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使用AI过程中如何确保信息的保密性?

Answer

在使用 AI 过程中,确保信息保密性可以从以下几个方面入手:

  1. 数据处理环节:将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 性能,同时便于发现和修正问题。
  2. 提问方式:对于复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化或深化。
  3. 提供学习内容:为 AI 系统提供大量高质量的数据和示例,包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,同时编写详细的流程和知识(knowhow)。
  4. 利用专业术语引导:在 Prompt 中使用专业领域术语,如法律术语,引导 AI 回答方向,使其更精准地提供所需信息。
  5. 验证与反馈:大模型的语料存在滞后性,使用 AI 回答后要进行交叉验证,确保信息准确性。同时结合自身专业知识进行引导,筛选和判断回答是否符合相关要求。
  6. 数据隐私保护:
    • 应通过内置保护措施防止滥用数据,用户对自身数据的使用有决定权。
    • 设计选择应确保默认包含隐私保护,包括确保数据收集符合合理预期,只收集特定情境下严格必要的数据。
    • 系统开发者应寻求用户许可并尊重其关于数据收集、使用、访问、转移和删除的决策,无法做到时应采用替代的隐私保护措施。
    • 同意应仅在能适当和有意义给予的情况下用于证明数据收集的合理性,同意请求应简洁、易懂,并赋予用户对数据收集和使用情境的决定权。
    • 对敏感领域(如健康、工作、教育、刑事司法和金融)的数据和推断应加强保护和限制,对青少年相关数据应优先保护。
    • 应避免不受检查的监视,监视技术应受到加强监督,包括对其潜在危害的预部署评估和范围限制,以保护隐私和公民自由。
  7. 政府监管:
    • 要求最强大的 AI 系统开发者向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。
    • 制定标准、工具和测试,以确保 AI 系统安全、可靠和值得信赖。
    • 为防止利用 AI 制造危险生物材料,制定新的生物合成筛选标准。
    • 建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践,以保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

例如,如果你正在使用AI进行数据分析,你可能需要将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理。这样做的好处是,你可以针对每个环节优化AI的性能,同时也便于发现和修正问题。还有一种是针对复杂的问题,律师可以采用逐步深化和细化的方式提问。先提出一个较为宽泛的问题,然后根据AI的回答进一步细化或深化问题。这种方法有助于律师逐步深入了解问题的各个方面。例如,在处理一起知识产权侵权案件时,律师可以先问:“这起案件中,被告是否构成侵权?”然后根据AI的回答进一步提问:“如果构成侵权,那么侵权的类型和程度是怎样?”给AI参考和学习的内容让他理解结构和学习,写出流程,写出knowhowAI系统通常需要大量的数据和示例来学习和理解任务的结构。提供高质量的参考材料和学习内容是提高AI性能的关键。这可能包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等。同时,编写详细的流程和知识(knowhow)也很重要,这不仅能帮助AI更好地理解任务,也能为人类用户提供指导。例如,在自动化文档处理中,你可以编写一个详细的指南,说明如何处理不同类型的文档,以及如何使用AI工具来提高效率。利用专业领域的术语引导在Prompt中使用法律术语来引导AI的回答方向。比如,在处理合同纠纷时,律师可以提示:“从合同签订条件、排他性合作和违约责任三个方面分析该合同的履行情况。”这样的引导有助于AI更精准地提供所需信息。验证与反馈大模型的语料存在一定滞后性,在使用AI的回答后,律师一定要对内容进行交叉验证,确保信息的准确性。同时,律师在使用AI时,还应结合自身的专业知识进行引导。通过专业知识对AI的回答进行筛选和判断,确保其符合我国法律伦理、立法目的和实务。

《人工智能权利法案蓝图》

You should be protected from abusive data practices via built-in protections and you should have agency over how data about you is used.You should be protected from violations of privacy through design choices that ensure such protections are included by default,including ensuring that data collection conforms to reasonable expectations and that only data strictly necessary for the specific context is collected.Designers,developers,and deployers of automated systems should seek your permission and respect your decisions regarding collection,use,access,transfer,and deletion of your data in appropriate ways and to the greatest extent possible;where not possible,alternative privacy by design safeguards should be used.Systems should not employ user experience and design decisions that obfuscate user choice or burden users with defaults that are privacy invasive.Consent should only be used to justify collection of data in cases where it can be appropriately and meaningfully given.Any consent requests should be brief,be understandable in plain language,and give you agency over data collection and the specific context of use;current hard-to-understand notice-and-choice practices for broad uses of data should be changed.Enhanced protections and restrictions for data and inferences related to sensitive domains,including health,work,education,criminal justice,and finance,and for data pertaining to youth should put you first.In sensitive domains,your data and related inferences should only be used for necessary functions,and you should be protected by ethical review and use prohibitions.You and your communities should be free from unchecked surveillance;surveillance technologies should be subject to heightened oversight that includes at least pre-deployment assessment of their potential harms and scope limits to protect privacy and civil liberties.Continuous surveillance and monitoring should not be used in education,work,housing,or in other contexts where the use of such surveillance technologies is likely to limit rights,opportunities,or access.Whenever possible,you should have access to reporting that confirms your data decisions have been respected and provides an assessment of the potential impact of surveillance technologies on

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Require that developers of the most powerful AI systems share their safety test results and other critical information with the U.S.government.In accordance with the Defense Production Act,the Order will require that companies developing any foundation model that poses a serious risk to national security,national economic security,or national public health and safety must notify the federal government when training the model,and must share the results of all red-team safety tests.These measures will ensure AI systems are safe,secure,and trustworthy before companies make them public.Develop standards,tools,and tests to help ensure that AI systems are safe,secure,and trustworthy.The National Institute of Standards and Technology will set the rigorous standards for extensive red-team testing to ensure safety before public release.The Department of Homeland Security will apply those standards to critical infrastructure sectors and establish the AI Safety and Security Board.The Departments of Energy and Homeland Security will also address AI systems’threats to critical infrastructure,as well as chemical,biological,radiological,nuclear,and cybersecurity risks.Together,these are the most significant actions ever taken by any government to advance the field of AI safety.Protect against the risks of using AI to engineer dangerous biological materials by developing strong new standards for biological synthesis screening.Agencies that fund life-science projects will establish these standards as a condition of federal funding,creating powerful incentives to ensure appropriate screening and manage risks potentially made worse by AI.Protect Americans from AI-enabled fraud and deception by establishing standards and best practices for detecting AI-generated content and authenticating official content.The Department of Commerce will develop guidance for content authentication and watermarking to clearly label AI-generated content.Federal agencies will use these tools to make it easy for Americans to know that the communications they receive from their government are authentic—and set an example for the private sector and governments around the world.

Others are asking
常见的AI变现途径有哪一些
常见的 AI 变现途径主要包括以下几种: 1. 开发智能体:例如像 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot,并在豆包 APP 上随时使用。 2. AI 绘画相关: 用 AI 制作服装,如单价 239 元的 AI 小绿裙卖了 1160 多份,销售额达 27 万。熟练者可用 sd 或 mj 制作,新手可用 mewxai 或幻火。 用 AI 定制萌娃的头像,单价 19.9 元,卖了 2675 份,销售额达 5 万。 3. 针对特定群体的服务:如针对宝妈群体的婴儿四维彩超 AI 预测,后续还包括头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等。如果懂得私域的精细化运营,做好朋友圈运营,宝妈群体具有超高经济价值。
2025-01-15
有排版公众号的AI工具吗
以下为您介绍一些有关排版公众号的 AI 工具及相关信息: 1. 社区孵化了一款排版工具,20 秒就可以完成公众号排版。由@对!开发的公众号排版工具,旨在简化微信公众号排版流程。用户只需申请链接并在飞书中添加该小组件,即可一键将公众号文章排版到飞书,支持多种格式和样式模板。未来计划上线更多主题模板和功能,同时欢迎用户反馈与交流。 2. 对于公众号排版,还可以参考以下建议:观察一些知名公众号的排版风格,从中获取灵感。保持简洁的风格能让内容更加突出,便于读者快速浏览和吸收信息。若对设计有独到见解,可多花心思让公众号脱颖而出。 此外,在文章排版方面,若想利用 AI 提效,可尝试以下方法(但此方法需要用到 ChatGPT4o、懂一点 Markdown 语法,若不满足条件或有自己的加粗习惯,可不采用):首先,打开 GPTs https://chatgpt.com/g/gauDv1yCnbwenzhangmarkdownpaibandashi ,接着,把从迅捷 Markdown 编辑器复制下来的文章内容,发送给这个 GPTs。GPT 会先分析原文,然后列出需要加粗的句子和需要被引用的句子,让您确认。
2025-01-15
国内最强ai软件
以下是国内一些较强的 AI 软件: 美趣 AI:原生图片生成软件,所属公司为兴利和,下载量小于 10 万,环比变化为0.2002。 说得相机提词器:写作软件,功能丰富,下载量小于 10 万,环比变化为 0.8782。 AI 智能写作:原生写作软件,所属公司为汉酷网络,下载量小于 10 万,环比变化为0.0453。 创客贴 AI:平面设计软件,功能强大,所属公司为艺源酷科技,下载量小于 10 万,环比变化为 0.2632。 360AI 搜索:智慧搜索工具,所属公司为 360,下载量小于 10 万,环比变化为0.1017。 图趣 AI:原生图片生成软件,下载量小于 10 万,环比变化为 0.4896。 Molica AI:原生图片生成软件,下载量小于 10 万,环比变化为 0.1007。 文案宝:原生个人助理软件,下载量小于 10 万,环比变化为 0.0946。 此外,还有以下一些在特定领域表现出色的 AI 应用: 智联招聘 APP:利用自然语言处理和机器学习技术的 AI 招聘筛选工具,帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。 贝壳找房 APP:通过数据分析和机器学习技术的 AI 房地产评估系统,准确评估房地产价值,为买卖双方提供参考。 腾讯游戏助手:利用图像生成和机器学习技术的 AI 游戏角色生成器,为游戏开发者生成独特的游戏角色。 墨迹天气 APP:利用数据分析和机器学习技术的 AI 天气预报助手,提供精准的天气预报和气象预警。 在其他领域也有出色的 AI 应用,如: 摄影 APP 参数调整功能:利用图像识别和数据分析技术,根据场景自动调整摄影参数。 音乐情感分析软件:利用机器学习和音频处理技术,分析音乐的情感表达。 小米智能照明系统:利用物联网技术和机器学习技术,实现家居照明的智能化控制。 金融风险预警软件:利用数据分析和机器学习技术,提前预警金融风险。 马蜂窝路线优化功能:利用数据分析和自然语言处理技术,根据用户需求优化旅游路线。
2025-01-15
AI与大数据的关系和区别
AI 与大数据密切相关但又存在区别。 关系方面: 1. 大数据为 AI 提供了丰富的数据资源,是 AI 发展的基础。例如,监督学习的快速发展得益于数据的快速增长。 2. 数据的采集、清洗、标注等处理过程对于 AI 模型的训练和优化至关重要。 区别方面: 1. 概念不同:AI 侧重于让机器模拟人类智能,实现学习、推理和决策等能力;大数据则主要关注对海量数据的收集、存储和分析。 2. 目的不同:AI 的目的是让机器具备智能行为;大数据旨在从大量数据中提取有价值的信息和洞察。 3. 处理方式不同:大数据更注重数据的存储和管理,而 AI 则侧重于利用数据进行模型训练和预测。 4. 数据类型:大数据包括结构化和非结构化数据,非结构化数据如图片、视频、文本等对于机器处理更具挑战性;AI 在处理数据时需要对数据进行特征提取和转换。 总之,AI 和大数据相互依存又各有特点,共同推动着技术的发展和应用。
2025-01-15
作为一名小学班主任,我想将AI作为辅助班级管理的工具,我可以怎么做?需要学习哪些基础知识,如何创建AI工具呢?
作为一名小学班主任,若想将 AI 作为辅助班级管理的工具,您可以参考以下建议: 基础知识学习: 1. AI 背景知识:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 3. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 4. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 5. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 6. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 创建 AI 工具: 1. 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。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。 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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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,您可以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。建议您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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 需要注意的是,AI 技术在不断发展,您需要持续学习和探索,以更好地将其应用于班级管理中。
2025-01-15
通义灵码的AI程序员和cursor比怎么样
通义灵码和 Cursor 在以下方面存在差异: 1. 自动补全功能:Cursor 支持多位置提示,修改更智能;通义灵码在这方面的表现未提及。 2. 上下文控制:Cursor 支持手动选择上下文,更便于专业程序员掌控;通义灵码未提及相关内容。 3. 智能体功能:Cursor 可自动添加、修改、删除全局代码,支持全项目 Agent 操作;通义灵码未提及相关功能。 4. 适配性:Cursor 基于 VSCode 魔改,无缝切换更便捷;通义灵码未提及适配性方面的特点。 此外,Cursor 还有一些独特的优势,如在进入完整项目代码时能索引所有内容,可根据需求选择引用部分文件或代码段,避免无关上下文干扰生成结果。基于需求生成的结果可通过点击按钮直接在对应位置修改。Composer 功能能帮助快速、有序创建多个文件,提升效率,但也带来一定风险。 需要注意的是,对于通义灵码的具体表现和特点,上述内容中未做详细阐述。
2025-01-15
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件,可以参考以下方法: 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。 2. 一般而言,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时,先用关键词进行尝试性搜索,根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例,判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时,一般优选官方/高收藏/高成功率的插件,提升使用效果。如果实际试用效果不行,则换用其他插件,或自己编写上架插件。 例如,在搜索 TTS 文字转语音插件时,可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词;在搜索思维导图插件时,可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
如何利用自动对齐技术,确保16位不同地点的人员录制的同一句口号音频同步且整齐,请推荐具有此功能的音频编辑工具、网站或AI工具,以便将这16段音频精确叠加并融合成一个协调一致的整体
以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐: 在音频编辑中,常见的步骤如下: 1. 选择合适的数字音频工作站(DAW),如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频,只对融合部分进行 Inpaint 处理,保持其他音频信息不变,以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后,播放试听,并缩放波形图,检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题,可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理,如混响、限制器、压缩等,导致音频前后不一致,影响对接效果。因此,需要确保在不同的导出和处理步骤中,音频不受到额外的处理,或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括: 1. Studio One:可用于对齐拼接音轨,并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作,以丰富音频的层次,注意叠加后各音轨的电平,避免过载或失衡。 2. Udio:具有混音功能,可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域,通过滑块控制混音效果的强度。 此外,阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径,将现有的自动对齐方法分为四大类:利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号,并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型,对于音频对齐的直接应用可能有限。
2024-10-17
我要修改一个论文文档,要修改的地方已经在文档中标出,我要用哪些AI工具能够快速帮我高效修改论文并确保内容准确。
以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,丰富的模板库和协作功能简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 此外,还有一些中文的内容仿写 AI 工具,如: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 是智能写作助手,擅长多种文体写作,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 由腾讯 AI Lab 开发,提升写作者写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
我要修改一个论文文档,要修改的地方已经在文档中标出,我要用哪些AI工具能够快速帮我高效修改论文并确保内容准确。
以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 此外,还有一些中文的内容仿写 AI 工具,如: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手,能写心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
AI合规审核,产品包装信息如何借助AI进行智能审核
利用 AI 进行产品包装信息的智能审核,可以参考以下类似的方法和步骤: 1. 数据收集与分析:利用 AI 工具收集和分析大量的产品包装信息数据,包括市场上已有的成功案例、相关法规要求等,以了解常见的模式和问题。 2. 关键词提取与匹配:通过 AI 提取产品包装中的关键信息,并与合规要求的关键词进行匹配,快速筛选出可能存在问题的部分。 3. 图像识别与内容审查:运用 AI 图像识别技术审查包装上的图片、图标等元素,确保其符合相关规定,同时对文字内容进行深度分析。 4. 法规库对接:将 AI 系统与最新的法规库进行对接,实时更新审核标准,保证审核的准确性和及时性。 5. 风险评估与预警:AI 可以根据分析结果评估包装信息的合规风险,并及时发出预警,提示修改。 6. 个性化审核模型:根据不同产品类型和行业特点,训练个性化的 AI 审核模型,提高审核的针对性和准确性。 7. 反馈与优化:根据审核结果和用户反馈,不断优化 AI 模型,提高审核的质量和效率。
2025-01-13
AI合规审核,产品保证信息如何借助AI进行只能审核
以下是关于借助 AI 进行产品保证信息合规审核的一些建议: 1. 建立用户的举报和响应机制:在网站建立相关投诉举报机制,如设置侵权举报按钮,简化举报流程,并建立快速响应团队,负责评估收到的侵权举报,并在必要时采取法律行动。 2. 对用户进行潜在风险提示,明确用户责任与义务:在用户协议中详细列出禁止侵权行为的条款,并明确违反协议的法律后果。通过用户教育活动,如在线研讨会、指南和常见问题解答,提高用户对版权的认识。 3. 企业应当深入钻研相关法律法规,深化版权合规流程: 定期组织知识产权法律培训,确保团队成员对相关法律法规有深刻理解,涵盖适用于 AI 生成内容的版权法、AI 创新的专利申请策略,以及对国际知识产权法律差异的理解等内容。 建立专门的法律合规团队,其职责不仅是监控,还需主动解释新法律变动对公司运营的影响,包括对新立法进行影响分析、从法律角度对产品开发提供建议,以及制定内部政策以指导公司对法律更新的响应。 制定严格的数据来源审核流程,确保所有用于训练 AI 的数据均获得明确的版权授权。对于 AI 生成的内容,应实行版权审核机制,以确保这些内容要么是原创的,要么已经得到授权使用。 4. 建立企业内容过滤与监控系统:开发或采用先进的内容识别技术,如图像识别和文本匹配,自动识别并过滤潜在的侵权内容。同时,建立内容监控小组,负责人工审核由用户生成的内容,确保过滤系统的准确性。通过结合使用技术和人工审核,提高识别侵权内容的能力,保护企业和用户免受侵权风险。
2025-01-13
我想利用国产的语言大模型,根据会议内容生成会议纪要。1-请给我推荐能够实现以上内容的国产大模型;2-我应该提供哪些信息给大模型,才能实现我的想法。
以下是为您推荐的能够根据会议内容生成会议纪要的国产大模型:文心一言、讯飞星火等。 为了实现您的想法,您应该提供给大模型以下信息: 1. 详细的会议内容,包括与会人员的发言、讨论的主题和重点等。 2. 明确您对会议纪要的格式和重点的要求,例如是否需要按照特定的结构进行整理,是否需要突出某些关键信息等。 3. 如有相关的背景资料或补充说明,也应一并提供,以便大模型更全面地理解会议内容。
2025-01-13
我想用AI制作一个帮助自己及时获得某细分工业领域国内外信息的工具,应该如何开始?
以下是使用 AI 制作帮助自己及时获得某细分工业领域国内外信息工具的步骤: 1. 让 AI 阅读学习一篇您认为优秀的行业调研报告,总结其中的方法论,输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 询问 AI 该文章在收集行业数据时使用了哪些一手数据和二手数据,并请其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI 参考上述内容,为您写一份“XXX 行业调研报告”,并请其作为“行业调研报告撰写专家”,推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,然后输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI 针对上述“XXX 行业调研报告”框架,丰富每一章节内容,每章内容字数大于 200 字。 5. 完成以上 4 个步骤后,AI 会为您写出一个“XXX 行业调研报告”的初稿。接下来,您可以根据自己的需求,让 AI 进一步完善每一个章节的内容。然后结合您自己的独特经验和知识,对文章内容进行润色和调整。 需要注意的是,要使调研报告有深度,可以通过以下两个路径: 1. 自己对行业比较了解,整理深度洞察和见解。 2. 一步一步深度咨询 AI,借助 AI 的海量知识,一边学习、一边研究、一边洞察总结。(通过借助 AI,可以加速我们的学习和研究能力) 操作示例如下:获取“kimi 对话原文”链接: 欢迎与 JessieZTalk 交流,在 AIGC 的路上共同进步!
2025-01-07
目前国内用于疾病的诊断与预测的AI,公众可用可获得信息的有哪些
目前国内公众可用可获得信息的用于疾病诊断与预测的 AI 应用包括以下方面: 1. 医学影像分析:AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 提前诊断疾病:如提前三年诊断胰腺癌。 5. 发现新的靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,利用 AI 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 6. 抗衰老研究:通过 AI 筛查化合物,发现高效的药物候选物。 7. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法:利用 AI 对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别潜在药物靶点。 8. 早期诊断帕金森:使用神经网络分析患者体液中的生物标志物,在症状出现前几年发现疾病。
2025-01-06
AI信息交流教程 主要用于论文写作 资料查找
很抱歉,目前知识库中没有关于“AI 信息交流教程用于论文写作和资料查找”的相关内容。但一般来说,在进行论文写作和资料查找时,您可以从以下几个方面入手: 1. 明确研究主题和问题:确定您想要探讨的 AI 领域的具体方向和关键问题。 2. 选择合适的数据库和搜索引擎:例如学术数据库(如 Web of Science、Scopus 等)、专业的 AI 研究网站等。 3. 制定有效的检索策略:使用准确的关键词、布尔运算符等提高检索的准确性。 4. 评估资料的可靠性和相关性:注意来源的权威性、出版日期等。 5. 学会引用和整理资料:遵循学术规范,正确引用和整理所找到的资料。 希望以上建议对您有所帮助。
2025-01-05