首頁 科技週邊 人工智慧 人工智慧的恐怖程度究竟如何?

人工智慧的恐怖程度究竟如何?

Dec 20, 2023 am 11:33 AM
機器學習 資料探勘 深度學習

美國財政部長耶倫12月15日表示,美國監管機構將把人工智慧及其可能構成的威脅作為2024年的首要任務。她說,今年,美國金融穩定監督委員會特別指出,在金融服務中使用人工智慧是金融體系的弱點。 在這一領域支持負責任的創新,可以讓金融體系獲得效率提高等好處,但也應該適用現有的風險管理原則和規則。

過去,面對人工智慧的快速發展,人們最擔心的還是它對就業等會帶來新的衝擊和影響,認為隨著人工智慧的廣泛運用,會有相當一部分人因此而失去就業機會。 特別是辦公室人員,失去工作的機率更大。現在看來,人工智慧的過快發展和過度運用,可能帶來的風險和挑戰,遠比想像的大,也比想像的快。

人工智慧的恐怖程度究竟如何?

事實也是,如果人工智慧只會帶來技術方面的革命,只著重於勞動生產力的提高和人員需求的降低,或許還不會引發太大的矛盾。畢竟,有前幾次工業革命的經驗,各國都很容易在人工智慧之外尋找新的就業空間和通道,從而彌補人工智慧廣泛運用帶來的就業衝擊。譬如養老產業、健康產業等,都能開闢出龐大的就業空間,人類不會因為人工智慧的廣泛運用而造成大量失業。 即便需要就業者的觀念轉變,在外在壓力和內在生存壓力的共同作用下,居民的就業觀念是會轉變的。

然而,正如互聯網的廣泛運用,也產生了比較嚴重的網路安全一樣,人工智慧的廣泛運用,必然會對各方面的安全帶來衝擊和影響,特別是金融安全、資訊安全,是人工智慧可能帶來的最大衝擊和影響,稍有不慎,就有可能留下巨大的風險隱患,為金融業穩定、居民生活安全等帶來無法估量的損失,甚至造成金融業的全面癱瘓,居民隨時處於風險之中。

人工智慧的恐怖程度究竟如何?

美國之所以如此重視人工智慧對金融穩定和安全的影響,是因為美國的金融業發達,而金融業是支撐美國經濟、科技、社會乃至軍事的重要組成部分。一旦金融業面臨嚴重風險,美國的經濟結構、金融體系和社會格局將會受到巨大衝擊,這不是危言聳聽,而是無法改變的事實

關鍵就在於,人工智慧的發展速度,完全超越了人們的想像,超越了包括金融領域在內的監管體系健全與完善的步伐。 而這樣的現象,並不是從人工智慧開始的,從互聯網開始,其他領域的監管腳步就跟不上互聯網的發展速度了,從而導致很多領域都出現了信息洩露、信息安全,甚至信息被工作人員販賣等方面的問題,因而對經濟安全、社會安全、企業安全、居民安全等都帶來嚴重危害。

人工智慧對產業帶來的正面影響與負面影響,比網路更明顯,也更加分化。正面的作用很大,特別是工作效率,會在人工智慧運用中,大幅提升,即便是互聯網,也會被人工智慧操縱。同時,人工智慧也是在人的操縱下發揮作用的,而不是完全獨立地發揮作用。 既然人工智慧是被操縱的,也必然會出現被什麼樣的人操縱的問題。如果人工智慧被不安、有不良企圖的人操縱,可能會產生什麼樣的風險和影響,也就無法預估了。 金融業作為現代經濟的血液,如果沒有穩定、安全的體係作保障,就會對經濟安全、社會安全等帶來嚴重衝擊和影響。

人工智慧的恐怖程度究竟如何?

顯然,在人工智慧議題上,絕不只有美國需要重視,所有國家都應當對人工智慧廣泛運用後可能給金融安全等帶來的衝擊和影響引起高度重視,也是人工智慧推廣後必須做好的最重要的一項工作。 否則,人工智慧真的可能會讓金融業徹底癱瘓,也會對經濟、社會、企業和居民生產生活帶來致命衝擊和影響。

人類進入到人工智慧時代,是科技進步的作用,也是科技改變生活的體現,更是科技贏得市場和未來的結果。但是,人工智慧固有的風險特點,以及人類發展到今天,貪婪、罪惡等並沒有隨著科技的進步而消失,相反,在某些人的身上,表現得更加明顯,自然,也就會利用人工智慧的特點,為個人或利益團體服務。 在這樣的情況下,如果不做出及時的監管體系和安全保障體系建設,堵住各種可能出現的漏洞,人工智慧的消極作用就會被無限放大,並危及人類安全。 從這個角度來講,安全無疑是人工智慧時代最需要考慮的問題,且不只是金融安全,各方面的安全都必須保障,必須建立起強大而堅固的“防火牆”、“安全網” 、「穩定器」。

以上是人工智慧的恐怖程度究竟如何?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱門文章

R.E.P.O.能量晶體解釋及其做什麼(黃色晶體)
4 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳圖形設置
4 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您聽不到任何人,如何修復音頻
4 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25:如何解鎖Myrise中的所有內容
1 個月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

一文帶您了解SHAP:機器學習的模型解釋 一文帶您了解SHAP:機器學習的模型解釋 Jun 01, 2024 am 10:58 AM

在機器學習和資料科學領域,模型的可解釋性一直是研究者和實踐者關注的焦點。隨著深度學習和整合方法等複雜模型的廣泛應用,理解模型的決策過程變得尤為重要。可解釋人工智慧(ExplainableAI|XAI)透過提高模型的透明度,幫助建立對機器學習模型的信任和信心。提高模型的透明度可以透過多種複雜模型的廣泛應用等方法來實現,以及用於解釋模型的決策過程。這些方法包括特徵重要性分析、模型預測區間估計、局部可解釋性演算法等。特徵重要性分析可以透過評估模型對輸入特徵的影響程度來解釋模型的決策過程。模型預測區間估計

超越ORB-SLAM3! SL-SLAM:低光、嚴重抖動和弱紋理場景全搞定 超越ORB-SLAM3! SL-SLAM:低光、嚴重抖動和弱紋理場景全搞定 May 30, 2024 am 09:35 AM

寫在前面今天我們探討下深度學習技術如何改善在複雜環境中基於視覺的SLAM(同時定位與地圖建構)表現。透過將深度特徵提取和深度匹配方法相結合,這裡介紹了一種多功能的混合視覺SLAM系統,旨在提高在諸如低光條件、動態光照、弱紋理區域和嚴重抖動等挑戰性場景中的適應性。我們的系統支援多種模式,包括拓展單目、立體、單目-慣性以及立體-慣性配置。除此之外,也分析如何將視覺SLAM與深度學習方法結合,以啟發其他研究。透過在公共資料集和自採樣資料上的廣泛實驗,展示了SL-SLAM在定位精度和追蹤魯棒性方面優

透過學習曲線辨識過擬合和欠擬合 透過學習曲線辨識過擬合和欠擬合 Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

本文將介紹如何透過學習曲線來有效辨識機器學習模型中的過度擬合和欠擬合。欠擬合和過擬合1、過擬合如果一個模型對資料進行了過度訓練,以至於它從中學習了噪聲,那麼這個模型就被稱為過擬合。過度擬合模型非常完美地學習了每一個例子,所以它會錯誤地分類一個看不見的/新的例子。對於一個過度擬合的模型,我們會得到一個完美/接近完美的訓練集分數和一個糟糕的驗證集/測試分數。略有修改:"過擬合的原因:用一個複雜的模型來解決一個簡單的問題,從資料中提取雜訊。因為小資料集作為訓練集可能無法代表所有資料的正確表示。"2、欠擬合如

人工智慧在太空探索和人居工程中的演變 人工智慧在太空探索和人居工程中的演變 Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

1950年代,人工智慧(AI)誕生。當時研究人員發現機器可以執行類似人類的任務,例如思考。後來,在1960年代,美國國防部資助了人工智慧,並建立了實驗室進行進一步開發。研究人員發現人工智慧在許多領域都有用武之地,例如太空探索和極端環境中的生存。太空探索是對宇宙的研究,宇宙涵蓋了地球以外的整個宇宙空間。太空被歸類為極端環境,因為它的條件與地球不同。要在太空中生存,必須考慮許多因素,並採取預防措施。科學家和研究人員認為,探索太空並了解一切事物的現狀有助於理解宇宙的運作方式,並為潛在的環境危機

使用C++實現機器學習演算法:常見挑戰及解決方案 使用C++實現機器學習演算法:常見挑戰及解決方案 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++中機器學習演算法面臨的常見挑戰包括記憶體管理、多執行緒、效能最佳化和可維護性。解決方案包括使用智慧指標、現代線程庫、SIMD指令和第三方庫,並遵循程式碼風格指南和使用自動化工具。實作案例展示如何利用Eigen函式庫實現線性迴歸演算法,有效地管理記憶體和使用高效能矩陣操作。

可解釋性人工智慧:解釋複雜的AI/ML模型 可解釋性人工智慧:解釋複雜的AI/ML模型 Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

譯者|李睿審校|重樓人工智慧(AI)和機器學習(ML)模型如今變得越來越複雜,這些模型產生的產出是黑盒子-無法向利害關係人解釋。可解釋性人工智慧(XAI)致力於透過讓利害關係人理解這些模型的工作方式來解決這個問題,確保他們理解這些模型實際上是如何做出決策的,並確保人工智慧系統中的透明度、信任度和問責制來解決這個問題。本文探討了各種可解釋性人工智慧(XAI)技術,以闡明它們的基本原理。可解釋性人工智慧至關重要的幾個原因信任度和透明度:為了讓人工智慧系統被廣泛接受和信任,使用者需要了解決策是如何做出的

Flash Attention穩定嗎? Meta、哈佛發現其模型權重偏差呈現數量級波動 Flash Attention穩定嗎? Meta、哈佛發現其模型權重偏差呈現數量級波動 May 30, 2024 pm 01:24 PM

MetaFAIR聯合哈佛優化大規模機器學習時所產生的資料偏差,提供了新的研究架構。據所周知,大語言模型的訓練常常需要數月的時間,使用數百甚至上千個GPU。以LLaMA270B模型為例,其訓練總共需要1,720,320個GPU小時。由於這些工作負載的規模和複雜性,導致訓練大模型存在著獨特的系統性挑戰。最近,許多機構在訓練SOTA生成式AI模型時報告了訓練過程中的不穩定情況,它們通常以損失尖峰的形式出現,例如Google的PaLM模型訓練過程中出現了多達20次的損失尖峰。數值偏差是造成這種訓練不準確性的根因,

你所不知道的機器學習五大學派 你所不知道的機器學習五大學派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

See all articles