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如何搭建 chatbox 敏感词库

回答

很抱歉,目前知识库中没有关于如何搭建 chatbox 敏感词库的相关内容。但一般来说,搭建 chatbox 敏感词库可以考虑以下步骤:

  1. 明确敏感词的范畴和类型,例如涉及政治、色情、暴力、辱骂等方面的词汇。
  2. 收集相关的敏感词汇,可以通过参考行业标准、法律法规、用户反馈以及其他类似平台的经验。
  3. 对收集到的敏感词进行分类和整理,以便于管理和更新。
  4. 利用合适的技术和工具,将敏感词库集成到 chatbox 的系统中,实现实时检测和处理。
  5. 定期更新和维护敏感词库,以适应不断变化的语言环境和用户需求。

以上是一个大致的搭建思路,具体的实施还需要根据您的实际情况和技术条件进行调整和优化。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
其他人在问
AI绘画提示词库
以下是关于 AI 绘画提示词的相关内容: 画面精度提示词: high detail(高细节) hyper quality(高品质) high resolution(高分辨率) FHD, 1080P, 2K, 4K, 8K(全高清、1080P、2K、4K、8K) 8k smooth(8K 流畅) 渲染效果提示词: Unreal Engine(虚幻引擎) octane render(渲染器) Maxon Cinema 4D 渲染器 architectural visualisation(建筑渲染) Corona Render(室内渲染) Quixel Megascans Render(真实感) VRay(V 射线) Behance C4D 3D blender surreal photography(超现实摄影) realistic 3D(真实 3D) zbrush 画面构图提示词: Wideangle view(广角镜头) canon 5d, 1fujifilm xt100, Sony alpha(相机型号焦段光圈) CloseUp (特写) Medium CloseUp (中特写) Medium Shot (中景) Medium Long Shot (中远景) Long Shot (远景) over the shoulder shot(过肩景) loose shot(松散景) tight shot(近距离景) two shot ) scenery shot(风景照) bokeh(背景虚化) foreground(前景) background(背景) Detail Shot ) Face Shot ) Knee Shot ) Full Length Shot ) 提示词模板相关网站:
2024-12-18
绘画提示词库
以下是为您整理的绘画提示词库相关内容: 一、画小二:Prompt 提示词关键词整理(双语版) 1. 视角:LowAngle(仰视) 2. 介质:abstract expressionist art style(抽象表现主义艺术风格) 3. 镜头:superresolution microscopy(超分辨率显微镜) 4. 灯光:ambient lighting(环境照明) 5. 颜色:white(白色的) 6. 描述:classical realism(古典现实主义) 7. 艺术家:抽象主义 1940 1950 8. 电影:2001 A Space Odyssey(2001 太空漫游) 9. 游戏:Age of Empires(帝国时代) 此外还有: 儿童画(child's drawing) 门廊灯(porch light) 冬天的颜色(winter colors) 炭笔画(charcoal drawing) 等离子球体(plasma globe) 秋天的颜色(autumn colors) 二、图像类 Prompt 网站 1. MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,网址: 2. MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,网址: 3. OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便您快速可视化生成自己的绘画提示词,网址: 4. AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器,网址: 5. IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器,网址: 6. Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,网址: 7. OpenArt:AI 人工智能图像生成器,网址: 8. img2prompt:根据图片提取 Prompt,网址: 9. MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用,网址: 10. PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板,网址: 11. AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供您选择,网址:
2024-12-18
提示词库
以下是一些关于提示词的资源和相关知识: 提示词模板相关网站: 提示词目录相关: Prompt 的专场教程 基础篇: 结构化 prompt 是为了方便梳理表达,清晰易读的 prompt 有助于高效写作。 参考之前发过的思维导图了解 prompt 的组成。 常用的 tag 内容待修改完善。打开有助于深化认知。
2024-12-18
请问我该在知识库的 哪里找到MJ的提示词库
以下是关于 MJ 提示词库的相关信息: MidJourney 200 条风格词汇: 《》 @TheMouseCrypto 发表了一份 200 条风格词汇整理,页数是 77 页,很全的宝典。 Prompt 网站精选(图像类 Prompt 网站): MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库, MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分, OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便你快速可视化生成自己的绘画提示词, AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器, IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器, Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT & Midjourney, OpenArt:AI 人工智能图像生成器, img2prompt:根据图片提取 Prompt, MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用, PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板, AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供你选择, MJ 的随机种子库收集: 使用方法: 输入提示词 + sref random ar 1:1,可获得随机风格种子和图片。 测试风格种子的泛用性:{a girl,a boy,animals,plants,environment}sref 同一个风格种子
2024-12-08
怎么建立提示词库,如何找到已有的提示词库
建立提示词库及寻找已有提示词库的方法如下: 学习系统学习 Stable Diffusion 的提示词: 学习基本概念,包括了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构,理解提示词如何影响生成结果,掌握提示词的组成部分。 研究官方文档和教程,通读官方文档,研究开发团队和专家的教程和技巧分享。 学习常见术语和范例,熟悉相关领域的专业术语和概念,研究优秀的图像标题和描述。 掌握关键技巧,如组合多个词条精确描述效果,使用特定符号控制生成权重,处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 进行实践和反馈,尝试生成不同风格和主题的图像,对比结果并总结经验,在社区分享并获取反馈。 创建提示词库,根据主题、风格等维度建立,将成功案例和总结记录以便复用。 持续跟进前沿,关注最新更新和社区分享。 学习提示词运用: 理解提示词的作用,其为模型提供上下文和指示,影响输出质量。 学习构建技巧,明确任务目标,用简洁准确语言描述,提供背景信息和示例,使用清晰指令,明确特殊要求。 参考优秀案例,在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化,多与语言模型互动,根据输出改进提示词,尝试变体并比较分析。 活用提示工程工具,如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究,关注最新成果和方法论。 精心设计的提示词能充分发挥语言模型的潜力,通过多实践、学习和总结,可掌握相关技巧。
2024-11-15
how to build an AI chatbox
以下是关于如何搭建 AI 聊天框的一些指导: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 配置腾讯云轻量应用服务器。 假设要对接的微信号名称叫安仔机器人,更新最终版的配置参数(GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数记得根据要交互的群组进行具体修改),查看无误后点击保存,创建编排模板。 切换到容器编排界面,基于创建的模板进行 COW 服务部署,点击添加后等待部署成功。 2. 利用大型语言模型打造聊天机器人 ChatGPT 是具有交互式聊天界面的 Web 应用,可利用大型语言模型构建自定义聊天机器人,如为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。 设置 OpenAI Python 包,定义两个辅助函数:getCompletion 函数和 generateResponse 函数。通过这两个函数与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 3. Cursor Chat 概述 Cursor Chat 允许在编辑器中使用强大的语言模型在代码库中提问或解决问题。 语言模型要给出好答案需要知道与代码库相关的特定事物即上下文,Cursor 具有多项内置功能提供上下文,如自动包含整个代码库中的上下文、搜索 Web、索引文档和用户指定的代码块引用等。 默认情况下,Cursor Chat 位于 AI 窗格,可通过按 Ctrl/⌘ + L 切换,打开时按 Enter 提交查询。
2024-10-19
本地化搭建问答机器人流程
本地化搭建问答机器人的流程如下: 1. 加载所需的库和模块:包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 2. 从订阅源获取内容:通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,如需接收多个 url 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量:使用文本向量模型 bgem3(从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储)。 4. 推荐 RSSHub 项目:可将关注的信息汇聚在同一平台,一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源,大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解: 创建 Python 虚拟环境,并安装相关库,如 ollama(0.1.8)、langchain(0.1.14)、faisscpu(1.8.0,有 gpu 则安装 gpu 版本)、gradio(4.25.0)、feedparser(6.0.11)、sentencetransformers(2.6.1)、lxml(5.2.1)。 6. 了解 ollama: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu。 提供模型库,用户可从中下载不同模型,满足不同需求和硬件条件,模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型,可修改温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。 先安装 ollama,访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认,未下载模型时正常显示空,可通过 ollama 命令下载模型。
2024-12-21
智能体搭建案例
以下为您提供两个智能体搭建案例: 案例一: 智能体名称:市场分析报告 智能体简介:品牌营销公司在用的生成智能体,输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告。数据化呈现更具真实性,附带信息来源网址便于源信息校正。可帮助品牌主/营销人员减少信息收集时间,聚焦决策判断。 应用场景: 目标人群:企业管理层(做发展策略评估)、投资者(评估投资机会)、创业者(评估项目可行性)、营销人员(做营销计划依据)。 当前痛点:信息收集需要长时间;报告的真实性是否可验证;现有大模型做的市场报告太过概念化,不能做有效参考。 应用价值:减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能:根据用户的要求或指定的行业、产品,搜索网络信息,生成一份完整的市场调研报告,用数据支撑,并附引用链接。 案例二: 智能体开发平台:字节扣子和腾讯元器。 概念定义:智能体(Agent)简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,很多公司开始关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后再真人介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:帮助 B 端商家搭建 Agent。 智能体开发平台介绍:字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子。
2024-12-20
我想用coze搭建一个智能体,关于自然语言课程的期末复习指南,要将我的教材导入扣子作为知识库,智能体支持用户提问,搜索知识点,结合知识库和互联网搜索的内容给出问答,需要使用多智能体或工作流,使用卡片功能进行显示,请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤: 1. 访问 Coze 官网(https://www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定智能体的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置: 插件:扩展智能体的专业能力,如计算器、日历等工具。 工作流:设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流:处理和生成图像的相关功能。 触发器:设置自动化响应条件。 知识库管理: 文本:存储文字类知识材料。 表格:结构化数据的存储和调用。 照片:图像素材库。 记忆系统: 变量:存储对话过程中的临时信息。 数据库:管理持久化的结构化数据。 长期记忆:保存重要的历史对话信息。 文件盒子:管理各类文档资料。 交互优化(底部区域): 开场白:设置初次对话的问候语。 用户问题建议:配置智能推荐的后续问题。 快捷指令:设置常用功能的快速访问。 背景图片:自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试智能体的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后,为智能体配置对应的技能,以保证其可以按照预期完成目标任务。例如,以获取 AI 新闻的智能体为例,需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下: 在智能体编排页面的技能区域,单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面,选择相关功能,然后单击新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 配置好智能体后,在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后,将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下: 在智能体的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
怎么用扣子搭建一个仿写文章的智能体
以下是关于用扣子搭建仿写文章智能体的相关信息: 生物医药小助手:这是生物医药垂直领域的第一个智能体,其创建者将个人发布的大量生物医药文章转化为可交互数据库,以解决读者咨询占用过多时间的问题。通过扣子平台,解决了高成本搭建问题,并实现了一问一答的形式,用户可在扣子的 bot 商店或公众号中发起问答。 手搓插件:可参考相关文章和链接,了解在扣子中手搓插件的方法,包括 API 参数测试等步骤。 竖起耳朵听智能体:其编排包括插件、工作流和知识库。插件如同工具箱,可添加现有或自制的 API 以增强智能体能力;工作流像可视化拼图游戏,由多个节点组成,可组合各种功能创建复杂稳定的业务流程。 如果您想进一步了解具体的搭建步骤和细节,还需要您提供更明确的需求。
2024-12-19
零基础模板化搭建 AI 聊天机器人
以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容: 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置,以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中,名称的全大写描述需对应编排模板,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ,model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时,最好加上前缀触发机器人回复,如配置的 ,即 SINGLE_CHAT_PREFIX ,私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里,对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ,机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复,例如 ,即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人,更新最终版的配置参数(GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改),查看无误后点击保存,编排模板创建成功。 切换到容器编排界面,基于创建的模板进行 COW 服务部署,点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件,定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板,可一键部署复杂的应用环境,无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件,使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境,确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件,可简化安装和配置过程,确保每次部署环境一致,且易管理和维护。 3. 配置多个前缀(如“bot”、“@bot”)可确保只有特定情况下机器人才会回复,避免在群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时,可尝试以下步骤: 重启 Docker 容器:在宝塔面板中找到对应的容器,点击“重启”。 检查网络连接:确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码:等待容器重新启动后,重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费,对于一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间。同时,平台还提供每天签到免费领取积分的福利,进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用,具体因使用量而异。
2024-12-18
搭建一个专业的律师智能体
搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面: 1. 多智能体的通信问题:不同智能体之间的通信至关重要,包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题,而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责:以客服多智能体为例,只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent,并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写:对于律师智能体,写好提示词很重要。例如,在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理,替换具体的人物姓名、时间和地点。同时,注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求:像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用:决策智能体在企业自动化中发挥作用,如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例,将付款方规则转换为有向无环图,利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。
2024-12-17
我想翻译一些日漫,我该如何提问才可以让得到的翻译结果更接近正常人说话,而不是简单的直译。还有当翻译时ai遇到比较敏感的话题通常会拒绝回答或者委婉的回答,我不想这样,
在让 AI 翻译日漫时,如果您希望得到更接近正常人说话的翻译结果,而非简单的直译,您可以这样提问:“请以符合自然语言表达习惯和逻辑的方式,为我翻译这段日漫内容,注重语言的流畅性和生动性,避免生硬的直译。” 关于 AI 遇到敏感话题可能拒绝回答或委婉回答的情况,如果您不想这样,需要注意的是,AI 遵循一定的道德和法律规范,对于确实不适合或不被允许处理的敏感内容,强制要求其回答是不可取且不恰当的。但如果您认为某些话题并非真正敏感,只是被误判,您可以尝试更清晰准确地描述相关内容,以减少误解的可能性。
2024-10-27
ai落地场景:输入敏感词管控,脱敏怎么返回处理
很抱歉,目前知识库中没有关于输入敏感词管控及脱敏返回处理的相关内容。但一般来说,对于输入敏感词的管控和脱敏处理,常见的方法包括: 1. 建立敏感词库:事先整理出常见的敏感词列表。 2. 文本检测:在输入时对文本进行实时检测,判断是否包含敏感词。 3. 脱敏处理方式:可以采用替换、隐藏部分字符、加密等方法对敏感词进行处理。 4. 设置规则和策略:例如根据不同的场景和用户级别,确定不同的处理方式。 由于缺乏具体的详细信息和场景,以上只是一些常见的思路和方法,您可以根据实际情况进一步深入研究和设计具体的解决方案。
2024-09-10
输入询问ai模型敏感词管控
以下是关于 AI 模型敏感词管控的相关信息: 在给予 GPT 足够的时间进行“思考”的最佳实践中,通过测试数据发现,由于输入内容超过一定 token 会导致模型遗忘。因此,在输入大量文本或大量对话后,让模型进行自我检查的提示词习惯,有助于收获更准确的答案。 在应对提示词攻击的输入侧防护方面,可采用基于模型进行分类过滤的方法。这是“基于提示词过滤”的进阶版,能使用像 BERT 这样的小型文本分类模型或像 ChatGPT 这样的大型语言模型,自动分析和分类输入内容。其好处是无需提前知晓大量信息,就能灵活应对复杂场景和不同需求。通过学习和训练大量已知的安全威胁样本,建立分类模型来检测和过滤输入中的有害内容,这是很多大型语言模型服务如 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Bard、微软的 NewBing 等采用的主流防御策略,它们会检测用户输入内容,与核心大型语言模型协同工作,防止有害和敏感信息输入,确保输出内容合规。
2024-09-10
模型敏感词管控
在模型敏感词管控方面,对于 RAG 提示工程,我们对 Example 模块进行了重要调整。原先像“清朝末年有哪些政治事件?”这样的示例内容可能会无意引导模型触及政治敏感话题,违背初衷。为此,重新设计了示例内容,既能为模型提供清晰工作指导,又避免引发敏感议题讨论,同时进一步修改了示例流程,确保模型更理解自身任务。以下是进一步修正的提示词。接下来继续运行并查看结果。从表现看,成功控制住 GPT 模型讨论敏感话题的问题,但可能存在漏洞及提示词被攻击、诱骗的情况,这些留待后续解决。目前面对常规请求问题,GPT 模型应不会“东扯西扯”。
2024-09-10
企业级别ai模型使用敏感词场景设计
很抱歉,目前知识库中没有关于企业级别 AI 模型使用敏感词场景设计的相关内容。但一般来说,在进行企业级别 AI 模型使用敏感词场景设计时,需要考虑以下几个方面: 1. 明确敏感词的定义和范围:根据企业的业务特点、法律法规要求以及道德规范,确定哪些词汇被视为敏感词。 2. 数据采集和预处理:在收集数据用于训练模型时,对包含敏感词的数据进行特殊处理或标记。 3. 模型训练中的考虑:调整模型的参数和算法,以降低对敏感词的过度依赖或错误理解。 4. 实时监测和更新:随着业务和社会环境的变化,及时更新敏感词列表,并对模型进行相应的调整和优化。 5. 人工审核与干预:对于模型输出中涉及敏感词的内容,设置人工审核环节,确保准确性和合规性。 希望以上思路能对您有所帮助,如果您需要更详细准确的设计方案,建议咨询专业的 AI 技术团队或相关专家。
2024-09-10
我想保持对于AI信息的敏感度,你怎么建议
以下是一些保持对 AI 信息敏感度的建议: 1. 关注相关政策和法规的发布与更新,例如了解英国的 AI 监管政策以及拜登签署的 AI 行政命令等,掌握其对 AI 发展的影响和规范。 2. 重视 AI 风险评估,包括考虑未充分利用 AI 能力可能带来的机会成本,以及在不同场景如安全关键操作、重工业、个人医疗保健中的应用风险。 3. 关注 AI 系统的安全性、稳健性和隐私保护,例如研究和采用加密工具等隐私保护技术,评估机构收集和使用商业信息的方式,制定隐私保护技术的有效性评估指南。 4. 注重 AI 治理中的透明度和可解释性,了解相关原则和定义,确保监管者能获取足够信息以落实其他原则。 5. 关注 AI 在公平和民权方面的影响,防止其在司法、医疗和住房等领域导致或加深歧视、偏见等问题,遵循相关指导和采取行动。 6. 参与相关的交流和讨论活动,与监管机构、AI 生命周期参与者等进行沟通,了解最新动态和发展方向。
2024-09-04