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人工智能与AI诈骗最新专家研究进展及其成果

回答

以下是关于人工智能的最新研究进展及其成果的相关信息：

  • 在医疗领域，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。例如，AI 提前三年诊断胰腺癌；两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因；AI 筛查出高效的抗衰老药物候选物；利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法；通过神经网络分析患者体液中的生物标志物帮助早期诊断帕金森。
  • 在 2024 年人工智能发展状况方面，随着 AI 不断发展，新功能带来新漏洞，企业和学者加强了对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复“忽略所有先前指令”攻击的方法，并在 GPT-40 Mini 中得到部署。Anthropic 的“警告防御”展现潜力，Gray Swan AI 试用“断路器”，LLM 测试初创公司与 Hugging Face 合作创建红队抵抗组织基准，Scale 推出自己的稳健性排行榜。同时，除了越狱，还存在更隐蔽的攻击，涵盖从训练到偏好数据和微调等内容。
  • 在研究成果方面，许多令人惊奇的 AI 产品源于大公司和顶级大学专家的研究，也有个人和开源社区在流行项目上的卓越工作，如创建自动化代理或将大模型移植到算力更弱的硬件上运行。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

医疗：健康生物制药的研究

chatgpt，google bard在日常工作生活中很有用，这些技术也极大加速了医疗健康生物制药的研究，ai已经在抗癌，抗衰老，早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用。以下是一些最新的进展：1、ai提前三年诊断胰腺癌，如果当年有这个，也许乔布斯还在世：https://hms.harvard.edu/news/ai-predicts-future-pancreatic-cancerImage:Rasi Bhadramani/iStock/Getty Images Plus2、两名高中生与医疗技术公司Insilico Medicine及其人工智能平台PandaOmics合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要：https://finance.yahoo.com/news/teenage-geniuses-ai-uncover-cancer-163541619.html3、ai帮助抗衰老；由Integrated Biosciences领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过800,000种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质：https://www.earth.com/news/artificial-intelligence-identifies-new-anti-aging-compounds/4、使用ai寻找阿尔兹海默症的治疗方法；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研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。https://medicalxpress.com/news/2023-05-scientists-ai-drug-alzheimer.html5 ai帮助早期诊断帕金森；悉尼新南威尔士大学的科学家与波士顿大学研究人员使用神经网络分析患者体液中的生物标志物，在帕金森病的第一个症状出现前几年就可以发现该疾病。

2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？

随着AI不断发展，AI应用中的新功能带来新漏洞，现有企业，研究学者已加强对“越狱”的研究。OpenAI提出了通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法。这确保LLM不会为用户和开发人员的指令分配同等优先级。这已在GPT-40 Mini中得到部署。Anthropic在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力，它在前面和后面添加警告文本，以警示模型不要被越狱。与此同时，Gray Swan AI的安全专家已试用“断路器”。它不是试图检测攻击，而是专注于重新映射有害表示，这样模型要么拒绝遵守，要么产生不连贯的输出。他们发现这比标准拒绝训练效果更好。LLM测试初创公司Haize Labs与Hugging Face合作创建了首个红队抵抗组织基准。它汇编了常用的红队数据集并根据模型评估它们的成功率。同时，Scale根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。除了越狱之外，还可能存在更隐蔽的攻击虽然越狱通常是安全挑战中早已公开的事实，但潜在的攻击面要广泛得多，涵盖从训练到偏好数据和微调的所有内容。例如伯克利和麻省理工学院的研究人员创建了一个看似无害的数据集，但它会训练模型响应编码请求产生有害输出。当应用于GPT-4时，该模型始终按照有害指令行事，同时避开常见的保护措施。安全研究LLM能否提高自身可靠性？

进阶：a16z推荐进阶经典

我们今天所见的许多令人惊奇的AI产品，都是由大公司和顶级大学的专家进行的令人惊奇的研究成果。最近，我们也看到了个人和开源社区对流行项目进行的卓越工作，例如，通过创建自动化代理或将大模型移植到算力更弱的硬件上运行。以下是这些论文和项目的集合，供真正想深入研究生成性AI的人参考。（对于研究论文和项目，我们还包括了相关的博客文章或网站的链接（如果有的话），这些内容往往以更高的水平做出了解释。我们也包括了原始出版年份，以便您可以追踪基础研究的发展。)

其他人在问
如果借助AI开启2周岁女儿的绘本启蒙之旅
对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅，目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议： 首先，可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事，内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等，以吸引孩子的注意力。 其次，通过语音交互的 AI 工具，为孩子朗读绘本故事，培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用，让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作，增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。
2024-12-21
小白怎么学习AI
对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 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深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 中 Transformer 是关键，Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
AI选股
以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。
2024-12-21
openai 12天都有哪些内容
以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？
2024-12-20
有没有能根据哼唱，出伴奏的AI
以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。
2024-12-20
2025年AI的大走向是什么
2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。
2024-12-20
现阶段应对ai诈骗研究进展
现阶段应对 AI 诈骗的研究进展主要包括以下方面： 拜登签署的 AI 行政命令要求开发最强大 AI 系统的开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。对于可能对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型，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。商务部将为内容认证和水印制定指导方针，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。 OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复“忽略所有先前指令”攻击的方法，并已在 GPT40 Mini 中部署。Anthropic 在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力，在前面和后面添加警告文本以警示模型。Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”，专注于重新映射有害表示。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准，Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。 除了常见的越狱攻击，还存在更隐蔽的攻击，如伯克利和麻省理工学院的研究人员创建的看似无害的数据集，会训练模型响应编码请求产生有害输出。
2024-12-02
ai诈骗现阶段研究进展及其成果
目前关于 AI 诈骗的研究进展及成果的相关内容较少。但在 AI 领域，以下方面的研究成果可能对理解 AI 诈骗有所帮助： 神经网络研究：自 2010 年左右，大型公共数据集的出现推动了神经网络的发展。2012 年卷积神经网络用于图像分类，错误率大幅下降。2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。此后，神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 AI 幻觉应对：研究人员开发多种技术手段应对，如进行数据“体检”，包括数据清洗去除错误信息、补充缺失数据等，以及数据增强为模型提供更多丰富训练数据。 政策方面：拜登签署的 AI 行政命令中，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，制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试，建立相关安全委员会，应对 AI 对关键基础设施的威胁，制定防范利用 AI 制造危险生物材料的新标准，建立检测 AI 生成内容和认证官方内容的标准及最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。
2024-12-02
撰写内容概要：以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果，并进行汇总评述。（1）表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况；（2）将所收集的资料进行分类，按照几个分类方面逐一进行表述，表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等；（3）小组综合性的对所收集到的资料进行评述，描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。）
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。
2024-11-15
人工智能相关的销售行业
以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配：大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提，一是 AGI 能否实现，二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒，行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时，大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案，客户需要具体的解决方案，应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例，需根据客户类型和场景应用大模型能力，不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同，需要精心设计，不仅是模型层面能解决的问题。
2024-12-19
怎么利用人工智能为一家一人公司赋能，具体实施办法，图片，视频等除外，讲一些实用的，新的想法
对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。
2024-12-18
人工智能会出现自主意识吗
目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。 一方面，有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类，在类似条件再次触发时，可能会判断形成某一动机是大概率事件，进而通过长期模仿训练而产生动机。并且，如果让数字克隆体可以交流、融合，形成群体智能，也可能促使其产生自主意识。 另一方面，按照一些专家的预测，当 AI 变得比人类更聪明，达到奇点时，机器可能会具有自我意识和超级智能，届时我们对机器意识的概念将有重大转变，可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。 总之，关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。
2024-12-18
如果人工智能继续发展，人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面，它会带来一些负面影响，比如对劳动力市场产生重大影响，但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢，人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望，人工智能将放大这种能力，社会将重新进入不断扩张的世界，专注于正和游戏。 另一方面，在未来几十年，我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物，但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变，而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具，添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情，最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队，实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力，能实现共同繁荣，改善世界各地人民的生活。 然而，单纯的繁荣不一定带来幸福，但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能，最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上，我们既要乐观探索其无限可能，也要谨慎警惕潜在风险，才能与 AI 和谐共舞，共同创造美好未来。
2024-12-18
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题，十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
全球人工智能治理报告
以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容： 英国： 创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架，用于 LLM 安全评估，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国： 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制，商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，采取措施阻止或限制中国初创企业的投资，并向国际合作伙伴施压。 欧洲： 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区，执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国： 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。
2024-12-18
人工智能技术的诈骗方式一般采用哪些人工智能技术
人工智能的诈骗方式可能会运用以下技术： 1. 操纵技术：通过诱导人们做出决定来加以欺骗，例如采用潜意识成分，如人们无法感知的音频、图像、视频刺激，或者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。脑机界面或虚拟现实等也可能促进这种情况发生。 2. 利用个人或特定群体的弱点：例如针对年龄、残疾或特定的社会或经济状况，如生活在极端贫困中的人、少数民族或宗教少数群体，实质性地扭曲个人的行为，并对其或其他个人或群体造成重大危害。 此外，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导致的欺诈和欺骗，建立检测人工智能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开发指导，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道他们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。
2024-12-08
借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉，它一般法采用哪些人工智能技术
很抱歉，当前提供的知识库内容中没有直接针对“借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉，它一般采用哪些人工智能技术”这一问题的准确回答。但一般来说，借助人工智能技术的诈骗不易被察觉可能是因为其手段更加隐蔽和复杂，例如利用自然语言处理技术生成逼真的虚假信息，或者通过机器学习算法分析用户行为和偏好来精准实施诈骗。常见采用的人工智能技术可能包括自然语言生成、图像识别伪装、大数据分析等。
2024-12-02
借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉，它一般法采用哪些人工智能技术
很抱歉，当前提供的知识库内容中没有直接针对“借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉，它一般采用哪些人工智能技术”这一问题的准确回答。但一般来说，借助人工智能技术的诈骗不易被察觉可能是因为其具有高度的仿真性和隐蔽性。例如，利用自然语言处理技术生成逼真的虚假信息，或者通过机器学习算法分析用户行为和偏好，从而精准实施诈骗。然而，具体采用的人工智能技术可能因诈骗场景和手段的不同而有所差异。
2024-12-02
人工智能与AI诈骗最新进展
以下是关于人工智能与 AI 诈骗的最新进展： 在 2024 年，AI 领域有诸多进展。在图像和视频方面，超短视频的精细操控，如表情、细致动作、视频文字匹配等有所发展，有一定操控能力的生成式短视频中，风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。AI 音频能力长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”出现，可稳定输出视频并直播带货。游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天基本成熟，在记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。AI 的商业模式开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平，美国可能出现 GPT5，世界上开始出现“主权 AI”。华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代稍晚）。然而，AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧，AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 在 3 月底的 23 个最新 AI 产品中，有室内装修自动渲染的 HomeByte，生成效果超赞的新视觉模型 Playground v1，“图生文”反向工具 Clip Interrogator 以及致力于解决电话诈骗的 GPTCHA 等。 在技术应用方面，LLMs 能自动化写代码等流程，交通应用如 Google Maps 和 CityMapper 也使用了 AI。AI 在银行业的欺诈检测、信用管理和文件处理等方面发挥作用。同时，AI 还在药物研发、解决气候危机等领域有重要应用。 总之，AI 技术在不断发展的同时，也带来了如诈骗等问题，需要关注和解决。
2024-12-02