX、XXX、XXX；请您根据 XXXX（列举拆解角度），分析以下 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）。 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案，例如：根据上述分析，请您判断这个 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）的亮点和不足在哪里；请根据上述分析，进一步提出内容的修改建议，并分点式告诉我。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改，例如：请根据上述内容的修改建议，对这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）进行修改，并输出 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）的文案；请将这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）调整成 XXX 风格（适用于 XX 平台，或与某作者相近风格，例如用王家卫风格、金庸风格）。

以下是用 AI 拆解小红书账号的方法： 1. 参与“第 11 期：Video Battle AI 视频挑战 Little Boxes 盒子”的小红书话题活动。 2. 选题方面，可以参考以下内容： AI 视频领域国内外近期热点话题事件，包括技术类和产品类。 AI 视频创作背后的技术工作流拆解，可运用 WaytoAGI 知识库内容进行二创转化，但要注明原作者。 参加过 VB 的创作者可以讲述自己在 VB 过程中遇到的难点，以及如何解决和运用 AI 技术把创意落地。 3. 话题要求： 小红书内容文案需附上【欢迎参加@野菩萨@通往 AGI 之路联合举办的第 11 期 VideoBattle AI 视频挑战】字样，位置不限。 需带上三个标签：VB 工作流拆解 野神殿 通往 AGI 之路（或者waytoagi）。 满足上述要求的内容，从明天起会集中做 3 5 天的话题曝光。

以下是关于爆款视频拆解的相关内容： WTF 在 1w 粉到 10w 粉仅用时 13 天，像素级拆解了《动物时装秀》。他认为在如今 AI 绘画遍地开花的情况下，动物时装秀能从众多 AI 绘画赛道中脱颖而出，是同时满足了切片、通感、反差这些爆款元素。 一个爆款视频至少要满足以下几点： 1. 切片：短视频打败长视频靠的是做长视频的切片，同理，短视频要脱颖而出也需要不断切片，将一个短视频变成多个短视频的集合，增加信息密度，大拆小，狂加料。 2. 通感：大脑分为直觉脑和理性脑，直觉脑就是人的五感。比如看到头疗、水疗的直播间会让人舒服是靠声音，看到美食直播间尤其是把美食切开喂到面前的那种会让人不知不觉看很久。总之，不要让观众动脑子。 3. 反差：抖音航线里行舟大佬有专门记录反差的文档，感兴趣的可以去查看抖音航线的航海手册。 另外，研究拆解爆款内容的案例中提到： 1. 第一步：确保 ChatGPT 理解要拆解的角度。 2. 第二步：输入短视频脚本并让 ChatGPT 开始拆解。 3. 第三步：让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。 4. 第四步：要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。

以下是关于拆解爆款内容的详细步骤： 1. 建立自己的爆款库，并从中选择 1 个爆款内容。 2. 让 ChatGPT 理解您拆解的角度，可通过明确其对相关名词涵义的理解等方式。提问模板如：请您明确理解以下名词的涵义（列举拆解角度）：XXX、XXX、XXX；请您根据 XXXX（列举拆解角度），分析以下 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）。示例：（这里把爆款内容复制进去对话框） 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。提问模板如：根据上述分析，请您判断这个 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）的亮点和不足在哪里；请根据上述分析，进一步提出内容的修改建议，并分点式告诉我。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。提问模板如：请根据上述内容的修改建议，对这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）进行修改，并输出 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）的文案；请将这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）调整成 XXX 风格（适用于 XX 平台，或与某作者相近风格，例如用王家卫风格、金庸风格） 案例方面： 1. 确保 ChatGPT 理解您要拆解的角度。 2. 输入短视频脚本并让 ChatGPT 开始拆解。 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。

以下是为您推荐的一些有助于拆解书籍的 AI 相关书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun）：这是世界权威的认知神经科学教材，由认知神经科学之父创作，能让您系统了解认知神经科学的诸多方面。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz）：帮助您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 3. 在 Python 和 AI 方面，对于新手入门，Python 相关的推荐书籍有《Python 学习手册》和《Python 编程》；AI 相关的推荐书籍有《人类简史》（其中“认知革命”的相关章节）和《深度学习实战》（按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践）。

以下是一些基于 Agent 开发的优秀应用案例及拆解： 1. 平台方面： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色，提供深入环境感知和记忆功能。 2. 项目方面： AppAgent：由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发的 AI 学习模型，能模仿人类在手机上操作 APP。通过模仿能力提升，对模仿数据反利用有不错应用场景，如优化产品原型和 UE 交互。主要功能特点包括多模态代理，能处理和理解多种类型信息，在 50 个任务和 10 种应用程序上进行广泛测试。在烹饪场景和 Adobe Lightroom 图像编辑测试中有出色表现，能通过不同模态准确推理，完成实时场景交互。

要开发您所描述的涉及“个人多名片管理”等功能的小程序，以下是一些参考步骤和相关信息： 微信小程序开发基础： 1. 注册小程序：登录微信公众号首页，选取小程序，用新邮箱绑定注册。 2. 小程序信息填写：注册验证通过后，填写小程序信息和类目，名称可根据功能设定，头像可网上获取或利用工具生成。 3. 开发者工具下载：回到发布流程页面，点击“普通小程序开发者工具”，选择“微信开发者工具”，下载 windows 64 位版本。 4. 创建小程序项目：打开下载好的微信开发者工具，选择创建小程序。注意获取账号信息中的 id，选择不使用云服务，并选择 javascript 基础模板。 相关案例： 1. 有“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”的案例，演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。 2. “开发：GLM 等大模型外接数据库”的案例，可调整 prompt，匹配不同知识库，让 LLM 扮演不同角色，如财务分析师、智能客服等。 目前没有与您需求完全匹配的直接可用的开发案例，但您可以参考上述基础步骤和相关案例的思路，结合您的具体需求进行开发。

以下为您提供一些与 AI 相关的内容： 在法律领域，AI 可用于模拟不同辩护策略下的量刑结果，例如针对商业贿赂、网络诈骗等刑事案件，还能为商业合同纠纷等案件设计诉讼策略。 拜登签署的 AI 行政命令要求强大 AI 系统的开发者向美国政府分享安全测试结果等关键信息，制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试，保护免受利用 AI 制造危险生物材料的风险，以及建立标准和最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。 在探讨 AI 幻觉方面，介绍了幻觉与错误的区别，包括性质、表现形式和原因等，并通过具体案例如翻译和推理问题进行说明。

以下为您提供一些与 AI 诈骗相关的案例： GPTCHA：这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具，致力于解决电话诈骗问题。它能够拦截可疑电话，并用虚拟声音与呼叫方聊天，直到确认电话合法且安全。您可通过 http://gptcha.ai/ 了解更多。 此外，在周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到，AIGC 可能被用于深度伪造，不仅涉及个人诈骗，还可能影响国家安全。比如利用 Stable Diffusion、Midjourney 等工具生成虚假图像进行诈骗。

以下是一些 AI 的应用案例： 在汽车行业： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 车辆安全系统：用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 在活动策划中： 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等生成合适的主题和内容框架建议。 邀请函和宣传文案生成：基于活动信息生成吸引人的文案。 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等辅助管理人流、秩序等。 虚拟助手：作为虚拟活动助手提供信息查询和问题咨询服务。 活动反馈分析：自动分析活动反馈，总结关键观点和改进建议。 活动营销优化：基于参与者行为数据优化营销策略。 在工作场景中： 企业运营：日常办公文档材料撰写整理，营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询，法律文书起草、案例分析、法律条文梳理，人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 游戏/媒体：定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情，开放式结局，出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。

以下是为您整合的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会，能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时，商务部将制定内容认证和水印的指导，以明确标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险，包括：AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任；AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展，在经济和社会领域有诸多应用，例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等，但也存在隐私风险等问题。

以下是一些与利用 AI 诈骗相关的案例： 在网络诈骗案件中，犯罪分子可能利用 AI 模拟不同辩护策略下的量刑结果，包括认罪协商和无罪辩护的可能性，以此误导受害者。 有虚构的公司利用 AI 驱动的算法设置保险费价格，可能存在违反相关法律法规和最佳实践的风险，如数据保护、平等和一般消费者保护法等。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受利用 AI 进行的欺诈和欺骗，例如建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。