AI安全

以下是关于 AI Generated art 的相关信息： AI 漫画 Anifusion 特点： 对特定艺术细节的控制有限。 生成的艺术作品可能缺乏独特性。 需要订阅才能使用高级功能。 可能无法完全替代专业级工作的熟练人类艺术家。 定价： 提供免费和高级订阅选项。 免费层级：提供 50 个免费信用点和一个工作空间，适合初学者体验。 高级层级：每月 20 欧元，包含 10,000 个信用点、无限工作空间、无限漫画生成、多种 LoRA 模型支持，以及新功能的早期访问权限。 如何使用： 注册账户：访问 anifusion.ai 并创建一个免费账户以开始使用。 选择布局：从预设计的漫画预设中选择，或使用 Anifusion 的直观布局工具创建您自己的独特布局。 描述页面内容：使用简单的文本提示来描述您漫画中每个页面或面板的内容。 生成 AI 艺术：让 AI 根据您的文本描述生成动漫风格的艺术作品。 优化结果：使用 Anifusion 强大的画布编辑器根据需要优化和调整 AI 生成的艺术作品。 添加文本和效果：添加对话气泡、字幕和视觉效果以完成您的漫画页面。 导出和分享：导出您完成的漫画并与世界分享。您对您的创作拥有完全的商业权利。 主要功能： AI 文本生成漫画：用户输入描述性提示，AI 会根据文本生成相应的漫画页面或面板。 直观的布局工具：提供预设模板，用户也可自定义漫画布局，设计独特的面板结构。 强大的画布编辑器：在浏览器中直接优化和完善 AI 生成的艺术作品，调整角色姿势、面部细节等。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型，实现不同的艺术风格和效果。 商业使用权：用户对在平台上创作的所有作品拥有完整的商业使用权，可自由用于商业目的。 使用案例： 独立漫画创作：有抱负的漫画艺术家无需高级绘画技能即可将他们的故事变为现实。 快速原型设计：专业艺术家可以在详细插图之前快速可视化故事概念和布局。 教育内容：教师和教育工作者可以为课程和演示创建引人入胜的视觉内容。 营销材料：企业可以制作动漫风格的促销漫画或用于活动的分镜脚本。 粉丝艺术和同人志：粉丝可以基于他们最喜欢的动漫和漫画系列创作衍生作品。 优点：非艺术家也可轻松进行漫画创作；基于浏览器的全方位解决方案，无需安装额外软件；快速迭代和原型设计能力；创作的全部商业权利。 生成式人工智能艺术形态 生成式人工智能是一种全新的信息获取方式，以 Midjourney 等工具为代表，在图形领域通过背后的人工智能模型，根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像。这种通过文本命令获得图像的方式叫做 Prompting，是一种全新形态的人机交互。例如输入“想象:安塞尔亚当斯的风光摄影，平遥，全景图，云隙光，丁达尔光，史诗的，明暗对照法”就能获得相关图像。 其达成这样能力的原因可以拆解为三个简单的词汇：数据、映射和扩散。首先是数据，包括从公共数据库中获取世界上万事万物的图像存档、历史文献图片，或者创建特定的数据集以覆盖特定的风格或元素，最终目的是获得足够基础用以特征化每一个世界上的物体、风格或概念。其次是映射，在数据处理阶段，AI 使用如卷积神经网络的算法，来识别和提取图片中的关键视觉特征，如颜色、形状、纹理等，这个过程涉及到从原始数据中学习到的特征的映射，这些映射后的特征将用于生成新的艺术作品，其核心本质是将信息进行蒸馏，抛弃干扰的部分将特征得以呈现。最后是扩散（Diffusion），利用学习到的数据和视觉特征，AI 能够通过创造性扩散的过程，不仅仅是复制或模仿已知的艺术风格，而是在现有数据的基础上，通过 AI 的内部处理机制，探索和创造新的视觉表达形式。归根结底，这样的核心机制，授予了创作者一只自己会动的笔。本雅明把摄影时代称作为机械复制时代，那也许我们这个时代就是人工智能执笔时代，不需要笔也能画画、拍电影，只需站在“画架”之前思考我们的观念、题材、实现路径。

利用 AI 写论文可以参考以下步骤和建议： 1. 确定论文主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果论文涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 另外，在让孩子使用 AI 辅助写作时，可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。 还有成功利用 AI 写小说的经验，比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 一段一段进行细节描写，以表格的形式输出细节描述，这样有打破 AI 原本的叙事习惯、按编号做局部调整容易、确保内容都是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题，比如 AI 记性不好、关键情节被改等。

Viggle 是一款创新的可控视频生成平台，具有以下特点： 基于 JST1 技术，允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作，在游戏开发、动画制作及 VR/AR 等领域有巨大潜力。 是一款利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具，简化了动画制作流程，能快速生成引人入胜的角色视频，助力故事讲述。 由一支 15 人团队打造，创始人是一位在多家知名公司工作过的华人 AI 研究员。 核心能力是将视频中的角色替换成其他形象。 其视频工具背后依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」，能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画，进行更可控的视频生成。 目前支持 Discord 访问和网页版访问，Discord 平台已积累超 400 万用户。 网页版访问地址：https://www.viggle.ai/ 官方推特：https://x.com/ViggleAI 官方 Discord：https://discord.gg/viggle 操作方式（以网页端举例）： Upload a character image of any size.上传任意尺寸的角色图像。 For better results,use a fullbody photo with a clean background.为了获得更好的效果，请使用背景干净的全身照片。 Image size图像大小（最大 10MB） 上传的照片必须符合 功能： /mix:将角色图像混合到动态视频中 上传一张字符清晰的图片 上传一段清晰运动的视频 /animate:使用文本运动提示为静态角色设置动画 上传一张字符清晰的图片 描述想让角色做的动作 /ideate:纯粹从文本创建角色视频 描述想要创造的角色 描述希望角色执行的动作 /character:通过文本提示创建角色并将其动画化 描述想要创造的角色 从四个结果中选择一个图像 描述希望角色执行的动作 /stylize:使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化 上传一张字符清晰的图片 描述想改变角色的任何地方来重新塑造它 从四个结果中选择一个图像 描述想要角色做的动作 官方提供了多种动作提示词可供参考，提示词地址：https://viggle.ai/prompt

用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别： 直接使用 AI 时，AI 生成的内容可能较为笼统模糊，就像遇到只会说“很急，今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手，需对复杂任务进行拆解，提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活，但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如，将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库，后续在创作中激活知识库，AI 会根据场景自动匹配库内素材，使输出更具针对性。 相比之下，微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”，答题更快更准，但训练成本高。微调适合高精度、长期任务，而知识库更适合临时查找、快速问答。

以下是关于标签体系可用的 AI 的相关内容： 在 AI 时代的知识管理体系构建方面： 1. 提示词可帮助规划 PARA 分类模式。PARA 是一种代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）的流行知识管理框架，AI 能通过分析工作模式和内容类型，自动生成提示词，以简化分类过程，加快组织和检索信息。 2. 提示词能帮助设计笔记标签系统。有效的标签系统是知识管理的关键，AI 可通过分析笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高检索效率。 3. 知识助手 Bot 可帮渐进式积累领域知识。随着在特定领域的深入，知识助手 Bot 能根据学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，实现渐进式学习，持续扩展知识边界并确保知识及时更新。 在 AI 术语库方面，包含了众多与 AI 相关的术语，如 Knowledge Engineering（知识工程）、Knowledge Graph（知识图谱）、Knowledge Representation（知识表征）、MultiHead Attention（多头注意力）、MultiHead SelfAttention（多头自注意力）等。

以下是关于用 AI 音乐变现的一些途径和相关信息： 1. 了解 AI 音乐的流派和 prompt 电子书，例如格林同学做的翻译。 2. 利用相关平台，如 LAIVE：这是一个利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台，使用者可以选择自己喜欢的类型和情调，上传参考音源，AI 可以通过分析生成音乐。并且可以选择主唱和修改歌词，目前为开放测试阶段。输入促销代码 LAIVEcreator 可获得 50 代币（入口在个人资料），令牌有效期为输入代码后的 30 天，促销码失效日期为 4 月 17 日。链接：https://www.laive.io/ 3. Combobulator 插件：DataMind Audio 推出的基于 AI 的效果插件，利用神经网络通过样式转移的过程重新合成输入音频，从而使用你自己的声音重现其他艺术家的风格。链接：https://datamindaudio.ai/ 4. 在游戏制作和发行环节使用 AI 生成音乐：AI 生成音乐作为音乐资产是可行的，像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调，将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。 目前 AI 生成音乐存在 2 种主流技术路线：基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。

以下是一些与您所在的信息安全服务行业相结合的 AI 工具及您需要学习的内容： AI 工具： 1. 自然语言处理模型，如 ChatGPT、文心一言、通义千问等，可用于分析和理解大量的安全相关文本数据。 2. 图像识别模型，如 DALLE 等，有助于检测和识别网络中的异常图像或数据安全中的图像相关问题。 需要学习的内容： 1. 了解 GenAI（生成式 AI）和 AIGC 的基本概念，包括其工作原理、应用场景和潜在风险。 2. 熟悉相关法律法规，如国内的《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》以及相关管理规定，以确保在使用 AI 工具时符合法律要求。 3. 掌握 AI 工具在信息安全领域的应用方法和技巧，例如如何利用自然语言处理模型进行安全文本分析，如何防范图像识别模型可能带来的安全漏洞。 4. 研究 AI 带来的特定风险，如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等，并学习相应的防范和应对措施。 5. 关注 AI 技术在网络安全攻击方面的新趋势，如利用大型语言模型进行自动化、加速和增强网络攻击的手段，以及相应的防御策略。

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。

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。

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。

以下是最新的 AI 在安全领域的应用新闻： 1. 随着 AI 不断发展，AI 应用中的新功能带来新漏洞，现有企业和研究学者已加强对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“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，Gray Swan AI 的安全专家已试用“断路器”。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。 2. 英国创建了世界上第一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 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，还计划设立“AI 安全研究实验室”。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带来的风险。 3. Microsoft 的 AI Security Copilot 能够在几分钟内提供可操作的建议，简化对攻击的紧急理解，揭示威胁，甚至预测攻击者最有可能的下一步行动。

以下是关于最新的 AI 在安全领域的应用的相关内容： 1. AI 已经在许多领域带来了重大进展和效率提升。例如，在交通监控方面使通勤更顺畅，检测银行账户中的欺诈行为，在工业中控制核聚变过程，还用于加速科学进步，如发现新药或应对气候变化的技术。并且，随着 AI 变得更强大以及创新者探索新的应用方式，将会有更多的 AI 应用出现，具有巨大的推动经济增长和创造就业的潜力。 2. 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。 3. 美国国家标准与技术研究院将制定严格的标准进行广泛的红队测试，以确保在公开发布前的安全性。国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门，并成立 AI 安全与保障委员会。能源部和国土安全部也将应对 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。 4. 为防止利用 AI 制造危险生物材料的风险，制定强有力的生物合成筛选新标准。资助生命科学项目的机构将建立这些标准作为联邦资助的条件。 5. 为保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗，商务部将制定检测 AI 生成内容和认证官方内容的标准和最佳实践。联邦机构将使用这些工具，让美国人容易知道他们从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 同时，AI 的概念并非新事物，但数据生成和处理方面的近期进展改变了该领域及其产生的技术。例如，生成式 AI 模型能力的近期发展创造了令人兴奋的机会，但也引发了关于潜在 AI 风险的新辩论。一些 AI 风险可能是无意的后果或缺乏适当的控制以确保负责任的 AI 使用而产生的。对 AI 特定风险的初步评估确定了一系列高级风险，包括对人类和财产的身体损害以及对心理健康的损害等安全风险。