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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

Answer

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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

1.1.Artificial intelligence(AI)is already delivering wide societal benefits,from medical advances1 to mitigating climate change.2 For example,an AI technology developed by DeepMind,a UKbased business,can now predict the structure of almost every protein known to science.3 This breakthrough will accelerate scientific research and the development of life-saving medicines–it has already helped scientists to make huge progress in combating malaria,antibiotic resistance,and plastic waste.2.2.The UK Science and Technology Framework4 sets out government’s strategic vision and identifies AI as one of five critical technologies.The framework notes the role of regulation in creating the environment for AI to flourish.We know that we have yet to see AI technologies reach their full potential.Under the right conditions,AI will transform all areas of life5 and stimulate the UK economy by unleashing innovation and driving productivity,6 creating new jobs and improving the workplace.3.3.Across the world,countries and regions are beginning to draft the rules for AI.The UK needs to act quickly to continue to lead the international conversation on AI governance and demonstrate the value of our pragmatic,proportionate regulatory approach.The need to act was highlighted by Sir Patrick Vallance in his recent Regulation for Innovation review.The report identifies the short time frame for government intervention to provide a clear,pro-innovation regulatory environment in order to make the UK one of the top places in the world to build foundational AI companies.74.4.While we should capitalise on the benefits of these technologies,we should also not overlook the new risks that may arise from their use,nor the unease that the complexity of AI technologies can produce in the wider public.We already know that some uses of AI could1The use of AI in healthcare and medicine is booming,Insider Intelligence,2023.2 How to fight climate change using AI,Forbes,2022;Tackling Climate Change with Machine Learning,Rolnick et al.,2019.

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

(1)IN GENERAL.—The Director shall award 15 grants for research on artificial(F)fields and research areas that will con18 tribute to the development and deployment of 19 trustworthy artificial intelligence systems,in20 cluding—21(i)algorithmic explainability;22(ii)methods to assess,characterize,23 and reduce bias in datasets and artificial 24 intelligence systems;and 25VerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00039 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216pamtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS40•HR 6216 IH(iii)safety and robustness of artificial 1 intelligence systems,including assurance,2 verification,validation,security,and con3 trol;4(G)privacy and security,including for 5 datasets used for the training and inference of 6 artificial intelligence systems,and software and 7 hardware used in artificial intelligence systems;8(H)fields and research areas that address 9 the application of artificial intelligence systems 10 to scientific discovery and societal challenges;11(I)societal,ethical,safety,education,12 workforce,and security implications of artificial 13 intelligence systems,including social impact of 14 artificial intelligence systems on different 15 groups within society,especially historically 16 marginalized groups;and 17(J)qualitative and quantitative forecasting 18 of future capabilities,applications,and impacts.19

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

1.34.The proposed regulatory framework does not seek to address all of the wider societal and global challenges that may relate to the development or use of AI.This includes issues relating to access to data,compute capability,and sustainability,as well as the balancing of the rights of content producers and AI developers.These are important issues to consider–especially in the context of the UK’s ability to maintain its place as a global leader in AI–but they are outside of the scope of our proposals for a new overarching framework for AI regulation.2.35.Government is taking wider action to ensure the UK retains its status as a global leader in AI,for example by taking forward Sir Patrick Vallance’s recommendation relating to intellectual property law and generative AI.77 This will ensure we keep the right balance between protecting rights holders and our thriving creative industries,while supporting AI developers to access the data they need.75 Trust in Artificial Intelligence:a five country study,KPMG and the University of Queensland,2021;Evidence to support the analysis of impacts for AI governance,Frontier Economics,2023.76“Building on the UK’s strengths in the professional services and technology sectors,AI assurance will also become a significant economic activity in its own right,with the potential for the UK to be a global leader in a new multi-billion pound industry.”See The roadmap to an effective AI assurance ecosystem,Centre for Data Ethics and Innovation,2021.77 Pro-innovation Regulation of Technologies Review:Digital Technologies,HM Treasury,2023.20A pro-innovation approach to AI regulation

Others are asking
AI编程的落地场景是什么
以下是 AI 编程的一些落地场景: 1. 智能体开发:从最初只有对话框的 chatbot 到具有更多交互方式的应用,低代码或零代码的工作流在某些场景表现较好。 2. 证件照应用:以前实现成本高,现在可通过相关智能体和交互满足客户端需求。 3. 辅助编程: 适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目。 对于像翻译、数据提取等简单任务,可通过 AI 工具如 ChatGPT 或 Claude 解决,无需软件开发。 支持上传图片、文档,执行代码,甚至生成视频或报表,大幅扩展应用场景。 4. 自动化测试:在模块稳定后引入,模块变化频繁时需谨慎。 5. 快速迭代与发布 MVP:尽早发布产品,不追求完美,以天或周为单位快速迭代。 需要注意的是,AI 编程虽强,但目前适用于小场景和产品的第一个版本,在复杂应用中可能导致需求理解错误从而使产品出错。在进度不紧张时可先尝试新工具,成熟后再大规模应用。同时,压缩范围,定义清晰的 MVP(最小可行产品),先完成一个 1 个月内可交付的版本,再用 1 个月进行优化迭代。
2025-02-21
不同ai模型的应用场景
以下是不同 AI 模型的应用场景: 基于开源模型: Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区,提供平台让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享,用户无需深入了解技术细节即可创作出较高质量的作品。 基于闭源模型: OpenAI 的 DALLE 系列: 发展历史:2021 年初发布 DALLE,2022 年推出 DALLE 2,2023 年发布 DALLE 3,不断提升图像质量、分辨率、准确性和创造性。 模型特点:基于变换器架构,采用稀疏注意力机制,DALLE 2 引入 CLIP 模型提高文本理解能力,DALLE 3 优化细节处理和创意表现。 落地场景:2C 方面可控性强于 Midjourney,但复杂场景和细节处理能力不如 Midjourney;2B 方面与 Midjourney 场景类似。 商业化现状:通过提供 API 服务,使企业和开发者能集成到应用和服务中,采取分层访问和定价策略。 伦理和合规性:加强对生成内容的审查,确保符合伦理和法律标准。 大模型: 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助:用于代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像,未来可能扩展到视频内容生成。 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 这些只是部分应用场景,随着技术进步和模型优化,AI 模型在未来可能会拓展到更多领域和场景。同时,也需注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2025-02-21
能在局域内网,没有网络,离线的场景使用的AI编程工具,可以是单独运行的,也可以是JetBrains IDEs中作为插件使用的
以下是一些可以在局域内网、没有网络、离线场景使用的 AI 编程工具: 1. PyCharm:是 JetBrains 推出的智能代码补全工具,支持 Java、Python 和 JavaScript 等多种语言。因其高准确性著称,帮助开发人员节省编程时间。价格:起价每月 24.90 美元。 2. AIXcoder:AI 驱动的编程助手,支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言。它提供了自动任务处理、智能代码补全、实时代码分析以及输入时的错误检查功能。价格:暂无信息。 3. Ponicode:AI 驱动的代码工具,旨在帮助开发人员优化编码流程。利用自然语言处理和机器学习,根据用户的描述生成代码。由 CircleCI 维护。 4. Jedi:开源的代码补全工具,主要作为 Python 静态分析工具的插件运行,适用于各种编辑器和 IDE。价格:免费。 此外,还有以下相关工具: 1. Cursor:网址:https://www.cursor.com/ ,通过对话获得代码。 2. Deepseek:网址:https://www.deepseek.com/zh ,方便国内访问,网页登录方便,目前完全免费。 3. 通义灵码:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 4. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 5. AskCodi:一款 AI 代码助手,提供各种应用程序用于代码生成、单元测试创建、文档化、代码转换等。由 OpenAI GPT 提供支持,可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用。 6. ODIN(Obsidian 驱动信息网络):是一个插件,可以在 Obsidian 中使用。它提供了一些功能,包括通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用。
2025-02-21
在没有明确答案的场景,怎么做RL?
在没有明确答案的场景下做 RL 可以参考以下内容: 分析关键要素:包括状态空间、行为空间和奖励模型。 方法推测:如采用类似 AlphaGo/AlphaZero 的概率较大。原因包括 OpenAI 员工受相关理念影响,且有将搜索方法和 LLM 融合的尝试。 对于领域泛化能力:o1 的思考能力能否泛化到 Reward 不好量化的领域是关键。OpenAI 可能已找到一些非数理学科的 Reward 定义方法,例如针对写作文列出好文章的标准作为 Reward 标准。 以 DeepSeek R1 为例:在“冷启动”阶段通过少量人工精选的思维链数据初步引导,随后主要依靠强化学习,在奖励系统(准确率奖励和格式奖励)的反馈下自主探索推理策略,实现自我进化。Alpha Zero 完全摒弃人类数据进行纯强化学习,展现出创造性风格。DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略,培养通用推理能力以实现跨领域运用。
2025-02-21
waytoAGI解决的核心场景是什么,有哪些应用案例
WaytoAGI 是一个 AI 开源社区,其核心场景包括: 1. 提供 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例,引领并推广开放共享的知识体系。 2. 倡导共学共创等形式,孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 3. 作为思想交流平台,汇聚行业顶尖创作者和 KOL。 应用案例方面: 1. 在上海国际 AIGC 大赛中,如《嘉定汇龙》项目中,利用多种 AI 技术如 stable diffusion 艺术字生成、comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等,并通过合成剪辑完成作品。 2. 社区内有像三思这样的高手分享具体教程。
2025-02-21
养老场景实时健康监测与风险预警在技术上怎么实现,用AI大模型实现,请给出一个可行的方案
以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案: 首先,需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能,机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律,例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。深度学习参照人脑,具有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式,LLM 是大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面,2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型,其完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警,可利用传感器收集老人的生理数据,如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器,利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如,使用基于 Transformer 模型的大模型,对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析,建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比,及时发现异常情况,并结合无监督学习中的聚类算法,对不同健康状况的老人进行分类,以便提供个性化的预警和建议。同时,利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之,通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节,借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。
2025-02-20
AI安全治理这个方向的国内外的团队和人
以下是 AI 安全治理方向的国内外团队和人员相关信息: 美国:拜登签署了 AI 行政命令,美国政府已就 AI 治理框架与多国进行了广泛协商,包括澳大利亚、巴西、加拿大、智利、欧盟、法国、德国、印度、以色列、意大利、日本、肯尼亚、墨西哥、荷兰、新西兰、尼日利亚、菲律宾、新加坡、韩国、阿联酋和英国等。此外,美国迅速跟进世界首个人工智能安全研究所 AISA,美国能源部也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。 英国:创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA,AISA 有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等三个核心功能,还发布了用于 LLM 安全评估的框架 Inspect。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,还计划设立“AI 安全研究实验室”。 OpenAI:OpenAI LP 约有 100 名员工,分为技术能力(推动 AI 系统功能发展)、安全保障(确保系统符合人类价值观)和政策治理(确保适当治理系统)三个主要方向。
2025-02-20
调研一下AI安全治理这个方向的国内外的团队和人。包括AI安全治理的子方向,每一个子方向国内外有哪些科研院所的哪些团队在做相关方向的工作,以及这些团队有哪些骨干成员,他们有哪些观点。以及这个团队有哪些治理成果,尽量详细
以下是关于 AI 安全治理方向的国内外团队和人的相关调研: 国外团队和人员: OpenAI:首席科学家 Ilya 对模型安全较为关注,提出了通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中得到部署。 Anthropic:在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,在前面和后面添加警告文本,以警示模型不要被越狱。 Gray Swan AI 的安全专家:试用“断路器”,专注于重新映射有害表示,效果比标准拒绝训练更好。 图灵奖得主 Hinton:支持对 AI 监管,认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管,防止其失控或对人类造成伤害,并在网上签署了联名公开信。 英国:创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA,具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等核心功能,还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估,并宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,计划在美国旧金山设立办事处。 国内团队和人员:目前调研内容中未提及国内相关团队和人员的具体信息。 在观点方面,Bengio、Hinton、姚期智等著名研究者认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管,确保大模型是 Safety 的,防止其失控或对人类造成伤害,并签署了联名公开信表达对于 AI 失控的担忧,呼吁学术界和工业界对大模型进行监管。吴恩达和 Lecun 则认为模型的能力不足以使其脱离人类的限制。 治理成果方面,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”,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。英国政府还计划设立一个“AI 安全研究实验室”。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。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准,汇编了常用的红队数据集并根据模型评估它们的成功率。Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。
2025-02-20
国际做AI安全 治理的团队
以下是一些国际上从事 AI 安全治理的团队和相关情况: 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所(AISA),其具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等三个核心功能,还发布了用于 LLM 安全评估的框架 Inspect。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。此外,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,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。 需要注意的是,全球在 AI 治理上的合作存在尴尬局面,承诺多而实际行动少。同时,国家和地区法规存在角力,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。
2025-02-20
非结构化数据治理
以下是关于非结构化数据治理的相关信息: 在 AI 新产品方面: JamGPT AI Debug 小助手:https://jam.dev/jamgpt ChatGPT2D 用于生成二维知识图谱:https://www.superusapp.com/chatgpt2d/ Motörhead by metal 是用于 LLM 的开源内存和信息检索服务器:https://github.com/getmetal/motorhead 在网页抓取工具方面: Hexomatic:https://hexomatic.com/ WebscrapeAI:https://webscrapeai.com/ Kadoa:https://www.kadoa.com/ 在个人数据处理方面: Bloks 可自动处理个人笔记、任务列表和会议记录:https://www.bloks.app/ Lettria 用于处理个人文本材料:https://www.lettria.com/ Quadratic 可使用 AI、Python、SQL 和公式分析个人数据:https://www.quadratichq.com/?ref=producthunt 在向量数据库方面,以电影网站为例,传统搜索在处理语义搜索和对非结构化数据(如图像、音频等)的相似性搜索时存在问题,比如用户输入“电影像《星球大战》一样令人兴奋”或上传一张电影《银翼杀手》的海报,传统关系数据库或 Excel 难以理解和返回相关搜索结果。 在金融行业,非结构化数据主要涉及报告(如年度报告、季度报告等公司财务报告)、公告(如董事会公告、监事会公告、股东大会公告等)、上市资料(如招股说明书等公司上市相关文件)。
2025-01-24
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
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
对于中小企业而言,ai转型的落地过程中有什么风险和挑战?请分别回答风险和挑战是什么
对于中小企业而言,AI 转型的落地过程中存在以下风险和挑战: 风险: 1. 管理风险:使用 AI 工具评估和管理企业面临的各种风险时,可能存在对风险评估不准确、应对策略不恰当等问题,导致企业无法有效应对潜在挑战,造成不必要的损失。 2. 网络安全风险:引入 AI 驱动的网络安全解决方案时,若安全系统配置不当、软件和 AI 模型未及时更新、员工网络安全意识不足等,可能导致企业网络系统遭受网络威胁和攻击,造成数据泄露、业务中断等严重后果。 挑战: 1. 任务自动化挑战:在评估和识别日常重复性高的任务时,可能存在对任务分析不准确、目标设定不清晰的情况,影响后续自动化工具的引入和效果。同时,选择合适的自动化工具并进行有效配置和测试也具有一定难度。 2. 网络安全挑战:选择适合企业网络环境和安全需求的 AI 驱动的网络安全解决方案并非易事,需要充分了解各种方案的特点和适用性。此外,定期更新和维护安全系统、进行网络安全演练以及对员工进行培训等工作也需要投入大量的时间和精力。
2025-02-19
AI应用的挑战之一,数据,可以展开讲讲吗
在 AI 应用中,数据是至关重要但也面临诸多挑战: 1. 高质量数据短缺:传统互联网数据已难以满足需求,AI 模型需要更高质量的“前沿数据”,包括复杂推理过程、专业知识和人类思维模式等,以提升推理能力和整体性能。 2. 数据标注角色转变:从简单的画边界框变为需要证明复杂数学定理或批判性审查 AI 生成的多种解决方案。 3. 合成数据的应用与风险:合成数据成为解决真实数据获取难、隐私保护成本高等问题的途径,但也存在与真实数据分布不一致导致模型偏差、隐藏误导性模式影响模型可靠性等风险。 4. 数据与需求不匹配:产品从业者使用 AI 工具时,面临默认知识库和能力与需求不匹配的问题,且市场上 AI 工具大多功能相似、生成内容质量不稳定。 5. 选择和学习成本高:用户存在不知如何找到适用的 AI 工具、因产品同质化严重不知如何选择以及学习成本高等困扰。 6. 潜在的偏见和歧视:AI 训练依赖大量数据,若数据集存在偏见,可能在招聘等应用场景中复制甚至加剧对特定社会群体或性别的偏见,导致无意的歧视,带来法律责任。 7. 数据隐私问题:使用 AI 招聘系统收集大量个人数据,若被滥用会侵犯候选人隐私。
2024-12-16
企业在构建AI智能体问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能体问答助手时可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署方面:在金融、医疗和法律等对数据私密性要求极高的中小型行业,私有化部署场景需求大,增加了企业培训的难度。 2. 模型接入方面:访问 GPT 存在门槛,国企类、体制类合作伙伴受限,需寻找更易于接入的国产模型替代,如智谱等。 3. 工程化落地方面:企业知识库大多卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理难度大,技术能力要求高于预期。对于规模不大且无数字化系统的企业,实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 4. 对企业了解不足:在品牌卖点提炼中,AI 对企业的主要产品、解决的用户需求、产品独特之处、所获认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0,难以直接给出有效卖点,更适合作为引导型的灵感提问助手。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意,以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-05
企业在构建AI智能问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能问答助手可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署的挑战:在金融、医疗和法律等许多中小型行业,对数据私密性要求极高,需要私有化部署,这大大增加了企业培训的难度。 2. 模型接入的限制:访问 GPT 有门槛,国企类、体制类的合作伙伴往往被拦截在外,需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案。 3. 工程化落地困难:企业知识库大部分卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理部分难度较大,技术能力要求比想象中更高。 4. 成本问题:对于规模不大且没有数字化系统的企业,私有化部署的实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。
2024-12-05
你觉得ai+健康 会如何发展 ,优势和挑战分别是什么
AI 在健康领域的发展具有巨大潜力,同时也面临着一些优势和挑战。 优势方面: 有助于推进医疗保健中负责任地使用 AI,促进开发价格合理且能拯救生命的药物。 能够为教育者提供支持,例如在学校中提供个性化辅导,从而变革教育模式。 挑战方面: 存在工作场所监视、偏见和岗位替代等风险,可能影响劳动者权益。 可能会出现对劳动者补偿不足、不公平评估工作申请以及妨碍劳动者组织的情况。 对于医疗保健中 AI 应用的安全性需要建立相应的程序来接收和处理相关报告,并采取补救措施。 总之,AI 在健康领域的发展前景广阔,但需要妥善应对潜在的挑战,以实现其最大的价值和效益。
2024-11-14
科学问题二:XXX(小标题) 问题挑战:如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性?如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现? XXX XXX(问题挑战一的方法) XXX)问题挑战二的方法) 请将XXX补充完整,重点在预测,如何刻画和利用数据分布的“变化性”
以下是为您补充完整的内容: 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性,以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现,我们可以参考以下方法: 在准备 LLM 数据方面,对于制作 LLM 微调数据集,首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集,主要依靠已有的大语言模型生成,根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割,将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里,然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册,模板可以是:“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本,你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后,你必须用以下格式回复:```
2024-10-21
如何权构建个人AI知识库,请提供详尽的方案,并提供相关工具应用案例。
以下是构建个人 AI 知识库的详尽方案及相关工具应用案例: 方案: 1. 知识收集:学习如何有效地收集、整理和检索信息,例如分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 2. 知识管理:通过实际操作,体验工具在知识管理方面的应用。 3. 数据处理:使用工具对数据进行转换、提取和呈现,如从图像和图形中提取数据。 4. 内容总结:总结视频内容、翻译和改换风格等。 工具应用案例: 1. 知识收集与整理: 通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 本机跑大语言模型工具:https://ollama.com 选词翻译、解读、拓展:https://snapbox.app 与各种 AI 机器人聊天:https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 定义提示语,根据不同类型提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 2. 数据获取与处理: 下载视频:Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 开源免费屏幕录制工具 OBS:https://obsproject.com/ 用 losslessCut 快速切块 3. 构建知识库: 将文本转换成向量(如使用 embeddings API),先把大文本拆分成若干小文本块(chunk),将小文本块转换成 embeddings 向量并在向量储存库中保存,当用户提问时,通过比对向量提取关联度最高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于一篇包含多个文本块的文章,如“文本块 1:本文作者:越山。xxxx。”“文本块 2:公众号越山集的介绍:传播效率方法,分享 AI 应用,陪伴彼此在成长路上,共同前行。”等,当提问“此文作者是谁?”时,可通过比较 embeddings 向量找出关联度最高的文本块。 4. 工具入门: 提示词:现成好用的 Prompt: AI Agent:Agent 工具 小白的 Coze 之旅: AI Pic:现在主流的 AI 绘图工具网站:
2025-02-22
AI在国企的应用
AI 在国企的应用场景广泛,以下为您列举一些常见的应用领域: 1. 医疗保健方面: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务方面: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务方面: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业方面: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 此外,在国企中,AI 还可以应用于工作流程自动化、提高运营效率、优化资源配置等方面。随着技术的不断发展,未来有望看到更多创新的应用场景和解决方案。
2025-02-22
PATHON+AI 如何应用到实际工作中,你这边有没有实际案例教学
以下是一个关于 Python + AI 在实际工作中的应用案例: 在自动驾驶车辆领域,对于 AI 系统的可解释性需求程度高度取决于具体情境,包括应用的安全关键程度。例如,设计自动驾驶车辆的技术专家需要理解系统的决策能力以进行测试、评估和改进;普通用户可能仅需了解决策过程以安全使用车辆;若车辆发生故障并导致有害结果,监管机构可能需要有关系统如何运作的信息以分配责任。尽管 AI 可解释性仍是技术挑战和活跃的研究领域,但监管机构已在开展相关工作以解决此问题。如 2021 年,ICO 和艾伦图灵研究所共同发布了关于用 AI 解释决策的指导,为组织提供了实用建议,以帮助向受其影响的个人解释由 AI 交付或协助的流程、服务和决策。
2025-02-22
chatgpt-on-wechat接入企业微信应用的具体操作
以下是 chatgptonwechat 接入企业微信应用的具体操作: 1. 登录宝塔面板,在其中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 2. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 3. 项目模板代码示例如下:将编译好的内容复制进来。 4. 在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。 5. 运行成功后,点击容器,可以看到运行的是两个服务。 6. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 7. 手动刷新界面,点击“刷新日志”,若看到“WeChat login success”,则成功将 Bot 接入微信中。 此外,还需注意: 1. chatgptonwechat 项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择多种模型,能处理多种形式的内容,并通过插件访问外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 2. 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮,可参考相关代码示例进行操作。若无法正常启动,可查看文档后面的“常见问题”。
2025-02-21
AI智能体接入个人微信的应用
以下是关于 AI 智能体接入个人微信的应用的相关信息: 国内版的扣子是一款在 AI 应用领域知名度高的产品,功能丰富,支持知识库、工作流和插件等,其社区市场完善,用户可选择官方或其他用户创建的插件和 AI Agent,且支持多种接入方式,包括接入个人微信公众号,还支持接入企业服务号和企业微信。但普通版本和专业版主要接入国内模型,可能存在性能和稳定性问题。 Coze 可以实现多模态资讯的跨平台推送,通过登录宝塔面板,在上面部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。具体步骤包括在宝塔面板中进行可视化控制云服务器,添加 Docker 项目模板,创建容器并编排,扫码等操作。 熊猫大侠介绍了基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤,可实现多种功能,支持多平台、多模型、多消息类型和多部署方法。但需要注意接入大模型 API 需单独付费,微信端接入有封号风险,操作需依法合规,注意数据处理和遵守法律法规。 此外,张梦飞同学写了更适合小白的使用教程:【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信副本
2025-02-21