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举例说明，医疗人工智能应用的风险及其法理防范

Answer

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。

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References

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》。

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(83)鉴于人工智能系统价值链的性质和复杂性，并且根据立法新框架的原则，必须确保法律的确定性，并促进对本条例的遵从。因此，有必要明确价值链上的相关经营者的作用和具体义务，如可能促进人工智能系统发展的进口者和分销者。在特定情况下，这些经营者可能会同时扮演多个角色，因此应累计地履行与这些角色相关的所有义务。例如，经营者可同时担任分销者和进口者。(84)为了确保法律的确定性，有必要澄清，在特定的条件下，任何分销者、进口者、部署者或其他第三方都应视为高风险人工智能系统的提供者，并因此承担所有相关的义务。如果该方在已投放市场或提供服务的高风险人工智能系统上冠以自己的名称或商标，尽管如此行事不妨碍合同中规定以其他方式分配义务的安排，或者如果该方对已投放市场或提供服务的高风险人工智能系统进行实质性修改，使其仍然属于第6条所指的高风险人工智能系统，则属于这种情况，或者如果其修改了一个人工智能系统，包括通用人工智能系统的预期用途，而该人工智能系统尚未被归类为高风险系统，并且其已经投放市场或提供服务，根据第6条的规定，该人工智能系统成为高风险人工智能系统。这些规定的适用不应妨碍本条例应与之共同适用的特定的新立法框架部门立法中的具体规定。例如，745/2017号条例第16条第2款规定，特定的修改不应视为可能影响其符合适用要求的设备修改，应继续适用于属于该法规意义上的医疗设备的高风险人工智能系统。

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

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2025-03-13
举例说明，意图和FAQ训练的区别
意图和 FAQ 训练是两种不同的概念。 意图训练主要侧重于理解用户的核心意图或目的。例如，在一个客服场景中，用户的意图可能是查询产品信息、寻求技术支持或进行投诉等。通过对大量的用户交互数据进行分析和学习，模型能够识别出这些不同的意图类别。 FAQ 训练则侧重于常见问题及其对应的标准答案。比如常见的“产品如何退换货”“售后服务的联系方式是什么”等问题，以及相应的准确回答。 总的来说，意图训练更注重对用户目的的分类和理解，而 FAQ 训练更侧重于对特定常见问题的准确回答。
2025-01-13
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
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》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。
2024-12-29
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。
2024-12-29
AI的能力边界是什么，请举例说明
AI 的能力存在边界，主要体现在以下方面： 1. 知识来源受限：AI 的知识来源于训练数据，无法超越这些数据的范围，如同学生不能回答课本之外的问题。 2. 推理能力有限：即使拥有足够的知识，AI 也无法像人类一样进行无限的推理和联想。 例如，在“Hallucination is Inevitable:An Innate Limitation of Large Language Models”这篇论文中，揭示了 AI 幻觉无法被完全消除的根本原因就在于 AI 模型的能力边界。 在探索者队伍的研究中，有人提出开发一个用于探索 AI 能力边界的实验平台，这也从侧面反映了对 AI 能力边界的关注。 此外，国际政治的边界或将按照 AI 技术边界来重新划分，也说明了 AI 能力边界的影响范围之广。
2024-08-31
大语言模型领域， 如何理解“退火”概念。 请用通俗易懂的方式举例说明
在大语言模型领域，“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说，您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时，不会一开始就用猛火高温一直烧，而是会逐渐升高温度，然后再慢慢降低温度，让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中，“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中，对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化，以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中，没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。
2024-08-13
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
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些，是参数？推理能力？还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频，相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能：更小的模型能驱动更强的性能，如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM，到 2024 年，参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力：尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能，但在一些需要逻辑推理的问题上，如算术和规划，尤其在超出训练范围的实例上，这些系统仍存在问题。 4. AI 代理：在短时间预算设置下，顶级 AI 系统得分高于人类专家，但随着时间预算增加，人类表现会超过 AI。 5. 算法变革：如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
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，但因方法无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、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，计算资源变便宜，数据增多，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，因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点： 1969 年：经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制，几层的神经网络仅能执行基本计算，AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代：早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义，以逻辑推理为中心，主要是基于规则的系统，如早期专家系统。 1980 年代：神经网络。基于规则的系统弊端显现，人工智能研究关注机器学习，神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年：深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代：机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展，21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年：深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域，发表开创性论文引入反向传播概念，突破感知器局限。 2012 年：AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年：AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石，标志着人工智能在围棋领域超越人类，对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
修改以下内容，降低论文查重率：  首先需要高层管理者的重视和支持，为社交媒体营销提供必要的资源和政策支持。其次，要加强员工培训，提高全员的社交媒体素养和营销能力。再次，要建立完善的社交媒体管理制度，规范员工行为，防范潜在风险。最后，要注重技术创新，积极应用人工智能、大数据等新技术，提高社交媒体营销的智能化水平
以下是为您修改后的内容，以降低论文查重率： 首先，高层管理者的重视与支持不可或缺，应为社交媒体营销给予必需的资源及政策支撑。其次，强化员工培训工作，提升全体员工的社交媒体素养与营销能力。再次，构建完备的社交媒体管理体制，对员工行为加以规范，预防潜在风险。最后，注重技术的创新，积极运用人工智能、大数据等新型技术，增强社交媒体营销的智能化程度。
2025-03-07
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
案例：借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 （1）近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗，该诈骗利用AI人工智能，通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌，以此骗取受害者的信任，进行网络诈骗，近日包头警方就根据一起典型案例，向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯，据平安包头微信公众号消息，包头警方发布了一起利用人工智能（AI）实施电信诈骗的典型案例，一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容： 律师如何写好提示词用好 AI： 对于不具备理工科背景的文科生，可将 AI 视为黑箱，只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在，与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在与 AI 的对话中产生，要接受其存在的“不稳定性”，并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未具体阐述）
2024-12-25
ai诈骗防范措施和技术手段
以下是关于 AI 诈骗防范的一些措施和技术手段： 1. 政府层面： 拜登签署的 AI 行政命令要求，开发最强大 AI 系统的开发者需向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。对于可能对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型，开发公司在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。 商务部将制定内容认证和水印的指导方针，以清晰标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具，为公众识别官方内容提供便利，并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 2. 技术层面： 国家技术标准研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，以确保在公开发布前的安全性。 国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门，并建立 AI 安全和安保委员会。能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。 3. 企业层面： 360 立志解决大模型的安全问题，将大模型的安全问题分为三类进行研究。 在个人层面，要提高对 AI 诈骗的警惕性，不轻易相信来源不明的信息，学会识别可能的 AI 生成的虚假内容。
2024-11-21