


Der ChatGPT-Trend breitet sich im ganzen Land aus. Kann die KI-Überwachung gleichzeitig zunehmen?
Der neue Chat-Roboter ChatGPT, der vom amerikanischen Unternehmen für künstliche Intelligenz OpenAI eingeführt wurde, ist im Internet populär geworden. Seine leistungsstarken Funktionen haben in der Gesellschaft breite Aufmerksamkeit erregt und werden als KI-„Meilenstein“-Anwendungen bezeichnet. Große Unternehmen haben in die Entwicklungswelle von ChatGPT-ähnlichen Anwendungen investiert, aber die „Popularität“ von ChatGPT hat auch Diskussionen über Fragen der Überwachung künstlicher Intelligenz ausgelöst.
ChatGPT ist erst seit zwei Monaten verfügbar und seine monatlich aktiven Nutzer haben 100 Millionen erreicht, was es zur am schnellsten wachsenden Verbraucheranwendung in der Geschichte macht. Viele Internet-Technologieunternehmen wie Microsoft, Tencent, Baidu und Alibaba haben seit einiger Zeit nacheinander ihre Errungenschaften und technischen Layouts im Bereich ChatGPT veröffentlicht, die man als „Zusammenschluss“ bezeichnen kann. Die schnellen Antworten und einfachen Bedienungen von ChatGPT haben dazu geführt, dass viele Benutzer es nicht nur als Chat-Tool, sondern auch zum Überprüfen von Informationen und zum Verfassen von Dokumenten verwenden.
Da jedoch der Anwendungsbereich von ChatGPT immer größer wird, geraten seine verborgenen Risiken zunehmend in den Fokus der Öffentlichkeit. Auch wenn ChatGPT heute nicht perfekt ist, aktualisiert es dennoch unser Verständnis darüber, dass die Entwicklung künstlicher Intelligenz eine gesetzliche Aufsicht erfordert. ChatGPT hat unglaubliche Fortschritte in der künstlichen Intelligenz gezeigt, aber auch rechtliche und ethische Probleme aufgeworfen.
In Bezug auf geistige Eigentumsrechte kann ChatGPT zur Generierung von Dokumenten und Codes verwendet werden, was zu Verletzungen des geistigen Eigentums und Eigentumsstreitigkeiten führen kann. Im Hinblick auf den Schutz personenbezogener Daten kann ChatGPT keine Faktenprüfung der Informations- und Datenquellen durchführen und es können versteckte Gefahren wie der Verlust personenbezogener Daten und die Verbreitung falscher Informationen bestehen. Was die Datensicherheit betrifft, kann ChatGPT, da es die menschliche Sprache erlernen kann, hinsichtlich Grammatik und Ausdrucksgewohnheiten beim Schreiben von „Phishing-E-Mails“ verwirrender sein. Bei unsachgemäßer Verwendung sind die schädlichen Folgen unkalkulierbar.
Aus globaler Sicht haben Regierungen auf der ganzen Welt begonnen, sich mit verschiedenen Fragen im Zusammenhang mit der Entwicklung künstlicher Intelligenz zu befassen, und auch die Formulierung und Umsetzung von Gesetzen und Vorschriften im Bereich künstlicher Intelligenz wurde auf die Tagesordnung gesetzt. Generative Systeme der künstlichen Intelligenz schaffen Chancen, bringen uns aber auch an einen historischen „Kreuzweg“ – ob künstliche Intelligenz den Menschen kontrolliert oder ob der Mensch die künstliche Intelligenz kontrolliert.
Im Dezember 2022 haben die Cyberspace Administration of China, das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie und das Ministerium für öffentliche Sicherheit gemeinsam die „Vorschriften zum detaillierten Synthesemanagement von Internetinformationsdiensten“ herausgegeben, die im Januar in Kraft treten 10. 2023. Die „Vorschriften“ stellen eine Reihe von Anforderungen an Anwendungsdienstanbieter und technische Unterstützer, die künstliche Intelligenz zur Generierung von Inhalten nutzen, wie beispielsweise ChatGPT.
Die EU plant außerdem kürzlich, ihre noch zu veröffentlichenden Vorschriften zur künstlichen Intelligenz zu aktualisieren – den „Artificial Intelligence Act“, der voraussichtlich im Jahr 2025 in Kraft treten wird. Die von der britischen Regierung herausgegebene National Artificial Intelligence Strategy weist darauf hin, dass die von der Regierung formulierten Governance- und Regulierungssysteme mit der sich schnell ändernden Situation der künstlichen Intelligenz Schritt halten müssen.
Aufgrund der Dualität dieser künstlichen Intelligenztechnologie müssen wir nicht nur den Algorithmus regulieren, sondern ihn auch mit der Datenregulierung kombinieren. Wie man die Genauigkeit und Vertraulichkeit generativer KI-Datenquellen gewährleistet, wie man geistige Eigentumsrechte schützt und wie man die unethische Sprachorientierung der KI umgehend korrigiert, sind alles Fragen, die im Bereich der künstlichen Intelligenz dringend gelöst werden müssen.
Derzeit muss die Sicherheitsassistenzfunktion der künstlichen Intelligenz noch von den zuständigen Abteilungen überprüft und genehmigt werden, und auch der Anwendungsbereich von ChatGPT sollte begrenzt sein. Der Staat sollte die ethische Regulierung künstlicher Intelligenz stärken, das ethische Bewusstsein und das Verhaltensbewusstsein künstlicher Intelligenz in der gesamten Gesellschaft stärken und dafür sorgen, dass künstliche Intelligenz mit moralischen Gesetzen, der öffentlichen Ordnung und guten Sitten in Einklang steht. Auf dieser Grundlage werden wir die Anwendungsbereiche und Anwendungstiefe schrittweise liberalisieren, um die gesunde Entwicklung künstlicher Intelligenz zu erkunden.
Wie Pat Gelsinger, CEO von Intel, sagte, hat künstliche Intelligenz zu globalen Veränderungen geführt und uns leistungsstarke Werkzeuge zur Verfügung gestellt. Die Technologie selbst ist neutral und wir müssen sie weiterhin zu einer Kraft des Guten formen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer ChatGPT-Trend breitet sich im ganzen Land aus. Kann die KI-Überwachung gleichzeitig zunehmen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



DALL-E 3 wurde im September 2023 offiziell als deutlich verbessertes Modell gegenüber seinem Vorgänger eingeführt. Er gilt als einer der bisher besten KI-Bildgeneratoren und ist in der Lage, Bilder mit komplexen Details zu erstellen. Zum Start war es jedoch exklusiv

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G

In der Welt der Front-End-Entwicklung ist VSCode mit seinen leistungsstarken Funktionen und seinem umfangreichen Plug-in-Ökosystem für unzählige Entwickler zum Werkzeug der Wahl geworden. In den letzten Jahren sind mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz KI-Code-Assistenten auf VSCode entstanden, die die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert haben. KI-Code-Assistenten auf VSCode sind wie Pilze nach einem Regen aus dem Boden geschossen und haben die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert. Es nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz, um Code intelligent zu analysieren und eine präzise Code-Vervollständigung, automatische Fehlerkorrektur, Grammatikprüfung und andere Funktionen bereitzustellen, wodurch Entwicklerfehler und mühsame manuelle Arbeit während des Codierungsprozesses erheblich reduziert werden. Heute werde ich 12 KI-Code-Assistenten für die Frontend-Entwicklung von VSCode empfehlen, die Sie bei Ihrer Programmierreise unterstützen.
