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AIGC伦理检查清单

Answer

以下是一份关于 AIGC 伦理检查清单的相关内容:

AIGC 概述:

  • GenAI(生成式 AI)是能够从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(AI-Generated Content)。
  • 我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成共同监管形势。

AIGC 的分类及应用:

  • 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。
    • 语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT-4 和 GeminiUltra。
    • 图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。
    • 音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。
  • 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

AIGC 触发的法律与道德风险:

  • 重伦理道德,主要体现在两方面:
    • 国家安全:不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度,危害国家安全和利益、损害国家形象,煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定,宣扬恐怖主义、极端主义。
    • 伦理道德:不得宣扬民族仇恨、民族歧视,暴力、淫秽色情,以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。
    • GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中,采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。
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References

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

1.4本章小结GenAI(即生成式AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用,利用GenAI创建的内容即AIGC(全称AI-Generated Content)。作为一种强大的技术,生成式AI能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本,如GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有Sora和WaveNet。此外,AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下,由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》共同监管AIGC行业。

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

重伦理道德,主要体现在两方面:(1)国家安全:不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度,危害国家安全和利益、损害国家形象,煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定,宣扬恐怖主义、极端主义,(2)伦理道德:不得宣扬民族仇恨、民族歧视,暴力、淫秽色情,以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。其中,GenAI工具和AIGC提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中,采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。

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人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
AGI和AIGC是啥关系,分别是什么的缩写
AGI 指通用人工智能,是一种能够像人类一样执行各种智能任务的人工智能。 AIGC 是人工智能生成内容的缩写,在公众传播层面,最初指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,包括文字生成(如使用 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等)、图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等)、视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等)。 AIGC、UGC(用户生成内容)和 PGC(专业人士或机构生成内容)都是内容生成的不同方式。UGC 由用户通过社交媒体等平台发布自己的内容,内容丰富多样,反映用户真实想法和创意,适用于互动性强的平台。PGC 由专业团队或机构根据特定标准和流程创作高质量内容,适用于需要高质量内容的平台。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景。
2025-02-13
想在手机上通过宠物照片给宠物建模,是宠物可以有一些动态性,需要怎么做?利用 AIGC 能快速的实现吗?
在手机上通过宠物照片给宠物建模并实现一定的动态性,可以考虑以下几种方式: 1. 利用 3D 引擎:目前有一些公司提供通过手机摄像头快速创建虚拟人身体的服务,例如 NextHuman。不过,3D 引擎在拟真程度高的同时,定制化成本也较高。 2. 借助 AIGC:虽然 AIGC 省去了建模流程,能直接生成数字人的展示图片,但可能存在数字人难以保持 ID 一致性、帧与帧连贯性不佳等问题。典型的相关项目有 wav2lip等。但需要注意的是,如果对模型真实度要求较高,AIGC 方式可能不太理想,因为算法发展很快,未来可能会有更好的连贯度生成方式。 目前利用 AIGC 来快速实现可能存在一些挑战,但随着技术的发展,未来有可能更便捷高效地达成您的需求。
2025-02-13
AIGC工程师
以下是为您整理的 AIGC 相关招聘信息: 猿印教育 AIGC 图像生成算法工程师/专家(北京五道口附近) 简历请发送至:stephen.wang@yyinedu.com 岗位职责: 面向 AIGC 领域,结合应用场景,开发针对性图像生成解决方案。 负责模型的部署和推理性能优化,确保模型在实际应用中的高效性和稳定性。 持续关注最新的技术发展和业界趋势,积极推动团队技术水平的提升,并将新技术应用到实际项目中。 任职要求: 计算机相关专业本科及以上学历,具备扎实的计算机基础知识。 熟练掌握 Python 语言,熟悉至少一种主流深度学习框架(TensorFlow/Pytorch 等)。 对深度学习和计算机视觉领域的基础理论和方法有深入理解,熟悉 DDPM,DDIM,Stable Diffusion 原理,了解 Dreambooth,ControlNet 等可控生成技术。 具有强烈的技术兴趣和钻研精神,具备良好的学习能力、沟通能力和团队合作精神。 数字银行 AIGC 产品经理(深圳) 请直接飞书联系@Eason 任职要求: 相信 AIGC:有过第一次用 chatgpt 时的兴奋,记得去年那个 AI 疯狂的 3 月份,熬夜看过 gpt4、copilot 的发布会,想过各种办法搞定 plus 账号,现在在翘首以盼 gpt5。 喜欢用:用过各种 AIGC 应用,如 GPT4,newbing,Kimi,Perplexity,Suno 等等。看到新的爆款产品,就会第一时间玩一玩。 能上手:可以简单的上手,不限于调用 api 做个小 demo,会写复杂的提示词,做一个简单的 RAG 应用,文生图、视频,微调模型等。 岗位职责: 构建赋能海量用户的大模型工程化产品,帮助某数字银行塑造技术领先性。 探索和设计工程化产品,来支持更快的 AI 原生应用构建(类似 Langchain,Llamaindex 等等,或者由您亲自来颠覆它们,做一个 Langxx,Llamaxx)。 在重点业务场景中深入探索大模型的应用落地,用最新的理念,做出真正能在海量金融业务场景中跑起来的应用(把类似 MetaGPT,AutoGen,Advanced RAG 真正落地,或者创造自己的 multi agent 应用)。 此外,3 月 2 日接龙中涉及 AIGC 相关人员的工作内容包括: 雯琋(Vinci)AIGC 不会编程但会鼓励编程。 AI 译文打杂文案。 AI 译然,AI 视频相关的都会一点,就是完全不会做网站。 Stanico,产品、运营、prompt。
2025-02-10
使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
有哪个大模型工具可以提供“word技术规范书转功能清单”功能
目前尚未有确切的大模型工具专门提供“word 技术规范书转功能清单”的功能。但一些通用的自然语言处理工具和办公软件的插件可能会对您有所帮助,例如一些基于云服务的办公自动化工具,不过其效果可能因具体的文档内容和格式而有所差异。
2025-01-21
最近有什么类似任务清单的AI应用
以下是一些类似任务清单的 AI 应用: WPS 文档翻译功能:这是一个 AI 办公文档翻译工具,使用自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它能快速翻译办公文档,提高工作效率,例如可快速翻译 Word、Excel、PPT 等文档。 美丽修行 APP:作为 AI 美容护肤产品推荐平台,运用数据分析和自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它能根据用户肤质推荐适合的美容护肤产品,比如为油性皮肤推荐控油、保湿的护肤品。 360 儿童手表:这是一个 AI 儿童安全监控系统,采用图像识别和机器学习技术,市场规模达数亿美元。它能保障儿童安全,让家长放心,比如当孩子走出安全区域时会自动向家长发送警报。 汽车之家 APP:作为 AI 汽车保养提醒系统,运用数据分析和机器学习技术,市场规模达数亿美元。它能提醒车主及时进行汽车保养,例如当汽车行驶到一定里程时会推送保养提醒信息。 平安好医生 APP:这是一个 AI 医疗诊断辅助系统,使用数据分析和机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它能辅助医生进行疾病诊断,提高诊断准确性,比如用户上传症状描述和检查报告后,系统能给出初步诊断建议和治疗方案。 腾讯会议:作为 AI 会议记录生成工具,运用语音识别和自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它能自动生成会议记录,方便回顾和整理,比如在会议过程中能生成包括发言内容、讨论要点等的记录。 字体管家 APP:这是一个 AI 书法字体生成器,采用图像生成和机器学习技术,市场规模达数亿美元。它能生成各种风格的书法字体,比如生成楷书、行书、草书等字体。 醒图 APP:作为 AI 摄影构图建议工具,运用图像识别和数据分析技术,市场规模达数亿美元。它能为摄影爱好者提供构图建议,提升照片质量,比如引导用户将主体放在画面的黄金分割点上。 宝宝树安全座椅推荐:这是一个 AI 儿童安全座椅推荐系统,运用数据分析和机器学习技术,市场规模达数亿美元。它能为家长推荐合适的儿童安全座椅,比如根据儿童年龄、体重等信息进行推荐。 途虎养车保养推荐:作为 AI 汽车保养套餐推荐系统,运用数据分析和机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它能根据车辆情况推荐保养套餐,比如分析车辆型号、行驶里程等。 丰巢快递柜管理系统:这是一个 AI 物流快递柜管理系统,采用数据分析和物联网技术,市场规模达数十亿美元。它能优化快递柜使用效率,比如分配柜子、通知取件等。 智联招聘面试模拟功能:作为 AI 招聘面试模拟平台,运用自然语言处理和机器学习技术,市场规模达数亿美元。它能帮助求职者进行面试模拟,比如模拟面试官提问并提供反馈。 酷家乐装修设计软件:这是一个 AI 房地产装修设计平台,运用图像生成和机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它能为用户提供装修设计方案,比如生成各种装修设计方案供用户选择和调整。
2024-11-19
在办公场景中的AI工具清单
以下是在办公场景中常见的 AI 工具清单: PPT 制作工具: Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。链接:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。链接:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。链接:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。链接:https://zhiwen.xfyun.cn/ 商业顾问工具: Sameday:可以接电话并预约。链接:https://www.gosameday.com/ Truelark:可以处理短信、电子邮件和聊天。链接:https://truelark.com/ Osome:可以管理后台办公室。链接:https://osome.com/sg/ Durable:可以创建一个完整的专业网站。链接:https://durable.co/ Harvey 和 Spellbook:帮助法律团队自动化任务,如接待、研究和文件起草。 Interior AI:使代理商能够虚拟布置房产。链接:https://interiorai.com/ Zuma:帮助物业经理将潜在客户转化为预定的参观。链接:https://www.getzuma.com/ 通用内容创建工具:Jasper(https://www.jasper.ai/)、Copy(http://copy.ai/)、Writer(http://writer.ai/) 其他类型工具: 辅助创作与学习:AI 智能写作助手、AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 推荐与规划:AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 监控与预警:AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 优化与管理:办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 销售与交易:AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。
2024-10-30
入门大模型的简要学习书籍清单
以下是为您推荐的入门大模型的简要学习书籍清单: 1. 《大模型入门指南》: 通俗解释了大模型,即通过输入大量语料让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 用上学参加工作类比大模型的训练和使用过程,包括找学校(训练所需的大量计算和 GPU)、确定教材(大量数据)、找老师(算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。 介绍了 Token 作为模型处理和生成的文本单位,以及其在数字化和形成词汇表中的作用。 2. 《从 0 到 1 了解大模型安全,看这篇就够了》: 介绍了不同类型的模型架构,如 encoderonly 适用于自然语言理解任务,encoderdecoder 用于理解和生成内容,decoderonly 更擅长自然语言生成任务。 指出目前大型语言模型多为只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,其预训练数据量大,参数多。 提到了大模型在安全性方面的差别。 3. 《走入 AI 的世界》: 以 GPT3 为例,说明了预训练阶段大模型学习的内容和数量,如使用了 4990 亿 token 的数据集,相当于 86 万本《西游记》。 介绍了 Transformer 模型,这是一种处理文本内容的经典架构,不清楚其具体细节不影响使用大模型,感兴趣可通过相关链接深入了解。
2024-10-28
入门大模型的简要学习清单
以下是一份大模型入门的简要学习清单: 1. 理解大模型的底层原理: 了解预训练阶段大模型的学习内容和数据量,例如以 GPT3 为例,其训练使用了约 4990 亿 token 的数据集,相当于 86 万本《西游记》。 熟悉 Transformer 模型架构,这是处理文本内容的经典架构,虽然具体细节不清楚不影响使用大模型,但感兴趣可通过相关链接深入了解。 2. 掌握大模型的概念: 通俗地说,大模型通过输入大量语料让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 3. 类比学习大模型的训练和使用过程: 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:选择合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称为推导(infer)。 4. 了解 Token: Token 被视为模型处理和生成的文本单位,可以代表单个字符、单词、子单词等,在将输入进行分词时会对其数字化,形成词汇表。
2024-10-28
人工智能伦理策略
以下是关于人工智能伦理策略的相关内容: 英国国防部:2022 年 6 月发布了自身的 AI 伦理原则和政策,确定了英国政府在人工智能赋能军事能力方面的方法。将通过特定情境的方法确保该政策应用的适当一致性和协调性,从而促进英国在国防领域使用人工智能方面的领导地位。在引入任何法定责任之前,会考虑是否需要豁免以允许现有监管机构(如在国家安全等领域工作的机构)继续其领域级别的方法。 欧盟:欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,并修正了一系列条例。人工智能是一个快速发展的技术族,能带来广泛的经济、环境和社会效益,如改进预测、优化运营等,但也可能根据具体应用、使用情况和技术发展水平产生风险,对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。鉴于其可能的重大影响和建立信任的必要性,人工智能及其监管框架的发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由,应以人为本,最终目的是提高人类福祉。为确保在健康、安全和基本权利方面对公众利益提供一致和高水平的保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一规则,这些规则应与《宪章》一致,非歧视性,并符合欧盟国际贸易承诺,还应考虑相关宣言、原则和准则。 AI 应用专家的实战经验: 企业管理者:在小规模决策中使用 AI 分析工具作为决策参考,制定 AI 工具使用的培训计划,识别可能受益于 AI 自动化的重复性任务并测试解决方案效果,制定公司的 AI 使用政策确保符合伦理标准和法律要求。 教育工作者:尝试使用 AI 辅助教案设计、为学生制定个性化学习计划、将 AI 工具整合到课堂活动中、开发教导学生了解 AI 的课程模块。 无论属于哪个群体,与 AI 协作是学习过程,应从小处着手,保持好奇心和开放态度,保持批判性思维,将 AI 视为工具而非完全依赖的解决方案。
2025-01-11
ai伦理
AI 伦理是一个复杂且重要的议题。以下是一些关键方面: 对于 AI 决策,存在诸多疑问。比如,AI 是否真有意识,能否取代人类决策,其给出的“完美”答案是否只是数据的重组,是否提升了决策效率但也带来了主观偏见和独立思考能力的消耗,以及是否展现了类人思维但可能只是人类的拟人化偏差。 关于 AI 的道德决策,谁来负责其“道德”是个问题,AI 的“伦理”可能只是人类价值观的映射。 此外,AI 看似能解决一切问题,但也可能在悄悄创造新问题。当我们过度依赖 AI 时,可能会丧失应对未知挑战的能力。 例如,英国国防部在 2022 年 6 月发布了自己的 AI 伦理原则和政策,以确定政府在 AI 军事能力方面的方法,并将通过特定方法确保政策应用的一致性,促进英国在国防领域 AI 应用的领导地位,同时在引入法定责任和框架迭代前考虑是否需要豁免以允许现有监管机构继续其领域级方法。
2025-01-11
人工智能伦理建设的基本内容
人工智能伦理建设的基本内容包括以下方面: 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,并修正了一系列相关条例。回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》,其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则: 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和个人自主权,其运行可由人类适当控制和监督。 技术稳健性和安全性:开发和使用方式应在出现问题时保持稳健,抵御试图改变其使用或性能的行为,减少意外伤害。 隐私和数据治理:符合现有隐私和数据保护规则,处理的数据应具备高质量和完整性。 透明度:开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,让人类知晓交流或互动情况,并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平:开发和使用方式应包括不同参与者,促进平等获取、性别平等和文化多样性,避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉:有助于设计符合《宪章》和欧盟基础价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。 问责制。 人工智能能带来广泛的经济、环境和社会效益,如改进预测、优化运营等,但也可能根据应用、使用情况和技术发展水平产生风险,对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。 鉴于人工智能的重大影响和建立信任的必要性,其发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由,应以人为本,最终提高人类福祉。 为确保公众利益的高水平保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一规则,这些规则应与《宪章》一致,非歧视,符合国际贸易承诺,并考虑相关准则。
2025-01-02
给人工智能伦理建设提出建议,在内容和体系方面都可以
以下是为人工智能伦理建设提出的一些建议: 在内容方面: 1. 关注算法的可解释性,使人工智能的决策过程能够被理解和解释。 2. 研究方法以评估、表征和减少数据集中及人工智能系统中的偏差。 3. 确保人工智能系统的安全性和鲁棒性,包括进行保证、验证、校验、安全和控制等方面的工作。 4. 重视隐私和安全,包括用于训练和推理人工智能系统的数据集,以及相关的软件和硬件。 5. 研究人工智能系统在科学发现和社会挑战方面的应用。 6. 考虑人工智能系统对社会、伦理、安全、教育、劳动力和安全等方面的影响,特别是对社会中不同群体,尤其是历史上被边缘化的群体的社会影响。 7. 进行定性和定量的未来能力、应用和影响的预测。 在体系方面: 1. 开展教育项目,支持在 K12、社区学院、本科、研究生、博士后、成人学习和再培训等阶段培养与人工智能系统相关的多样化劳动力。 2. 提高对人工智能系统的伦理、社会、安全和安全影响的认识。 3. 促进对人工智能原理和方法的广泛理解,以培养能够使用人工智能产品并适应其带来的社会和经济变化的劳动力和公众。 4. 针对不同的行业应用,如智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等,制定相应的标准,规范技术要求和应用场景。 5. 制定安全标准,规范人工智能全生命周期的安全要求,包括基础安全、数据、算法和模型安全、网络技术和系统安全、安全管理和服务、安全测试评估、安全标注、内容标识、产品和应用安全等。 6. 制定治理标准,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能的鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,以及全生命周期的伦理治理要求,如伦理风险评估、公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,还有伦理审查等标准。
2025-01-02
谈谈人工智能伦理建设的内容、体系
人工智能伦理建设的内容和体系包括以下方面: 在国际层面,例如美国国会的相关法案,提出要为联邦人工智能研究、开发和示范活动提供跨机构协调,制定自愿共识标准和指南,开展教育和培训活动等。 在国家层面,以中国为例,《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿)》中,行业应用标准方面,涵盖智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等重点领域,规范了各领域的技术要求和应用场景。安全/治理标准方面,包括全生命周期的安全要求,如基础安全、数据与模型安全等,以及治理要求,如伦理风险评估、公平性与可解释性等伦理治理技术要求与评测方法、伦理审查等标准。 在欧盟层面,规定人工智能应符合欧盟价值观、基本权利和自由,是以人为本的技术,最终目的是提高人类福祉。为确保公众利益的保护,应为高风险人工智能系统制定统一规则,且规则应与相关宪章和原则保持一致,并符合国际贸易承诺。同时指出人工智能能带来广泛效益,但也可能根据应用和发展水平产生风险和损害。
2025-01-02
对人工智能伦理规范的理解,包括现有规范具体内容、现有问题、应当如何规范,并从一个具体领域说明,例如:金融人工智能
以下是关于人工智能伦理规范的相关内容: 现有规范具体内容: 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿)中,安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。安全标准规范了人工智能全生命周期的安全要求,治理标准规范了人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括伦理治理要求。 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,其中提到高级别专家组制定了七项不具约束力的人工智能伦理原则,包括人类主体和监督、技术稳健性和安全性、隐私和数据治理、透明度、多样性、非歧视和公平、社会和环境福祉以及问责制。 现有问题: 文中未明确提及现有规范存在的具体问题。 应当如何规范: 鼓励非高风险人工智能系统的提供者制定行为守则,包括相关的治理机制,以促进自愿适用适用于高风险人工智能系统的部分或全部强制性要求,并根据系统的预期目的和所涉及的较低风险进行调整,考虑可用的技术解决方案和行业最佳实践。 鼓励所有人工智能系统的提供者和模型的提供者,在自愿的基础上适用与欧洲可信人工智能伦理准则要素、环境可持续性、人工智能素养措施、人工智能系统的包容性和多样化设计与开发等有关的额外要求。 以金融人工智能为例: 在金融领域应用人工智能时,应遵循上述的伦理规范和要求。例如,要确保数据的隐私和安全,模型的稳健性和可靠性,避免歧视和不公平,保证透明度和可解释性,同时要接受监管和审查,以降低金融风险,保障金融市场的稳定和公平。
2024-12-18
文本检查提示词
以下是关于文本检查提示词的相关内容: 在输入侧的防御方面,传统防御手段可用,结合大模型特性可进行意图识别、语义匹配、提示词语义结构分析等,综合判断用户输入是否恶意。 模型侧的防御,对于有能力的厂商应增强安全性,如对抗训练、安全微调、多任务学习、上下文动态感知等,但要平衡安全性与性能。对于开发者,应在开发中带着安全意识优化应用和系统的提示词,加入安全引导和禁止内容。 输出侧的防御,传统防御和内容过滤手段均可使用,基于大模型特点可进行提示词、私有数据泄露等检查,以及针对大模型幻觉问题,判断是否有事实性错误、脱离话题、乱码文本、不正确格式、错误代码等。 此外,如Claude2可用于多种类型文本的分析,包括评估文本相似度和回答有关文本的问题。 OpenAI API中,设计提示词本质是对模型进行“编程”,通过提供指令或示例完成,其模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本,处理的Token数量取决于输入和输出长度,有一定的限制。
2025-02-18
如何构建一个检查word文档格式的智能体
构建一个检查 word 文档格式的智能体可以参考以下步骤: 1. 考虑到对照精读环节适合批处理形式,使用“分段输入正文”将正文分割,用 LLM 节点批处理每一段的对照精读,最终“拼合精读结果”以输出完整文本。 2. 用户输入原文时,在 AI 对话窗口中通过开场白提示用户按格式输入文章,用“”符标记标题句。 3. 用 Python 脚本去掉标题句,并把剩下内容按照段落的换行逐段输出为 Array<String>格式。附上相关 Python 代码。 4. 试运行以验证节点是否按预期运作,分次输出每一段原文。 此外,在创建智能体的知识库方面: 1. 手动清洗数据可提高准确性,如创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以“”分割。 2. 对于本地 word 文件,注意不能一股脑将所有内容放入训练,应先放入大的章节名称内容,再按固定方式人工标注和处理章节内详细内容。 3. 完成后点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到,否则无法获取 API。
2025-02-10
如何检查Python程序的对错
以下是一些检查 Python 程序对错的方法: 1. 使用 Fitten Code 编程助手: 解释代码:选中代码段然后右键选择“Fitten Code–解释代码”。 自动生成测试:选中代码段后右键选择“Fitten Code–生成单元测试”。 检查 BUG:选中对应代码段,然后右键选择“Fitten Code 查找 Bug”。 编辑代码:选中代码段右键选择“Fitten Code–编辑代码”。 2. 基础报错副本处理: 遇到报错可尝试使用 ZHO 的 ChatGPT 的机器人,网址:https://chatgpt.com/g/gB3qi2zKGBcomfyuiassistant 。 紫色框报错:模型错误(没有下载到模型)。 红色框报错:节点错误(没有正确安装好节点)节点丢失。 安装完成后启动报错: 问题排查一:检查环境,是否为 python 3.10.9,安装,选个目录,勾选上 path。然后安装 git 再装环境,拉代码,干净的 comfyui。 问题排查二:检查魔法是否开启,pip install torch torchvision torchaudio extraindexurlxformers,这一步,里面有一个 2.xg 的文件下载和安装,魔法不好,中途断了,很可能导致安装不成功,需要多试。 问题排查三:在 comfyUI 的文件夹里 shift+右键启动 powershall 。 Error occurred when executing TranslateTextNode:问题原因是魔法节点不稳定,翻译用的是谷歌翻译,解决办法是更改魔法或者更换翻译。 输入 Python main.py 命令行的时候出问题:运行 python.exe m pip install upgrade pip 然后再重新按手记安装依赖环境。 3. 对于特定的 main.py 脚本: 运行诗歌相机脚本:$python main.py 。 设置一个 cron 作业以在启动时运行 python 脚本: 首先,crontab 使用默认编辑器打开文件:$crontab e 。 然后将以下行添加到您的 crontab,以在启动计算机时运行该脚本:@reboot python /home/pi/poetrycamerarpi/main.py >> /home/pi/poetrycamerarpi/errors.txt 2>&1 。 将 {...}errors.txt 2>&1 任何错误消息写入以 errors.txt 进行调试。常见的故障模式是找不到文件。确保所有文件路径都是绝对文件路径并且具有正确的用户名和目录名。 重新启动系统以使此生效:sudo reboot 。 尝试单击快门和电源按钮以确保它们在重新启动后正常工作。如果它们不起作用,请检查您的 errors.txt 文件。
2025-01-04
检查文章是否是ai写的,有什么软件
以下是一些可以检查文章是否由 AI 写的软件: 1. Writer.com:提供免费的 AI 内容检测工具,使用时将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮,系统会提供分析结果。 2. GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 3. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 4. Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文,系统自动分析并提供详细报告。 5. Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 6. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,将文本粘贴到编辑器中选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 7. Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究。上传文档或输入文本,系统分析并生成报告。 8. Originality.AI:专门设计用于检测 AI 生成内容,上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 以下是一些 AI 文章排版工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,帮助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,使用标记语言描述文档格式,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:AI 写作助手,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 受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-12-22
推荐一款可以检查C语言代码错误的工具
以下为您推荐一款可以检查 C 语言代码错误的工具:Copilot。生成性 AI 作为程序员的助手是最早的应用之一,Copilot 模型在大量的代码库(例如 GitHub 上的所有公共仓库)上进行训练,然后在程序员编码时给出建议。不过需要注意的是,对于匹配高风险的场景,40%的 AI 生成的代码包含漏洞。因此,用户必须在生成足够多的代码以提供有意义的生产力提升,同时还要限制它,使得可以检查其正确性之间找到平衡。最近的研究估计,Copilot 帮助提高了开发人员的生产力,增长在 2 倍或更少的范围内。
2024-12-06
有什么可以检查代码的A'i推荐
以下为您推荐可以检查代码的 AI 工具: FittenAI 编程助手:它能够对一段 Python 代码检查可能存在的 bug,并给出修复建议。您可以选中对应代码段,然后右键选择“Fitten Code 查找 Bug”。
2024-09-11