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人工智能诈骗技术

回答

以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容:

  • 欧洲议会和欧盟理事会规定,某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术,以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择,可能造成重大伤害,特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响,此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时,若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成,则可能无法推定有扭曲行为的意图。
  • 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以明确标记人工智能生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。
  • 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中,提到了一系列高水平风险,如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(29)人工智能的操纵技术可被用来劝说人们做出不想从事的行为,或通过诱导其做出决定来对其加以欺骗,从而颠覆和损害他们的自主、决策和自由选择。在市场上投放、提供服务或使用特定的人工智能系统,其目的或效果是实质性地扭曲人的行为,从而可能造成重大的伤害,特别是对身体、心理健康或经济利益产生足够重要的不利影响,这是特别危险的,因此应予禁止。这类人工智能系统采用潜意识的成分,例如人们无法感知的音频、图像、视频刺激,因为这些刺激超出了人的感知范围,或者采用其他操纵或欺骗技术,以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择,或者即使意识到了,人们仍然被欺骗,或者无法控制或抵制。例如,脑机界面或虚拟现实就可能促进这种情况的发生,因其允许对呈现给人的刺激进行更大程度的控制,这些刺激可能相应地以明显有害的方式实质性地扭曲人的行为。此外,人工智能系统还可能以其他方式利用个人或特定群体由于年龄、欧洲议会和理事会2019/882号指令17所指的残疾或特定的社会或经济状况,相应社会或经济状况可能使得这些人更容易受到剥削,例如生活在极端贫困中的人、少数民族或宗教少数群体。此类人工智能系统可被投放市场、提供服务或加以使用,其目的或效果是实质性地扭曲个人的行为,并对该人或其他个人或群体造成,或者有合理可能性地造成重大的危害,包括可能长期累积的危害,因此应予禁止。如果扭曲行为是人工智能系统之外的因素造成的,而这些因素又不在提供者或部署者的控制范围之内,也就是说,人工智能系统的提供者或部署者可能无法合理地预见和缓解这些因素,则可能无法推定有扭曲行为的意图。在任何情况下

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Require that developers of the most powerful AI systems share their safety test results and other critical information with the U.S.government.In accordance with the Defense Production Act,the Order will require that companies developing any foundation model that poses a serious risk to national security,national economic security,or national public health and safety must notify the federal government when training the model,and must share the results of all red-team safety tests.These measures will ensure AI systems are safe,secure,and trustworthy before companies make them public.Develop standards,tools,and tests to help ensure that AI systems are safe,secure,and trustworthy.The National Institute of Standards and Technology will set the rigorous standards for extensive red-team testing to ensure safety before public release.The Department of Homeland Security will apply those standards to critical infrastructure sectors and establish the AI Safety and Security Board.The Departments of Energy and Homeland Security will also address AI systems’ threats to critical infrastructure,as well as chemical,biological,radiological,nuclear,and cybersecurity risks.Together,these are the most significant actions ever taken by any government to advance the field of AI safety.Protect against the risks of using AI to engineer dangerous biological materials by developing strong new standards for biological synthesis screening.Agencies that fund life-science projects will establish these standards as a condition of federal funding,creating powerful incentives to ensure appropriate screening and manage risks potentially made worse by AI.Protect Americans from AI-enabled fraud and deception by establishing standards and best practices for detecting AI-generated content and authenticating official content.The Department of Commerce will develop guidance for content authentication and watermarking to clearly label AI-generated content.Federal agencies will use these tools to make it easy for Americans to know that the communications they receive from their government are authentic—and set an example for the private sector and governments around the world.

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

Risks to societal wellbeingDisinformation generated and propagated by AI could undermine access to reliableinformation and trust in democratic institutions and processes.The Malicious Use of Artificial Intelligence,Malicious AI Report,2018.Constitutional Challenges in the Algorithmic Society,Micklitz et al.,2022.Smart Speakers and Voice Assistants,CDEI,2019; Deepfakes and Audiovisual disinformation,CDEI,2019.Artificial Intelligence,Human Rights,Democracy and the Rule of Law,Leslie et al.,2021.Government has already committed to addressing some of these issues more broadly.See,for example,the InclusiveBritain report,Race Disparity Unit,2022.A pro-innovation approach to AI regulationRisks to securityAI tools can be used to automate,accelerate and magnify the impact of highlytargeted cyber attacks,increasing the severity of the threat from malicious actors.The emergence of LLMs enableshackers48with little technical knowledge or skill togenerate phishing campaigns with malware delivery

其他人在问
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 范畴:机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式:机器学习通过输入数据训练模型,使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的(使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值),也可以是无监督的(专注于发现原始数据中的模式)。 3. 复杂程度:深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的:人工智能是一个更广泛的目标,旨在让机器展现智慧;机器学习则是实现这一目标的一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段:生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容;而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
什么是人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如完成人类擅长的任务。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只能做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等;AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示,输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2024-11-21
人工智能诈骗成功多个案例
以下是为您整合的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试,国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会,能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时,商务部将制定内容认证和水印的指导,以明确标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险,包括:AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任;AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展,在经济和社会领域有诸多应用,例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等,但也存在隐私风险等问题。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将制定内容认证和水印的指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
教培舞蹈机构如何利用人工智能ai获客引流?
对于教培舞蹈机构利用人工智能 AI 获客引流,以下是一些建议: 1. 利用 AI 驱动的客户关系管理(CRM)系统:通过分析潜在客户的行为数据和偏好,实现精准营销和个性化的服务推荐。 2. 借助 AI 聊天机器人:在网站或社交媒体平台上提供即时的咨询服务,解答潜在客户关于课程、师资、价格等常见问题,提高客户满意度和参与度。 3. 运用 AI 进行市场分析:了解市场趋势、竞争对手动态以及潜在客户的需求,从而优化课程设置和营销策略。 4. 利用 AI 生成个性化的营销内容:例如宣传文案、海报设计等,吸引潜在客户的注意力。 5. 基于 AI 的社交媒体管理工具:帮助机构更有效地发布内容、选择发布时间,并监测社交媒体上的用户反馈,及时调整营销策略。
2024-11-20
ai诈骗发展历程
AI 诈骗是随着 AI 技术的发展而出现的一种新型诈骗手段,其发展历程与 AI 技术的整体发展密切相关。 AI 技术的发展历程大致如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等成为主流。 随着 AI 技术的进步,AI 幻觉等问题也逐渐显现。AI 幻觉并非新问题,从早期的“人工智障”到如今“一本正经地胡说八道”,其复杂性和隐蔽性不断提升。这一演变反映了 AI 技术从依赖人工规则到依靠数据驱动,再到深度学习的发展过程,在变得更“聪明”的同时也面临更多挑战。 在神经网络方面,如 CNN 的结构基于大脑细胞的级联模型,在计算上更高效、快速,在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色,随着对大脑工作机制认知的加深,神经网络算法和模型不断进步。 目前,AI 技术的发展为诈骗手段的更新提供了可能,例如利用深度伪造技术制造虚假的语音、视频进行诈骗等。
2024-11-21
ai诈骗法律法规
目前关于 AI 诈骗的法律法规方面,有以下相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以明确标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 在英国,产品安全法律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(如电气和电子设备、医疗设备和玩具)可能适用于某些包含集成 AI 的产品。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保护消费者。侵权法提供了一个补充制度,在民事过错造成损害时可能提供赔偿。但目前尚不清楚消费者权利法在包含集成 AI 的产品或基于服务的背景下是否能提供适当水平的保护。
2024-11-21
ai诈骗防范措施和技术手段
以下是关于 AI 诈骗防范的一些措施和技术手段: 1. 政府层面: 拜登签署的 AI 行政命令要求,开发最强大 AI 系统的开发者需向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。对于可能对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型,开发公司在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。 商务部将制定内容认证和水印的指导方针,以清晰标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具,为公众识别官方内容提供便利,并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 2. 技术层面: 国家技术标准研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试,以确保在公开发布前的安全性。 国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门,并建立 AI 安全和安保委员会。能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。 3. 企业层面: 360 立志解决大模型的安全问题,将大模型的安全问题分为三类进行研究。 在个人层面,要提高对 AI 诈骗的警惕性,不轻易相信来源不明的信息,学会识别可能的 AI 生成的虚假内容。
2024-11-21
ai诈骗成功案件
以下是为您整合的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。相关部门将制定标准、工具和测试以确保 AI 系统安全可靠,还将通过制定新标准来防范利用 AI 制造危险生物材料的风险,以及通过建立标准和最佳实践来保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗,如商务部将为内容认证和水印制定指导,以明确标记 AI 生成的内容。 关于 AI 相关的监管协调,将支持企业对 AI 创新进行有信心的投资并减少不确定性。行业要求进一步的系统协调以明确谁负责解决跨领域的 AI 风险并避免多个监管机构的重复要求。例如“AI 公平保险有限公司”设计新的 AI 驱动算法来设定保险费价格,其使用 AI 设定价格可能受到包括数据保护、平等和一般消费者保护法等一系列法律框架以及部门规则的约束。
2024-11-21
ai诈骗案例
以下为您提供一些与 AI 相关的内容: 在法律领域,AI 可用于模拟不同辩护策略下的量刑结果,例如针对商业贿赂、网络诈骗等刑事案件,还能为商业合同纠纷等案件设计诉讼策略。 拜登签署的 AI 行政命令要求强大 AI 系统的开发者向美国政府分享安全测试结果等关键信息,制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试,保护免受利用 AI 制造危险生物材料的风险,以及建立标准和最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。 在探讨 AI 幻觉方面,介绍了幻觉与错误的区别,包括性质、表现形式和原因等,并通过具体案例如翻译和推理问题进行说明。
2024-11-21
ai诈骗特征
AI 诈骗可能具有以下特征: 1. 利用类似 GPT4o 这样的先进模型,以面相分析、相亲建议等看似新奇有趣的服务吸引用户,抓住人们的好奇心和浮躁心理,获取用户信任。 2. 声称能够在多个领域如穿搭、生活工作、化妆、婚姻等根据用户照片给出准确建议,包括职业、健康、财运、婚姻等综合运势。 3. 生成看似合理但可能完全错误且令人信服的内容,如虚假的事实、预测和解释。 4. 不道德地操纵或欺骗用户,尤其是对不懂 AI 的老人,可能导致其财产损失。 需要注意的是,对于 AI 生成的内容,应保持警惕,不可过度相信,要仔细检查和核实。
2024-11-21
leap提示词技术
以下是关于 leap 提示词技术的相关内容: 在工作中,将两个观察联系起来,对 PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER 进行研究,构建元提示指导 LLM 更有效地进行提示词工程。引入元提示组件,如逐步推理模板和上下文规范,从常见优化概念中汲取灵感并引入口头化对应物。在两个数学推理数据集上测试并确定最佳性能组合 PE2,其在 MultiArith 和 GSM8K 数据集上取得了强大的实证性能,在多种设置中超过自动提示词工程基准,在反事实任务上最为有效,在优化生产中使用的冗长、真实世界提示词方面也证明了适用性。 实验中将方法与普通人类提示词、ChainofThought,并介绍了实施细节。 随着 LLM 和生成式 AI 的发展,提示词设计和工程将更关键,讨论了基础和尖端方法,如检索增强生成(RAG),自动提示词工程(APE)这样的创新未来可能成为标准实践。
2024-11-22
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好,但由于技术限制,其表现未达到人工智能的水平,常被称为“人工智障”。不过,随着技术发展,未来可能会用大模型重新改造 Siri,将手机上的所有功能控制起来,使其成为真正的智能助理。例如,苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下,可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时,苹果公司若 All in 手机,其大模型可能会是本地化的,以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21
sairi是不是使用大模型技术
Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频,大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解,学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略,避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外,Sora 还采用了一些数据预处理技术,如将视觉图块压缩成低维潜在表示,并将其排列成序列,注入噪声后输入扩散变换器的输入层,同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。
2024-11-21
Ai诈骗的技术分析
AI 诈骗通常利用了以下技术手段: 1. 利用 AI 生成的虚假内容:AI 模型可能生成不存在的人物、地点、事件,或者对已知事实进行错误的描述,从而制造虚假信息来误导用户。 2. 模仿真实信息:通过对训练数据中统计模式的过度依赖,生成看似真实但实际与现实不符的内容,以假乱真。 3. 针对用户认知偏差:如同人类认知偏差中的确认偏误、可得性偏差、锚定效应等,AI 诈骗内容可能会迎合这些偏差,让用户更容易接受和相信虚假信息。 产生的原因包括: 1. 训练数据问题:如果训练数据存在偏差、错误或不全面,模型会学习到这些问题并反映在生成的内容中。 2. 模型结构和训练策略:不合理的模型结构和训练策略可能导致模型无法准确理解和生成真实有效的信息。 其影响主要有: 1. 误导用户做出错误决策,例如在投资、消费等方面。 2. 传播虚假信息,破坏信息的真实性和可靠性。 3. 在一些关键领域如医疗诊断中,可能引发安全事故,延误患者治疗。 为了防范 AI 诈骗,需要建立相关的标准和最佳实践来检测 AI 生成的内容,并对官方内容进行认证和标记,例如商务部可以开发内容认证和水印的指导方针,联邦机构可以利用这些工具让公众更容易识别真实的官方通信。
2024-11-20
如何通过技术手段提高非盐生植物的耐盐性
目前知识库中暂时没有关于如何通过技术手段提高非盐生植物耐盐性的相关内容。但一般来说,可以从以下几个方面考虑: 1. 基因工程:通过基因编辑或转基因技术,导入与耐盐相关的基因,增强植物的耐盐能力。 2. 选育优良品种:通过传统的育种方法,筛选和培育具有较高耐盐性的植物品种。 3. 土壤改良:改善土壤的物理、化学和生物性质,降低土壤盐分对植物的危害。 4. 合理灌溉:采用科学的灌溉方式和量,避免盐分在土壤中的过度积累。 5. 施加调节剂:使用植物生长调节剂,调节植物的生理代谢,提高其耐盐性。 需要注意的是,具体的技术手段需要根据植物的种类、生长环境等因素进行综合考虑和选择。
2024-11-18