Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

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

Answer

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。

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

References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

and adaptive characteristics.While many aspects of the technologies described in these casestudies will be covered by existing law,they illustrate how AI-specific characteristics introducenovel risks and regulatory implications.Figure 1:Illustration of our strategy for regulating AIcharacteristics ensure any current or future AI system that meets this criteria will be within scope.See A guide to using artificialintelligence in the public sector,Government Digital Service and Office for Artificial Intelligence,2019.A pro-innovation approach to AI regulationCase study 3.1:Natural language processing in customer service chatbotsAdaptivity:Provides responses to real-time customer messages,having been trained onhuge datasets to identify statistical patterns in ordinary human speech,potentiallyincreasing personalisation over time as the system learns from each new experience.Autonomy:Generates a human-like output based on the customer's text input,to answerqueries,help customers find products and services,or send targeted updates.Operateswith little need for human oversight or intervention.Illustrative AI-related regulatory implication:Unintentional inclusion of inaccurate ormisleading information in training data,producing harmful instructions or convincinglyspreading misinformation.Case study 3.2:Automated healthcare triage systemsAdaptivity:Predicts patient conditions based on the pathology,treatment and risk factorsassociated with health conditions from the analysis of medical datasets,patient recordsand real-time health data.Autonomy:Generates information about the likely causes of a patient’s symptoms andrecommends potential interventions and treatments,either to a medical professional orstraight to a patient.Illustrative AI-related regulatory implication:Unclear liability for an AI triage systemthat provides incorrect medical advice,leading to negative health outcomes for a patientand affecting the patient's ability to obtain redress.Case study 3.3:Text-to-image generatorsAdaptivity:Uses large amounts of online content to learn how to create rich,highlyspecific images on the basis of a short text prompt.Autonomy:Based on text input,these systems generate images that mimic the qualities

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(58)另一个值得特别考虑的,使用人工智能系统的领域,是获得和享受特定的必要的私人和公共服务和福利,这是人们充分参与社会或提高生活水平所必需的。特别是,申请或接受公共机关提供的基本公共援助福利和服务,即医疗保健服务、社会保障福利、在生育、疾病、工伤事故、依赖或年老和失业情况下提供的社会保护以及社会和住房援助的自然人,通常依赖于这些福利和服务,相对于负有权责的机关来说处于弱势地位。如果机关使用人工智能系统来决定是否应给予、拒绝、减少、取消或收回这些福利和服务,包括受益人是否合法享有这些福利或服务,这些系统可能会对人们的生计产生重大影响,并可能侵犯他们的基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权,因此应被列为高风险系统。尽管如此,本条例不应妨碍公共行政部门开发和使用创新方法,因为更广泛地使用合规和安全的人工智能系统将使公共行政部门受益,前提是这些系统不会给法人和自然人带来高风险。此外,用于评估自然人的信用分数或信用度的人工智能系统应被归类为高风险人工智能系统,因为它们决定了这些人获得金融资源或住房、电力和电信服务等基本服务的机会。用于此目的的人工智能系统可能会导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式,例如基于种族或民族血统、性别、残疾、年龄、性取向的歧视,或造成新形式的歧视性影响。然而,根据本条例,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不应视为高风险系统。此外,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也会对人们的生活产生重大影响,如果设计

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

the new risks that may arise from their use,nor the unease that the complexity of AItechnologies can produce in the wider public.We already know that some uses of AI couldThe use of AI in healthcare and medicine is booming,Insider Intelligence,2023.How to fight climate change using AI,Forbes,2022; Tackling Climate Change with Machine Learning,Rolnick et al.,2019.DeepMind’s protein-folding AI cracks biology’s biggest problem,New Scientist,2022; Improved protein structure predictionusing potentials from deep learning,Senior et al.,2020.The UK Science and Technology Framework,Department for Science,Innovation and Technology,2023.Six of the best future uses of Artificial Intelligence,Technology Magazine,2023; Multidisciplinary perspectives on emergingchallenges,opportunities,and agenda for research,practice and policy,Dwivedi et al.,2021.Large dedicated AI companies make a major contribution to the UK economy,with GVA(gross value added)per employeeestimated to be £400k,more than double that of comparable estimates of large dedicated firms in other sectors.See AI SectorStudy 2022,DSIT,2023.Pro-innovation Regulation of Technologies Review:Digital Technologies,HM Treasury,2023.A pro-innovation approach to AI regulationdamage ourphysical8and mentalhealth,9infringe on the privacy ofindividuals10and underminehumanrights.11

Others are asking
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文，学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉，目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲，以帮助您组织思路和开展研究： 标题：人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要：简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 （一）研究背景：介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 （二）研究目的与意义：阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的，以及对行业发展的重要意义。 （三）研究方法与结构：说明采用的研究方法，如文献综述、案例分析等，并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 （一）人工智能技术的定义与分类：解释人工智能的概念，分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 （二）关键技术原理：详细介绍相关技术的原理，如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 （三）技术发展历程与现状：回顾人工智能技术的发展历程，分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 （一）智能化零售的概念与特点：定义智能化零售，阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 （二）行业发展现状与趋势：分析智能化零售行业的现状，包括市场规模、竞争格局等，预测未来的发展趋势。 （三）面临的挑战与机遇：探讨行业发展中面临的问题，以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 （一）客户画像与精准营销：如何利用人工智能技术分析客户数据，实现精准营销。 （二）库存管理与供应链优化：通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 （三）智能推荐与个性化服务：介绍基于人工智能的推荐系统，为客户提供个性化的购物体验。 （四）无人零售与智能支付：探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 （五）店铺布局与商品陈列优化：利用人工智能进行数据分析，优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 （一）新的零售模式：如线上线下融合的智能零售模式。 （二）数据驱动的商业决策：依靠人工智能分析数据，制定更科学的商业决策。 （三）合作与共享经济模式：探讨与技术供应商、其他企业的合作模式，以及共享数据和资源的可能性。 （四）增值服务与收费模式创新：基于人工智能技术提供的新服务，创新收费模式。 六、案例分析 （一）选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 （二）详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 （三）总结经验教训，为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 （一）对消费者行为和市场竞争的影响：分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 （二）技术与数据安全问题：探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 （三）法律法规与伦理道德问题：研究相关法律法规的缺失，以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 （一）研究成果总结：概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 （二）未来研究方向与建议：提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助，祝您顺利完成论文！
2025-04-07
人工智能搜索与百度搜索的区别
人工智能搜索与百度搜索存在以下区别： 1. 底层技术：人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”，即“检索增强生成”，包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂，不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径：在中国市场，相较欧美，百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索，提供对话式回答和创作功能。同时，市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品，主打“无广告，直接答案”，提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势：Google 仍在战斗前线密集释放技能，与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外，Google 推出新功能曾引发大量用户不满，而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品，并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能，打通了特定工作流，产品功能较为完整，但受限于模型能力，生成内容尚有提升空间。
2025-04-01
浅谈“生成式人工智能在中职实训课的应用”
生成式人工智能在中职实训课的应用： 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，所生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，例如： 文档摘要：将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要。 信息提取：从大量数据中识别并提取关键信息。 代码生成：根据用户的描述自动编写代码。 营销活动创建：生成广告文案、设计图像等。 虚拟协助：例如智能聊天机器人、虚拟客服等。 呼叫中心机器人：能够处理客户的电话请求。 生成式人工智能的工作方式如下： 1. 训练阶段：通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。 2. 应用阶段：基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了相关工具，如 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型；Generative AI Studio 允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少；Model Garden 是一个平台，可以让用户发现 Google 的基础和第三方开源模型，并与之交互，它提供了一组 MLOps 工具，用于自动化机器学习管道。 在教育领域，从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，以“移动教学与促动”课程实习周为例，让教育学专业的学生了解和尝试运用教育 APP、二维码、教育游戏等技术方式开展移动教学。课程实习需要在 5 天内让非技术背景的学生分组设计课程并展示，由于学生众多，教师难以给予个性化指导，而 AI 在一定程度上补足了学生缺乏的经验。
2025-03-31
人工智能的意义
人工智能具有多方面的重要意义： 从监管角度看，有效监管人工智能需要对其有共同的理解。目前对于人工智能没有广泛共识的通用定义，但通过参考其“适应性”和“自主性”这两个产生定制监管响应需求的特性来定义。“适应性”使解释系统结果的意图或逻辑变得困难，“自主性”使结果的责任分配变得困难。 从产业发展角度看，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设发挥重要支撑作用。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术加速迭代，呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。 从学科本身角度看，人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长之事的科学。对于一些无法明确编程的任务，如根据照片判断人的年龄，正是人工智能感兴趣的领域。在金融、医学和艺术等领域，人工智能也带来了诸多益处。
2025-03-28
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况： 2024 年被称为国内大模型落地元年，经过一年时间的发展，呈现出以下特点： 1. 竞争格局：国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长：2024 年 1 至 11 月，国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现：百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。在金融行业，百度也排名第一。 4. 行业应用：在智能终端行业，超半数手机厂商使用文心大模型，多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求：大模型进入产业落地后，除模型本身能力外，落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力，大模型的竞争正成为体系化之战。 此外，2023 年国内大模型发展情况包括：智谱推出了 4 代 GLM，MiniMax 推出新模型及“星野”APP，月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少，在 2B 行业中，大模型对收入撬动有限。硬件层上，国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片，华为昇腾在单卡指标上接近，但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
人工智能是什么，有什么用
人工智能（AI）是一种能够模拟人类智能的技术。它已经在众多领域发挥着重要作用，为社会带来了广泛的益处。 以下是一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗：根据患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出更好的贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出明智决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：（相关具体应用未在提供的内容中明确提及） 在法律法规方面，各国和地区都在制定相关规则，以规范人工智能的发展和应用，确保其在带来益处的同时，降低可能产生的风险。
2025-03-26
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
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