


Auseinandersetzung mit den Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf Online-Fehlinformationen
Die Technologie der künstlichen Intelligenz nimmt in den Vereinigten Staaten eine führende Position ein, und die Vereinigten Staaten haben aktive Präventivmaßnahmen gegen Desinformation und Fehlinformationen über künstliche Intelligenz ergriffen. Daraus können wir die diesbezüglichen Aktionen und Aktionen der Vereinigten Staaten ableiten. Dieses Thema wurde in den US-Medien ausführlich diskutiert
Kürzlich haben die Anordnung des US-Präsidenten und der Artificial Intelligence Safety Summit im britischen Bletchley Park weltweite Aufmerksamkeit erregt, und die Entwicklung künstlicher Intelligenz ist zu einem heißen Nachrichtenthema geworden
Der jüngste rasante Aufstieg der künstlichen Intelligenz verändert das Spiel weiterhin in vielerlei Hinsicht, auch wenn wir noch am Rande seines Potenzials stehen. Bisher unvorstellbare neue Arten der medizinischen Versorgung, sicherere, sauberere und stärker integrierte öffentliche Verkehrsmittel, schnellere und genauere Diagnosen sowie Durchbrüche im Umweltbereich gehören zu den glaubwürdigen Versprechen der heutigen KI. Inmitten dieser Revolution zeichnet sich jedoch ein Schatten ab.
Die Länder haben keinen Hehl aus ihrem Wunsch gemacht, das Rennen um künstliche Intelligenz zu gewinnen, und die bisher getätigten Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung liegen zwischen Hunderten Millionen und Milliarden Dollar. Wenn man nach den Hauptakteuren im Bereich der künstlichen Intelligenz fragt, konzentrieren sich die Leute vielleicht speziell auf Unternehmen wie OpenAI, IBM und Apple, aber wir sollten nicht ignorieren, dass es für jedes Amazon ein Alibaba, für jedes Microsoft ein Baidu und für jedes andere Unternehmen gibt Google hat ein Yandex. Länder, Aktivisten und fortgeschrittene Bedrohungsakteure werden unweigerlich die Macht der KI nutzen, um Desinformationskampagnen zu verstärken
Die Entwicklung der KI hat den Weg für innovative Wege zur Online-Verbreitung von Fehlinformationen und Desinformationen geebnet. Von der Erstellung falscher Cyberangriffe über die Störung von Reaktionsplänen für Vorfälle bis hin zur Manipulation von Datenseen zur Automatisierung können KI-gesteuerte Desinformationskampagnen etablierte Sicherheitssysteme und -prozesse aufdecken oder verheerende Schäden anrichten. Stellen Sie sich das exponentielle Wachstum der Quantität und Qualität gefälschter Inhalte vor, die KI-gesteuerte Erstellung und Automatisierung von Armeen digitaler Personas, gefüllt mit reichen und unschuldigen Hintergrundgeschichten, um sie zu verbreiten und zu verstärken, und prädiktive Analysen, um die effektivsten emotionalen Hebel zu identifizieren Chaos und Panik erzeugen.
Dieser Trend stellt eine erhebliche Bedrohung für Cybersicherheitsexperten dar und erfordert, dass Sicherheitsteams sich mit neuen Technologien befassen, die künstliche Intelligenz nutzen, um zu täuschen, zu manipulieren und Chaos zu schaffen. Eine Post-Trust-Gesellschaft erfordert einen Post-Trust-Ansatz zur Wahrheit.
Die Auswirkungen KI-gesteuerter Desinformationstechniken sind vielfältig, darunter:
- Störung von Reaktionsplänen für Vorfälle: Bedrohungsakteure, die KI verwenden, können Sicherheitsteams irreführen, indem sie falsche externe Ereignisse erzeugen oder Cyberangriffe simulieren. Dies führt zu einer Fehlallokation von Ressourcen und verwirrenden Reaktionsverfahren und Aufdeckung oder Beeinträchtigung der Wirksamkeit von Strategien zur Schadensbegrenzung.
- Manipulation von Daten, um falsche Informationen zu erhalten: Künstliche Intelligenz kann genutzt werden, um Datenseen zu manipulieren, die zur Automatisierung verwendet werden. Durch das Einschleusen falscher Daten, die Generierung großer Mengen toxischer Daten oder die Manipulation vorhandener Informationen können Bedrohungsakteure die Integrität und Zuverlässigkeit datengesteuerter Entscheidungsprozesse gefährden, was zu falschen Schlussfolgerungen oder fehlerhafter Automatisierung führt. Wenn gefälschte Daten in diese Systeme eindringen, könnte dies die Zuverlässigkeit und Integrität automatisierter Prozesse untergraben und katastrophale Folgen haben.
- Vertrauensverlust: Die Verbreitung KI-gesteuerter Desinformation untergräbt das Vertrauen in Informationssysteme und untergräbt das Vertrauen in die Richtigkeit von Daten und Sicherheitsmaßnahmen. Dies könnte weitreichende Folgen haben, die sich nicht nur auf Technologiesysteme auswirken, sondern auch das Vertrauen der Öffentlichkeit in Institutionen, Unternehmen und die gesamte Cybersicherheitsinfrastruktur untergraben.
Sicherheitsteams stehen bei der Bekämpfung dieser KI-gesteuerten Desinformationskampagnen vor großen Herausforderungen, und auch die Komplexität der KI-Tools stellt erhebliche Hindernisse dar. Fortschritte in der Technologie der künstlichen Intelligenz ermöglichen es Bedrohungsakteuren, hochentwickelte und realistische Desinformationskampagnen zu erstellen, wodurch es für Sicherheitssysteme schwierig wird, zwischen echten und erfundenen Informationen zu unterscheiden. Es ist, als würde man die Nadel im Heuhaufen finden, eine Situation, die durch die Geschwindigkeit, mit der sich die KI-Technologie weiterentwickelt, noch verschärft wird. Angesichts der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz müssen sich Sicherheitsteams schnell an die sich ändernde Umgebung anpassen. Sie müssen kontinuierlich lernen, neue Abwehrmechanismen entwickeln und über die neuesten Bedrohungen durch künstliche Intelligenz auf dem Laufenden bleiben.
Derzeit führt das Fehlen eines umfassenden Regulierungsrahmens und standardisierter Praktiken für KI in der Cybersicherheit zu Problemen, die es schwierig machen, den Missbrauch von KI in Desinformationskampagnen zu verhindern
Um diese Bedrohungen zu bekämpfen, müssen Sicherheitsteams immer innovativere Strategien verfolgen. KI-gesteuerte Abwehrmechanismen wie die Einführung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die KI-generierte schädliche Inhalte identifizieren und neutralisieren können, sind von entscheidender Bedeutung. KI-Tools können die riesigen Mengen unterschiedlicher Daten, die ein ganzes Unternehmen charakterisieren, erfassen und auswerten, vernünftige Ausgangswerte festlegen und bei potenzieller Manipulation warnen. Künstliche Intelligenz bietet vielleicht die beste Möglichkeit, effektive Datenintegritätsmodelle zu erstellen, die in diesem Maßstab funktionieren können. Ebenso kann KI als externer Wächter fungieren, aufkommende Inhalte, Aktivitäten oder Stimmungen überwachen und auf mögliche oder potenzielle Bedrohungen für Ihr Unternehmen schließen.
Überlegen Sie, wie Verteidigungsmaßnahmen von KI-gesteuerten Datenerfassungs-, Aggregations- und Mining-Funktionen profitieren können. So wie potenzielle Angreifer mit der Aufklärung beginnen, können Verteidiger dasselbe tun. Eine kontinuierliche Überwachung des Informationsraums rund um Organisationen und Branchen kann als effizientes Frühwarnsystem dienen.
Bildung und Sensibilisierung spielen hier eine Schlüsselrolle. Durch die kontinuierliche Schulung und Aktualisierung von Sicherheitsexperten über die neuesten KI-gesteuerten Bedrohungen können sie sich besser an veränderte Herausforderungen anpassen. Die Zusammenarbeit innerhalb der Cybersicherheits-Community ist von entscheidender Bedeutung – der Austausch von Erkenntnissen und Bedrohungsinformationen schafft eine einheitliche Front gegen diese sich anpassenden Gegner, während die Entwicklung kritischer Denkfähigkeiten es Sicherheitsteams ermöglicht, Desinformationskampagnen effektiver zu erkennen und zu stoppen.
Ständige Wachsamkeit und Anpassungsfähigkeit sind ein weiterer Schlüssel zum Umgang mit diesen Drohungen. Wir können aus vergangenen Ereignissen lernen, beispielsweise aus der Manipulation der öffentlichen Meinung durch Fehlinformationskampagnen in den sozialen Medien. Betonung der Notwendigkeit eines flexiblen Ansatzes und einer kontinuierlichen Aktualisierung der Protokolle, um wirksam auf neue Bedrohungen reagieren zu können. Ein Teil dessen, was Desinformation wirksam macht, ist ihr „Schockfaktor“. Fake News können schwerwiegende Folgen haben, und die Gefahr scheint unmittelbar zu sein, sodass Menschen möglicherweise weniger koordiniert reagieren, wenn sie nicht im Voraus vorbereitet sind. In diesem Fall kann es sehr hilfreich sein, eine Art „Frontabdeckung“ für die Art falscher Informationen zu haben, die Ihrem Unternehmen schaden könnten. Dies hilft Ihren Mitarbeitern, sich mental auf bestimmte ungewöhnliche Situationen vorzubereiten und besser darauf vorbereitet zu sein, geeignete nächste Schritte zu unternehmen.
Sicherheitsverantwortliche sollten Gespräche zwischen IT-, OT-, PR-, Marketing- und anderen internen Teams initiieren, um sicherzustellen, dass sie wissen, wie sie in bestimmten Situationen effektiv zusammenarbeiten können Desinformation wird entdeckt. Ein einfaches Beispiel ist die Einbindung von Desinformationsübungen in Tischgespräche oder regelmäßige Teamschulungen.
Da KI scheinbar endlose Möglichkeiten bietet, sind wir auch mit neuen Schwachstellen konfrontiert. Der Anstieg der durch künstliche Intelligenz gesteuerten Desinformation stellt die Fähigkeit der Gesellschaft, Wahrheit von Fiktion zu unterscheiden, vor große Herausforderungen. Um dem entgegenzuwirken, brauchen wir einen umfassenden Ansatz. Durch Strategien, die technologischen Fortschritt mit Fähigkeiten zum kritischen Denken, Zusammenarbeit und einer Kultur des kontinuierlichen Lernens kombinieren, können Unternehmen ihre schädlichen Auswirkungen wirksamer abwehren
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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

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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.
