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关于欧盟人工智能法案AI禁止性规定的合规指南

回答

欧盟人工智能法案的禁止性规定主要包括以下方面:

  1. 全面禁止人工智能用于生物识别监控、情绪识别、预测性警务。
    • 公共空间中的“实时”远程生物识别系统被禁止。
    • “邮寄”远程生物特征识别系统,仅在起诉严重犯罪且经司法授权后除外。
    • 禁止使用敏感特征(如性别、种族、民族、公民身份、宗教、政治取向)的生物识别分类系统。
    • 禁止预测警务系统(基于分析、位置或过去的犯罪行为)在执法、边境管理、工作场所和教育机构中的应用。
    • 禁止在执法、边境管理、工作场所和教育机构中的情绪识别系统。
    • 禁止从互联网或闭路电视录像中无目的地抓取面部图像以创建面部识别数据库。
  2. ChatGPT 等生成式人工智能系统必须披露内容是人工智能生成的。
  3. 用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统受到限制。

这些规则旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用,并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。同时,欧盟在平衡人工智能创新发展与安全规范方面更倾向于保护欧盟境内人员的安全和维护欧盟价值观。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【官方解读】欧盟《人工智能法案》

14-06-2023 - 12:52Full ban on Artificial Intelligence(AI)for biometric surveillance,emotion recognition,predictive policing全面禁止人工智能(AI)用于生物识别监控、情绪识别、预测性警务Generative AI systems like ChatGPT must disclose that content was AI-generated ChatGPT等生成式人工智能系统必须披露内容是人工智能生成的AI systems used to influence voters in elections considered to be high-risk用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统The rules aim to promote the uptake of human-centric and trustworthy AI and protect the health,safety,fundamental rights and democracy from its harmful effects.这些规则旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用,并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。On Wednesday,the European Parliament adopted its negotiating position on the Artificial Intelligence(AI)Act with 499 votes in favour,28 against and 93 abstentions ahead of talks with EU member states on the final shape of the law.The rules would ensure that AI developed and used in Europe is fully in line with EU rights and values including human oversight,safety,privacy,transparency,non-discrimination and social and environmental wellbeing.周三,欧洲议会以499票赞成、28票反对、93票弃权的结果通过了人工智能(AI)法案的谈判立场,随后与欧盟成员国就该法案的最终形式进行了谈判。这些规则将确保欧洲开发和使用的人工智能完全符合欧盟的权利和价值观,包括人类监督、安全、隐私、透明度、非歧视以及社会和环境福祉。

【官方解读】欧盟《人工智能法案》

“Real-time” remote biometric identification systems in publicly accessible spaces;公共空间中的“实时”远程生物识别系统;“Post” remote biometric identification systems,with the only exception of law enforcement for the prosecution of serious crimes and only after judicial authorization; “邮寄”远程生物特征识别系统,唯一的例外是起诉严重犯罪的执法,并且只有在司法授权之后;biometric categorisation systems using sensitive characteristics(e.g.gender,race,ethnicity,citizenship status,religion,political orientation);使用敏感特征(例如性别、种族、民族、公民身份、宗教、政治取向)的生物识别分类系统;predictive policing systems(based on profiling,location or past criminal behaviour);预测警务系统(基于分析、位置或过去的犯罪行为);emotion recognition systems in law enforcement,border management,the workplace,and educational institutions; and执法、边境管理、工作场所和教育机构中的情绪识别系统;和untargeted scraping of facial images from the internet or CCTV footage to create facial recognition databases(violating human rights and right to privacy).从互联网或闭路电视录像中无目的地抓取面部图像以创建面部识别数据库(侵犯人权和隐私权)。

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

由于情绪识别系统在检测情绪、身体或生理特征时使用的人工智能技术可能缺乏可靠性、特异性和普适性,折衷草案也禁止情绪识别系统的应用。在执法、边境管理、工作场所和教育机构等现实生活中部署该系统时,也可能出现可靠性问题,会有滥用的重大风险,因此,应禁止将这些用于检测个人情绪状态的人工智能系统投放市场、投入服务或使用。2023年《AI法案》折衷草案引入了对“预测性警务”的禁止。所谓“预测性警务”是指根据对自然人的画像,或者基于个性特征的数据分析,包括个人的位置,或者自然人或群体过去的犯罪行为,进行预测、画像或风险评估以预测实际或潜在的刑事犯罪或其他违法行为再次发生,包括欺诈预测系统,该类人工智能系统具有歧视某些人或群体的风险,可能侵犯人类尊严以及无罪推定的法律原则。在“预测性警务”人工智能应用方面,美国对这类预测性警务人工智能的应用更为普遍和广泛,其中在较有代表性的COMPAS(Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions)系统的相关案例中曾引发关于人工智能再犯风险评估系统对于被告人质证权等正当权利损害的广泛讨论和争议,COMPAS系统以对犯罪者的访谈以及司法部门提供的信息为依据,来评估再犯的风险系数,被告人并没有机会了解和评估法院所使用的COMPAS的算法和结果的准确性,也没有机会与该工具的开发者进行对质和辩论,因此COMPAS被认为可能侵犯被告人的正当诉讼权利。因此,欧盟采取对“预测性警务”的禁止行动,体现了欧盟在平衡人工智能创新发展与安全规范方面更倾向于保护欧盟境内人员的安全和维护欧盟价值观。

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2024-12-20
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
AI的工具类应用有哪些?
以下是一些常见的 AI 工具类应用: 1. AI 菜谱口味调整工具:如“下厨房”的口味调整功能,使用自然语言处理和数据分析技术,根据用户反馈调整菜谱口味,市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台:像“英语流利说”的纠错功能,运用自然语言处理和机器学习技术,帮助语言学习者纠正错误,市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统:例如“豆瓣电影”的剧情分析工具,通过数据分析和自然语言处理技术,为用户提供深度解读,市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统:如“腾讯文档”的分类功能,借助数据分析和机器学习技术,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台:“美丽修行”的定制方案功能,利用图像识别和数据分析技术,根据用户肤质定制护肤方案,市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台:“豆果美食 APP”,采用自然语言处理和数据分析技术,根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱,市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手:“沪江开心词场”,通过自然语言处理和机器学习技术,辅助用户学习语言,提供个性化学习方案,市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统:“爱奇艺”的智能推荐功能,运用数据分析和机器学习技术,根据用户喜好推荐电影,市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具:“WPS Office”,借助自然语言处理和机器学习技术,提高办公效率,实现自动化办公流程,市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统:在一些游戏中的推荐功能,使用数据分析和机器学习技术,根据玩家需求推荐游戏道具,市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务:“彩云天气”的分时预报,利用数据分析和机器学习技术,提供精准的分时天气预报,市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台:“医渡云”的病历分析系统,通过数据分析和自然语言处理技术,分析医疗病历,辅助诊断,市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具:“讯飞听见”的会议总结功能,运用自然语言处理和机器学习技术,自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具:书法临摹软件,借助图像识别和数据分析技术,帮助书法爱好者进行临摹,市场规模达数亿美元。
2024-12-20
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
可不可以提供一个本地化的大模型方法,让我建立这个合规法律的知识库
以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法: 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后,若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站,对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式: 聊天对话。 RAG 能力,即让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高,此时已搭建本地大模型,并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因: 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置,个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求: 1. 生成文字大模型: 最低配置:8G RAM + 4G VRAM 建议配置:16G RAM + 8G VRAM 理想配置:32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型) 2. 生成图片大模型(比如跑 SD): 最低配置:16G RAM + 4G VRAM 建议配置:32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型: 最低配置:8G VRAM 建议配置:24G VRAM 最低配置运行非常慢,不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍,以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库,可以参考文章: 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库,需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力,并额外支持以下能力: 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤: 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣,可以联系我或者加我的免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2024-12-18
2024年生成式人工智能-海外合规白皮书
以下是为您找到的与 2024 年生成式人工智能相关的内容: 《2024 年生成式人工智能海外合规白皮书(东南亚篇)》由垦丁律师事务所联合 WEEE Consulting 和 Boosterhub 撰写,深入分析了东南亚地区生成式人工智能(AI)的产业现状、监管框架及合规要求。报告涵盖了新加坡、越南、泰国、马来西亚、印度尼西亚和菲律宾六国,探讨了 AI 产品合规性、数据本地化、跨境数据传输、内容安全和知识产权等关键问题。报告指出,尽管东南亚国家在 AI 发展上展现出潜力,但各国法规和伦理标准存在差异,对 AI 的法律监管和合规要求也各不相同。 2024 年 8 月 26 日的《》,其中提到上周,Ideogram 推出功能强大的 2.0 图像生成模型,同时 Jamba 1.5 系列在非 Transformer 架构上取得突破。AI 工具如 ComfyUI 和 Cluade 更新,Cursor 获巨资融资。Google 的 Gemini AI 项目新增技术领导,亚马逊通过 AI 工具极大提升代码开发效率。 此外,还有其他一些相关研究报告,如: 《爱分析:2024 智能办公厂商全景报告》强调智能办公系统在企业数字化转型中的关键作用。 《平安证券:AI 系列深度报告(五)AI 手机》指出 AI 手机的发展重心正逐步向端侧转移,全球出货量将呈现指数级增长。 关于 2024 年人工智能的报告还包括: 2024 人工智能报告中提到,欧盟人工智能法案获得批准并正式生效,欧洲成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。美国大型实验室努力应对欧洲监管,中国人工智能监管进入执行时代,美国对中国实施更严格的出口管制和投资限制。 《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 13 月》,作者为郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara ,报告包含总体流量概览、分类榜单等内容。 您可在知识星球下载其它一些研究报告: 。公众号回复“2024 一季度”,可以获得《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 13 月》的 PDF 。
2024-12-02
大模型合规
大模型的安全问题包括以下方面: 1. 对齐保障:通过对齐(指令调优),如 ChatGPT 从 GPT3 经过对齐而来,使其更好地理解人类意图,增加安全保障,确保不输出有害内容。对齐任务可拆解为监督微调及获取奖励模型和进行强化学习来调整输出分布。例如 LLAMA2 使用安全有监督微调确保安全,强化学习能让模型根据人类反馈更细粒度思考答案的安全性,面对训练分布外数据也能拒绝不当回答。 2. 数据过滤:在预训练阶段对数据进行过滤,如 baichuan2 采用此技术减少有害输出,但因数据关联性,仅靠此方法可能不够,模型仍可能从关联中学到有害内容,且面对不良信息时可能因缺少知识而处理不当。 3. 越狱问题:用户可能通过越狱(Jailbreak)使模型的对齐失效,重新回答各种问题。 大模型的特点包括: 1. 架构:分为 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 三类,目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构,由 transformer 衍生而来。 2. 规模:预训练数据量大,来自互联网的多种来源,且参数众多,如 GPT3 已达 170B 的参数。 GPT3 与 ChatGPT 相比,除形式不同外,安全性也有差别。
2024-10-18