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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
我想用AI完成一个编程项目,帮我从零到一完成一个个人介绍网站,我现在使用vo.dev完成了一个网站,但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉,暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面: 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确,包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置,确保配置正确,例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志,以获取更详细的错误信息,从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助,如果问题仍未解决,建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
今天ai新闻
以下是 11 月 7 日和 11 月 9 日的部分 AI 新闻: 11 月 7 日: 马斯克 xAI 公司宣布推出 PromptIDE 开发工具。 阿里云 A100 服务器业务暂停出租,算力价格飞涨。 微软发布 7 款针对对话优化的 AI 语音,更加逼真自然。 谷歌正测试 2 项 AI 功能,以改善 YouTube 观看体验。 微软将 AI 引入 Xbox,可生成 AI 角色、故事剧情等。 英国一学校启用人工智能担任校长,帮助教师解学生。 百度虚拟数字人「度晓晓」携文心一言入驻淘宝。 美团推出 AI 产品 Wow 定位 AI 朋友社区。 11 月 9 日: 苹果新专利:CGR 技术生成虚拟形象,展示穿戴效果。 微软 AI 专利:充当治疗师,疏导心理问题。 阿里 CEO 吴泳铭:将开源国内最大 720 亿参数模型。 李彦宏:反对重复造大模型,浪费社会资源。 苹果改造 Siri:明年或用大语言模型。 谷歌 Open Se Cura:为 Pixel 带来低功耗 AI。 微软计划:AI 助手 Copilot 将进入 Windows 10。 亚马逊:成立 AI 训练团队,投资数百万美金。 京东 CEO:正测试 AI 自动生成营销内容。 ChatGPT 持续宕机,CEO 道歉。 GitHub Universe 2023 新功能:新的 Copilot 聊天功能,Copilot 支持手机应用,GitHub Copilot Workspace,产问题查询,GitHub Copilot 企业版每月 39 美元的高级服务,GitHub Copilot 合作伙伴计划,GitHub 高级安全功能。 GitHub Copilot Chat 全新升级:由 GPT4 驱动,支持代码生成和自然语言编程,在代码环境中直接进行 AI 驱动的讨论,斜杠命令简化复杂编程任务等。
2024-12-19
如何用AI通过小红书赚钱
以下是一些在小红书上通过 AI 赚钱的方式: 1. 用 AI 制作服装: 代表案例是 AI 小绿裙,单价 239 元卖了 1160 多份,几个月共卖 27 万。 如果 AI 技术熟练,可以用 sd 或 mj 制作;新手可用 mewxai 或幻火。 2. 用 AI 定制萌娃的头像: 单价 19.9 元,卖了 2675 份。执行力强的一个月能有 2000 3000 元收入。 3. 用 AI 做手机壁纸: 单价 6 元,卖了 463 张,一个月约 2400 元。制作时把咒语搞定不停出图,用美图秀秀或醒图自带的手机壁纸模版排版。
2024-12-19
怎么学习ai知识
以下是新手学习 AI 知识的方法: 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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,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,欢迎实践后的分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 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,为后续的 AI 学习打下基础。 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。 总之,无论是新手还是中学生,都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-12-19
你是Ai产品经理,我想使用训练一个智能体帮我改写新闻标题,请告诉我应该怎么做
训练一个智能体来改写新闻标题,您可以按照以下步骤进行: 1. 明确需求和目标:确定您希望智能体改写新闻标题的风格、重点和要求,例如更简洁、更吸引人、突出特定信息等。 2. 收集数据:收集大量的新闻标题样本,包括各种类型和主题的,以便智能体有足够的学习材料。 3. 选择合适的技术和框架:根据您的技术能力和需求,选择适合的人工智能框架和算法,例如自然语言处理相关的技术。 4. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、分词、标记等预处理操作,以便智能体能够更好地理解和学习。 5. 训练模型:使用预处理后的数据训练智能体,调整参数以优化训练效果。 6. 评估和优化:使用测试数据评估智能体的性能,根据评估结果对模型进行优化和改进。 7. 部署和应用:将训练好的智能体部署到实际应用中,并不断监测和改进其表现。 需要注意的是,训练智能体是一个复杂的过程,可能需要一定的技术知识和经验。
2024-12-19
我想学习AI从哪里开始
以下是新手学习 AI 的建议: 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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,欢迎实践后的分享。 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 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,为后续的 AI 学习打下基础。 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。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-12-19
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