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ai伦理

Answer

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。
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References

AI决策背后的黑箱：企业如何避免陷入智能陷阱，重塑决策流程

你认为AI已经足够智能，可以取代人类决策？它真的理解问题的本质，还是只是在玩一场精妙的文字游戏？当AI给出"完美"答案时，你是否想过这可能只是海量数据的巧妙重组？AI让你的决策更快更精准了？但你是否正在用看似客观的数据，合理化你的主观偏见？效率提升的背后，是否正在消耗你独立思考的能力？你觉得AI展现出了类人的思维？可你确定那不是你自己的拟人化偏差在作祟吗？当AI"理解"你时，它是真的懂你，还是你在自欺欺人？你相信AI能做出道德决策？那么，谁来为AI的"道德"负责？你有没有想过，AI的"伦理"可能只是人类价值观的苍白映射？AI似乎能解决一切问题但它是否正在悄悄创造我们尚未意识到的新问题？当我们过度依赖AI时，我们是否正在丧失应对未知挑战的能力？从"谁是人类"比赛的惊人结果出发，本文将深入探讨AI意识的本质迷思。我们将剖析AI在企业决策中的双刃剑效应，揭示其背后潜藏的认知陷阱和伦理困境。通过解构生物自然主义vs计算功能主义的争论，以及最新的AI诱导虚假记忆研究，我们将为企业管理者提供一个全新的思考框架。本文旨在帮助决策者在AI浪潮中保持清醒，既能把握机遇，又能规避风险，最终实现真正有价值的人机协作。在这个AI日益普及的时代，我们不仅要问AI能做什么，更要思考我们应该让AI做什么。<!--more-->

AI决策背后的黑箱：企业如何避免陷入智能陷阱，重塑决策流程

你认为AI已经足够智能，可以取代人类决策？它真的理解问题的本质，还是只是在玩一场精妙的文字游戏？当AI给出”完美”答案时，你是否想过这可能只是海量数据的巧妙重组？AI让你的决策更快更精准了？但你是否正在用看似客观的数据，合理化你的主观偏见？效率提升的背后，是否正在消耗你独立思考的能力？你觉得AI展现出了类人的思维？可你确定那不是你自己的拟人化偏差在作祟吗？当AI”理解”你时，它是真的懂你，还是你在自欺欺人？你相信AI能做出道德决策？那么，谁来为AI的”道德”负责？你有没有想过，AI的”伦理”可能只是人类价值观的苍白映射？AI似乎能解决一切问题但它是否正在悄悄创造我们尚未意识到的新问题？当我们过度依赖AI时，我们是否正在丧失应对未知挑战的能力？

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

determines HM Government’s approach regarding AI-enabled military capabilities.We willensure appropriate coherence and alignment in the application of this policy through a contextspecific approach and thereby promote UK leadership in the employment of AI for defencepurposes.Ahead of introducing any statutory duty to have due regard to our principles,and inadvance of introducing other material iterations of the framework,we will consider whetherexemptions are needed to allow existing regulators(such as those working in areas like nationalsecurity)to continue their domain-level approach.

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学习ai步骤
以下是学习 AI 的步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，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： 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。 此外，借助 AI 学习编程的关键在于打通学习与反馈循环，比如从 Hello World 起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。
2025-02-20
学习ai步骤
以下是学习 AI 的步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，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： 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。 此外，借助 AI 学习编程的关键在于打通学习与反馈循环，比如从 Hello World 起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。
2025-02-20
在日常工作中，AI可以做什么 ？
在日常工作中，AI 具有广泛的应用，主要包括以下方面： 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治疗方法。 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： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 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，推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 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，提高产品质量。 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： 智能推荐路线，预测交通拥堵。 此外，AI 还能在工作中帮助人们从单调重复的任务中解放出来，例如输入数据、填写文件等，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。同时，流媒体服务利用 AI 推荐节目和影片，导航软件利用 AI 规划最佳路线等，这些都是 AI 在日常生活中的应用实例。
2025-02-20
我是ai小白，该如何学习ai。并利用ai赚钱
以下是为 AI 小白提供的学习 AI 并利用其赚钱的建议： 一、学习 AI 1. 了解基本概念 阅读「」，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」中的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践，巩固知识。 尝试使用各种产品制作作品，并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 二、利用 AI 赚钱 目前利用 AI 赚钱的方式多样，例如： 1. 开发 AI 相关应用或服务，满足特定市场需求。 2. 利用 AI 提升工作效率，在现有工作中创造更多价值从而获得更高收入。 3. 为企业提供 AI 咨询和解决方案服务。 但要注意，成功利用 AI 赚钱需要深入的知识和技能积累，以及对市场需求的敏锐洞察。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中作者分享了适合纯小白的学习模式，即输入→模仿→自发创造。同时，学习资源大多免费开源，可减轻学习成本。另外，《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）》中也有关于 AI 技术原理和相关概念的详细介绍，有助于建立知识框架。
2025-02-20
AI 阅读
以下是为您整理的关于 AI 阅读的相关内容： 1. 1 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报中提到： AWPortrait 1.3 人像模型更新，优化了棚拍质感、皮肤肌理，增强户外场景优化，提高对面部表情的识别。 Meta AI 的自奖励语言模型采用新型训练方法，自生成训练数据，在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。 微软推出为学生设计的 AI 阅读教练工具，能创造 AI 生成故事，通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。 Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”利用多种 AI 工具，包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。 KREA AI 实时生图有新功能，提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具，可实时生成图像提高创作便捷性。 推荐开源知识库程序 Outline，其特点为美观、实时协作、功能丰富，支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。 2. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文《The 2025 AI Engineer Reading List》中提到：挑选了 50 篇涉及人工智能工程 10 个领域（LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调）的论文/模型/博客。如果从零开始，可以从此处入手。该系列中所有演讲者的精选文章为 2024 年做了总结，因开办论文俱乐部的文章，多次被要求为从零开始的人推荐阅读清单。这里为人工智能工程师策划了“必读书目”。
2025-02-20
ai入门学习
以下是新手学习 AI 的全面指南： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 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。 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。 3. 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。 一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 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。 此外，还有以下相关的学习内容： 1. 入门指南：强化学习： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN，并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您：20 分钟上手 Python+AI： 在深入学习 AI 时，编程可能会带来挑战，但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python：Python 拥有丰富的标准库，还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具，在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API：OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-20
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
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
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