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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。
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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
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