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六个子主题中:“不伤害”;比例;非歧视;可持续性;人类与人工智能互动中的人类决定;透明度和可解释性。

Answer

以下是关于欧洲议会和欧盟理事会对人工智能规定的相关内容:

  1. 基于风险的方法是一套成比例和有效的约束性规则的基础,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》很重要。其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则,有助于确保人工智能值得信赖且符合伦理道德。
    • 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和自主权,运行方式可由人类控制和监督。
    • 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,抵御试图改变系统使用或性能的行为,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,处理的数据质量和完整性符合高标准。
    • 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,让人类意识到交流或互动,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:未具体阐述。
    • 问责制:未具体阐述。
  2. 评估人工智能系统潜在风险时应考虑的因素包括:
    • 人工智能系统的预期目的。
    • 已使用或可能使用人工智能系统的程度。
    • 人工智能系统处理和使用的数据的性质和数量,特别是是否处理特殊类别的个人数据。
    • 人工智能系统自主性的程度,以及人类推翻可能导致潜在伤害的决定或建议的可能性。
    • 人工智能系统的使用在多大程度上已经对健康和安全造成了损害,对基本权利产生了不利的影响,或在多大程度上引起了人们对这种损害或不利影响的可能性的严重关注,例如相关报告或指控所表明的情况。
    • 这种损害或不利影响的潜在程度,特别是其严重程度及其影响多数人或不成比例地影响特定群体的能力。
    • 可能受到伤害或不利影响的人在多大程度上依赖人工智能系统产生的结果,特别是由于实际或法律原因而无法合理地选择不接受该结果。
    • 权力不平衡的程度,或可能受到伤害或不利影响的人相对于人工智能系统部署者而言处于弱势地位的程度,特别是由于地位、权力、知识、经济或社会环境或年龄等原因。
    • 人工智能系统产生的结果在多大程度上易于纠正或逆转,同时考虑到现有的纠正或逆转的技术解决方案,其中对健康、安全、基本权利有不利影响的结果不应被视为易于纠正或逆转。
    • 部署人工智能系统对个人、群体或整个社会的好处的程度和可能性,包括对产品安全的可能改进。
    • 现有欧盟立法在多大程度上规定了相关内容。
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References

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(27)虽然基于风险的方法是一套成比例和有效的约束性规则的基础,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》非常重要。在这些准则中,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,这些原则应有助于确保人工智能是值得信赖的、符合伦理道德的。这七项原则包括: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。在不影响本条例和任何其他适用的联盟法律的法律约束力要求的前提下,这些指南有助于设计一个符合《宪章》和作为联盟基础的价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。根据独立人工智能高级别专家组的指南,人类主体和监督意味着人工智能系统的开发和使用是为人服务的工具,尊重人的尊严和个人自主权,其运行方式可由人类进行适当控制和监督。技术稳健性和安全性是指,开发和使用人工智能系统的方式应能在出现问题时保持稳健,并能抵御试图改变人工智能系统的使用或性能的行为,从而允许第三方非法使用,并最大限度地减少意外伤害。隐私和数据管理是指人工智能系统的开发和使用符合现有的隐私和数据保护规则,同时处理的数据在质量和完整性方面符合高标准。透明度是指人工智能系统的开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,同时让人类意识到他们与人工智能系统进行了交流或互动,并适当告知部署者该人工智能系统的能力和局限性,以及受影响者的权利。多样性、非歧视和公平性是指人工智能系统的开发和使用方式应包括不同的参与者,并促进平等获取、性别平等和文化多样性,同时避免联盟或国家法律所禁止的歧视性影响和不公平偏见。社会和

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(a)人工智能系统的预期目的;(b)已使用或可能使用人工智能系统的程度;(c)人工智能系统处理和使用的数据的性质和数量,特别是是否处理特殊类别的个人数据;(d)人工智能系统自主性的程度,以及人类推翻可能导致潜在伤害的决定或建议的可能性;(e)人工智能系统的使用在多大程度上已经对健康和安全造成了损害,对基本权利产生了不利的影响,或在多大程度上引起了人们对这种损害或不利影响的可能性的严重关注,例如,提交给国家主管机关的报告或有据可查的指控,或酌情提交的其他报告所表明的情况。(f)这种损害或不利影响的潜在程度,特别是其严重程度及其影响多数人或不成比例地影响特定群体的能力;(g)可能受到伤害或不利影响的人在多大程度上依赖人工智能系统产生的结果,特别是由于实际或法律原因而无法合理地选择不接受该结果;(h)权力不平衡的程度,或可能受到伤害或不利影响的人相对于人工智能系统部署者而言处于弱势地位的程度,特别是由于地位、权力、知识、经济或社会环境或年龄等原因;(g)人工智能系统产生的结果在多大程度上易于纠正或逆转,同时考虑到现有的纠正或逆转的技术解决方案,其中对健康、安全、基本权利有不利影响的结果不应被视为易于纠正或逆转;(i)部署人工智能系统对个人、群体或整个社会的好处的程度和可能性,包括对产品安全的可能改进;(j)现有欧盟立法在多大程度上规定了:

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2025-01-23
能帮生成一个人工智能行业分析的PPT
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2025-01-21
我想学习人工智能知识,从哪里开始呢?
对于新手学习人工智能,建议您从以下几个方面入手: 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,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。 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,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。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-21
人工智能行业分析
以下是关于 AI 行业分析的相关内容: 50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为 在过去的一年里,人工智能是无所不在的主题,短时间内突破界限并重新定义多个行业。从 2022 年 9 月到 2023 年 8 月,仅排名前 50 位的人工智能工具就产生了超过 240 亿次的访问量,月均访问量增长了 2.363 亿次。其中,ChatGPT 占据了 140 亿流量,覆盖所分析流量的 60%。 研究方法 使用 SEMrush 工具,从列出 AI 工具的各种目录中抓取数据来研究 3000 多种 AI 工具,从中分离出访问量最大的 50 个工具,这些工具反映了研究期间(2022 年 9 月至 2023 年 8 月)人工智能行业 80%以上的流量。本研究旨在深入研究人工智能行业的行为,分析流量模式、人口统计、趋势和消费者行为。 过去 12 个月的流量增长 过去 12 个月里,人工智能行业是最重要的技术发展之一。在研究起始的 2022 年 9 月,分析的工具产生了 2.418 亿次访问。在研究期间,所有 50 个工具的总流量增长了 10.7 倍。2023 年 8 月,这些工具产生了 28 亿次访问量。从研究开始一个月到结束,流量增加了 26 亿,相当于在 12 个月内平均每月访问量增加 2.363 亿次。这一飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始,2023 年 5 月达到峰值约 41 亿,之后行业流量回落 12 亿。整个期间的平均流量为每月 20 亿,最近 6 个月每月平均流量为 33 亿。 流量来源、设备、性别 流量渠道方面,80.53%的用户直接访问,有机搜索占 11.40%,推荐占 6.73%,有机社交仅带来 1.02%的流量,付费搜索和其他内容贡献最小。 设备使用方面,63.20%的用户通过移动设备访问,36.80%的用户通过桌面访问,凸显了移动响应式设计和应用在人工智能领域的重要性。 性别方面,男性用户占 69.5%,女性用户占 30.5%,存在显著的性别差距。
2025-01-21
人工智能的主要分支都有哪些
人工智能的主要分支包括: 1. 自然语言处理(NLP):涵盖自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG),要求机器准确理解和生成人类语言,是人工智能领域中不可或缺的重要分支。 2. 机器学习:是实现人工智能的途径之一,近 30 多年已发展为多领域科际集成,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 3. 推理:利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论,也称为预测或推断。 4. 训练:通过大数据训练出复杂的神经网络模型,使其能够适应特定功能。 此外,“人工智能”的概念自 1956 年提出后,其所涵盖的理论范围及技术方法不断扩展,如今已应用于不同领域。
2025-01-21