


Dengan liputan penuh nilai dan perlindungan privasi, Pentadbiran Ruang Siber China merancang untuk 'mewujudkan peraturan' untuk AI generatif
Pada 11 April, Pentadbiran Ruang Siber China (selepas ini dirujuk sebagai Pentadbiran Ruang Siber China) merangka dan mengeluarkan "Langkah-langkah Pengurusan Perkhidmatan Kepintaran Buatan Generatif (Draf untuk Komen)" dan melancarkan permintaan selama sebulan. pendapat daripada orang ramai.
Kaedah pengurusan ini (draf untuk ulasan) mempunyai sejumlah 21 artikel Daripada skop aplikasi, ia termasuk kedua-dua entiti yang menyediakan perkhidmatan kecerdasan buatan generatif dan pengguna organisasi dan individu ini; langkah pengurusan meliputi orientasi nilai kandungan output kecerdasan buatan generatif, prinsip latihan untuk penyedia perkhidmatan, perlindungan hak privasi/harta intelek dan hak lain, dsb.
Kemunculan model dan produk besar bahasa semula jadi generatif jenis GPT bukan sahaja membenarkan orang ramai mengalami lonjakan kecerdasan buatan, tetapi juga risiko keselamatan yang terdedah, termasuk penjanaan kandungan berat sebelah dan diskriminasi, kebocoran data, Isu seperti pencerobohan privasi dan penipuan AI. Di peringkat global, peraturan kecerdasan buatan di pelbagai negara secara beransur-ansur menjadi trend.
Di China, sebaik sahaja "Langkah Pengurusan Perkhidmatan Kecerdasan Buatan Generatif" diisytiharkan, model besar AI generatif domestik dan pembekal produk tidak lagi boleh "digulung" dalam kekacauan, dan pengguna juga akan menghadapi masalah apabila menggunakan generatif AI.
1. Sediakan "kawasan larangan" untuk kandungan yang dijana
"Mereka yang membangunkan dan menggunakan produk kecerdasan buatan generatif untuk menyediakan perkhidmatan kepada orang ramai di dalam wilayah Republik Rakyat China hendaklah memohon .
Kecerdasan buatan generatif seperti yang dirujuk dalam Langkah ini merujuk kepada teknologi yang menghasilkan teks, gambar, bunyi, video, kod dan kandungan lain berdasarkan algoritma, model dan peraturan ”
Hidup 11 April, Pentadbiran Ruang Siber China mengumumkan "Langkah-langkah Pentadbiran Perkhidmatan Kepintaran Buatan Generatif (Draf untuk Komen)" (selepas ini dirujuk sebagai "Langkah-langkah") menjelaskan subjek "Langkah-langkah" yang berkenaan dan takrifan. "kepintaran buatan generatif" dalam Perkara 2.
Berdasarkan kandungan artikel ini, syarikat seperti Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei, dll. yang secara terbuka menyatakan bahawa mereka mempunyai model dan produk besar generatif, jika mereka menyediakan perkhidmatan kepada pengguna di China, mereka akan berada di bawah pengurusan "Langkah-langkah" Dalam skop, pengguna juga perlu mematuhi peruntukan Langkah apabila menggunakan produk dan perkhidmatan yang berkaitan.
"Langkah-langkah" juga menekankan bahawa negara menyokong inovasi bebas, promosi dan aplikasi, dan kerjasama antarabangsa teknologi asas seperti algoritma dan rangka kerja kecerdasan buatan, dan menggalakkan penggunaan keutamaan perisian, alatan, pengkomputeran dan sumber data.
Di bawah premis ini, "Langkah-langkah" menggambarkan "kawasan larangan" untuk penyedia produk atau perkhidmatan kecerdasan buatan generatif, termasuk kandungan terjana dan prinsip asas penyelidikan dan pembangunan.
Dari segi kandungan, "Langkah-langkah" memerlukan: Kandungan yang dijana menggunakan kecerdasan buatan generatif harus mencerminkan nilai teras sosialis, dan tidak boleh mengandungi kandungan yang menumbangkan kuasa negara, menggulingkan sistem sosialis, menghasut untuk memecahbelahkan negara , menjejaskan perpaduan negara, atau menggalakkan Keganasan, ekstremisme, menggalakkan kebencian etnik, diskriminasi etnik, keganasan, maklumat lucah dan lucah, maklumat palsu dan kandungan yang boleh mengganggu ketenteraman ekonomi dan sosial yang dijana menggunakan kecerdasan buatan generatif hendaklah benar dan tepat; , dan langkah perlu diambil untuk mencegah penjanaan maklumat maklumat palsu.
Dari segi penyelidikan dan pembangunan, "Langkah-langkah" memerlukan penyedia mengambil langkah untuk mencegah kemunculan kaum, etnik, kepercayaan, kewarganegaraan, wilayah, dll. dalam proses reka bentuk algoritma, pemilihan data latihan, penjanaan model dan pengoptimuman, dan penyediaan perkhidmatan Diskriminasi berdasarkan jantina, umur, pekerjaan, dsb.
Berdasarkan keperluan ini, "Langkah-langkah" pada asasnya meliputi isu keselamatan dan etika yang didedahkan oleh pengguna produk model bahasa semula jadi berskala besar di pasaran, termasuk penjanaan berat sebelah diskriminasi, maklumat palsu, dsb.
Kandungan bermasalah yang dihasilkan oleh manusia melalui AI generatif telah muncul tanpa henti di Internet.
Sebagai contoh, ChatGPT pernah menyediakan langkah-langkah untuk pengguna bertanya tentang "cara mengutip kedai", walaupun ia termasuk "petua tentang mencuri kedai secara haram"; fungsi "bermain peranan"nya pernah didorong oleh pengguna untuk DAN (Do Anyting Now) menjawab soalan dengan identiti "Lakukan Apa-apa Sekarang", dan jawapan yang diberikan termasuk "kata-kata kasar" sesetengah orang juga menggunakan ChatGPT untuk menguji berita palsu yang tersebar di negara ini dan menjadi kandungan "khabar angin menafikan".
Bot sembang Microsoft yang disepadukan ke dalam enjin carian Bing telah didedahkan oleh media luar negara sebagai "mendera pengguna"; aplikasi penjanaan foto AI Midjourney malah digunakan untuk mencipta "The Pope memakai jaket bawah Balenciaga" dan "Kuda Sesetengah orang menggunakannya untuk mencipta pelbagai sejarah gempa bumi yang tidak wujud, bencana ribut suria, dll.
Gambar palsu Pope (kiri) dan Musk
Dari segi maklumat palsu dan mengenal pasti kandungan yang dijana AI, "Langkah-langkah" memerlukan penyedia untuk bermula daripada sumber "Dapat memastikan keaslian, ketepatan, objektiviti dan kepelbagaian data"; sedang dibangunkan Apabila anotasi manual digunakan, pembekal hendaklah merumuskan peraturan anotasi yang jelas, khusus dan boleh dikendalikan yang mematuhi keperluan Langkah-langkah ini, menjalankan latihan yang diperlukan untuk anotor, dan mengesahkan ketepatan kandungan beranotasi berdasarkan sampel.
Peraturan China telah menetapkan kawasan larangan untuk kandungan kecerdasan buatan generatif, pada tahap tertentu, mereka juga memerlukan syarikat yang menyediakan model dan produk besar untuk mengawal pra-latihan dan data.
2. Penekanan pada sumber data dan perlindungan maklumat peribadi
Selain menekankan orientasi nilai, etika sosial, pematuhan undang-undang dan anti-diskriminasi terhadap kandungan yang dihasilkan, "Langkah-langkah" juga menekankan pada Keperluan berkaitan kecerdasan buatan generatif untuk pra-latihan dan sumber data, perlindungan maklumat peribadi dan hak dan kepentingan lain.
Sebagai contoh, "Langkah-langkah" memerlukan penyedia harus bertanggungjawab terhadap kesahihan sumber data pralatihan dan data latihan pengoptimuman untuk produk kecerdasan buatan generatif, dan tidak mengandungi kandungan yang melanggar harta intelek hak; jika data mengandungi maklumat peribadi, Persetujuan subjek maklumat peribadi mesti diperolehi syarikat hendaklah bertanggungjawab untuk melindungi maklumat input pengguna dan rekod penggunaan, tidak akan menyimpan maklumat input secara haram yang boleh menentukan identiti pengguna, tidak akan membuat profil; pengguna berdasarkan maklumat input pengguna dan penggunaan, dan tidak akan memberikan maklumat input pengguna kepada orang lain.
Masalah pelanggaran data yang disebabkan oleh AI generatif memang wujud Contohnya, apabila pengguna menggunakan robot perbualan untuk memenuhi beberapa keperluan kerja, mereka pasti akan memuat naik maklumat syarikat Jika mereka tidak berhati-hati, ia berkemungkinan menyebabkan kebocoran rahsia perniagaan. Sebelum ini, gergasi elektronik Korea Selatan Samsung menyatakan bahawa data dalaman telah bocor kerana interaksi pekerja dengan aplikasi itu selepas ia memfailkan "perintah sekatan" pada ChatGPT.
"Langkah-langkah" bukan sahaja menunjuk kepada penyedia produk dan perkhidmatan kecerdasan buatan generatif, tetapi juga menetapkan prinsip untuk pengguna produk dan perkhidmatan.
Sebagai contoh, jangan gunakan kandungan yang dijana untuk merosakkan imej, reputasi dan hak dan kepentingan sah lain orang lain, dan jangan terlibat dalam gembar-gembur komersial atau pemasaran yang tidak adil.
Memandangkan "Langkah-langkah" digubal mengikut undang-undang peringkat lebih tinggi "Undang-undang Keselamatan Siber Republik Rakyat China", "Undang-undang Keselamatan Data Republik Rakyat China", "Undang-undang Perlindungan Maklumat Peribadi bagi Republik Rakyat China" dan undang-undang dan peraturan pentadbiran lain, undang-undang dan peraturan ini akan Digunakan untuk pelanggaran Langkah-langkah, termasuk pelanggaran hak harta intelek, pelanggaran maklumat peribadi dan aktiviti haram yang lain.
"Langkah-langkah" mempunyai sejumlah 21 artikel, 13 daripadanya secara eksplisit menyasarkan "penyedia", iaitu, organisasi dan individu yang menggunakan produk kecerdasan buatan generatif untuk menyediakan perkhidmatan seperti sembang dan teks, imej dan penjanaan bunyi.
Orang ramai boleh memberi maklum balas melalui tiga saluran
Dapat dilihat apabila "Langkah-langkah" diisytiharkan secara rasmi, syarikat domestik yang membuat model generatif besar dan produk dan Pihak yang menerima pakai akan dikehendaki bertindak mengikut peraturan. Menurut laman web rasmi Pentadbiran Ruang Siber China, orang ramai boleh menghantar maklum balas melalui tiga saluran, dan tarikh akhir untuk maklum balas ialah 10 Mei 2023.
Atas ialah kandungan terperinci Dengan liputan penuh nilai dan perlindungan privasi, Pentadbiran Ruang Siber China merancang untuk 'mewujudkan peraturan' untuk AI generatif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
