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人工智能诈骗

回答

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。
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参考资料

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.

人工智能简介和历史

2014年,一款在圣彼得堡开发的名叫“尤金·古斯特曼([Eugene Goostman](https://en.wikipedia.org/wiki/Eugene_Goostman))”的聊天机器人,使用一些技巧通过了图灵测试。它事先声称自己是一个13岁的乌克兰男孩,这解释了它在回答人类评审员问题时为什么会出现知识缺乏和文字习惯差异。这款机器人在长达5分钟的对话中让超过30%的人类评审员认为它是一个真人,而图灵在此前认为人类在2000年就能使机器人达到这个测试指标。不过我们应该认识到,这个事件并不能说明我们已经创造出了一个真正的智能系统,也不能说明计算机系统骗过了人类评审员——不是系统骗过了人类,而是机器人的创造者骗过了人类!✅你有没有被聊天机器人骗过,以为自己是在和真人说话?它是怎样骗过你的?

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(132)特定的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的条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。因此,在特定的情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,同时不影响对高风险人工智能系统的要求和义务,并应考虑到执法的特殊需要,遵守有针对性的例外规定。特别是,自然人应被告知他们正在与人工智能系统互动,除非从自然人的角度来看,这一点是显而易见的,因为考虑使用的情况和场景,自然人有合理的充分知情权、观察力和谨慎性。在履行这项义务时,应考虑到因年龄或残疾而属于弱势群体的个人的特点,只要人工智能系统也意图与这些群体互动。此外,如果系统通过处理自然人的生物数据,能够识别或推断出这些人的情绪或意图,或将其归入特定类别,则应通知自然人。这些特定类别可能涉及性别、年龄、发色、眼色、纹身、个人特征、种族血统、个人喜好和兴趣等方面。此类信息和通知应以无障碍的格式提供给残疾人。

其他人在问
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
人工智能诈骗技术
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。
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
人工智能在人力资源管理的应用
以下是关于人工智能在人力资源管理应用的相关内容: 在就业、工人管理和自雇职业中使用的人工智能系统,特别是用于招聘和选拔人员、做出影响工作合同关系晋升和终止的决定、分配任务、监测或评估人员等方面,应当列为高风险,因为这些系统可能对人的未来职业前景、生计和工人权利产生重大影响,还可能延续历史上的歧视模式,损害个人的数据保护和隐私权利。 相关报告: 《用友:AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测,随着技术进步,AI 将进一步推动个性化人力资源管理,创造无人值守的 HR 平台,推动企业持续发展。 《量子位:AI 视频生成研究报告》 《量子位:中国具身智能创投报告》具身智能正成为人工智能的新浪潮,广泛应用于物理实体,其发展得益于大模型和生成式 AI 的进步。 人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略: 应对策略:更新人力资源程序以限制潜在不同影响;对人力资源技术提供商进行尽职调查;修改当前的人力资源隐私声明以符合法规;对 AI 的训练数据进行审查确保质量和无偏差;告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节保障信息透明度;提供合理便利措施确保少数群体不被排除;定期评估 AI 筛选结果及时优化。 建议:企业采用 AI 辅助招聘工具时,必须考虑法律风险和道德责任,确保公平、无偏见的招聘环境,同时遵守相关法律法规。通过综合策略和审慎方法,有效利用 AI 优势并规避潜在风险。
2024-11-19
一个大学生,如果要了解学习通用人工智能,提高其通用人工智能素养,请给出你的建议
以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识: 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术,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 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注权威媒体和学者,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解基本概念。 8. 了解评估和调优: 性能评估:学会评估模型性能的方法,如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础: 网络结构:理解前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-17
ai诈骗概念
AI 诈骗是指利用人工智能技术进行的欺诈行为。例如,通过生成逼真的虚假内容、模拟真实身份等手段来欺骗受害者。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受 AI 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 AI 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,并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 在 AI 术语中,与相关概念有关的术语包括智能体(Agent)等。 在小学课堂的课程设计中,对于三年级的孩子,会用他们能理解的语言来介绍 AI,比如简单说明 AI 是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。
2024-11-20
ai诈骗直接案例
以下为您提供一些与 AI 诈骗相关的案例: GPTCHA:这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具,致力于解决电话诈骗问题。它能够拦截可疑电话,并用虚拟声音与呼叫方聊天,直到确认电话合法且安全。您可通过 http://gptcha.ai/ 了解更多。 此外,在周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到,AIGC 可能被用于深度伪造,不仅涉及个人诈骗,还可能影响国家安全。比如利用 Stable Diffusion、Midjourney 等工具生成虚假图像进行诈骗。
2024-11-20
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
利用Ai诈骗的多个具体案例
以下是一些与利用 AI 诈骗相关的案例: 在网络诈骗案件中,犯罪分子可能利用 AI 模拟不同辩护策略下的量刑结果,包括认罪协商和无罪辩护的可能性,以此误导受害者。 有虚构的公司利用 AI 驱动的算法设置保险费价格,可能存在违反相关法律法规和最佳实践的风险,如数据保护、平等和一般消费者保护法等。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受利用 AI 进行的欺诈和欺骗,例如建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,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。
2024-11-20
利用Ai诈骗的具体案例
以下是一起利用 AI 诈骗的具体案例: 2019 年 3 月,某国际能源公司首席执行官接到一个未知来电,电话那头是其德国母公司的 CEO(通过“AI 换脸”技术伪装)。对方称公司出现运营危机,要求其向一个匈牙利银行账户紧急提供 220000 欧元或 243000 美元资金支援,并表示资金将在周转后报销。尽管指令不合规且涉及大额资金流转,但因声音与老板无异,被害人最终转账。资金从匈牙利流向墨西哥后分散,截至 2023 年 5 月仍未追回。
2024-11-20