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人工智能伦理建设的基本内容

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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
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
全球人工智能治理研究报告
以下是为您整合的关于全球人工智能治理研究报告的相关内容： 2024 AI 年度报告： 正确预测： 好莱坞级别的制作公司开始使用生成式人工智能来制作视觉特效。 美国联邦贸易委员会（FTC）或英国竞争与市场管理局（CMA）基于竞争理由调查微软/OpenAI 的交易。 在全球人工智能治理方面，进展非常有限，会超出高层次的主动承诺。 一首由人工智能创作的歌曲进入公告牌 Hot 100 前 10 名或 Spotify 2024 年热门榜单。 随着推理工作负载和成本的显著增长，一家大型人工智能公司（例如 OpenAI）收购或建立了一个专注于推理的人工智能芯片公司。 错误预测： 有生成式人工智能媒体公司因其在 2024 年美国选举期间的滥用行为受到调查。 自我改进的人工智能智能体在复杂环境中（例如 AAA 级游戏、工具使用、科学探索）超越了现有技术的最高水平。 科技 IPO 市场解冻，至少看到一家以人工智能为重点的公司上市（例如 DBRX）。 2024 人工智能报告： 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所，美国迅速跟进。世界首个人工智能安全研究所 AISA 有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect，一个用于 LLM 安全评估的框架，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 政府急于填补关键国家基础设施中的漏洞。英国通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费了 5900 万英镑来开发一个“守门员”——一种先进的系统，负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还报道称计划设立一个“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。随着攻击面扩大，开发人员加大了对“越狱”的研究。 2024 年人工智能现状： 全球治理的尴尬局面：全球在 AI 治理上的合作就像一场尴尬的华丽晚宴，大家都不知道该说些什么——承诺满天飞，实际行动却寥寥无几。 国家和地区法规的角力：疫情之后，越发魔幻的世界让我产生了世界在玩一种很新的“闭关锁国”，美国和欧盟等国家或地区正在通过有争议的国家层面立法，科技公司在这场与监管巨头的博弈中，还需面对自身可持续性目标的挑战——发展 AI 的排放量简直就像是一场全国范围的 SUV 自驾游，环保得让人哭笑不得。
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
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
Maimo：能从任何内容中提取要点
Maimo 是一种能够从各种内容来源（如电话记录、财务报告和网页）中提取关键要点的工具。它具有以下特点： 1. 简化提取要点的过程，消除手动文本扫描和笔记结构化的需要。 2. 用户可提出问题并立即获得答案。 3. 提供全球问答功能，无需特定关键词即可检索信息。 4. 与日常应用程序集成，增强在用户工作流程中的生产力和易用性。 相关链接：https://maimo.ai/
2025-01-01
2024年《全球人工智能治理研究报告》议题“国家主权原则和人工智能发展”的内容及理解
以下是 2024 年《全球人工智能治理研究报告》中关于“国家主权原则和人工智能发展”的相关内容： 在 2024 年人工智能发展状况的安全与全球治理方面： 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，并计划在美国旧金山设立办事处。 英国通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部利用内部测试床评估人工智能对关键基础设施和能源安全的风险。 在技术和方法方面： 离线直接比对方法不会很快大规模取代 RLHF。谷歌 DeepMind 团队发现 RLHF 在涵盖总结、有用性、对话性等数据集上的测试中胜出，能更有效地改善生成任务。Cohere for AI 探索放弃近端策略优化 RLHF 中的算法，有利于其 RLOO 训练器，可降低 GPU 使用率和提高训练速度。 但 RLHF 存在可能滋生谄媚行为的问题，如 Anthropic 认为 SOTA AI 助手表现出奉承行为是因为人类偏好数据等。开发透明度虽在提高，但仍有很大改进空间。 在安全研究方面： 随着 AI 发展，新功能带来新漏洞，开发人员加大了对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复攻击，Anthropic 表明“警告防御”的潜力，Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建首个红队抵抗组织基准。除越狱外，还存在更隐蔽的攻击，潜在攻击面广泛，涵盖从训练到偏好数据和微调等内容。 对于“国家主权原则和人工智能发展”的理解，可能需要综合考虑各国在人工智能安全研究和治理方面的举措，以及技术发展对国家主权可能产生的影响。各国积极建立相关机构和采取措施，表明在人工智能快速发展的背景下，维护国家主权和安全的重要性。同时，技术发展中的问题和挑战也需要各国共同协作应对，以实现人工智能的健康、安全和可持续发展。
2024-12-31
如果用ai通过学习我所指定的书籍或网页，之后再输出给我想要查阅和学习的内容呢？
目前的 AI 技术可以通过对指定的书籍或网页进行学习，然后为您提供相关的内容。这通常涉及自然语言处理和机器学习的技术。 一种常见的方式是使用文本分类和信息抽取的算法，对输入的书籍或网页内容进行分析和理解，提取关键信息。然后，根据您的需求和查询，通过生成文本的方式为您输出相应的内容。 但要实现这一过程，可能需要一些特定的工具和技术，并且效果可能会受到数据质量、模型复杂度以及您的需求明确程度等多种因素的影响。 您可以考虑使用一些专门的知识管理工具或智能助手，它们可能具备这样的功能，能够帮助您更高效地获取所需的信息。
2024-12-30
需要做一个AI知识分享专题会，大概15分钟的时间，请帮忙列出大纲和主题内容
以下是为您生成的 15 分钟 AI 知识分享专题会大纲和主题内容： 大纲： 1. 开场介绍（2 分钟） 2. 主题分享（8 分钟） 3. 交流互动（3 分钟） 4. 总结结束（2 分钟） 主题内容： 开场介绍（2 分钟）： 简要介绍本次专题会的目的和流程。 主题分享（8 分钟）： 1. 介绍 AI 的基本概念和发展现状。 2. 分享几个 AI 在不同领域的应用案例，如医疗、教育、金融等。 3. 探讨 AI 未来的发展趋势和可能带来的影响。 交流互动（3 分钟）： 鼓励参会者提出问题和分享自己的看法，进行简单的交流。 总结结束（2 分钟）： 总结本次专题会的重点内容，感谢参会者的参与。
2024-12-30
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
请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案，包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。
以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案： 项目介绍： 智能家居安防系统是利用人工智能技术，对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术，旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式： 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入，同时提供定期的维护和升级服务，用户按需订阅。 竞品分析： 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势，新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析： 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视，需求不断增长。同时，技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划： 1. 产品研发：不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务：建立完善的售后服务体系，提高用户满意度。 风险评估： 1. 技术风险：如技术更新换代快，需要持续投入研发。 2. 市场风险：竞争激烈，市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险：需符合相关法律法规和标准。 融资规划： 根据项目的发展阶段和资金需求，制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是，以上方案仅为初步框架，具体内容还需要进一步深入调研和细化。
2024-12-11
如何建设自己的数据集
建设自己的数据集可以参考以下步骤： 1. 明确目的和需求：确定数据集的用途和所需涵盖的内容范围。 2. 收集数据：可以通过多种方式获取数据，例如自行创作、与追随者共同创作等，同时要注意征得相关人员的同意，并遵循法律和服务政策。 3. 数据格式和整理： 注意数据的格式，如支持的格式有 Json 和 CSV 等。 对于中文数据集，要留意可能出现的乱码问题。 对数据进行整理和标记，如图片和对应的标签应匹配。 4. 搭建测试环境： 将主要的提示词放到 System 中，控制模型的行为与设定。 预置 User 提示词，并使用特殊的变量形式写法。 5. 上传和准备数据集： 可以上传自己的测试数据集，也可以使用提供的测试数据集。 对于较大的数据集，建议提前将图片和标签打包成 zip 文件上传。 6. 检查和确认：上传后等待一段时间，确认数据集创建成功，并可进行详情检查和预览。
2024-12-10