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AI治理的维度

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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

其他人在问
有哪些关于toB 营销的 ai应用
在 ToB 营销领域,目前常见的 AI 应用主要有以下几类: 1. 智能办公:在办公垂域场景中发挥作用,比如快速总结群聊内容或会议信息,为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服:通常借助 agent 实现,接入企业的 QA 知识库,回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购:在用户和商家之间发挥作用,依据用户问题,结合产品介绍和评论信息等,为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销:应用于营销环节,通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容,有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源:主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外,在 AI 产品的发展中,还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势,如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等,视频制作的 Pika、Runway 等,音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试,如 ToB 市场的深耕,如针对内容创作者的 ReadPo 等。
2024-11-16
AI写信息报道软件
以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件: 1. Copy.ai:是一款功能强大的 AI 写作助手,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic:专注于写作的 AI 工具,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,虽主打博客和营销文案,但也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 此外,随着人工智能技术的迅猛发展,小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景: 1. 聊天机器人:分为信息型和实用型,在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务,能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容:如 ChatGPT 等工具,为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案,快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化:小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势,确保内容清晰准确,使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化:为每位访客提供定制化体验,增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据:通过机器学习算法进行预测性分析,发现模式和趋势,为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析:利用情绪分析工具深入了解客户反馈,调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯: 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI,减少成本和偏见,生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接:https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile:开源的 AI 日记软件,界面美观,集成 OpenAI API,有 AI 搜索和问题解答功能,保证安全隐私。下载链接:https://udara.io/pile/ ,项目源码:https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder:视觉编码器增强模型,增强 LLM 的视觉理解和分析能力,处理分割图和深度图,改善对象感知,在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接:https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ,代码库:https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen:多模态音乐理解生成模型,能理解音乐风格、乐器、情感,进行音乐问答,根据文本、图像、视频生成音乐,由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk:人物头像动画生成开源,使人物照片头像根据音频说话或唱歌,保持嘴型和表情一致。代码库:https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
AI学习从哪开始?
对于新手学习 AI ,可以从以下几个方面开始: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI ,建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 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。 探索一些面向中学生的 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 AI 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、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 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 AI 发展的前沿动态: 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。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-16
我如何才能更快的成为AI领域的专家
要更快地成为 AI 领域的专家,您可以参考以下几个方面: 1. 学习基础:像预医学生一样,从相关的基础课程开始,例如数学、统计学、计算机科学等,为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验:通过参与实际项目、实习或研究工作,积累实践经验,从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练:采用堆叠模型的训练方式,而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如,先训练基础学科的模型,如生物学、化学等,再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型:创建专门针对特定领域的 AI 模型,如医疗保健领域的专家 AI,而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法:在编码、数据和测试方面采用多样化的方法,创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动:让人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动数据供 AI 学习,使 AI 接触到多样化的视角,避免偏见。 总之,成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。
2024-11-16
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中,较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析,而在 AI 中,更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务,最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16
有没有自动AI样机的工具 mockup
目前在 AI 领域,暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展,未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态,以获取相关信息。
2024-11-16
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