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AI对于政府预算编制与预测的影响

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AI 对于政府预算编制与预测具有多方面的影响:

  • 案例方面:摩根大通用 AI 创建金融模型,通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量,完善经济和货币预测,使中央银行和政府能从更准确的通胀、国内生产总值增长和失业率等指标预测中受益,为政策选择提供信息,改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。
  • 美国政府行动方面:拜登签署的 AI 行政命令指出,AI 能帮助政府为美国人民提供更好的结果,能扩大机构的监管、治理和福利分配能力,降低成本并增强政府系统的安全性。同时,总统指示采取一系列行动,包括为机构使用 AI 发布指导,帮助机构更快速、更便宜、更有效地获取特定 AI 产品和服务,加速招聘 AI 专业人员等。此外,美国《2024 财年预算申请》专门划拨总统预算中的一部分用于人工智能开发和部署,白宫科技政策办公室呼吁获得人工智能资助的机构将人工智能在执行任务时的公平性与可信度作为首要目标,并保护权利和隐私的技术研发。还发布了信息征集,以帮助制定国家 AI 战略。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|工作流:成为生产力工具|介绍了自己平时是怎么用ChatGPT帮助成为生产力工具的|进击的盖茨比|工作|[工作流:成为生产力工具](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VuhJwClKBiY3Dyk98yWcSdeNnlb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31|<br>|金融:摩根大通用AI创建金融模型|通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量,人工智能可以完善经济和货币预测。中央银行和政府将从对通胀、国内生产总值增长和失业率等指标的更准确预测中受益。这些增强的模型可以为政策选择提供信息,改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。|摩根大通|工作|[金融:摩根大通能否凭借AI突出重围?](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CbcfwHdyciJTWSkueeQcWFkwnbd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|<br>|工作:人类和AI协作效率探讨|使用AI的被测试者比没有使用AI的被测试者平均多完成了12.2%的任务,完成任务的速度提高了25.1%,并且产生的结果质量提高了40%。||工作|[工作:人类和AI协作效率探讨](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JendwV98qiYBhak3fodcoYITnBe)||2023/11/09|

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

[title]拜登签署的AI行政命令_2023.10.30AI can help government deliver better results for the American people.It can expand agencies’ capacity to regulate,govern,and disburse benefits,and it can cut costs and enhance the security of government systems.However,use of AI can pose risks,such as discrimination and unsafe decisions.To ensure the responsible government deployment of AI and modernize federal AI infrastructure,the President directs the following actions:Issue guidance for agencies’ use of AI,including clear standards to protect rights and safety,improve AI procurement,and strengthen AI deployment.Help agencies acquire specified AI products and services faster,more cheaply,and more effectively through more rapid and efficient contracting.Accelerate the rapid hiring of AI professionals as part of a government-wide AI talent surge led by the Office of Personnel Management,U.S.Digital Service,U.S.Digital Corps,and Presidential Innovation Fellowship.Agencies will provide AI training for employees at all levels in relevant fields.

美国 AI 监管动态.pdf

carrying out their missions.美国《2024财年预算申请》专门划拨总统预算中的一部分用于人工智能开发和部署。白宫科技政策办公室呼吁获得人工智能资助的机构将人工智能在执行任务时的公平性与可信度作为首要目标,并保护权利和隐私的技术研发。44859-0192-6761.v3Request for Information—Opportunities for Industry to Provide Feedback信息征集——行业提供反馈的机会The May 23 announcement advertised a new opportunity for public comments on a Request forInformation(RFI)from the Office of Science and Technology Policy that will help chart the courseof the National AI Strategy.The National AI Strategy will provide a “whole-of-society approachto AI.” The comments requested will provide information on the current uses of AI as well asproject future uses of AI to empower the United States to be as responsive as possible to the latestopportunities and challenges posed by the evolving technology.12,2023.

其他人在问
我在中国互联网哪里可以学到很好的ai技术
在中国互联网上,您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 相关的专业书籍,深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程: 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区: 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站,了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库:在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目,了解其应用和实现。 6. 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例,了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI,您可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 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,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:实践巩固知识,使用各种产品创作,并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2024-10-18
ai数字人直播
以下是关于 AI 数字人直播的相关信息: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接卖数字人工具软件,分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人接管,市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料。不适用于服装,因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播在店播中的效果最好,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 从长期看,技术上没壁垒,但目前仍有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果公司。因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司,售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务,会绑定商家,竞争难度大。 数字人简介: 数字人是指运用数字技术创造出来的人,虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能,但已在生活各类场景中出现,且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义,一般根据技术栈不同分为两类: 1. 真人驱动的数字人:重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要应用于影视行业及直播带货,表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步,在无昂贵动捕设备时,也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息,达到不错效果。
2024-10-18
AI在科研领域中的应用有哪些,以及国内外情况对比
AI 在科研领域中的应用广泛,特别是在医疗健康方面: 抗癌方面:AI 能够提前诊断胰腺癌,如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物,其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的研究中,利用神经网络分析患者体液中的生物标志物,可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法:如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比: 在医疗 AI 领域,中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%,中国约 7%。美国医生独立行医,有独立决策权,议价能力和意愿较强;中国政府和医院集采议价能力强,采购流程复杂。此外,由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题,中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中,“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”,机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。
2024-10-18
AI在科研当中的运用
AI 在科研中的运用十分广泛,特别是在医疗领域: 抗癌方面:AI 能够提前三年诊断胰腺癌,有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的第一个症状出现前几年,就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面:亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外,在新工业革命中,AI 正在使生物制药和医疗保健产业化,被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景,如: 金融服务:包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(此处未给出具体应用,您可补充更多相关问题以获取更详细的信息)
2024-10-18
我打算用AI创业,你有什么建议吗
以下是关于用 AI 创业的一些建议: 1. 关注数据飞轮效应:如果打算做 ToC 场景的创业,要重视数据飞轮带来的正反馈效应,因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。 2. 探索垂直模型:有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在,很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 3. 明确产品方向:大模型产品可以朝着个性化(给它装上“记忆”,成为工作助理或陪伴者)和场景化(给它装上“手”和“眼睛”)两个方向发展。 4. 及早行动:现在就开始探索生成性 AI,提前布局的公司将来会具有优势。 5. 寻找市场空白:市场地图的某些部分已经拥挤,而其他区域仍空旷,应将努力集中在尚未探索的区域。 6. 针对不同群体的建议: 技术爱好者:从小项目开始,探索 AI 编程工具,参与 AI 社区,构建 AI 驱动的项目。 内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴,建立 AI 写作流程,探索多语言内容,优化 SEO。 7. 注重实践和迭代:AI 的学习和应用,用起来、有效迭代大于一切,形成正确的底层工作逻辑,按节奏确定目标和复盘。 8. 组织公司架构:AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。 9. 把握融资节奏:在当下 AI 火热的状态,创始人要把握好融资节奏。
2024-10-18
有什么比较好的AI制作视频的AI工具
以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能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/ 此外,还有以下文字生成视频的 AI 产品: 1. Pika:擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片,除了使用相关工具,还需要考虑故事来源。比如通过原创(直接经验),基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等;或者通过改编(间接经验),对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面,虽然编剧有一定门槛,但短片创作相对简单,可从自身或朋友经历改编入手,也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。
2024-10-18
AI对于预算编制与预测的影响
AI 对于预算编制与预测具有多方面的影响: 更动态的预测和报告: 生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,还能发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,例如考虑宏观经济因素,并建议如何适应模型以支持公司决策。 可以自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 对于会计和税务团队,能帮助综合、总结,并就税法和潜在扣除项提出可能答案。 能帮助自动生成和调整采购和应付账款方面的合同、采购订单、发票以及提醒。 挑战: 使用金融数据训练 LLMs:新进入者可能先使用公开金融数据优化模型,再用自身收集的数据;现有参与者虽可利用现有专有数据,但往往过于保守,这给新进入者带来竞争优势。 模型输出准确性:金融问题答案影响重大,新的 AI 模型需尽可能准确,初期人类常作为最终验证环节。 以下是一些相关案例: “工作流:成为生产力工具”,介绍了个人如何用 ChatGPT 提升生产力。 “金融:摩根大通用 AI 创建金融模型”,人工智能可完善经济和货币预测,使中央银行和政府受益。 “工作:人类和 AI 协作效率探讨”,表明使用 AI 的被测试者在任务完成量、速度和结果质量上有显著提升。
2024-10-10
我是一名研究生,我想利用python实现机器学习,对碳排放进行预测,需要你帮我写出代码,我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件
在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时,您需要向我提供以下关键信息和问题: 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征,例如数据的类型(数值型、分类型等)、数据的字段(如时间、能源消耗、生产活动等)。 2. 您对预测模型的性能要求,比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向,或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况,这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤,例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况,例如内存、CPU 核心数等,以便选择适合的模型和训练策略。
2024-10-10
有很多通过学习易经的卦象来预测未来,通过AI能不能学习易经来占卦,要怎么做
目前关于通过 AI 学习易经来占卦的相关内容较为复杂和多样。 一方面,有案例如“问事屋一个摇签算卦 Bot”,其创建者原本打算做基于六爻周易解卦的 bot,但因 AI 对结果的分析和推理存在不足,后转换思路,以庙里摇签抽签的经历为灵感,收集整理相关签文并搭建工作流。 另一方面,从理论角度来看,AI 模型具有一定的灵活性和学习能力,但如同简单神经网络在预测未来时可能失败一样,AI 在学习易经占卦这类复杂且具有深厚文化内涵和哲学思考的领域,仍面临诸多挑战和限制。 需要注意的是,易经占卦更多是一种文化和哲学的表达方式,其结果并非具有科学可验证性的准确预测。
2024-10-06
有什么大模型是可以预测人的行为或者将来发展的
以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息: 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接:https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望,认为它们将能够读取和生成文本,拥有更丰富的知识,具备多种能力,如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等,还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时,还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接: Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html
2024-09-15
有什么模型是可以预测人的行为和发展的
以下是一些可以用于预测人的行为和发展的模型: 1. 思维模型: 战略与决策模型,如 SWOT 分析、MECE 原则等,专注于帮助个人或组织做出更好的决策和解决问题。 目标设定与执行的模型,如 SMART 原则、PDCA 循环等,提供了设置和实现目标的框架,确保行动的指向性和高效性。 系统思维模型,如反馈循环、杠杆点等,用于理解和处理复杂系统及其动态,促进整体观和互联性思考。 心理学模型,如认知偏误、习惯形成等,揭示人在认知和行为上的模式和偏差,帮助理解和预测人类行为。 学习与创新模型,如费曼学习法、思维导图等,旨在促进知识获取、深化理解和创造性思考。 2. Token 预测:看似简单的统计学技巧,其中蕴含巨大潜力。预测下一个语言符号(Token)的质量,反映了对语言背后隐藏的语义和知识的理解程度。一个足够强大的语言模型,可以模拟出超越现实的假想情况,通过人类数据进行推理和外推,从而有可能预测一个睿智、博学和能力非凡的人的行为举止。
2024-09-15
AI能够预测未来烘焙行业的趋势吗?
AI 具有一定的预测能力,但对于未来烘焙行业趋势的预测具有一定的局限性。 在其他领域,如音乐产业,AI 音乐生成应用正在带来变革,为企业和创作者提供了新的方法,预示着新趋势。在汽车行业,AI 应用广泛,包括自动驾驶技术、车辆安全系统、个性化用户体验、预测性维护、生产自动化以及销售和市场分析等方面。在游戏领域,可能很快进入新的“黄金时代”,更低的准入门槛将导致更具创新性和创造性的游戏大量涌现,如 AI 辅助“微型游戏工作室”的崛起,每年发布的游戏数量增加等。 然而,烘焙行业有其独特的特点和复杂性,受到多种因素的影响,如消费者口味变化、原材料供应、市场竞争、经济环境等。虽然可以利用 AI 对相关数据进行分析和建模,但要准确预测未来趋势仍面临挑战。
2024-09-07
AI如何赋能政府采购
AI 能够为政府采购带来多方面的赋能。根据拜登签署的 AI 行政命令,其作用包括: 1. 为机构使用 AI 发布指导,包括明确保护权利和安全的标准,改进 AI 采购,并强化 AI 部署。 2. 帮助机构通过更快速、高效的合同方式,更便宜且更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员,为政府的 AI 人才需求提供支持。 然而,目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在政府采购领域还存在一些问题,如同走“数字化转型”的老路,将 AI 套用于现有流程,仍在讲述“固化流程”“节约成本”的故事。在技术加速迭代的当下,这样的做法可能导致成果过时,限制企业的主动进化能力。
2024-09-06
有关于政府采购与AI相结合的报道吗?
以下是为您找到的相关内容: Sir Patrick Vallance 的审查强调过早匆忙地对 AI 进行监管可能会抑制创新。我们的方法与这一观点一致,认识到在对法定干预做出决定之前需要建立更强大的证据基础。在这样做的过程中,我们将确保在保持迭代方法的灵活性和为企业提供明确性之间取得正确的平衡。如 3.3.1 节所述,我们将提供一系列核心功能,包括视野扫描和风险监测,以识别和应对框架未充分涵盖优先风险的情况,或者监管机构职权范围之间的差距对创新产生负面影响的情况。 案例研究 3.6:应对监管政策挑战 自动驾驶汽车 新的 AI 用例的某些方面可能超出了监管机构现有的职权范围,这意味着他们没有授权来解决特定危害或支持新产品进入市场。自动驾驶汽车的出现突出了这样的监管和政策挑战。在复杂的 AI 驱动软件能够执行指定的驾驶任务的情况下,现有的监管结构(通过向人类驾驶员发放许可证来实现道路安全责任)不符合目的。这给自动驾驶汽车的开发和部署带来了不确定性,这不能仅由监管机构解决。为了实现政府“使英国成为世界上开发和部署自动驾驶汽车技术的最佳地点之一”的雄心,制造商需要清楚他们所运营的监管环境,公众需要对这些车辆的安全性、公平性和可信度有信心。相关参考资料包括:《监管机构代码》(Office for Product Safety and Standards,2014 年)、《什么是英国宪法?》(The Constitution Unit,University College London,2023 年)、《技术创新监管审查:数字技术》(HM Treasury,2023 年)、《英国处于交通革命的边缘》(Department for Transport,2021 年)、《AI 创新监管方法》、政府发布的《2025 年互联与自动化移动报告》以应对这一挑战,描述了如何调整生态系统以刺激创新。
2024-09-06
请设计一份AI制作视频、图片或者声音的操作指南,要有创意一点的,这个AI应用使用范围广,并请结合一个案例产品,有相关的政府单位大数据部门的工作使用场景,提示词分享
以下是一份 AI 制作视频、图片或声音的操作指南: 一、制作图片 提示词:“受梵高启发的运动鞋时尚摄影” 每个模型创建的第一张图像 需要注意的事项: 1. 这些系统是围绕基于互联网数据训练而具有内置偏见的模型构建的。例如,如果您要求它创建企业家的图片,您可能会看到更多以男性而不是女性为特色的图片,除非您指定“女性企业家”。您可以使用在工作中看到这些偏见。 2. 这些系统还以不透明的方式对互联网上的现有艺术进行了学习,并且可能在法律和道德上存在问题。虽然从技术上讲,您拥有所创建图像的版权,但法律规则仍然模糊不清。 3. 目前为止,它们还不能创建文本,只是一堆看起来像文本的东西。但 MidJourney 已经搞定了。 二、教育领域中的应用 在教育领域,如云朵老师们的交流中提到: 1. 会议主要讨论了人工智能技术的应用和实践,包括大语言模型、绘画模型、博物学家等。 2. 与大语言模型和图像模型进行交互时,需要设定角色、表述清晰、调整框架。 3. 使用人工智能工具时,需要注意上下文长度、产生幻觉等问题,可以选择国产工具。 4. 与 AI 对话的方式包括让 AI 扮演角色、仿写、成为小助理、激发好奇心等。 5. 使用博物学家进行交流时,可以随意提问,不需要局限于特定的结构。 6. 利用人工智能工具进行创意和创作时,需要具备较强的提问能力和对相关领域的了解。 7. 使用 AI 生成图片和视频时,可以使用提示词来描述画面。还讨论了如何使用人工智能生成图片、提高绘画能力、使用不同艺术家的方式画一只猫、使用 AI 音乐生成工具进行音乐创作、数字人技术的应用、自然幼儿园与离谱村的相似之处、运用人工智能工具进行教学以及使用自然语言描述生成剧本和分镜等问题。 案例产品与政府单位大数据部门的工作使用场景 假设政府单位大数据部门需要制作一份关于城市交通流量的可视化报告,可利用 AI 图像生成工具,输入提示词如“繁忙的城市街道交通流量图,以数据图表形式呈现,色彩鲜明”,生成直观的图片辅助报告展示。 通过学习和实践,可以掌握人工智能工具,并将其应用于日常工作和创作中,提升工作效率和质量。
2024-08-26