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欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响,请举例说明

Answer

欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响举例如下:

积极影响:

  1. 对中小企业的兼顾激励与监管:欧盟的法案顾及到了中小企业在人工智能领域的弱势地位,适当地将对中小企业的合规义务豁免规定以及合规支持规定纳入未来的人工智能立法中,有利于形成健康有序的公平竞争秩序,激发中小企业的科技创新活力,同时防止过度监管。例如,2023 年《AI 法案》折衷草案通过制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款、促进监管沙盒广泛而平等的参与、降低评估费用等措施降低中小企业的合规成本。
  2. 纳入道德伦理和人权考量:《人工智能法案》将人工智能系统对伦理道德和基本人权的影响有机纳入规制框架和评估框架中,我国《科技伦理审查办法(试行)》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。

不利影响:

  1. 以风险为基准的管理框架存在不确定性:伦理道德和人权具有高度概括性、抽象性和不确定性,如何将其融入人工智能治理考验立法技术。《人工智能法案》对“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统的界定和解释存在相当大的不确定性和模糊性,可能难以统一进行风险分类,成效有待进一步观望和研讨。
  2. 可能无法完全适应中国国情:中国和欧盟在人工智能发展的阶段、市场环境、企业结构等方面存在差异,欧盟的法案在具体适用时可能需要进行较大的调整和适配,否则可能无法有效发挥作用。
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References

【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

[heading4](4)对中小企业的兼顾激励与监管的制度体系相较而言,我国的法律制度更多是在一般性规定的基础之上,强化对大型企业的监管。例如,就《个人信息保护法》而言,关键信息基础设施运营者和大型个人信息处理者将面临更多的合规义务,执行个人信息出境时也面临更严格的要求;而对于小型个人信息处理者的保障仅出现在第62条,属于个人信息保护工作推进内容之一,但目前尚未有具体规定。而专门针对人工智能领域制定的,针对算法推荐、深度合成、以及生成式人工智能的办法,均没有对中小型的服务提供者制定专门的规定,以控制其合规成本。从防止垄断,促进人工智能技术创新的角度而言,欧盟的《人工智能法案》顾及到了中小企业在当中的弱势地位。我们认为,适当地将对中小企业的合规义务豁免规定以及合规支持规定纳入到未来的人工智能立法中,将有利于形成人工智能领域健康有序的公平竞争秩序,有效激发中小企业的科技创新活力,同时也能够在制度上有效防止过度监管,避免“放过老虎抓苍蝇”的行为。以上,我们对欧盟整体的人工智能治理框架及2023年《AI法案》折衷草案的重点变化进行了梳理。可以看到,欧盟对于人工智能的治理整体上由分散不断趋于统一。同时,也逐渐重视欧盟内各项法律法规的衔接问题,以期构建欧洲数据治理的整体格局。接下来,我们将继续分析《人工智能法案》的重点制度,并通过对比分析,为我国的人工智能治理的具体路径提供可行思路。扫码订阅“金杜律师事务所”,了解更多业务资讯https://www.brookings.edu/blog/techtank/2023/05/08/the-politics-of-ai-chatgpt-and-political-bias/

【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

[heading4](1)纳入道德伦理和人权考量的以风险为基准的统一人工智能治此外,伦理道德和人权向来都是人工智能技术发展绕不开的终极话题。其高度概括性、抽象性和不确定性,导致如何将这部分内容融入人工智能治理考验着立法者的立法技术。而以风险为基准的人工智能治理框架提供了其中一种解决方案。《人工智能法案》将人工智能系统对伦理道德和基本人权的影响有机纳入规制框架和评估框架中,对相关责任主体的义务配置和履行起着决定性的作用。实际上,我国《科技伦理审查办法(试行)》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。伦理审查委员会的审查结果也能够阻止违反道德伦理科技活动的开展。不过由于该《办法》适用于所有的科技活动,人工智能的特殊性可能无从得到体现。另外,应如何界定和解释“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统也面临相当大的不确定性和模糊性。[26]https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2107/2107.03721.pdf人工智能系统会带来的问题,具体取决于使用它们的人、地点和目的。在一定程度上可能难以统一进行风险分类。[27]https://link.springer.com/article/10.1007/s12027-022-00725-6《人工智能法案》虽然通过举例的方式帮助解释和澄清,但仍可能无法应对快速发展变化的人工智能系统。因而以风险为基准的人工智能管理框架究竟成效如何仍有待进一步的观望和研讨。

【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

[heading4](4)对中小企业的兼顾激励与监管的制度体系在统一式的监管措施面前,虽然合规要求并无差距,但中小企业往往面临着难以承担的巨大合规成本。如果不采取适当的措施对中小企业进行保障,大型企业往往可以凭借自己的资源优势在实现技术创新的同时完成合规要求,而中小企业则只能在创新与合规中艰难抉择,这无疑可能会加剧大型企业的垄断局面。欧盟的数据立法向来意识到这一点,从GDPR到《数字服务法》,都采取了相应的措施适度降低中小企业的合规成本。《人工智能法案》也不例外。2023年《AI法案》折衷草案第一条进一步明确了要采取监管沙盒等措施降低中小企业的合规成本,促进科技创新。具体而言,通过第28a条制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款,通过采取规制格式合同的方式,一些显著不公平的条款将被视为无效约定,防止大型企业利用自身优势转嫁法律规定下本应自己承担的法律风险。在监管沙盒方面,2023年《AI法案》折衷草案第53a条特别提出应促进监管沙盒广泛而平等的参与,并减免参加费用和提供部署前服务和其他增值服务。最后,2023年《AI法案》折衷草案还通过适当降低中小企业的评估费用或其他合规要求,在处罚规定中要求将纳入中小企业的利益和经济活力,以实现降低合规成本的最终目标。2023年《AI法案》折衷草案还进一步吸纳了来自欧洲数字中小企业联盟的建议,要求相关准则的制定需要充分考虑中小企业的需求,以确保对其的合规负担不会因为中小企业参与缺位而导致过重。[29]https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/have-your-say/initiatives/12527-Artificial-intelligence-ethical-and-legal-requirements/F266557

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欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响,请举例说明(注意,简洁凝练)
欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响主要体现在以下方面: 1. 立法参考:我国与欧盟在人工智能立法工作上“齐头并进”,且立法理念有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。该法案对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。 2. 市场拓展:若我国的 AI 项目有意拓展欧洲市场,可能因针对不同市场重新训练特有模型效率不高,而不得不根据欧盟法案对产品进行调整。 同时,我国是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家,从 2022 年开始陆续出台全面指南,如今审查机构已介入。我国持续生产 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。虽然禁止 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。此外,伦理道德和人权向来是人工智能技术发展绕不开的终极话题,我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。但由于该《办法》适用于所有科技活动,人工智能的特殊性可能无从得到体现,且如何界定和解释“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统也面临相当大的不确定性和模糊性。
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以下是关于如何做 Agent 的详细说明及举例: 一、基本框架 Agent 的基本框架可以概括为“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。其中,大模型 LLM 充当 Agent 的“大脑”。 二、规划(Planning) 主要包括子目标分解、反思与改进。子目标分解能将大型任务拆解为较小可管理的子目标,便于处理复杂任务。反思和改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来的步骤,以提升最终结果的质量。 三、记忆(Memory) 分为短期记忆和长期记忆。短期记忆将所有的上下文学习视为利用模型的短期记忆来学习;长期记忆提供了长期存储和召回信息的能力,通常通过利用外部的向量存储和快速检索来实现。 四、工具(Tools) 五、智能体的类型 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并据此采取行动。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。金融交易智能体就是一个例子,它会根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。强化学习智能体通过与环境互动不断学习最优策略。 六、从产品角度思考 Agent 设计 以历史新闻探索向导为例,其身份是历史新闻探索向导,性格是知识渊博、温暖亲切、富有同情心,角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动,可为其设计简短的背景故事,比如曾是一位历史学家,对世界重大历史事件了如指掌且充满热情,愿意分享知识。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式以及角色技能等方面。 例如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让一个大语言模型扮演不同角色,如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员,这些 Agent 会相互协作,共同开发一个应用或复杂程序。
2024-07-22
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医疗人工智能在带来诸多益处的同时,也存在新的风险。以下为您举例说明其风险及法律防范: 以自动化医疗分诊系统为例,其具有适应性和自主性。适应性方面,它能基于对医疗数据集、患者记录和实时健康数据的分析来预测患者病情;自主性方面,它能为医疗专业人员或直接为患者生成有关症状可能原因的信息,并推荐潜在的干预和治疗措施。 然而,这也带来了一些风险和监管问题。比如,若该系统提供了错误的医疗建议,导致患者出现负面健康结果,责任归属不明确,影响患者获得赔偿。 在法律防范方面,需要明确此类系统的责任界定,制定相关法律法规,确保患者在因错误建议受到损害时能够获得有效的救济。同时,应加强对医疗人工智能系统的监管和评估,确保其准确性和可靠性。
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
如何学习人工智能
以下是新手学习人工智能的方法: 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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、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: 可以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 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-01-01
2024年《全球人工智能治理研究报告》议题“国家主权原则和人工智能发展”的内容及理解
以下是 2024 年《全球人工智能治理研究报告》中关于“国家主权原则和人工智能发展”的相关内容: 在 2024 年人工智能发展状况的安全与全球治理方面: 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。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,并计划在美国旧金山设立办事处。 英国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。英国政府还计划设立“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。美国能源部利用内部测试床评估人工智能对关键基础设施和能源安全的风险。 在技术和方法方面: 离线直接比对方法不会很快大规模取代 RLHF。谷歌 DeepMind 团队发现 RLHF 在涵盖总结、有用性、对话性等数据集上的测试中胜出,能更有效地改善生成任务。Cohere for AI 探索放弃近端策略优化 RLHF 中的算法,有利于其 RLOO 训练器,可降低 GPU 使用率和提高训练速度。 但 RLHF 存在可能滋生谄媚行为的问题,如 Anthropic 认为 SOTA AI 助手表现出奉承行为是因为人类偏好数据等。开发透明度虽在提高,但仍有很大改进空间。 在安全研究方面: 随着 AI 发展,新功能带来新漏洞,开发人员加大了对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复攻击,Anthropic 表明“警告防御”的潜力,Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建首个红队抵抗组织基准。除越狱外,还存在更隐蔽的攻击,潜在攻击面广泛,涵盖从训练到偏好数据和微调等内容。 对于“国家主权原则和人工智能发展”的理解,可能需要综合考虑各国在人工智能安全研究和治理方面的举措,以及技术发展对国家主权可能产生的影响。各国积极建立相关机构和采取措施,表明在人工智能快速发展的背景下,维护国家主权和安全的重要性。同时,技术发展中的问题和挑战也需要各国共同协作应对,以实现人工智能的健康、安全和可持续发展。
2024-12-31
欧盟人工智能法案立法理念
欧盟人工智能法案的立法理念主要包括以下几个方面: 1. 风险分级管理:对不同风险程度的人工智能应用进行分类监管。 2. 强调高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。 3. 全面禁止人工智能用于某些特定领域,如生物识别监控、情绪识别、预测性警务。 4. 要求生成式人工智能系统如 ChatGPT 披露内容是人工智能生成的。 5. 认为用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统需特别监管。 6. 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。 7. 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。 2021 年 4 月发布的《人工智能法案(提案)》引入了风险分级监管、市场准入制度、监管沙盒等制度,以应对突出的算法黑箱问题,确保投放到欧盟市场的人工智能系统及其使用的安全性。近年来,欧盟针对数据治理发布的一系列法案,与即将正式出台的《人工智能法案》共同构成欧盟数据战略框架下的重要监管规则,从底层逻辑入手加强数据的安全保护,促进欧洲数据流动,防范算法自动化决策的潜在风险,建立相关伦理价值标准,保障个人权利,构建监管与创新发展的平衡机制。
2024-12-31
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示: 1. 立法理念方面:我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现,欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面: 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应,一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成,欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求,与我国相关规定有一致性,但我国规定更全面,不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能,欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型,并规定了额外义务,我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面: 中国针对不同涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。 欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估划分风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管,进一步界定了各类主体的义务。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任作为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估:在我国,相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求,以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议,但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体,如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理:我国与欧盟在立法理念上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响:如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场,由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高,将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响
欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中具有多方面的影响: 1. 立法参考:我国与欧盟在人工智能立法方面有共通之处,该法案对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。 2. 产品调整:若 AI 项目有意拓展欧洲市场,可能因“木桶原理”不得不根据该法案对产品进行调整。 3. 监管趋势: 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,执行将分阶段进行。 美国大型实验室努力应对欧洲监管,部分服务受到限制。 我国人工智能监管进入执行时代,审查机构介入,持续生产 SOTA 模型并由国家互联网信息办公室监督。 4. 对中小企业:欧盟的法案顾及到了中小企业的弱势地位,我国可借鉴其适当地将对中小企业的合规义务豁免规定以及合规支持规定纳入未来的人工智能立法中,以形成健康有序的公平竞争秩序,激发中小企业的科技创新活力,避免过度监管。
2024-12-29
人类文明会收到Ai的影响吗
人类文明会受到 AI 的影响。例如,南瓜博士让 AI 画了十万只猫后发现,AI 的创造如洪水般汹涌,大模型是人类智慧的加权平均。若人们偷懒地让 AI 不断创造平均值内容,可能导致独特风格被平均掉,人类文化被“高斯模糊”。但每个人积极使用 AI 时,能将独特性留在与 AI 共创的作品中,保留个体独特性的世界对人类才有意义。 同时,MIT 的研究表明,AI 在帮助人类提高效率时,也带来了认知挑战,如诱导认知扭曲和造成虚假记忆的风险(信息茧房)。企业和个人需保持清醒认知,了解其潜在风险和局限性。要关注数据质量和 AI 生成内容对人类认知的长期影响,通过建立健全的数据审查机制、引入多源信息验证和保留人类监督,防范风险,确保 AI 是为人类服务的工具,而非控制人类思维。
2024-12-23
AI对餐饮行业将来会有什么影响?
AI 对餐饮行业的未来可能产生多方面的影响: 1. 客户服务:通过生成式 AI 技术,深入了解客户需求和愿望,提供更加个性化和高效的服务。 2. 运营管理:有助于将人力密集、效率较低的运营环节转变为更低成本、更高效的“计算”模式。 3. 创新服务:例如利用空间智能,实现自主机器人运输餐饮用品,或通过增强现实技术引导厨师进行更安全、更快、更少侵入性的操作。 4. 卫生监控:如检测员工是否正确洗手等卫生操作,保障食品安全。 总之,AI 有望为餐饮行业带来更高效、更个性化和更优质的服务,同时优化运营和管理流程。
2024-12-19
AI的最新发展如何,对于哪些传统行业产生了影响
AI 的最新发展呈现出以下特点和影响: 技术方面:在自然语言处理和多模态推理领域取得进步,模型性能和多模态处理能力显著提升。 行业影响: 推动技术行业发展,为处理大量数据和复杂计算的专业用户提供高效工具。 革新机器人领域,促进智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等行业进步。 在核聚变技术、生物制药和纳米科技等前沿领域发挥关键作用。 预计对全球 GDP 产生巨大影响,帮助美国解决债务问题,为经济发展提供新动力。 众多产品和解决方案将被 AI 驱动的创新替代品取代,产业变革规模巨大,AI 相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。 应用层大量创新,重点从基础训练转移到更高层次的认知任务,如计划和推理。 降低开展业务和投资成本,为收入增长做出贡献,推动公司竞争优势上升。 加速专业服务出现,熟练 AI 的专业人员能产生高附加值。 AI 对传统行业的影响包括但不限于以下方面: 教育:改变教学方式和学习体验。 医疗:辅助诊断、疾病预测等。 科研:提高研究效率和创新能力。 总之,AI 正处于重要的发展阶段,其影响深远且广泛,需要关注其合理使用以确保对社会产生正面影响。
2024-12-10