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像文心一言、kimi之类的人工智能助手还有哪些

Answer

以下是一些常见的人工智能助手:

  1. Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,具有超大“内存”,能读长篇小说、上网冲浪,还能协助处理资料和生成内容。
  2. 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,可写文案、想点子、聊天、答疑解惑。
  3. 通义千问:由阿里云开发,能够与人交互、回答问题及协作创作。

此外,还有夸克、豆包等。更多大模型产品,您可以访问相关网站查看。但需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:国内免费的大模型app有哪些?

Kimi智能助手、文心一言、通义千问这几个都是国内免费的APP。Kimi智能助手:Kimi是一个有着超大“内存”的智能助手,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪,Moonshot AI出品的智能助手。文心一言:百度出品的AI对话产品,它的定位是智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪你聊天、答疑解惑。通义千问:通义千问是由阿里云开发的聊天机器人,能够与人交互、回答问题及协作创作。还有更多大模型产品,可以访问网站查看:内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

SOP:如何利用 AI 30分钟不到打造爆款公众号文章

收集完资料后,紧接着的任务是对这些资料进行整理。我通常会使用月之暗面开发的[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)这个AI会话助手。[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)具备读取网页内容的能力,并且能够在此基础上生成一定的内容。当[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)读取完毕时,会显示绿色标点作为提示。需要注意的是,[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)的阅读能力有一定的限制,它可能无法一次性处理大量的资讯,或者某些网站的内容可能无法被读取。为了克服这些限制,我们可以分批次地将资料提供给[Kimi](http://kimi.moonshot.cn),确保它能有效地读取并理解所有可用的网站内容。这样我们资料都读取了,就让他整理下资讯内容。它做的还不错,我挺满意的。接下来就是让它转化成一篇吸引人的公众号文章了。

《2024年度AI十大趋势报告》发布:技术创新、产品洗牌、行业动态一文看尽

为了更好地还原国内AI产品的现状,量子位智库从用户规模、新增速度、用户活跃和用户粘性四⼤⻆度进行了数据统计。目前,APP端和Web端均尚未出现比肩互联⽹时代现象级破圈之作的产品,且整体来看和海外同类型产品相差5倍以上。在APP端,⽬前还没有产品能够拿出全维度的亮眼表现,市场缺乏诞生杀手级产品的场景。截⾄2024年10⽉,共56款产品的历史下载量超百万,8款产品历史下载量超千万,夸克和豆包的历史总下载量已过亿。而从单月新增来看,夸克、豆包和Kimi智能助手月增长可达到千万级,10款产品可达百万级;DAU方面,夸克DAU超过2600万,豆包、Kimi、天天跳绳和文小言DAU超百万;用户粘性方面,夸克和叨叨三日留存率超过30%。在Web端,AI智能助⼿赛道外的所有赛道都基本处于停滞状态,AI搜索、AI写作、AI⽣图等赛道甚⾄出现了头部产品数据下滑、或是下滑后回升乏力的情况。用户规模方面,月总访问量超千万的共7款产品,包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi智能助手、文心一言、豆包和通义。而在用户活跃度上,共3款产品——夸克、Notion和百度文库的MAU超过千万,19款产品MAU超过百万。仅有14款产品人均每月访问超过5次,13款产品平均访问时长超过10分钟。在数据统计基础上,「量子位智库AI 100」通过综合100和原生100两张榜单提名了国内优秀的AI产品。

Others are asking
帮我查一下这四家主流大模型的应用能力评测报告吧,通用能力和单项能力都可,数据需要权威一些文心一言 文心一格 通义千问 通义万相 讯飞星火 ai小科 智谱
以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告: 小七姐的测评: 测评机制:以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量:包括复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次:共分为五轮,分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告: 优秀模型:文心一言 4.0 API(百度)。 模型特点:在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用:能力栈广泛,可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评: 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5(0301 版本)的 80%90%,但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断,基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,如常识类问题和分词类问题。
2024-12-27
豆包,kimi,迅飞星火,通义,文心一言哪个好
以下是对这些大模型的简要介绍: GPT4Turbo:OpenAI 于 2023 年 11 月 7 日发布的 GPT4 的升级版本。 通义千问 2.0:阿里巴巴官方公开发布的 API 版本。 文心一言 4.0:百度官方的产品,有 API 版本和网页版。 云雀大模型(豆包):字节跳动官方网页版产品。 讯飞星火:科大讯飞发布的模型。 然而,要说哪个好并不能简单地一概而论,这取决于您的具体需求和使用场景。每个大模型都有其特点和优势,例如在语言理解、生成能力、特定领域的表现等方面可能存在差异。您可以根据自己的需求对它们进行试用和比较,以确定哪个更适合您。
2024-12-12
文心一言的开发公司是谁,功能特点,优势性和局限性请帮我简要概括
文心一言是由百度开发的全新一代知识增强大语言模型。 功能特点: 在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。 在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。 各项能力表现均衡且大部分能力水平较高。 能力栈广泛,可应用场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 优势: 能够与人对话互动,回答问题,协助创作,高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 局限性: 从某些测试和感觉来看,其能力水平可能在 GPT3 的阶段,输出内容的可靠性与 ChatGPT 相比还有差距。
2024-11-22
国内都有哪些类似于文心一言类的AIGC应用?
国内类似于文心一言的 AIGC 应用有: 语言文字类:百度的文心一言、阿里云的通义千问等。 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。 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。
2024-11-14
gpt-4和文心一言
GPT4 是由 OpenAI 开发的先进且广泛使用的大型语言模型,在多种任务上表现卓越,如文本生成、理解、翻译及专业和创意写作等,通过大量数据学习,能处理复杂问题和理解上下文。 文心一言是百度开发的语言模型,文心一言 4.0 有网页版和 API 版本。在 2023 年,百度的“文心 4.0”是国内能力较好的模型之一。 除了 GPT4 和文心一言,还有其他重要的大型语言模型,如 Anthropic 公司的 Claude 3、谷歌的 Gemini、阿里巴巴的通义大模型等。在 2023 年度中文大模型基准测评报告中,对众多模型进行了评测和列举。2023 年中美在 AGI 技术上仍有差距,国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 有差距。国内大厂在冲击 AGI 方面虽有资源,但实际效果尚不明确,且受多种因素影响。
2024-11-12
现在国内语言生成式AI有多少个在做的,比如说百度的文心一言和阿里的通义
目前国内在做语言生成式 AI 的有不少,例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外,还有一些在特定时间上线的大模型,如 8 月正式上线的包括北京的百度(文心一言)、抖音(云雀大模型)、智谱 AI(GLM 大模型)、中科院(紫东太初大模型)、百川智能(百川大模型),上海的商汤(日日新大模型)、MiniMax(ABAB 大模型)、上海人工智能实验室(书生通用大模型)。 需要注意的是,不同的大模型具有各自的特点和功能,在使用和应用场景上可能存在差异。
2024-11-06
新手如何使用kimi
新手使用 Kimi 的方法如下: 浏览器 Kimi 插件: 安装后,在浏览网络文章时点击插件图标,或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K,即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点: 极简,点击一键总结,无其他花里胡哨的功能。 Kimi 无法访问的网页也能进行总结,如推特等。 英文文章直接用中文总结要点。 支持 Dark Mode。 注意事项: 本插件为第三方爱好者开发,不是 Kimi 或月之暗面官方产品。 由于 Arc 等浏览器没有所需的 API,所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 Kimi 阅读助手: 这个插件支持快捷调用 Kimi,然后将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi,历史会话中能看到刚才的记录。 总结模型可自己选择。 注意事项: 需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展。 暂不支持 Arc 游览器(Arc 缺少相关 API)。 对于新手,Kimi 是 Chatgpt 的国产平替,实际上手体验好,适合入门学习和体验 AI。 优势: 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做得最好的 Ai 产品。 能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 下载方式: PC 端: 移动端 Android/ios:
2024-12-19
用kimi生成爆款去AI喂的文章需要什么指令
要利用 kimi 生成爆款 AI 喂的文章,您可以参考以下指令: 1. 收集相关资料:明确文章主题后,借助 AI 工具如 Perplexity.AI 的强大搜索功能获取信息。启用 Pro 功能可获得更专业深入的搜索结果,每天有一定次数免费使用,也可考虑开通会员。在搜索框输入具体 Prompt 定位相关资讯,获取搜索结果后可拷贝引用网站链接。同理,微软的 Bing 搜索引擎等也有类似功能。 2. 整理资料:使用月之暗面开发的 kimi 这个 AI 会话助手。kimi 具备读取网页内容并生成一定内容的能力,读取完毕会显示绿色标点。但它阅读能力有限,可能无法一次性处理大量资讯或某些网站内容,可分批次提供资料确保其有效读取和理解。 3. 公众号排版:观察知名公众号排版风格获取灵感,可保持简洁或创造个性设计。 4. SEO 优化:kimi 会提供精选关键词用于文章优化,提升搜索引擎可见度,若不满意可要求 kimi 生成更多精准关键词。 5. 发布和推广:选择合适平台发布文章,如个人博客、新闻聚合平台等,利用社交媒体等工具推广,扩大传播范围。
2024-12-16
Kimi写作指令
以下是关于 Kimi 写作指令的相关内容: Kimi 新出的常用语功能包含 15 款预设好的 Prompt,例如: 【📋会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 【📈PPT 精炼】整理各种课程 PPT,输出结构明晰、易于理解内容文档。 【🔥爆款文案】生成高质量的爆款网络文案。 【🎥影剧推荐】根据喜好推荐影视,提供保姆级资源渠道。 【📝影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论。 【🚀职业导航】私人职业路径规划顾问,综合考虑个人特质、就业市场和发展前景。 【📅营销策划】为产品或服务提供定制化营销活动策划。 【🎤面试模拟】私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 【📢宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号。 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽。 【📖诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手。 【📰推闻快写】专业微信公众号新闻小编,兼顾视觉排版和内容质量,生成吸睛内容。 【📚要点凝练】长文本总结助手,能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲。 【🎬短剧脚本】创作定制化短视频脚本,包含拍摄要求和分镜细节。 【📝美文排版】使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号优化文字排版,提供良好阅读体验。 创作现代诗的最简操作:使用 https://kimi.moonshot.cn ,然后把需求(如清明)贴进去发送。输出内容如不满意,可以直接输。如果新需求建议在 kimi 左上角中启动新会话,防止内容污染。为便捷使用,可将提示词工程添加为常用语,操作步骤为:点击输入框的立方体图标,出现页面后点击添加常用语,跳出输入框,回到文档复制提示词工程,在代码框右上角复制,贴到输入框,最后点击添加。其他大语言模型如豆包(https://www.doubao.com/)、通义千问(https://tongyi.aliyun.com/)、文心一言(https://yiyan.baidu.com/)也可使用。 推荐两个实用浏览器插件:(不方便下载的,文末附下载链接)。需要在浏览器中登录自己的 Kimi 账号,关联网页版。Kimi Copilot网页总结助手的插件提示词分了 3 部分,包括总结长文本、工作流程等。文末的 ZIP 格式插件应该可以自定义提示词。
2024-12-16
学习Kimi提示词
以下是关于学习提示词的相关内容: 提示词在现代大型语言模型中极其重要,掌握其运用技巧能最大程度发挥模型潜能。 学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧:明确任务目标,用简洁准确的语言描述,给予足够背景信息和示例,使用清晰指令,对特殊要求明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例,了解有效模式和技巧。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等,辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域,持续关注最新研究成果和方法论。 学习 SD 提示词需要多方面知识和经验积累。初学者从官方资料入手掌握基本概念,中级阶段大量实践培养敏锐度,高级阶段追求创新、挖掘新维度。持续学习、实践和总结反馈是成为提示词高手的必由之路。 提示词是给大语言模型的输入文本,用于指定任务和生成输出,发挥“提示”模型的作用,设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计。学习提示词需要先了解大模型特性,具备清晰表述需求和任务的能力。
2024-12-03
Kimi功能有什么,如果入门Kimi
Kimi 的功能包括以下方面: 1. 拥有 15 款官方提示词,例如: 【📋会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 【📈 PPT 精炼】整理各种课程 PPT,输出结构明晰、易于理解内容文档。 【🔥爆款文案】生成高质量的爆款网络文案。 【🎥影剧推荐】根据喜好推荐影视,提供保姆级资源渠道。 【📝影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论。 【🚀职业导航】私人职业路径规划顾问,综合考虑个人特质、就业市场和发展前景。 【📅营销策划】为产品或服务提供定制化营销活动策划。 【🎤面试模拟】私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 【📢宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号。 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽。 【📖诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手。 【📰推闻快写】专业微信公众号新闻小编,兼顾视觉排版和内容质量,生成吸睛内容。 【📚要点凝练】长文本总结助手,能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲。 【🎬短剧脚本】创作定制化短视频脚本,包含拍摄要求和分镜细节。 【📝美文排版】使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号优化文字排版,提供良好阅读体验。 2. 浏览器插件功能: 安装后,在浏览网络文章时点击插件图标,或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K,即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点包括极简,点击一键总结,无其他花里胡哨的功能;Kimi 无法访问的网页也可以进行总结,如推特等;英文文章直接用中文总结要点;支持 Dark Mode。 注意事项:本插件为第三方爱好者开发,不是 Kimi 或月之暗面官方产品;由于 Arc 等浏览器没有所需的 API,所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 Kimi 阅读助手插件可以快捷调用 Kimi,并将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi,总结模型可自己选择。 插件使用注意:需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展;暂不支持 Arc 游览器(Arc 缺少相关 API)。 0.6.1 版本的更新包括:fix:预设提示词无法滚动;fix:超长提示词无法完整引用;feat:新会话默认选中总结提示词;feat:增加 Kimi 读书模式(切换章节后可以继续追加新的页面内容)。 如果您想入门 Kimi,可以先了解这些功能,并根据自己的需求选择相应的提示词和插件进行尝试和练习。
2024-11-30
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