ChatGPT の最初の政府レビューは米国連邦取引委員会、OpenAI によって行われる可能性があります: まだ訓練されていない GPT5
制作: Big Data Digest
何百人もの著名な人工知能専門家、テクノロジー起業家、科学者が署名した公開書簡を受け取った後、ChatGPT は「国民の批判だ。」
3 月 30 日、米国連邦取引委員会 (FTC) は、人工知能デジタル政策センター (CAIDP) から OpenAI とその製品 GPT-4 に関する調査を要求する新しい報告書を受け取りました。
報告書は、FTCが人工知能の使用は「説明責任を促進しながら透明性、説明可能、公正、経験的に合理的」でなければならないと規定していると主張しているが、OpenAIのChatGPT4は「これらの要件を満たしていない」と主張している。 」そして「偏見があり、欺瞞的であり、プライバシーと公共の安全にリスクをもたらします。」
CAIDP は、ワシントン D.C. に拠点を置く独立した非営利研究組織で、「国家 AI 政策と実践の評価、AI 政策リーダーの育成、AI における民主的価値観の促進」を専門としています。
ChatGPT の最初の政府審査は FTC による可能性がある
法律専門家によると、人工知能の成長と開発のスピードにより、FTC は 2023 年に人工知能に関する規則を策定する可能性があります。
2022年12月の記事では、議会に提出されたAIに焦点を当てた法案はまだ大きな支持を得ていないものの、米国連邦取引委員会(FTC)が人工知能に関する連邦規制を導入する可能性があることが明らかになりました。 ,
記事では、「近年、連邦取引委員会は 2 つの出版物を発行し、人工知能規制への注目がさらに高まることを示しています。」と述べています。公正信用報告法、信用機会均等法、FTC 法などのさまざまな規制を施行する AI の専門知識。
導入された規制と今後の AI の規則に加えて、FTC が発行した記事には AI の監督の傾向も示されています。
10 日前、米国連邦取引委員会は、FTC の広告実務部門の弁護士である Michael Atleson によるビジネス ブログ投稿「チャットボット、ディープフェイク、および音声クローン: AI の欺瞞が販売されている」というタイトルの記事を公開しました。
FTC 法の「欺瞞的または不当な行為の禁止は、事実上欺瞞を目的とした手段の製造、販売、または使用に適用される可能性がある」とブログ投稿には記載されています。たとえそれが意図や唯一の目的ではなかったとしても」企業は、AI ツールを製造すべきか販売すべきか、また効果的にリスクを軽減できるかどうかさえ検討する必要があります。
「そのような製品を製造または提供する場合は、市場に出す前にあらゆる合理的な予防措置を講じる必要があります」とブログ投稿には記載されています。 「米国連邦取引委員会 (FTC) は、消費者への危害を防ぐための合理的な措置を講じずに潜在的に有害な技術を広めた企業を訴追します。」
2 月の別の記事「人工知能に関する主張を制御する」でアトルソン氏は述べていますまた、FTCはAI製品を宣伝する企業がリスクを認識しているかどうかを「疑っている」可能性があるとも書いた。
「市場に投入する前に、AI 製品の合理的に予見可能なリスクと影響を理解する必要があります。何か問題が発生した場合 (おそらく失敗したり、偏った結果が生じたり)、それをただ責めることはできません。 「このテクノロジーのサードパーティ開発者。このテクノロジーは理解できない、またはテスト方法がわからない「ブラック ボックス」であるため、責任がないとは言えません。」
100 人以上のテクノロジー業界の大物が ChatGPT、OpenAI を「非難」: まだ訓練されていない ChatGPT5
連邦政府の監視はすぐには来ないかもしれないが、テクノロジーコミュニティは急速に成長する ChatGPT に対して集中的な懸念を表明している。
最近、数百人の著名な人工知能専門家、技術起業家、科学者が署名した公開書簡で、OpenAI 言語モデル GPT-4 よりも強力な人工知能技術の開発とテストの一時停止を求めました。考えられるリスクについて適切な調査を実施するため。
報告書は、GPT-4 のような言語モデルは、ますます多くのタスクにおいて人間と競合する可能性があり、作業の自動化や誤った情報の拡散に使用される可能性があると警告しています。人工知能システムが人間に取って代わり、文明を再形成する可能性があるとの懸念さえ提起した。
「私たちはすべての人工知能研究所に対し、GPT-4よりも強力な人工知能システム(現在訓練中のGPT-5を含む)の訓練を少なくとも6か月間直ちに中止するよう求める。」と書簡には書かれている。
この書簡の署名者には、現代 AI の創設者の 1 人であるモントリオール大学教授のヨシュア ベンジオ氏、歴史家で Skype の共同創設者であるジャーン タリン氏、そして有名なイーロン マスク氏が含まれます。
この手紙は、人類が直面する技術的リスクに焦点を当てた組織である Future of Life Institute によって書かれました。書簡では、研究の一時停止は「公開され検証可能」であるべきであり、GPT-4のような高度なAIモデルに取り組んでいる全員が参加する必要があると付け加えた。
Microsoft と Google は、この書簡についてのコメント要請に応じなかった。署名者には、Microsoft や Google など、高水準言語モデルを構築している多数のテクノロジー企業の従業員が含まれているようです。
これに対し、OpenAIの広報担当ハンナ・ウォン氏は、同社はモデルのトレーニング後、GPT-4のセキュリティとキャリブレーションの研究に6か月以上費やしたと述べた。
Hannah Wong 氏は、OpenAI はまだ GPT-5 をトレーニングしていないと付け加えました。
関連レポート:
https://www.php.cn/link/9ad97add7f3d9f29cd262159d4540c96
以上がChatGPT の最初の政府レビューは米国連邦取引委員会、OpenAI によって行われる可能性があります: まだ訓練されていない GPT5の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









vue.jsのオブジェクトに文字列を変換する場合、標準のjson文字列にはjson.parse()が推奨されます。非標準のJSON文字列の場合、文字列は正規表現を使用して処理し、フォーマットまたはデコードされたURLエンコードに従ってメソッドを削減できます。文字列形式に従って適切な方法を選択し、バグを避けるためにセキュリティとエンコードの問題に注意してください。

700万のレコードを効率的に処理し、地理空間技術を使用したインタラクティブマップを作成します。この記事では、LaravelとMySQLを使用して700万を超えるレコードを効率的に処理し、それらをインタラクティブなマップの視覚化に変換する方法について説明します。最初の課題プロジェクトの要件:MySQLデータベースに700万のレコードを使用して貴重な洞察を抽出します。多くの人は最初に言語をプログラミングすることを検討しますが、データベース自体を無視します。ニーズを満たすことができますか?データ移行または構造調整は必要ですか? MySQLはこのような大きなデータ負荷に耐えることができますか?予備分析:キーフィルターとプロパティを特定する必要があります。分析後、ソリューションに関連している属性はわずかであることがわかりました。フィルターの実現可能性を確認し、検索を最適化するためにいくつかの制限を設定しました。都市に基づくマップ検索

Vue axiosのタイムアウトを設定するために、Axiosインスタンスを作成してタイムアウトオプションを指定できます。グローバル設定:Vue.Prototype。$ axios = axios.create({Timeout:5000});単一のリクエストで:this。$ axios.get( '/api/users'、{timeout:10000})。

MySQLの起動が失敗する理由はたくさんあり、エラーログをチェックすることで診断できます。一般的な原因には、ポートの競合(ポート占有率をチェックして構成の変更)、許可の問題(ユーザー許可を実行するサービスを確認)、構成ファイルエラー(パラメーター設定のチェック)、データディレクトリの破損(テーブルスペースの復元)、INNODBテーブルスペースの問題(IBDATA1ファイルのチェック)、プラグインロード障害(エラーログのチェック)が含まれます。問題を解決するときは、エラーログに基づいてそれらを分析し、問題の根本原因を見つけ、問題を防ぐために定期的にデータをバックアップする習慣を開発する必要があります。

概要:Vue.js文字列配列をオブジェクト配列に変換するための次の方法があります。基本方法:定期的なフォーマットデータに合わせてマップ関数を使用します。高度なゲームプレイ:正規表現を使用すると、複雑な形式を処理できますが、慎重に記述して考慮する必要があります。パフォーマンスの最適化:大量のデータを考慮すると、非同期操作または効率的なデータ処理ライブラリを使用できます。ベストプラクティス:コードスタイルをクリアし、意味のある変数名とコメントを使用して、コードを簡潔に保ちます。

この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

リモートシニアバックエンジニアの求人事業者:サークル場所:リモートオフィスジョブタイプ:フルタイム給与:$ 130,000- $ 140,000職務記述書サークルモバイルアプリケーションとパブリックAPI関連機能の研究開発に参加します。ソフトウェア開発ライフサイクル全体をカバーします。主な責任は、RubyonRailsに基づいて独立して開発作業を完了し、React/Redux/Relay Front-Endチームと協力しています。 Webアプリケーションのコア機能と改善を構築し、機能設計プロセス全体でデザイナーとリーダーシップと緊密に連携します。肯定的な開発プロセスを促進し、反復速度を優先します。 6年以上の複雑なWebアプリケーションバックエンドが必要です

MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。
