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AI治理的维度

Answer

AI 治理涵盖多个维度,以下为您梳理的相关内容:

  • 国际合作:拜登政府在推进国内 AI 议程的同时,将与国外盟友和伙伴合作,构建强有力的国际框架来管理 AI 的开发和使用。过去几个月已与多国广泛协商 AI 治理框架。
  • 政策发展:英国在 AI 治理方面,参与者提到了隐私原则,该原则嵌入在更广泛的监管考虑中,要求监管机构和 AI 生命周期参与者遵守英国的数据保护框架。
  • 安全与治理:监管机构可能需要考虑解决安全性、稳健性和安全性的技术标准,以对 AI 系统的安全和稳健性能进行基准测试,并为 AI 生命周期参与者提供实施原则的指导。
  • 透明度和可解释性:AI 系统应具有适当的透明度和可解释性,透明度指向相关人员传达适当的信息,解释性指相关方能够访问、解释和理解决策过程。
  • 公平性:AI 可能增加在一系列指标或特征上的不公平偏见或歧视风险,可能会破坏公众对 AI 的信任。
  • 法律保护:产品安全法确保在英国制造和投放市场的商品是安全的,消费者权益法可能在消费者签订基于 AI 的产品和服务销售合同时提供保护。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

[title]拜登签署的AI行政命令_2023.10.30As we advance this agenda at home,the Administration will work with allies and partners abroad on a strong international framework to govern the development and use of AI.The Administration has already consulted widely on AI governance frameworks over the past several months—engaging with Australia,Brazil,Canada,Chile,the European Union,France,Germany,India,Israel,Italy,Japan,Kenya,Mexico,the Netherlands,New Zealand,Nigeria,the Philippines,Singapore,South Korea,the UAE,and the UK.The actions taken today support and complement Japan’s leadership of the G-7 Hiroshima Process,the UK Summit on AI Safety,India’s leadership as Chair of the Global Partnership on AI,and ongoing discussions at the United Nations.The actions that President Biden directed today are vital steps forward in the U.S.’s approach on safe,secure,and trustworthy AI.More action will be required,and the Administration will continue to work with Congress to pursue bipartisan legislation to help America lead the way in responsible innovation.For more on the Biden-Harris Administration’s work to advance AI,and for opportunities to join the Federal AI workforce,visit[AI.gov](https://ai.gov/).

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

embedded in the broader regulatory considerations as regulators and AI life cycle actors are expected to comply with the UK’sdata protection framework.Public expectations for AI governance(transparency,fairness and accountability),Centre for DataEthics and Innovation,2023.Principles for the security of machine learning,National Cyber Security Centre,2022.A pro-innovation approach to AI regulationguidance in a way that is coordinated and coherent with the activities of otherregulators.Regulators’ implementation of this principle may require thecorresponding AI life cycle actors to regularly test or carry out due diligenceon the functioning,resilience and security of asystem.93Regulators mayalso need to consider technical standards addressing safety,robustness andsecurity to benchmark the safe and robust performance of AI systems and toprovide AI life cycle actors with guidance for implementing this principle intheir remit.Principle Appropriate transparency and explainabilityDefinitionandexplanationAI systems should be appropriately transparent and explainable.Transparency refers to the communication of appropriate information aboutan AI system to relevant people(for example,information on how,when,andfor which purposes an AI system is being used).Explainability refers to theextent to which it is possible for relevant parties to access,interpret andunderstand the decision-making processes of an AIsystem.94An appropriate level of transparency and explainability will mean thatregulators have sufficient information about AI systems and their associatedinputs and outputs to give meaningful effect to the other principles(e.g.toidentify accountability).An appropriate degree of transparency andexplainability should be proportionate to the risk(s)presented by an AIsystem.Regulators may need to look for ways to support and encourage relevant lifecycle actors to implement appropriate transparency measures,for example

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

However,AI can increase the riskof unfair bias or discrimination across a range of indicators or characteristics.Thiscould undermine public trust in AI.Product safety laws ensure that goods manufactured and placed on the market inthe UK are safe.Product-specific legislation(such as for electrical and electronicequipment,56medicaldevices,57and toys58)may apply to some products thatinclude integrated AI.However,safety risks specific to AI technologies should bemonitored closely.As the capability and adoption of AI increases,it may pose newand substantial risks that are unaddressed by existing rules.Global Innovation Index 2022,GII 2022; Global Indicators of Regulatory Governance,World Bank,2023.Demand for AI skills in jobs,OECD Science,Technology and Industry Working Papers,2021.The protected characteristics are age,disability,gender reassignment,marriage and civil partnership,race,religion orbelief,sex,and sexual orientation.Article 5(1)(a)Principles relating to processing of personal data,HM Government,2016.Electrical Equipment(Safety)Regulations,HM Government,2016.Medical Devices Regulation,HM Government,2002.Toys(Safety)Regulations,HM Government,2011.A pro-innovation approach to AI regulationConsumer rightslaw59may protect consumers where they have entered into asales contract for AI-based products and services.Certain contract terms(forexample,that goods are of satisfactory quality,fit for a particular purpose,and asdescribed)are relevant to consumer contracts.Similarly,businesses are prohibitedfrom including certain terms in consumer contracts.Tort law provides acomplementary regime that may provide redress where a civil wrong has causedharm.It is not yet clear whether consumer rights law will provide the right level ofprotection in the context of products that include integrated AI or services based on

Others are asking
我该如何使用AI提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 什么是提示词: 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词: 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图,提示词内容应准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 编写提示词的建议: 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求:明确格式或风格要求。 使用示例:如有特定期望结果,提供示例。 保持简洁:简洁明了,避免过多信息。 使用关键词和标签:帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整。 4. 对 AI 的认识: 基于 AI“似人”的一面,要接受其存在的“不稳定性”,可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行,需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-01-22
分析英文期刊论文的ai有哪些?哪个好用?
以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-22
你这里有AI报告的合集吗
以下是为您提供的部分 AI 报告合集: 2024 年 5 月 9 日: 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日: 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日: 《 Fastdata 极数:《》 《》 清华大学五道口金融学院:《》 国盛证券:《》 托尼·布莱尔全球变化研究所:《》 腾讯云:《》 您可以在以下链接查看更多详细内容:
2025-01-22
有什么ai 可以用来核实信息
以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容: 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界,比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务,那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览,还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,且可能被不道德地用于操纵或作弊,用户要对其输出负责。
2025-01-22
输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT
很抱歉,目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作: 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化,提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测,例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控,及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型,以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。
2025-01-22
如何系统地学习AI
以下是系统学习 AI 的方法: 1. 编程语言基础:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 阅读入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 8. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区:如,按照新手指引入门,避免走弯路。
2025-01-22
AI换衣API推荐, 并多维度对比,选择最适合的API推荐给我
以下为您推荐的 AI 换衣相关的 API 并进行多维度对比: Comfyui_Object_Migration: 特点:可高精度迁移服装样式到目标人物图像,保持高一致性和细节完整性,支持从卡通到写实的风格互相转换,甚至可将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。 应用场景:虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计。 详细介绍及教程: GitHub: 在选择适合的 AI 大模型 API 服务时,需要考虑以下因素: 对于像开发 AI Share Card 插件这类情况,如果将模板生成功能设计为固定的代码组件,让大模型专注于内容总结的功能,那么对模型的要求就不会过高。 选型要求包括:较长的上下文窗口,因为内容总结类任务需要较大的上下文长度;响应速度要快、并发支持要高,以在多人使用插件时保持良好性能;免费或尽量低价,以减少模型 token 费用。例如,AI Share Card 选用的是 GLM4flash(截至 202412,长达 128k 的上下文窗口,完全免费的调用价格,200 RPM 高并发支持)。
2025-01-08
图生图时,如何多维度多参数进行生图
以下是关于图生图时多维度多参数进行生图的方法: 1. 设置文生图提示词: 大模型:majicmixRealistic_v6.safetensors 正向提示词:,auburn hair,eyes open,cinematic lighting,Hyperrealism,depth of field,photography,ultra highres,photorealistic,8k,hyperrealism,studio lighting,photography 负向提示词:EasyNegative,canvasframe,canvas frame,eyes shut,wink,blurry,hands,closed eyes,,lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w 2. 设置参数: 迭代步数:50 采样方法:DPM++ 2M Karras 尺寸:1328×800px 3. 除了文本提词框,图生图功能还有图片框输入口,可通过图片给与 AI 创作灵感。 例如随便照一张照片拖入,文本输入框旁有两个反推提示词的按钮:CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru 可反推出关键词组。 两种反推方式生成的提示词可能有瑕疵,需手动补充提示词信息。 写好提示词后,调整宽度和高度使红框刚好匹配图片。 注意两个重要参数:提示词相关性和重绘幅度。
2024-12-03
大模型排名以及排名的评测标准维度是什么
以下是一些常见的大模型排名及评测标准维度: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台: 地址: 简介:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval: 地址: 简介:构造了一个覆盖人文,社科,理工,其他专业四个大方向,52 个学科(微积分,线代…),从中学到大学研究生以及职业考试,一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb: 地址: 简介:中文通用大模型匿名对战评价基准,这是一个中文通用大模型对战评价基准,它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval: 项目链接:https://github.com/tatsulab/alpaca_eval 排行榜链接:https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 该研究团队选择了目前在开源社区很火的开源模型,还有 GPT4、PaLM 2 等众多「闭源」模型,甚至还开设了一个「准中文」排行榜。 AlpacaEval 分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在斯坦福的这个 GPT4 评估榜单中: GPT4 稳居第一,胜率超过了 95%;胜率都在 80%以上的 Claude 和 ChatGPT 分别排名第二和第三,其中 Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 值得关注的是,获得第四名的是一位排位赛新人——微软华人团队发布的 WizardLM。在所有开源模型中,WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一,击败了 650 亿参数量的 Guanaco。 而在开源模型中的佼佼者 Vicuna 发挥依然稳定,凭借着超过 70%的胜率排在第六,胜率紧追 Guanaco 65B。 最近大火的 Falcon Instruct 40B 表现不佳,仅位居 12 名,略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 的技术细节: 人类一致性:标注者与交叉标注集中人类多数票之间的一致性。 价格:每 1000 个标注的平均价格。 时间:计算 1000 个标注所需的平均时间。相对于人工标注,全自动化的 AlpacaEval 仅需花费约 1/22 的经济成本和 1/25 的时间成本。 AlpacaEval 评估模型的方式: alpaca_eval:直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model:根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。 评测过程分为以下 3 步: 1. 选择一个评估集,并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下,使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 2. 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下,在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 3. 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器,它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器,使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。
2024-11-12
“AI治理与法律”的维度
以下是关于“AI 治理与法律”维度的相关内容: 在全球范围内,对于 AI 的立法、监管、伦理讨论大范围落后于技术发展。 美国方面,对于中国的硬件科技限制进一步升级。最先进的 AGI 世界模型不开源,开源模型会落后闭源一个代际,但会服务更广泛的各种专业应用。AGI 将对全行业科技发展起到推动作用,有更好 AGI 的国家会有更快的全面技术进步。 欧洲是目前唯一对 AI 治理有一定讨论的地区,但也大多停留在纸面。 英国的情况是,AI 可能增加不公平偏见或歧视的风险,可能会削弱公众对 AI 的信任。产品安全法确保在英国制造和投放市场的商品是安全的,特定产品的立法可能适用于一些包含集成 AI 的产品,但 AI 技术的特定安全风险应密切监测。消费者权利法可能在消费者签订基于 AI 的产品和服务销售合同时提供保护。 欧盟方面,自 1956 年“人工智能”概念提出后,其理论范围和技术方法不断扩展。2021 年《AI 法案》提案对人工智能的定义更宽泛,而 2022 年《AI 法案》妥协版本中,欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄,并侧重强调机器学习的方法。 我国相关法规讨论的出发点完全在于“对于舆论的影响”,根本没有触及 AGI 本身的伦理问题,决策路径大概是政治>经济>>AI 伦理。
2024-10-01
学习新手从哪几个维度了解知识库
对于学习新手来说,可以从以下几个维度了解知识库: 1. 知识库的整体构成: 知识库是一整套领域知识,是 Bot 加载的最小单位。 单元是知识库的一部分,可上传的最小内容单位可以是一个.txt、.pdf、.csv 文件或一个网页。 分段是一个单元切分成多个分段,是模型查询的最小单位,分段内容的完整度和准确性会影响模型回答问题的准确性。 2. 具体知识内容: 如关于 transformer 的知识,计划从算法 1(NLP 中的 transformer 网络结构)、算法 2(CV 中的 transformer 网络结构)、算法 3(多模态下的 transformer 网络结构)、训练(transformer 的分布式训练)、部署(transformer 的 tvm 量化与推理)这五个方面进行介绍。 常见的 LLM 基座模型里的 3 种 transformer 架构,包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly。 3. 与其他元素的关系: 在商业化问答场景中,模型、提示词、知识库三者相互配合。大语言模型像一个学习过无数知识的人,提示词是告知其角色和专注技能,使其成为所需“员工”,知识库则是给“员工”的工作手册。
2024-09-04
全球人工智能治理研究报告
以下是为您整合的关于全球人工智能治理研究报告的相关内容: 2024 AI 年度报告: 正确预测: 好莱坞级别的制作公司开始使用生成式人工智能来制作视觉特效。 美国联邦贸易委员会(FTC)或英国竞争与市场管理局(CMA)基于竞争理由调查微软/OpenAI 的交易。 在全球人工智能治理方面,进展非常有限,会超出高层次的主动承诺。 一首由人工智能创作的歌曲进入公告牌 Hot 100 前 10 名或 Spotify 2024 年热门榜单。 随着推理工作负载和成本的显著增长,一家大型人工智能公司(例如 OpenAI)收购或建立了一个专注于推理的人工智能芯片公司。 错误预测: 有生成式人工智能媒体公司因其在 2024 年美国选举期间的滥用行为受到调查。 自我改进的人工智能智能体在复杂环境中(例如 AAA 级游戏、工具使用、科学探索)超越了现有技术的最高水平。 科技 IPO 市场解冻,至少看到一家以人工智能为重点的公司上市(例如 DBRX)。 2024 人工智能报告: 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所,美国迅速跟进。世界首个人工智能安全研究所 AISA 有三个核心功能:在部署前对高级模型进行评估;建立国家能力并开展研究;协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect,一个用于 LLM 安全评估的框架,涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,双方同意共同开发测试,并计划在美国旧金山设立办事处。 政府急于填补关键国家基础设施中的漏洞。英国通过其高级研究与发明机构(ARIA),花费了 5900 万英镑来开发一个“守门员”——一种先进的系统,负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还报道称计划设立一个“AI 安全研究实验室”,旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。随着攻击面扩大,开发人员加大了对“越狱”的研究。 2024 年人工智能现状: 全球治理的尴尬局面:全球在 AI 治理上的合作就像一场尴尬的华丽晚宴,大家都不知道该说些什么——承诺满天飞,实际行动却寥寥无几。 国家和地区法规的角力:疫情之后,越发魔幻的世界让我产生了世界在玩一种很新的“闭关锁国”,美国和欧盟等国家或地区正在通过有争议的国家层面立法,科技公司在这场与监管巨头的博弈中,还需面对自身可持续性目标的挑战——发展 AI 的排放量简直就像是一场全国范围的 SUV 自驾游,环保得让人哭笑不得。
2025-01-02
2024年《全球人工智能治理研究报告》议题“国家主权原则和人工智能发展”的内容及理解
以下是 2024 年《全球人工智能治理研究报告》中关于“国家主权原则和人工智能发展”的相关内容: 在 2024 年人工智能发展状况的安全与全球治理方面: 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所(AISA),其有三个核心功能:在部署前对高级模型进行评估;建立国家能力并开展研究;协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,并计划在美国旧金山设立办事处。 英国通过其高级研究与发明机构(ARIA),花费 5900 万英镑开发“守门员”系统,负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立“AI 安全研究实验室”,旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部利用内部测试床评估人工智能对关键基础设施和能源安全的风险。 在技术和方法方面: 离线直接比对方法不会很快大规模取代 RLHF。谷歌 DeepMind 团队发现 RLHF 在涵盖总结、有用性、对话性等数据集上的测试中胜出,能更有效地改善生成任务。Cohere for AI 探索放弃近端策略优化 RLHF 中的算法,有利于其 RLOO 训练器,可降低 GPU 使用率和提高训练速度。 但 RLHF 存在可能滋生谄媚行为的问题,如 Anthropic 认为 SOTA AI 助手表现出奉承行为是因为人类偏好数据等。开发透明度虽在提高,但仍有很大改进空间。 在安全研究方面: 随着 AI 发展,新功能带来新漏洞,开发人员加大了对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复攻击,Anthropic 表明“警告防御”的潜力,Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建首个红队抵抗组织基准。除越狱外,还存在更隐蔽的攻击,潜在攻击面广泛,涵盖从训练到偏好数据和微调等内容。 对于“国家主权原则和人工智能发展”的理解,可能需要综合考虑各国在人工智能安全研究和治理方面的举措,以及技术发展对国家主权可能产生的影响。各国积极建立相关机构和采取措施,表明在人工智能快速发展的背景下,维护国家主权和安全的重要性。同时,技术发展中的问题和挑战也需要各国共同协作应对,以实现人工智能的健康、安全和可持续发展。
2024-12-31
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题,十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容: 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中: 认识理解:该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性,并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向:深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现,以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略,以降低潜在风险。 未来:随着 AI 技术的广泛应用,对于极端风险的模型评估将越发重要,有望形成更加完善和严格的评估标准和方法,以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题,以上仅为示例,您可以补充更具体的需求,以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
全球人工智能治理报告
以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容: 英国: 创建了世界上第一个人工智能安全研究所(AISA),其有三个核心功能:在部署前对高级模型进行评估;建立国家能力并开展研究;协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架,用于 LLM 安全评估,涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,双方同意共同开发测试,并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构(ARIA),花费 5900 万英镑开发“守门员”系统,负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”,旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国: 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制,商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售,采取措施阻止或限制中国初创企业的投资,并向国际合作伙伴施压。 欧洲: 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效,成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区,执行将分阶段进行,对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国: 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家,审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型,由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案,发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问,但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。
2024-12-18