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给人工智能伦理建设提出建议,在内容和体系方面都可以

Answer

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 K-12、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。
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References

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

(1)IN GENERAL.—The Director shall award 15 grants for research on artificial(F)fields and research areas that will con18 tribute to the development and deployment of 19 trustworthy artificial intelligence systems,in20 cluding—21(i)algorithmic explainability;22(ii)methods to assess,characterize,23 and reduce bias in datasets and artificial 24 intelligence systems;and 25VerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00039 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216pamtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS40•HR 6216 IH(iii)safety and robustness of artificial 1 intelligence systems,including assurance,2 verification,validation,security,and con3 trol;4(G)privacy and security,including for 5 datasets used for the training and inference of 6 artificial intelligence systems,and software and 7 hardware used in artificial intelligence systems;8(H)fields and research areas that address 9 the application of artificial intelligence systems 10 to scientific discovery and societal challenges;11(I)societal,ethical,safety,education,12 workforce,and security implications of artificial 13 intelligence systems,including social impact of 14 artificial intelligence systems on different 15 groups within society,especially historically 16 marginalized groups;and 17(J)qualitative and quantitative forecasting 18 of future capabilities,applications,and impacts.19

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

[heading3](1)IN GENERAL.—The Director of the National 20Science Foundation shall award grants for education 21 programs at the K-12,community college,under22 graduate,graduate,postdoctoral,adult learning,and 23 retraining stages of education that—24VerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00043 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216pamtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS44•HR 6216 IH(A)support the development of a diverse 1 workforce pipeline for science and technology 2 with respect to artificial intelligence systems;3(B)increase awareness of ethical,social,4 safety,and security implications of artificial in5 telligence systems;and 6(C)promote the widespread understanding 7 of artificial intelligence principles and methods 8 to create an educated workforce and general 9 public able to use products enabled by artificial 10 intelligence systems and adapt to future societal 11 and economic changes caused by artificial intel12 ligence systems.13

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。

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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
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
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
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
那如果想通过AI赚钱,有什么建议
以下是通过 AI 赚钱的一些建议: 1. 学习 AI 技术,从事相关高薪工作,如成为数据科学家、机器学习工程师等,在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能,增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作,例如使用以下工具: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发,熟悉业务,结合 AI 能力打磨产品,形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是,是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-12-21
我的英文水平是CET4,想要在一年内达到雅思7分。请以一位专业的英文老师角度给与建议。请将建议以简洁的表达以及每日计划的形式体现出来
对于您想要在一年内从 CET4 水平提升到雅思 7 分的目标,以下是一些简洁的建议和每日计划: 建议: 1. 扩充词汇量:雅思对词汇的要求较高,建议每天背诵一定量的雅思核心词汇。 2. 提升听力水平:多听雅思真题听力,尝试精听和泛听结合。 3. 加强阅读训练:每天进行雅思阅读练习,提高阅读速度和理解能力。 4. 注重写作练习:定期写作并请专业老师批改,学习优秀范文的结构和思路。 5. 口语练习:找语伴或参加英语角,多说多练,纠正发音和语法错误。 每日计划: 早上: 背诵 30 个雅思词汇。 听 30 分钟雅思听力真题,并做笔记。 中午: 利用午休时间阅读一篇雅思阅读文章。 晚上: 写一篇雅思作文,并对照范文进行修改。 进行 30 分钟的口语练习,可以通过模仿、对话等方式。 周末: 做一套完整的雅思模拟试题,包括听力、阅读、写作和口语。 总结本周的学习情况,找出薄弱环节,加强练习。 需要注意的是,学习计划要根据个人实际情况进行调整,保持坚持和耐心,祝您成功!
2024-12-17
Ai短视频比赛主题“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”,请以此主题提出几条优质的创作灵感建议,Ai生成视频要求不长于10秒,请用简单易懂的方式讲一下
以下是关于“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”这一 AI 短视频比赛主题的创作灵感建议: 1. 可以是烟花绽放的那一刻,绚丽多彩照亮夜空。 2. 是宠物与主人重逢相拥的那一刻,充满温馨与感动。 3. 是运动员冲过终点线的那一刻,展现胜利的喜悦。 4. 是孩子第一次学会走路的那一刻,充满成长的惊喜。 5. 是情侣在雨中亲吻的那一刻,浪漫而甜蜜。 比赛相关要求: 1. 主题:以“The Moment”为主题进行创作。 2. 数量限制:每人不限视频数量。 3. 提交时间:12 月 31 日 21:00 前。 4. 参赛文件:16:9 格式,不长于 10 秒,30FPS 以上,不含剪辑。 5. 作业方式:不限。 6. 工具要求:使用可灵 AI(https://kling.kuaishou.com/)。 7. 视频要求:带可灵水印。 8. 参与方式:在指定时间发布作品,可通过通往 AGI 之路首页表格、在野菩萨小红薯群或支持社区提交。 9. 奖项设置:金奖 5000 元+5800 灵感值;银奖 3000 元+2700(2200+500)灵感值;铜奖 2000 元+1000 灵感值;入围 500 元×40;人气奖 2500 元×4 以及其他意外散落的灵感值。 10. 注意事项:不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容,可能导致参赛失败。不在规定时间内提交的自动失去参赛资格。评审由专业评审决定,提交次周发布结果。参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号及第三方用于社群运营、展览、展示、传播、营销等用途,主办方拥有最终解释权。在下面的投稿链接中上传作品。
2024-12-10
如何让AI对自己的写作做出精确的建议
要让 AI 对自己的写作做出精确的建议,可以从以下几个方面入手: 1. 提供清晰且具有指导性的提示词(prompt):一个好的提示词能够帮助 AI 更准确地理解您的需求,并生成更符合预期的内容。如果已有基本提示词,AI 能生成基础文章;若想进一步提升质量,可尝试提供更详细、更具创意的提示词,以便 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如,“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 2. 与 AI 互动改进写作:将文本粘贴到 AI 中,要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿,使事物更生动,或者添加例子,以激发自己做得更好。 3. 利用 AI 完成任务:把 AI 当作实习生,让其协助写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 借助 AI 保持动力:当在任务中遇到困难挑战而分心时,AI 可以提供让自己保持动力的方式。
2024-12-08
我是一名传统制造业的产品经理,一名ai小白,想在ai方面进行创业,有哪些方向建议
以下是为您提供的在 AI 方面创业的方向建议: 对于技术爱好者: 1. 从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本,熟悉 AI 能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor,从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区,如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块,与开发者交流,了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目,如开发简单的聊天机器人或图像识别应用,深入理解实际应用过程。 对于内容创作者: 1. 利用 AI 辅助头脑风暴,针对主题生成创意方向。 2. 建立 AI 写作流程,从生成大纲开始,逐步扩展到段落生成和数据支持。 3. 探索多语言内容,借助 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 4. 利用 AI 工具优化 SEO,根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 从行业观点来看: 1. 可能成功的 AI 公司应打造自身的数据飞轮,尤其在 ToC 场景中寻求突破,因为 C 端的数据飞轮效应可能是早期决胜关键。 2. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在,如高价值、特定领域依赖丰富的专有数据集。 3. 大模型产品可朝个性化(装上“记忆”成为工作助理或陪伴者)和场景化(装上“手”和“眼睛”)方向发展。 从 AI 创业者的情况来看: 1. 如天涯,具备软件开发经验和连续创业经历,可在 AI 领域发挥优势。 2. 像 Eureka 这样的 Fintech 产品经理,可在 AI 金融领域应用方面探索。 3. Zima 在编程和 AI 教育探索方面有基础,可关注 AI+教育和 AI4Science 方向。 4. Mr.water🐳 可凭借与高校教授的联系,考虑科研方向转化。 总之,AI 创业要注重技术驱动和产品定义,用好市面上的 AI 工具,从效率和变革角度组织公司架构。同时,把握好融资节奏,在实践中有效迭代。
2024-12-06
如果选择一个最需要的AI工具,你会建议我学什么?比如视频剪辑?
如果要选择一个最需要学习的 AI 工具用于视频剪辑,以下是一些相关建议: 工具选择: 剪映是一个较为方便的选择,它具有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。但也存在一些不足,如无法协同工作和导出工程文件,难以与其他软件进行工程联通,影响视频的商业化效果。 剪辑流程: 1. 视频粗剪:先确定画面逻辑,声音可作部分参考,快速对片子全貌有整体把握,把素材放上,再进行细节调整和画面替换。画面不需要精美,重点是把握整体。 2. 视频定剪:将画面素材调整和替换到满意效果。 3. 音效/音乐:以剪映为例,有简单音效库,复杂音效可能需另外制作。使用商用音乐要注意版权。 4. 特效:以剪映为例,可适当添加一些光的效果。 5. 包装(如字幕):字幕最后上,剪映可智能匹配字幕再修改。 故事创作: 除了工具,故事也很重要。故事来源有两条路径: 1. 原创(直接经验):自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 2. 改编(间接经验):经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 剧本写作: 编剧有一定门槛,不能仅套剧作理论和模版,要多写多实践,再结合看书总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编入手,或对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。 声音制作: 在传统影视制作中,声音部分包括现场录音、后期配音、音效音乐制作等。对于 AI 声音制作对话,如使用 11labs 进行英文对白制作,效果较好但存在没有情绪和情感的问题,需通过标点符号改变语音效果,不断抽卡调试。国内可使用魔音工坊,其有情绪调节控件。 剪辑软件: 对于 13 分钟的短片,剪映较方便;更长篇幅或追求更好效果,可能需使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。
2024-11-22