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谈谈人工智能伦理建设的内容、体系

Answer

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。

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References

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

INTELLIGENCE ACTI(1)provide for interagency coordination of Fed11 eral artificial intelligence research,development,and 12 demonstration activities,development of voluntary 13 consensus standards and guidelines for research,de14 velopment,testing,and adoption of ethically devel15 oped,safe,and trustworthy artificial intelligence sys16 tems,and education and training activities and pro17 grams of Federal departments and agencies under18 taken pursuant to the Initiative;19

国家人工智能产业综合标准化体系建设指南.pdf

人工智能行业应用重点领域包括智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等。1.1.智能制造标准。规范人工智能在工业领域的融合应用,围绕智能工厂、智慧供应链建设中的智能化技术要求,开展工业知识表达、工业知识图谱构建、工业场景大模型等标准研制。2.2.智能家居标准。规范家居智能硬件、智能软件、智能网联、服务平台和应用平台等技术要求,促进智能家居产品的互联互通,提升智能家居在室内环境、安防监控等场景的用户体验。3.3.智慧城市标准。规范智慧城市建设、治理、生态宜居等智能化技术要求,提升人工智能系统在城市经济发展、韧性构建、社会治理、辅助决策中的应用水平。4.4.科学智算标准。规范人工智能规模化应用加速基础科研的相关标准。结合农业、工业、服务业等应用人工智能技术的需求,加快开展智慧农业、智慧能源、智慧环保、智慧金融、智慧物流、智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧文旅等领域标准研究。[heading2](六)安全/治理标准[content]安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。1.1.安全标准。规范人工智能技术、产品、系统、应用和服务等全生命周期的安全要求,包括基础安全,数据、算法和模型安全,网络技术和系统安全,安全管理和服务,安全测试评估,安全标注,内容标识,产品和应用安全等标准。2.2.治理标准。结合人工智能治理实际需求,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,人工智能治理支撑技术;规范人工智能全生命周期的伦理治理要求,包括人工智能伦理风险评估,人工智能的公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,人工智能伦理审查等标准。

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(4)人工智能是一个快速发展的技术族,能够为各行各业和社会活动带来广泛的经济、环境和社会效益。通过改进预测、优化运营和资源配置,以及为个人和组织个性化可用的数字解决方案,人工智能的使用可以为企业提供关键的竞争优势,并支持有益于社会和环境的成果,例如在医疗保健、农业、食品安全、教育和培训、媒体、体育、文化、基础设施管理、能源、运输和物流、公共服务、安全、司法、资源和能源效率、环境监测、生物多样性和生态系统的保护和修复,以及气候变化的减缓和适应。(5)同时,根据其具体应用、使用情况和技术发展水平,人工智能可能会产生风险,并对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。这种损害可能是物质性的,也可能是非物质性的,包括身体、心理、社会或经济的损害。(6)鉴于人工智能可能对社会产生的重大影响以及建立信任的必要性,人工智能及其监管框架的发展必须符合《欧盟条约》第2条所载的欧盟价值观、各项条约和《宪章》所载的基本权利和自由。作为前提条件,人工智能应是以人为本的技术。人工智能应作为人类的工具,最终目的是提高人类福祉。(7)为了确保在健康、安全和基本权利方面对公众利益提供一致和高水平的保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一的规则。这些规则应与《宪章》保持一致,并应当是非歧视性的,且符合欧盟的国际贸易承诺。这些规则还应考虑到《欧洲数字权利宣言》和《数字十年原则》以及人工智能高级别专家组的《值得信赖的人工智能的伦理准则》。

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人工智能的相关岗位
以下是关于人工智能相关岗位的一些信息: 在企业中建构人工智能方面,智能音箱的工作流程包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序,但智能音箱面临着对每个用户需求单独编程导致公司需花费大量资金教育客户的困境。自动驾驶汽车方面,检测包括使用监督学习、多种传感器和技术,运动规划包括输出驾驶路径和速度。 人工智能团队的角色示例有:软件工程师,负责智能音箱中的软件编程工作,在团队中占比 50%以上;机器学习工程师,创建映射或算法,搜集和处理数据;机器学习研究员,负责开发前沿技术;应用机器学习科学家,解决面临的问题;数据科学家,检测和分析数据;数据工程师,整理数据;AI 产品经理,决定用 AI 做什么以及其可行性和价值。 在【已结束】AI 创客松中,参与同学的擅长领域和岗位包括:AI 2C 项目负责人、技术实践者、AI 算法开发、产品经理、程序员、产品体验设计师、咨询顾问/服务设计师等,他们在不同方向有着各自的优势和想法,如产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、智能写作产品等。
2025-01-03
人工智能的定义
人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。目前对其定义并不统一,以下是一些常见的定义: 从一般角度来看,人工智能是指通过分析环境并采取行动(具有一定程度的自主性)以实现特定目标来展示其智能行为的系统。基于人工智能的系统可以完全依赖于软件,在虚拟世界中运行(例如语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和人脸识别系统)或者也可以嵌入硬件设备中(例如高级机器人、自动驾驶汽车、无人机或物联网应用程序)。 2021 年《AI 法案》提案第 3 条对人工智能的定义为:“AI 系统指采用附录 1 中所列的一种或多种技术和方法开发的软件,该软件能生成影响交互环境的输出(如内容、预测、建议或决策),以实现人为指定的特定目标。”其中,附录 1 列举的技术方法主要包括:机器学习方法(包括监督、无监督、强化和深度学习);基于逻辑和知识的方法(包括知识表示、归纳编程、知识库、影响和演绎引擎、符号推理和专家系统);统计方法,贝叶斯估计,以及搜索和优化方法。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,对于像从照片判断人的年龄这类任务,我们无法明确解法,无法编写明确程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 需要注意的是,“人工智能”的概念自 1956 年于美国的达特茅斯学会上被提出后,其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展在不断扩展。相比于《2018 年人工智能战略》,2021 年《AI 法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。在 2022 年《AI 法案》妥协版本中,欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄,并侧重强调机器学习的方法。
2025-01-02
人工智能的历史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但这种方法因无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识、表现及保持知识库准确性复杂且成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 例如在创建国际象棋计算机对弈程序时,方法不断变化。 此外,人工智能和机器学习在金融服务行业应用已超十年,促成了诸多改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃,正改变多个领域。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机,遵循受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这类任务正是人工智能感兴趣的。如今金融、医学和艺术等领域正从人工智能中受益。
2025-01-02
什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序,就能编写程序让计算机执行。 然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,无法明确编程,这类任务正是人工智能感兴趣的。 AI 分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等;AGI 能做任何人类可以做的事。 人工智能术语包括: 机械学习:学习输入输出,从 A 到 B 的映射。是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域。 数据科学:分析数据集,从数据中获取结论与提示,输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习:有输入层、输出层、中间层(隐藏层)。
2025-01-02
人工智能伦理建设的基本内容
人工智能伦理建设的基本内容包括以下方面: 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,并修正了一系列相关条例。回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》,其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则: 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和个人自主权,其运行可由人类适当控制和监督。 技术稳健性和安全性:开发和使用方式应在出现问题时保持稳健,抵御试图改变其使用或性能的行为,减少意外伤害。 隐私和数据治理:符合现有隐私和数据保护规则,处理的数据应具备高质量和完整性。 透明度:开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,让人类知晓交流或互动情况,并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平:开发和使用方式应包括不同参与者,促进平等获取、性别平等和文化多样性,避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉:有助于设计符合《宪章》和欧盟基础价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。 问责制。 人工智能能带来广泛的经济、环境和社会效益,如改进预测、优化运营等,但也可能根据应用、使用情况和技术发展水平产生风险,对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。 鉴于人工智能的重大影响和建立信任的必要性,其发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由,应以人为本,最终提高人类福祉。 为确保公众利益的高水平保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一规则,这些规则应与《宪章》一致,非歧视,符合国际贸易承诺,并考虑相关准则。
2025-01-02
举例说明,医疗人工智能应用的风险及其法理防范
医疗人工智能应用存在以下风险: 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害,包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时,可能对人们的生计产生重大影响,并侵犯基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括: 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,这些规则应与《宪章》保持一致,是非歧视性的,并符合欧盟的国际贸易承诺,同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务,促进对法规的遵从,确保法律的确定性。 3. 在特定条件下,明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统,以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统,在符合一定条件时不视为高风险系统。
2025-01-02
给人工智能伦理建设提出建议,在内容和体系方面都可以
以下是为人工智能伦理建设提出的一些建议: 在内容方面: 1. 关注算法的可解释性,使人工智能的决策过程能够被理解和解释。 2. 研究方法以评估、表征和减少数据集中及人工智能系统中的偏差。 3. 确保人工智能系统的安全性和鲁棒性,包括进行保证、验证、校验、安全和控制等方面的工作。 4. 重视隐私和安全,包括用于训练和推理人工智能系统的数据集,以及相关的软件和硬件。 5. 研究人工智能系统在科学发现和社会挑战方面的应用。 6. 考虑人工智能系统对社会、伦理、安全、教育、劳动力和安全等方面的影响,特别是对社会中不同群体,尤其是历史上被边缘化的群体的社会影响。 7. 进行定性和定量的未来能力、应用和影响的预测。 在体系方面: 1. 开展教育项目,支持在 K12、社区学院、本科、研究生、博士后、成人学习和再培训等阶段培养与人工智能系统相关的多样化劳动力。 2. 提高对人工智能系统的伦理、社会、安全和安全影响的认识。 3. 促进对人工智能原理和方法的广泛理解,以培养能够使用人工智能产品并适应其带来的社会和经济变化的劳动力和公众。 4. 针对不同的行业应用,如智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等,制定相应的标准,规范技术要求和应用场景。 5. 制定安全标准,规范人工智能全生命周期的安全要求,包括基础安全、数据、算法和模型安全、网络技术和系统安全、安全管理和服务、安全测试评估、安全标注、内容标识、产品和应用安全等。 6. 制定治理标准,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能的鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,以及全生命周期的伦理治理要求,如伦理风险评估、公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,还有伦理审查等标准。
2025-01-02
对人工智能伦理规范的理解,包括现有规范具体内容、现有问题、应当如何规范,并从一个具体领域说明,例如:金融人工智能
以下是关于人工智能伦理规范的相关内容: 现有规范具体内容: 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,安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。安全标准规范了人工智能全生命周期的安全要求,治理标准规范了人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括伦理治理要求。 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,其中提到高级别专家组制定了七项不具约束力的人工智能伦理原则,包括人类主体和监督、技术稳健性和安全性、隐私和数据治理、透明度、多样性、非歧视和公平、社会和环境福祉以及问责制。 现有问题: 文中未明确提及现有规范存在的具体问题。 应当如何规范: 鼓励非高风险人工智能系统的提供者制定行为守则,包括相关的治理机制,以促进自愿适用适用于高风险人工智能系统的部分或全部强制性要求,并根据系统的预期目的和所涉及的较低风险进行调整,考虑可用的技术解决方案和行业最佳实践。 鼓励所有人工智能系统的提供者和模型的提供者,在自愿的基础上适用与欧洲可信人工智能伦理准则要素、环境可持续性、人工智能素养措施、人工智能系统的包容性和多样化设计与开发等有关的额外要求。 以金融人工智能为例: 在金融领域应用人工智能时,应遵循上述的伦理规范和要求。例如,要确保数据的隐私和安全,模型的稳健性和可靠性,避免歧视和不公平,保证透明度和可解释性,同时要接受监管和审查,以降低金融风险,保障金融市场的稳定和公平。
2024-12-18
AIGC伦理检查清单
以下是一份关于 AIGC 伦理检查清单的相关内容: AIGC 概述: GenAI(生成式 AI)是能够从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(AIGenerated Content)。 我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成共同监管形势。 AIGC 的分类及应用: 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。 语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 AIGC 触发的法律与道德风险: 重伦理道德,主要体现在两方面: 国家安全:不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度,危害国家安全和利益、损害国家形象,煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定,宣扬恐怖主义、极端主义。 伦理道德:不得宣扬民族仇恨、民族歧视,暴力、淫秽色情,以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。 GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中,采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。
2024-11-21
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
谈谈医疗人工智能的风险及其法律防范,举一个具体例子,如影响肿瘤外科内科
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
谈谈你对AI/AIGC的理解
AI(人工智能)是指让计算机模拟人类智能的技术。机器学习是人工智能的重要组成部分,包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。监督学习基于有标签的训练数据,学习输入与输出的映射关系;无监督学习则在无标签数据中自主发现规律,例如聚类。强化学习从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑构建神经网络,其中 Transformer 模型基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理长距离依赖。 AIGC(人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,能生成文字、图像、视频等。它在内容创作、广告、媒体等领域广泛应用。 AIGC、UGC(用户生成内容)和 PGC(专业人士或机构生成内容)是不同的内容生成方式。AIGC 由人工智能生成,可快速大规模生成内容;UGC 由用户生成,内容丰富多样反映用户想法;PGC 由专业团队或机构生成,内容质量高专业性强。
2024-12-29
谈谈对人工智能的看法
以下是关于对人工智能的一些看法: 从吴恩达的观点来看: 存在对人工智能放大人类负面影响的担忧,可在技术层级如通过 RLHF 解决类似于社会歧视等问题。 担心人工智能导致失业,但实际每个工作组成部分不单一,人可与人工智能协同,如放射科医生岗位虽曾被看低但未失业。 对于人工智能导致人类毁灭的观点,其论点缺乏具体性和现实依据。人类有控制比自身强大事物的经验,未完全控制的事物如飞机仍有价值且安全。同时,AI 可成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 从【好文推荐】来看: 作为 AI 行业的投资人,挑选了认为被经常提及的三个问题进行讨论,包括这轮 AI 有无被证明的杀手级应用、大模型是否拿走绝大部分利润、机会属于大厂还是创业公司等。 从奥特曼的访谈来看: 对通用人工智能(AGI)的定义因人而异。 认为一个系统能显著加快全球科学发现速度是极其了不起的,大多数经济增长源自科学和技术进步。 即便看到系统有新颖的科学直觉也将不可思议。
2024-09-05
如何通过AI构建自己的知识体系,比如通识教育,英语口语,以及子女学习辅导
以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议: 通识教育: 1. 把学习任务切割成小单元,利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程,更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识。 英语口语: 1. 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行写作和语法纠错,改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟,提升交流能力和语感。 子女学习辅导: 1. 对于英语学习,可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面,使用自适应学习系统,如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题;利用智能题库和作业辅助工具,如 Photomath 获取问题解答和解题步骤;借助虚拟教学助手,如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务;参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,在使用 AI 辅助学习的过程中,要结合传统学习方法,仔细甄别生成的内容,以取得更好的学习效果。
2024-12-22
多智能体系统如何搭建
搭建多智能体系统需要考虑以下几个方面: 1. 多智能体的概念:多智能体是由多个自主、独立的智能体组成的系统。每个智能体能够感知环境、进行决策并执行任务,它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动,以实现整体目标。随着大型语言模型的出现,以其为核心构建的智能体系统受到广泛关注,为不同智能体分配角色和任务信息,并配备工具插件以完成复杂任务。 2. 常见框架:目前更常见的框架主要集中在单智能体场景,其核心在于语言模型与工具的协同配合,可能需要与用户进行多轮交互。同时,越来越多的框架开始关注多智能体场景,为不同智能体指定不同角色,通过协作完成复杂任务,与用户的交互可能相对减少。 3. 主要组成部分: 环境:所有智能体应处于同一个环境中,环境包含全局状态信息,智能体与环境存在信息交互与更新。 阶段:为完成复杂任务,现有多智能体框架通常采用 SOP 思想,将复杂任务分解为多个子任务。 控制器:可以是语言模型或预先定义好的规则,负责环境在不同智能体和阶段之间的切换。 记忆:在多智能体框架中,由于智能体数量增多,消息数量增多,每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。 4. 开源框架示例:如 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」,其在多智能体通信方面表现出色,处理了交接的逻辑。例如构建客服多智能体,只需要准备普通接线客服和宽带客服等不同角色的智能体。
2024-11-29
拆解 通往AGI之路 知识付费运营体系
通往 AGI 之路的知识付费运营体系可以从以下几个方面来拆解: 1. 课程特点: 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是全网技术更新最快的课程之一。 课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,能满足不同阶段学习者的需求。 2. 付费与开源的比较: 开源社区资源丰富,适合自律的自主学习者。 知识付费课程提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈,是高效的学习途径。 3. 社区需求: 新同学加入时,对适合小白新手入门的课程有需求,相比啃知识库的图文,更愿意接受老师手把手的教学。 4. 个人经历:创建者在希望快速入门 AI 绘画时,投入金钱学习了许多付费的 AI 课程,并最终选择了野菩萨的课程。 通往 AGI 之路本身不仅是开源的 AI 知识库,还是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,具有以下特点: 1. 共同建设:由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同贡献并整合各种 AI 资源。 2. 丰富内容:提供一系列开箱即用的工具,文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 3. 紧跟前沿:追踪 AI 领域最新的进展,时刻更新。 4. 活动多样:包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等社区共创项目,以及 AIPO 活动、共学活动等。 5. 扶持与奖励:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,设有最佳创业奖和最佳投资奖等。
2024-11-25
可以介绍下AGI的知识体系吗,从入门级开始
以下是为您介绍的 AGI 知识体系入门级内容: 首先,推荐您从以下几个方面开始了解: 1. 记忆相关基础知识,如 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等。您可以通过以下链接获取详细信息: 其次,您可以先试用提示词练手,参加相关的 battle 活动,如 prompt battle、video battle 等,与大神交流。还可以关注最新活动,如 AI 春晚、AIPO 项目等,感兴趣的话可以报名参与执行导演、平面设计、商务统筹或运营等工作。 另外,“通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库,更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。 市面上的【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-11-23
知识库的体系怎么搭建
搭建知识库的体系可以从以下几个方面入手: 1. 明确需求和兴趣点,选择相关的信息源,确保信息的质量与相关性。 2. 建立信息通路,通过各种工具和方法(如浏览器插件、笔记应用等),确保信息能够顺畅地流入知识体系。 3. 对收集的信息进行知识结构化处理,使用不同的笔记方法和工具将其分类、标签化和链接,形成便于检索和应用的结构化知识体系。 4. 注重知识内化与应用,通过定期的复习、思考和实践,将外部信息转化为个人知识,并在实际工作和生活中应用,解决具体问题。 5. 知识抽取方面,通过自动化技术抽取出可用的知识单元,包括实体抽取(命名实体识别)、关系抽取(提取实体之间的关联关系)、属性抽取(采集特定实体的属性信息)。 6. 知识表示可采用属性图、三元组等方式。 7. 进行知识融合,在同一框架规范下对异构数据进行整合、消歧、加工、推理验证、更新等,达到数据、信息、方法、经验等知识的融合,形成高质量知识库,包括实体对齐以消除不一致性问题,以及知识加工和本体构建等。 8. 重视知识更新,不断迭代扩展现有知识,增加新的知识。 9. 进行知识推理,在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 此外,您还可以在网上做一些调研,找到人类试图量化和编写知识的领域,如回顾布卢姆 的分类法、林奈创建生物分类法的工作、德米特里·门捷列夫创建描述和分组化学元素的方法等有趣的例子。作业方面,可以建立一个本体,比如选择一个主题(如一个人、一个地方或一件事)建立该主题的模型,使用 Protégé 构建本体。
2024-09-26