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“AI治理与法律”的维度

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AGI 万字长文（下）| 2024，分叉与洪流

[title]AGI万字长文（下）| 2024，分叉与洪流[heading1]下篇：2024，分叉与洪流[heading2]<6>AI地缘政治：从中美相争到“主权AI”？我去年5月份写了篇文章[《AGI|大模型与大国博弈》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMTY1MTM4Mw==&mid=2247483691&idx=2&sn=4968228195e05a00d2357742b202e3a0&chksm=c18110f3f6f699e50b584eef6240abeea6785b700e092219ed77137871b461e3e00c6684ab7b&scene=21#wechat_redirect)，今天来看几个大判断基本是对的：最先进的AGI世界模型不会开源：不仅OpenAI的GPT4，Sora不开源；连原来支持开源的Google-Gemini，Anthropic-Claude，Mistral-Large都没开源；国内的当然也没有人开源。不过，这并不意味着开源生态会失效，大概率会是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。美国对于中国的硬件-科技限制进一步升级。不赘述了，这个是割韭菜的自媒体最爱讲的。AGI将对于全行业科技发展起到推动作用。这点目前仅仅是苗头，但AGI在各领域的科研中越来越重要是既定的事实。以及，如果AGI的能力有比较大差距，对于科技进步-经济发展将产生质变性的影响。有更好AGI的国家会有更快的全面技术进步。对于AI的立法、监管、伦理讨论大范围落后于技术发展。全世界主要国家都急于拥有有自己的AI，当然不会有人搬起石头砸自己的脚。目前唯一有点对于AI治理讨论的只有欧洲，而且也都在纸面上。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。

【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

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

事实上，“人工智能”的概念自1956年于美国的达特茅斯学会上被提出后，其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展也在不断扩展。如今，人工智能技术也发展出多个技术分支，应用于不同的领域中。相比于《2018年人工智能战略》，2021年《AI法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。值得注意的是，在2022年《AI法案》妥协版本中，欧盟理事会及欧洲议会对于上述界定的观点有进一步意见，其认为“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。

Others are asking
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
用AI制作视频
将小说用 AI 制作成视频的流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号（https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed），以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate（生成）。
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治理的维度
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。
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
法律咨询ai、agent推荐
以下为为您推荐的法律咨询 AI 和 agent： 法信智能法律咨询：这是一个 AI 法律咨询助手，运用自然语言处理和知识图谱技术，能够解答法律问题并提供法律咨询。其市场规模达数亿美元。 Casetext：在法律领域表现出色，2023 年 4 月访问量约 479 万，2024 年 3 月增至 628 万，占比提升至 68%。它是法律赛道的领先产品，可能因提供高质量法律信息和工具而受用户青睐。
2025-01-13
AI律师，法律咨询类如何借助ai来搞定，推荐文章和工具
以下是关于法律咨询类如何借助 AI 来搞定的相关内容： 潘帅提出，使用 AI 进行数据分析时，应将各环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。针对复杂问题，律师可逐步深化细化提问方式。要给 AI 提供参考和学习内容，包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。利用专业领域术语引导 AI 回答方向，如在处理合同纠纷时提示特定方面。使用 AI 回答后要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选判断。还可指定 AI 模仿资深律师的风格，要求其提供多个例子和从多个角度思考，如给出多种诉讼策略并分析优劣。 陶力文律师认为不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案，应把提示词当作相对完善的“谈话方案”，在对话中产生成果。对于尝试 AI 的朋友，建议多给 AI 几轮对话修正的余地，不要期望一次输入就得到想要的东西。 潘帅还提到了 PEMSSC 方法，包括个性化的风格、给参考或一定逻辑结构、从多个角度思考、总结概括、区分以及明确能力或角色，并分别举例说明了如何应用。
2025-01-13
有哪些优质的法律大模型数据集
以下是一些优质的法律大模型数据集： 1. ChatLaw： 地址： 简介：由北大开源的一系列法律领域的大模型，包括 ChatLaw13B（基于姜子牙 ZiyaLLaMA13Bv1 训练而来），ChatLaw33B（基于 Anima33B 训练而来，逻辑推理能力大幅提升），ChatLawText2Vec，使用 93w 条判决案例做成的数据集基于 BERT 训练了一个相似度匹配模型，可将用户提问信息和对应的法条相匹配。 2. LaWGPT： 地址： 简介：该系列模型在通用中文基座模型（如 ChineseLLaMA、ChatGLM 等）的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练，增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上，构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调，提升了模型对法律内容的理解和执行能力。 3. LexiLaw： 地址： 简介：LexiLaw 是一个基于 ChatGLM6B 微调的中文法律大模型，通过在法律领域的数据集上进行微调。该模型旨在为法律从业者、学生和普通用户提供准确、可靠的法律咨询服务，包括具体法律问题的咨询，还是对法律条款、案例解析、法规解读等方面的查询。 4. Lawyer LLaMA： 地址： 简介：开源了一系列法律领域的指令微调数据和基于 LLaMA 训练的中文法律大模型的参数。Lawyer LLaMA 首先在大规模法律语料上进行了 continual pretraining。在此基础上，借助 ChatGPT 收集了一批对中国国家统一法律职业资格考试客观题（以下简称法考）的分析和对法律咨询的回答，利用收集到的数据对模型进行指令微调，让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。
2025-01-08
谈谈医疗人工智能的风险及其法律防范，举一个具体例子，如影响肿瘤外科内科
医疗人工智能在带来诸多益处的同时，也存在新的风险。以下为您举例说明其风险及法律防范： 以自动化医疗分诊系统为例，其具有适应性和自主性。适应性方面，它能基于对医疗数据集、患者记录和实时健康数据的分析来预测患者病情；自主性方面，它能为医疗专业人员或直接为患者生成有关症状可能原因的信息，并推荐潜在的干预和治疗措施。 然而，这也带来了一些风险和监管问题。比如，若该系统提供了错误的医疗建议，导致患者出现负面健康结果，责任归属不明确，影响患者获得赔偿。 在法律防范方面，需要明确此类系统的责任界定，制定相关法律法规，确保患者在因错误建议受到损害时能够获得有效的救济。同时，应加强对医疗人工智能系统的监管和评估，确保其准确性和可靠性。
2025-01-02
法律智能律师
以下是关于法律智能律师的相关内容： 一、什么是 Prompt 及如何写出好的 Prompt 1. Prompt 指的是给人工智能（AI）系统提供的信息或者问题，用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。对于 AI 来说，一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解需求，并给出更相关、更有用的回答。 2. Prompt 的建议框架及格式： CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：明确 AI 的角色和能力，如专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement（陈述）：明确期望 AI 完成的任务，如要求 AI 总结案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality（个性）：确定希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment（举例）：通过举例进一步说明。 二、关于写 Prompt 的实践经验 1. 不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到完美符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。这本质上还是前 AI 时代“机器编程”的思路，是工程学的，把 AI 当成机械的。 2. 给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 3. 现在大多数人（包括各个大厂的提示词工程师们）基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。这种希望通过一个超级提示词母机，保证 AI 不出错的一次性生成用户想要的理想效果的工程学路线，恐怕原理上比较难走。 4. 对于想要尝试 AI 的朋友们，建议多给到 AI 几轮对话修正的余地，不要期望输入一次提示词 AI 就能给到想要的东西，毕竟很多时候自己刚开始也不知道自己想要什么。 三、个人写 Prompt 的习惯和示例 1. 基于个人习惯和审美偏好，把 Prompt 或者提示词称为【灵机符箓】或简称【符箓】，把 AI 称为【灵机】。 2. 习惯用的大模型是 KIMI，但别的 GPT、文心一言、豆包等也都可以，具体效果可能有不同。 3. 示例：敕令法律文章撰写 箓： author:叁随道人 version:1.0（20240626） language:中文 符： 你是一名资深中国律师，不仅精通法律，而且熟悉商业实践和人性，本任务中你需要根据【基础材料】，输出特定【语言风格】的文章。开头是惯例的赋予 AI 灵机一个“身份”，这实际上就是一次划定【边界】，避免输出的结果里出现国外的或非法律的内容，过于宽泛。而后是一个总的任务流程，和两个关键变量【基础材料】和【语言风格】。首先获得基础材料。
2024-12-30
我现在是一家公司的实习生，目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手，这个系统的功能是提取案件中的信息，自动填写到预设好的要件中，比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等，我该如何去学习提示词
以下是关于如何学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出结果提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。同时，在与大模型交互时，方法论不是关键，不断尝试和交互是最佳方法，无需严格遵循规则，未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-12-23