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AI 的基础架构通常包括以下几个关键部分： 1. 语言生成：能够生成自然语言文本，以实现交流和表达。 2. 增长引擎：推动 AI 系统的不断发展和优化。 3. 广告定制和优化：根据用户需求和数据进行精准的广告定制和效果优化。 从技术层面来看，在最简单的情况下，使用 AI 做归纳推理时，输入一系列测量结果，然后让其预测尚未完成的测量结果。此时，AI 被视为黑匣子，重要的是其能否给出正确答案。但不可避免地，AI 中存在一些底层结构，使其最终会假设某种数据模型。 在实际应用中，对 AI 的监管是基于其在特定应用中可能产生的结果，具有很强的情境特异性。例如，并非将关键基础设施中的所有 AI 应用都归为高风险，像识别机器表面划痕这类应用风险可能相对较低。同样，用于在线服装零售商客户服务请求分类的 AI 聊天机器人，与作为医疗诊断过程一部分的类似应用，监管方式不应相同。