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人工智能伦理建设的基本内容

Answer

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。
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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(27)虽然基于风险的方法是一套成比例和有效的约束性规则的基础,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》非常重要。在这些准则中,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,这些原则应有助于确保人工智能是值得信赖的、符合伦理道德的。这七项原则包括: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。在不影响本条例和任何其他适用的联盟法律的法律约束力要求的前提下,这些指南有助于设计一个符合《宪章》和作为联盟基础的价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。根据独立人工智能高级别专家组的指南,人类主体和监督意味着人工智能系统的开发和使用是为人服务的工具,尊重人的尊严和个人自主权,其运行方式可由人类进行适当控制和监督。技术稳健性和安全性是指,开发和使用人工智能系统的方式应能在出现问题时保持稳健,并能抵御试图改变人工智能系统的使用或性能的行为,从而允许第三方非法使用,并最大限度地减少意外伤害。隐私和数据管理是指人工智能系统的开发和使用符合现有的隐私和数据保护规则,同时处理的数据在质量和完整性方面符合高标准。透明度是指人工智能系统的开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,同时让人类意识到他们与人工智能系统进行了交流或互动,并适当告知部署者该人工智能系统的能力和局限性,以及受影响者的权利。多样性、非歧视和公平性是指人工智能系统的开发和使用方式应包括不同的参与者,并促进平等获取、性别平等和文化多样性,同时避免联盟或国家法律所禁止的歧视性影响和不公平偏见。社会和

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》。

【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

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人工智能设计拜年PPT的软件
以下是一些可以用于人工智能设计拜年 PPT 的软件： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，增强演示文稿吸引力，网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包含互动元素和动画效果，网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有以下相关内容： 1. 2024 年 6 月 22 日更新的一批研究报告，如《》等。 2. 熊猫 Jay 编写的超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南，介绍了 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等工具，并因该培训获得 1000 元奖励。原文：https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7GNqkAPA 公众号：熊猫 Jay 字节之旅
2025-01-28
快速好用的人工智能网页翻译AI
以下为您推荐快速好用的人工智能网页翻译 AI： Open AI Translator（强烈推荐） 推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟 功能：是一款接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品。适合在浏览网页时查询个别单词、句子，能得到等同词典的体验。也可用于分析代码，搭配 Chat GPT 使用效果佳。 优势：可以在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用，可用于任何 web 场景。强烈推荐配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用。 调用方式：选中页面中的文本后，会悬浮该插件，点击即可翻译，速度极快，摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 注意事项：安装后需要获取 Open AI 的 API Key，首次打开插件设置好 Open AI Key 地址，可找个地方保存好 API Key，方便在体验产品时复制粘贴。 下载地址： 此外，10 月盘点中还有一些相关的 AI 应用： 用自然语言对网页编程，实现各种操作： 浏览器插件→ 安装向导→https://yiu45q2746h.feishu.cn/docx/UM5Idb3AVo5cQXxgu09cTCAOnye 把输入文字自动翻译成多种语言后进行搜索（沉浸式翻译团队的新产品）：网页应用→https://bilin.ai🔮 AI Youtube 搜索和总结，并支持播放 Youtube 视频，突然走红：网页应用→https://www.jenova.ai🔮 302.ai：汇集全球顶级品牌的 AI 超市，网页应用→https://302.ai，AI 播客生成器、AI 视频生成器、AI 网页生成器等 30+生产级应用，GitHub→https://github.com/302ai 另外，如果您想在网站上增加一个 AI 助手，只需 4 步： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，来快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助您更好的应对客户咨询。
2025-01-26
2030年前全国中小学普及人工智能是哪发布 的
目前没有明确的权威信息表明“2030 年前全国中小学普及人工智能”这一具体说法的发布来源。但以下信息可能对您有所帮助： 美国第 116 届国会第二次会议提到，国家科学基金会主任应授予 K12 等教育阶段的教育项目资助，以支持人工智能系统相关的多样化劳动力培养、提高对其伦理、社会、安全等影响的认识，并促进对人工智能原理和方法的广泛理解。 北京市大中小学推广了 AI 学伴和 AI 导学应用。
2025-01-24
如何学习好人工智能
以下是关于如何学习好人工智能的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、中学生学习 AI 的特别建议 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，学习 AI 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，为未来的发展做好准备。 七、在医疗保健领域的 AI 学习 为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说，“专家”AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，通常是通过正规的学校教育，然后是某种形式的学徒实践；数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习，大多数情况下是面对面地学习。通过学校教育和经验，获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此，但对于 AI 来说，这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI，而不是仅仅依靠大量的数据，并期望一个生成模型解决所有问题。例如，我们首先应该训练生物学的模型，然后是化学的模型，在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生，但他们的课程从化学和生物学的基础开始，而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程，他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样，设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习，然后是博士研究，再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉，特别是在分子层面，这些差别真的很重要。
2025-01-23
人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战，注意场景应用和社会治理的对应，同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容： 场景应用： 医疗领域：如利用 AI 技术预测蛋白质结构，加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域：通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战： 可能产生新的风险，如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题，需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23
人工智能的场景应用
人工智能（AI）的应用场景广泛，涵盖以下多个领域： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 识别和阻止欺诈行为，降低风险。 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 分析市场数据，辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 实现动态定价。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业： 预测机器故障，避免停机。 检测产品缺陷，提高质量。 优化供应链，提高效率和降低成本。 控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 此外，AI 绘画在以下场景也有应用： 广告设计：快速生成创意概念图，为广告策划提供灵感和初稿。 游戏开发：创建游戏场景、角色形象，提高开发效率。 影视制作：辅助生成特效场景、概念设计。 建筑设计：帮助构想建筑外观和内部布局。
2025-01-23
人工智能伦理策略
以下是关于人工智能伦理策略的相关内容： 英国国防部：2022 年 6 月发布了自身的 AI 伦理原则和政策，确定了英国政府在人工智能赋能军事能力方面的方法。将通过特定情境的方法确保该政策应用的适当一致性和协调性，从而促进英国在国防领域使用人工智能方面的领导地位。在引入任何法定责任之前，会考虑是否需要豁免以允许现有监管机构（如在国家安全等领域工作的机构）继续其领域级别的方法。 欧盟：欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则，并修正了一系列条例。人工智能是一个快速发展的技术族，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，但也可能根据具体应用、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。鉴于其可能的重大影响和建立信任的必要性，人工智能及其监管框架的发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由，应以人为本，最终目的是提高人类福祉。为确保在健康、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规则，这些规则应与《宪章》一致，非歧视性，并符合欧盟国际贸易承诺，还应考虑相关宣言、原则和准则。 AI 应用专家的实战经验： 企业管理者：在小规模决策中使用 AI 分析工具作为决策参考，制定 AI 工具使用的培训计划，识别可能受益于 AI 自动化的重复性任务并测试解决方案效果，制定公司的 AI 使用政策确保符合伦理标准和法律要求。 教育工作者：尝试使用 AI 辅助教案设计、为学生制定个性化学习计划、将 AI 工具整合到课堂活动中、开发教导学生了解 AI 的课程模块。 无论属于哪个群体，与 AI 协作是学习过程，应从小处着手，保持好奇心和开放态度，保持批判性思维，将 AI 视为工具而非完全依赖的解决方案。
2025-01-11
ai伦理
AI 伦理是一个复杂且重要的议题。以下是一些关键方面： 对于 AI 决策，存在诸多疑问。比如，AI 是否真有意识，能否取代人类决策，其给出的“完美”答案是否只是数据的重组，是否提升了决策效率但也带来了主观偏见和独立思考能力的消耗，以及是否展现了类人思维但可能只是人类的拟人化偏差。 关于 AI 的道德决策，谁来负责其“道德”是个问题，AI 的“伦理”可能只是人类价值观的映射。 此外，AI 看似能解决一切问题，但也可能在悄悄创造新问题。当我们过度依赖 AI 时，可能会丧失应对未知挑战的能力。 例如，英国国防部在 2022 年 6 月发布了自己的 AI 伦理原则和政策，以确定政府在 AI 军事能力方面的方法，并将通过特定方法确保政策应用的一致性，促进英国在国防领域 AI 应用的领导地位，同时在引入法定责任和框架迭代前考虑是否需要豁免以允许现有监管机构继续其领域级方法。
2025-01-11
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
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
这里内容这么多，小白应该从哪里学起
对于 AI 领域的小白，以下是一些学习的建议和途径： 1. 可以参考张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信，这篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，复制粘贴即可。同时，如果想要深入研究和调优，可以移步到相关的三篇教程：丁先生的《全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信小助手》、Yaki 的《GPT/MJ 接入微信》、熊猫大侠的《基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤》。 2. 关注小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二），理解 GPT 的工作原理，比如 GPT 说人话的能力来源、“涌现”的产生、prompt 的概念和意义以及现阶段使用 prompt 的原因等。同时推荐观看两篇 B 站视频作为课外阅读。 3. 根据自身电脑的硬件情况和财力选择合适的开始方式。如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署；不符合要求的可以使用在线工具，包括在线出图和云电脑。不建议一开始就配主机，除非确定对 AI 有持续兴趣。此外，还需要了解课程简述，包括先验经验、课程安排和学习路径等，必学必看的基础课主要解决环境和软件安装问题，建炉部分针对不同炼丹方式提供工具安装教程，正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。
2025-02-03
COZE相关内容
以下是关于 Coze 的相关内容： 扣子案例合集：包括智能对话科学防癌 AI 赋能肿瘤防治行动、打造私人播客助手、开发 AI chatbot 短视频爆款案例初探、制作 MidJourney 提示词专家、创建 AI 绘画助手、搓一个乞丐版的秘塔搜索、搞一个简单的安全 AI 助手、手搓英语陪练教师、为开源 AI 社区搞社群运营机器人等案例。 通俗易懂的 Coze 数据库文章：作者大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。本文是关于数据库概念的细化，旨在从非编程人士角度讲清数据库概念和基本使用，不会陷入传统教学讲 SQL 语法，而是通过和 Excel 对比让读者了解本质概念，从而更好利用 ChatGPT 等工具。另外作者还预告了关于 AI 时代应具备的编程基础系列大纲。 大圣的胎教级教程：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础都可快速搭建各类问答 Bot。字节针对 Coze 部署了国内版和海外版两个站点，国内版使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问；海外版使用 GPT4、GPT3.5 等大模型，访问需突破网络限制。Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件（包括知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子）、一些先进的配置（如触发器、开场白、自动建议、声音）等，后续会逐一讲解每个组件的能力及使用方式。
2025-02-02
用智能分析 解构爆款内容
以下是关于用智能分析解构爆款内容的相关信息： AI+自媒体场景中，包括研究信息搜集、拆解爆款内容、创作剧本或脚本写作、创意营销文本素材、生成创意营销素材等方面。 研究拆解爆款内容的步骤： 第一步：建立自己的爆款库，并选择其中 1 个爆款内容。 第二步：让 ChatGPT 理解拆解的角度。 第三步：让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。 第四步：要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。 该场景对应的关键词库有示例内容、爆款库、内容类型、拆解角度、亮点、不足、修改建议、文案、风格、文章、脚本。 提问模板包括明确理解名词涵义、根据拆解角度分析内容、提出亮点和不足及修改建议、要求按特定风格修改等。 案例方面，包括确保 ChatGPT 理解拆解角度、输入短视频脚本让其拆解、提出修改建议并分点给出答案、要求按特定风格修改。 夙愿中的 AI 工作流提到，在 AI 辅助写作中，用 AI 拆解爆款时，要先自己跑通流程，才能有效利用 AI 提效。具体操作如用电脑微信复制文章、在 Claude3.5 中发送提示词和原文，同时要对 AI 输出的结果进行决策和结合原文思考，判断是否可用，因为 AI 有时也会胡说八道。
2025-02-01
我现在需要根据一系列的 yaml 和 markdown 构建一个知识库，并且需要支持 AI 问答，每次 AI 问答的结果都要保存成一个新的内容放到知识库中，请问从经济效益来看，有哪些服务可以使用？
目前从经济效益的角度来看，以下一些服务可能有助于您构建这样的知识库并支持 AI 问答以及结果保存： 1. 云服务提供商，如阿里云、腾讯云、AWS 等，它们提供可扩展的计算和存储资源，您可以根据实际需求灵活配置，避免过度投入硬件成本。 2. 开源的知识管理和问答系统框架，例如使用 Elasticsearch 结合相关插件来实现问答功能，成本相对较低，但可能需要一定的技术投入进行搭建和维护。 3. 一些专门针对知识管理和 AI 应用的 SaaS 服务，它们通常按使用量计费，初期投入较小，适合小规模应用。 需要注意的是，具体选择哪种服务取决于您的业务规模、技术能力、预算以及对性能和功能的要求。
2025-02-01
如何让 ai 写作的内容不要太有 AI 的味道？
要让 AI 写作的内容不那么有“AI 味”，可以从以下几个方面入手： 1. 模型选择：不同模型的文风有所差异。例如，Claude 和 Google 的 gemini 模型相对没有明显的“AI 味”，而 OpenAI 的 GPT 模型在文风上也不断改进。 2. 避免特定文风：如避免使用“首先、其次、再者、最后”等套话，减少概括性描述、生硬叙述、死板结构和过度道德正确的表达。 3. 融入感情：让 AI 在回复中加入感情，例如通过营造特定环境、用括号补充动作等方式，增加画面感和生动性。 4. 明确输出要求：让 AI 扮演特定角色，给出具体而明确的输出要求，避免古板的回答方式。 5. 评估和改进：从实际角度出发，自己想办法评估模型的能力，不断改进写作内容。
2025-02-01
Coze + 飞书 + 飞书多维表格：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作？
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
建设一个基于ai的知识学习库，比如sre知识
建设基于 AI 的知识学习库，如 SRE 知识，需要以下几个关键步骤： 1. 明确学习库的目标和范围：确定要涵盖的 SRE 知识的具体领域和深度，例如系统架构、监控与告警、故障处理等。 2. 数据收集：收集相关的 SRE 资料，包括书籍、论文、技术文档、在线课程、实践案例等。 3. 数据整理与分类：对收集到的数据进行整理和分类，建立清晰的知识体系结构，便于后续的检索和学习。 4. 知识抽取与标注：运用自然语言处理技术，抽取关键信息，并进行标注，以便更好地被 AI 理解和处理。 5. 选择合适的技术架构：根据数据量和功能需求，选择适合的数据库和存储方案，以及相应的 AI 算法和模型。 6. 模型训练与优化：利用标注好的数据训练 AI 模型，不断优化模型的性能和准确性。 7. 界面设计：设计友好、易用的用户界面，方便用户进行知识查询、学习和交流。 8. 持续更新与维护：随着 SRE 领域的发展，不断更新学习库中的知识内容，确保其时效性和有效性。 希望以上步骤能为您建设基于 AI 的 SRE 知识学习库提供一些指导。
2025-01-26
ChatBI如何建设
很抱歉，目前知识库中没有关于“ChatBI 如何建设”的相关内容。但一般来说，建设 ChatBI 可能需要以下几个关键步骤： 1. 明确需求和目标：确定 ChatBI 要解决的业务问题、服务的用户群体以及期望达到的效果。 2. 数据收集和准备：收集大量相关的数据，并进行清洗、预处理和标注，以确保数据的质量和可用性。 3. 选择合适的技术架构：根据需求和数据特点，选择适合的自然语言处理技术、机器学习算法和模型架构。 4. 模型训练和优化：使用准备好的数据进行模型训练，并不断优化模型的参数，以提高性能。 5. 接口设计和集成：设计友好的用户接口，方便用户与 ChatBI 进行交互，并将其集成到相关的业务系统中。 6. 测试和评估：对建设好的 ChatBI 进行全面的测试，评估其准确性、响应速度、用户体验等方面的表现。 7. 持续改进：根据用户反馈和实际使用情况，不断改进和完善 ChatBI 的功能和性能。 以上是一个大致的建设流程，具体的实施会因具体情况而有所不同。
2025-01-16
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案，参照以下要求：（1） 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 （2） 重点撰写第2部分技术与服务，必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 （3） 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 （4） 整体架构可以根据选题进行调整，可适当增加章节或者删减。 （5） 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上，不少于10000字，小四，宋体。 以下为一篇样稿，可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
城市智能充电服务系统建设方案
很抱歉，目前知识库中没有关于城市智能充电服务系统建设方案的相关内容。但一般来说，建设城市智能充电服务系统可以从以下几个方面考虑： 1. 需求分析：了解城市中电动汽车的数量、分布以及用户的充电需求和习惯。 2. 站点规划：根据需求分析结果，合理规划充电站点的位置，考虑交通便利性、电力供应等因素。 3. 技术选型：选择适合的充电技术，如交流慢充、直流快充等，并确保设备的稳定性和安全性。 4. 电力供应：与电力部门合作，确保充电站点有稳定的电力供应，并优化电力分配。 5. 网络连接：实现充电站点的网络连接，便于远程监控、管理和支付。 6. 运营管理：建立有效的运营管理机制，包括设备维护、用户服务、费用结算等。 7. 安全保障：采取防火、防雷、防盗等安全措施，保障充电设施和用户的安全。 8. 数据分析：收集和分析充电数据，为优化服务和站点布局提供依据。 以上只是一个初步的框架，具体的建设方案还需要根据城市的实际情况进行详细的调研和规划。
2024-12-17