共绘网,新闻,热点话题,最新热点资讯,今日热点,热点新闻,一周新闻热点,热点新闻事件,热点评论

手机版
手机扫描二维码访问

AI靠算力抓取生成的答案,侵犯了受版权保护的知识了吗?若生成虚假内容时如何监管?

发布日期:2023-05-07    浏览次数:4634

  

       日前,麦肯锡在香港发布的一份报告中说,截止2030年,AI(GPT)可以为全球经济活动增加13万亿美元,其贡献率可以与历史上第一次“工业革命”中蒸汽机等变革技术的引入相媲美。

  

         AI的应运而生,给人类带来了天翻地覆的改变。最近,要属最火热的AI产品莫过于ChatGPT了,凭借着超凡出众的理解和创作能力,短时间内实现了用户数量的爆发式增长,然而任何通用的ChatGPT如无文本即大数据等支持,将成为无水之源......但光鲜华丽的外表下,ChatGPT也暴露出了诸多问题,如靠算力抓取生成的数字、文本等答案或结果,存在侵犯产权(受版权保护的材料或知识)的可能性,其生成的虚假内容也缺乏监管。这些问题如不好好关注并处理,便会造成信息场混乱不堪,隐私泄漏,终将难以自保。对此,您有什么看法呢?欢迎在评论区留下您的看法!

相关热词搜索:AI 算力 答案 版权保护 监管
赞同(34)  |  中立(0)  |  反对(0)  |  收藏

 赞同    中立    反对   登录 | 注册   需要登录才可发布评论

  • 赞同评论
  • 中立评论
  • 反对评论

一共有人参与  条评论

心善渊2024-07-05

智能社会中人群会面临被机器算法全面操控的风险。当前,我们已经被算法部分操控。智能手机上的各种推送,是计算机视觉根据它所“看到”的我们的偏好而精准投放的。

(0)

青衫磊落2024-05-22

对AI发展期待与担忧并存。 观众:我叫Jose,我的问题是:您是否对我们开发AI的速度感到任何担忧?您认为是否需要任何监管制度? 黄仁勋:答案是肯定的也是否定的。现代AI最伟大的突破是深度学习,有了长足的进步。但另一个不可思议的突破是人类常有、常使用的一项能力。 我们把它应用在语言模型上称为基础、强化学习、人为反馈。我每天都在提供强化学习与人为反馈。这就是我的工作。 如今,我们才弄清楚如何将这个系统性地应用在人工智能上。还有很多其它防范手段:例如,微调、基础。如何生成遵循物理定律的数据? 目前,有些模型生成的物体会在太空中飘、不遵循物理定律。这需要技术来解决。防范需要技术,微调需要技术,使AI与人类目标相一致需要技术,安全也需要技术。 飞机之所以安全,是因为所有的自动驾驶系统,都由多样性和冗余性系统支持, 还有各种各样新发明的功能安全和主动安全系统。我们需要更快、更快速地发明出所有与之类似的技术。 安全和人工智能之间的界限网络安全和人工智能之间的界限将会变得模糊而紧密交融。在网络安全领域,我们需要技术非常、非常快速地进步才能保护我们免受人工智能的伤害。 从很多方面来看,我们需要技术更快推进,远比现在快得多。监管有两类,有社会监管,我真不知道该如何处理;也有产品和服务监管,这点我非常清楚该怎么做。 FAA、FDA、NITSA等等各种联邦政府机构,它们针对特定用途的产品和服务有各种监管措施。律师行业有职业资格考试、医生行业也是,如此等等。 不管是产品还是服务都已经有很多、很多的监管制度。请不要再额外增加一套横跨所有行业的超级监管。监管会计行业的监管者不应该去监管医生。 我漏掉了很重要的一个方面,那就是 AI 给社会带来的影响。如何应对呢? 我没有很好的答案,不过已经足够多的人在讨论了。但重要的是把这一切划分成很多个子问题。这样,我们才不会过度聚焦于一个领域,而忘记了大量常规领域还可以做的事。黄仁勋

(0)

宏欣2024-03-06

算法对意识形态传播的影响。 算法利维坦对意识形态传播的影响呈现为“过滤气泡”“信息茧房”“回音室效应”等现象。算法的技术特征是先设定一个代码程序,然后通过对数据的选择、处理、求解,最终输出一个结果。由于数据是信息的数字结构,算法对数据的选择和处理事实上就是对信息的选择。人们运用算法技术来选择信息,本身是为了在大量数据中迅速收集到有用信息,但是算法选择信息的标准却受其应用逻辑的影响。而应用逻辑在个体运用算法上,就表现为根据个体的喜好、身份信息、社交网络、潜在需求进行算法推荐,从而在人们“自主”选择的过程中进行精准投送,并占据个体更多的剩余劳动时间。于是,算法利维坦事实上成为了人们过滤信息的“过滤气泡”,成为了人们认知世界的“窗口”。“‘过滤气泡’现象主要是指受信息技术发展、媒介创新推动和个体信息获取习惯改变等多因素影响而形成的信息个性化筛选现象”[12]。 人们通过算法认知的世界并不是“完整”的世界,而是“算”出来的世界,并且只是算法应用逻辑想通过算法技术让人们“建构”的世界。这一“建构”的世界就是“信息茧房”。“信息茧房描述的是这样一种交流环境:只包含我们选择的、让我们感到舒适和愉悦的信息”[13]。“信息茧房”是算法建构的信息世界,也是人们通过算法认知的世界。“当筛选的力量没有限制时,人们能够进一步精确地决定,什么是他们想要的,什么是他们不想要的。他们设计了一个能让他们自己选择的传播世界”[14]。“信息茧房”通过算法与个体的互动,形成了一个较为封闭、双向互动、循环论证的意识形态场域。 算法利维坦在建构“信息茧房”的意识形态场域基础上,会发挥“回音室效应”的意识形态作用。“回音室效应”具有“同质性和传染性两大结构特征”[15],能够让个体以自己选择的方式,在算法推荐的结果下不断强化意识形态。在这一过程中,算法利维坦所建构的“信息茧房”是一个大主体,并能够通过算法推荐和个体选择的互动过程来不断询唤每一个在“信息茧房”的个体。于是,个体在“信息茧房”中通过算法推荐的询唤,不断确证算法利维坦的这个大主体,并自动臣服于这个大主体,从而既再生产了自己的身份关系,又与其他同质个体进行确认,进而推进意识形态的再生产。算法的自动推荐就如回音室的里回音,不断与个体交相互动,从而在意识形态的不断询唤中实现对个体的主体化。个体的主体化过程正是算法利维坦对个体的意识形态化过程,也是个体在算法推荐和“自主”选择过程中的异化过程。刘伟兵,复旦大学马克思主义学院

(0)

春天都江堰2023-11-14

人工智能革命。 生成型人工智能标志着人工智能的一个转折点。 OpenAI、谷歌、微软、Facebook、Salesforce、IBM等都在大力投资于大型语言模型技术LLM的研发,推动模型的不断创新和改进。与以往的人工智能不同,生成式AI可以根据从类似非结构化数据格式中学到的信息,生成新的非结构化内容,如文本、音频、视频、图像、代码、模拟甚至蛋白质序列或消费者旅程。而且,其核心技术——基础模型,可以适应各种任务。 在商业环境中,生成型人工智能不仅可以开启新的用例,还可以加快、扩展或改进现有的用例。生成型人工智能有可能通过促进新产品和收入流的开发,提升客户体验,从而重新定义企业和价值链。然而,其影响最有望体现在提高员工生产力和体验方面。 在这个初期阶段,我们看到许多行业的公司主要将生成型人工智能作为一种辅助技术,用于创建初稿、生成假设或协助专家更快、更好地完成任务。 当然也需要专家检查输出,特别是对于产生虚幻内容(应用程序产生的不准确内容)和知识产权(IP)问题。 在高风险的应用中,让生成型人工智能基于应用从辅助逐渐过渡到完全自动化可能还需要一段时间。

(0)

艳阳辉2023-09-05

和人最大的不同之处是,AI永远不会说不。 这不止是说,当你给ChatGPT派任务时,它永远会给你一个答案,哪怕是一本正经地胡说八道。 还因为,AI模型的工作方法很大程度上是基于概率: “它们估计所有选项的概率,即使所有选项的正确概率都极低,它们仍然只会选择概率最高的路径。” 有人会说,这不是人之常情吗? 面对两个苹果,傻子也会选大的呀。 然而,两个苹果是确定性的,是眼见为实的。 一旦变成概率,大多数人就不会了-- “什么是概率?一件事情发生了就是百分之百,没发生就是零,哪里有什么30%啊,60%啊,根本不存在。” 更别说,还是两个正确率都很低的概率。这时,即使是概率信徒,也会失去了选择的力气。 比方说,一个相信概率的人,可能会在70%和80%之间选后者。 但如果一个数值是3%,一个数值是5%,还有啥可选的? 如果希望仅为3%或5%,那就相当于毫无希望,根本没有选的心情了。 我想将其称为“决策厌恶症”: 绝大多数人处在仅有“小概率可能”的环境里,就会放弃思考,失去向前选择的动力,只想躺平。 想想看,当你遇见事情一团糟,或者做事条件不充分,未来毫无头绪,哪里还有心情在一堆坏事里面,去找那件相对不那么坏的事情? 与人不一样,AI永远会行动,即使所有选项的正确概率都极低。 AI永远会给你答案,哪怕一切模糊不清,“仍然只会选择概率最高的路径”。 而一旦以上动作可以迭代循环往复,就会产生惊人的智能。 只有特别厉害的人才会如AI一样: 哪怕选项再糟糕,也会冷静地选择概率相对较大的那一项,然后全力以赴做好。作者老喻的

(0)

王冠2023-08-19

普朗克说过:“科学里的荣耀归功于第一个说服了世界的人,而不是第一个想到的人。” 连科学尚且如此,何况创业。 当你看到数据的时候已经是过去时了,永远追不上。 如果用数据做决策,最多只是一个二流企业、二流的投放,一定要有超前的意识。有些公司买一点数据就是为了证明自己投放对了,用来验证而已,不是用数据来决策。

(1)

心若向阳2023-07-25

国内算力产业现状。国产AI芯片。根据Co unterpoint、IDC数据,英特尔和AMD等国外厂商占据大部分市场份额,国外芯片巨头目前仍处于全球领先地位。但随着美国联合欧洲、日韩对中国进行芯片制裁,我国在政策和需求的双重促进下,国内芯片厂商表现出色,推动中国在芯片领域的自主研发上跨越了一大步。 在此期间,涌现了一批优秀国产芯片厂商,如下表所示:华为海思、寒武纪、昆仑芯、燧原科技这四家有成熟产品,在技术能力、软件能力上有深厚的积累,被称作是国产AI芯片第一梯队厂商。 华为海思成立于2004年,前身为华为集成电路设计中心,是华为的全资子公司,有20多年的技术积累与沉淀。在华为母公司的强势全力支持和持续的高研发投入下,海思目前已成为全球领先的Fabless半导体公司,产品覆盖智慧视觉、AIoT、智慧媒体、智慧交通及汽车电子、显示、手机终端、数据中心及光收发器等多个领域,在国产AI自研芯片领域属于龙头地位。 寒武纪成立于2016年,专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新,是全球AI芯片领域第一个独角兽初创公司,研发团队成员主要来自于中科院,董事长陈天石曾任中科院计算所研究员。其产品广泛应用于服务器厂商和产业公司,能够为互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领域的复杂AI应用场景提供充裕算力。昆仑芯前身为百度智能芯片及架构部,于2021年4月完成估值约130亿元的独立融资,是国内最早布局AI加速领域的厂商之一,在体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用均有深厚积累的AI芯片积累,目前已实现两代通用AI芯片产品的量产及落地应用。 燧原科技成立于2018年,拥有完整的产品线和解决方案,实现了对芯片、板卡、软件、集群的全覆盖。在云端训练和云端推理两条产品线上,实现了量产和落地,而且做到了产品迭代,是国内第一家完成训练和推理产品迭代的科技公司。而壁仞科技、天数智心、摩尔线程、沐曦这四家厂商以AI芯片起家,并专注于AI芯片领域,也都陆续有产品推出,在产品技术上持续突破,被称作是国产AI芯片第二梯队厂商。此外,还有海光信息、景嘉微、平头哥、海飞科、后摩智能、登临、芯动科技、黑芝麻智能、地平线等优秀AI芯片厂商,均致力于开发AI芯片及相关解决方案,为国产AI芯片产业的发展添砖加瓦。这些国内厂商自给自足的同时,还在不断追赶全球领先水平。(小安生)

(0)

永不言败2023-07-13

“共绘网人”[強][強]

(0)

科技开心果2023-05-31

读写文化:多元化的信息控制者(Read/Write Culture: diversifying information gatekeepers) 人们通过社交媒体,不仅能够分享,而且能够操纵、转换和生成视频博客和在线直播等数字内容。哲学家劳伦斯·莱辛(Lawrence Lessing)称之为“读/写文化”,而不是“只读文化”,即信息或产品由“专业”来源提供给被动的消费者。 公众话语越来越具有矛盾的信息特征,“真相”越来越受到争议,对信息的信任正在侵蚀。在互联网上,故事以不断创新的方式被无休止地复制、更改、重新混合、回收和重新组合。由于知识产权的斗争,音乐产业受到严重破坏,媒体、娱乐和教育等其他产业正在发生迅速变化。

(0)

麦随心2023-05-28

信息的大爆发,让以后去伪存真的成本越来越高,我们看到的可能都是别人想让我们看到的信息,这个恐怕是这个技术暂时无法逾越的问题。

(0)
1 2 3 25条信息

韩浩瀚2023-05-26

好人的AI停了,坏人的AI还在雪山上继续......只有毁灭到电发明之前了

(0)

cfesqw2023-05-17

许多已有错误的东西,确实难以解决,电影 梅根 细思极恐

(0)

金堂2023-05-16

我们4月份就已经推出了一个落地#AI三定律#的检测工具,可以建立起aigc领域安全发展的防火墙,正在和网信办联系,只是还没决定是以哪个组织的名义。

(0)

迎春2023-05-16

所以做安全的360在合适的时机可以入场了

(0)
1 4条信息

会员登录

×

会员注册

×