Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

怎么监督AI被动的做出一系列违法的事情

Answer

监督 AI 被动做出违法事情可从以下方面考虑:

  1. 对于高风险人工智能系统,在入市前的设计应保证能实施人为干预。增加人为监督的原因包括:
    • AI 可能做出涉及道德和伦理问题的决策,如侵犯个人隐私、存在不公平偏见和歧视等,人类监督可预防相关道德风险。
    • 若 AI 产生错误决策甚至违法行为,因 AI 无法承担法律责任,责任由人类承担,所以需要人类监督以确保其行为合法。
    • AI 不能完全理解人类社会,在人类监督下能正确处理复杂的人类社会问题。
    • 高风险的人工智能系统往往需要更高程度的人为监督,以降低其对个人、环境和社会的损害,确保其运行符合人类社会的价值观和道德观。
    • AI 系统决策过程不透明,人类监督可要求其提供更多透明度和可解释性,便于理解和质疑决策。
    • 人为监督能促进 AI 的普及与发展,帮助建立公众信任,提高社会接受度。
  2. 像 OpenAI 这样的公司,无论如何重新设计产品以减少不当行为,未来的模型仍可能因足够聪明而难以被控制。若在确保模型安全性方面做得过度,可能削弱产品功能。
  3. 对于监管,OpenAI 的 Altman 虽将自己定位为监管拥护者,但也面临一些指责,如被认为玩弄监管程序以阻碍小型初创企业发展并给自己带来优势。不过他原则上赞同由国际机构监督 AI 的想法,但对一些拟议规则持有不同意见。OpenAI 拒绝相关批评,认为通过分析用户反应才能使未来产品符合道德规范。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

2023年《AI法案》折衷草案要求,对于高风险人工智能系统,在入市前的设计应当保证能够实施人为干预。增加对人工智能人为监督的主要原因在于以下几个方面。首先,人工智能(AI)可能会做出涉及道德和伦理问题的决策,比如对个人隐私的侵犯、不公平的偏见和歧视等。人类不能放心地把这些决策交给人工智能,但如果有了人类的监督,则可以在充分利用人工智能的基础上预防相关的道德风险。其次,人为监督是降低人工智能风险的主要措施。如果AI产生错误决策甚至有违法行为,由于AI无法承担法律责任,责任的承担者只能是人类自己,所以人类需要监督AI以保证它们的行为符合法律规定。最后,尽管AI在很多领域都有显著的性能,但是它们并不能理解伴随着历史逐步形成的人类社会。AI必须在人类的监督下,以保证它们能够正确地处理这些复杂的涉及人类社会的问题。还有一点需要引起人们注意的是,风险较高的人工智能系统,往往需要更高程度的人为监督。高风险的AI系统可能在未经恰当处理的情况下,造成重大的个人、环境乃至社会的损害。人类监督可以确保在经验层面使AI系统的运行符合人类社会的价值观和道德观,最大降低高风险AI对人类社会的伤害。AI系统的决策过程往往是不透明的,这使得其决策的有效性和合理性难以判断。人类监督可以要求AI系统提供更多的透明度和可解释性,以便理解和质疑其决策。且人为监督也可以促进AI的普及与发展。高风险的AI系统本身可能会引发公众的恐慌和反感,人类监督能够帮助建立公众的信任,提高AI系统的社会接受度。[heading4](6)监管沙盒制度[heading4]

OpenAI 真正想要什么 | WIRED

矛盾在于,无论像OpenAI这样的公司如何孜孜不倦地对其产品进行重新设计,以减少深度伪造、错误信息和垃圾邮件犯罪等不当行为,未来的模型都有可能变得足够聪明,从而挫败那些发明了这项技术却仍然天真地认为自己能够控制它的头脑简单的人类的努力。另一方面,如果他们在确保模型安全性方面做得太过分,可能会削弱产品的功能,使其变得不那么有用。一项研究表明,安全性能有所提高的最新版GPT实际上比以前的版本更笨,在一些基本的数学问题上会出现错误,而以前的程序却能应对自如。(Altman说,OpenAI的数据并不能证实这一点。他问道:“那项研究不是被撤回了吗?没有”)。Altman将自己定位为监管的拥护者是有道理的;毕竟,他的使命是AGI,但要安全。批评者指责他在玩弄监管程序,这样一来,监管就会阻碍小型初创企业的发展,并给OpenAI和其他大型企业带来优势。Altman对此予以否认。虽然他原则上赞同由一个国际机构来监督AI的想法,但他确实认为一些拟议的规则,比如禁止使用数据集中的所有受版权保护的材料,构成了不公平的障碍。他明确表示,自己没有在一封广泛传播的敦促暂停开发AI系统六个月的信上签名。但他和OpenAI的其他领导人确实在一份只有一句话的声明上签上了自己的名字:“减轻AI带来的灭绝风险,应该与大流行病和核战争等其他社会规模的风险一样,成为全球的优先事项。”Altman解释说:“我说,是的,我同意。一分钟讨论。”正如一位著名的硅谷创始人所指出的:“一个行业举起手说‘我们将成为人类的终结者’——然后继续兴高采烈地开发产品,这种情况是很少见的。”OpenAI拒绝接受这种批评。Altman和他的团队表示,工作和发布尖端产品是应对社会风险的途径。只有通过分析ChatGPT和GPT-4用户对数百万条提示的反应,他们才能获得知识,使未来的产品符合道德规范。

Others are asking
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
那深度学习是监督学习、无监督学习还是强化学习呢?又或者他们四个是并列的?
深度学习是一种方法,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是学习没有标签的数据,算法自主发现规律,经典任务如聚类。强化学习是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。所以深度学习与监督学习、无监督学习、强化学习不是并列关系,而是其应用的一种方式。
2025-01-21
机器学习的子领域包括: 监督学习,常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习,如聚类、降维等算法。 强化学习,那深度学习是哪一种啊
深度学习是机器学习的一个子领域。 在机器学习中,深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。 深度学习的特点包括: 1. 具有复杂的网络结构,如前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 2. 能够自动从大量数据中提取高级特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2025-01-21
我是一个教育机构,我想使用ai代替我的家教老师团队,对学生进行1v1的辅导,包括:根据学生当天学习的课程出题,定时监督并整理错题,有什么ai工具,可以帮助我
目前在市场上,还没有能够完全替代家教老师团队进行 1v1 辅导,包括根据学生当天学习课程出题、定时监督并整理错题等全方位功能的单一 AI 工具。但您可以考虑结合使用以下几种 AI 相关的技术和工具来部分实现您的需求: 1. 智能学习管理系统:这类系统可以根据学生的学习进度和表现生成一些练习题,但可能无法完全针对当天学习的课程精准出题。 2. 自然语言处理工具:帮助分析学生的学习情况和问题,为后续的辅导提供一定的参考。 需要注意的是,AI 工具在教育中的应用仍处于不断发展和完善的阶段,不能完全替代人类教师的情感支持、个性化引导和灵活应变能力。
2024-11-18
我是一个教育机构,我想使用ai代替我的家教老师团队,对学生进行1v1的辅导,包括:根据学生当天学习的课程出题,定时监督并整理错题
目前的情况来看,使用 AI 代替家教老师团队进行 1v1 辅导,包括出题、监督和整理错题等工作,虽然具有一定的可行性,但也面临一些挑战。 从出题方面,AI 可以根据学生当天学习的课程内容,利用其强大的数据分析和算法能力生成相关题目。但需要确保题目质量和针对性,能够准确覆盖重点知识点,并适应学生的学习水平。 在监督方面,AI 可以通过设定时间提醒等方式,督促学生按时完成任务。然而,它可能无法像人类教师那样敏锐地察觉学生的情绪和学习状态变化,及时给予鼓励和支持。 对于整理错题,AI 能够快速分类和分析错题,但在解释错题原因和提供个性化的学习建议上,可能不如人类教师那么深入和灵活。 总之,虽然 AI 可以在一定程度上辅助这些工作,但完全替代家教老师团队可能还不太成熟,或许可以将 AI 与人类教师相结合,以达到更好的辅导效果。
2024-11-18
抽象理解用户视角的半监督模式
半监督学习是一种机器学习模式,它结合了有监督学习和无监督学习的特点。在半监督学习中,模型可以同时使用标记数据和未标记数据进行训练。标记数据通常是指已经被人类标注或分类的数据,而未标记数据则是指没有被人类标注或分类的数据。通过使用半监督学习,模型可以利用未标记数据中的信息来提高其性能和泛化能力。 从用户的角度来看,半监督学习可以被视为一种更加灵活和高效的机器学习模式。在传统的有监督学习中,模型需要大量的标记数据来进行训练,这通常需要人类专家进行手动标注,这是一个非常耗时和昂贵的过程。而在半监督学习中,模型可以利用未标记数据来进行训练,这可以减少对标记数据的需求,从而降低了数据标注的成本。此外,半监督学习还可以提高模型的泛化能力,因为模型可以从更多的数据中学习到更多的信息。 半监督学习的另一个优点是,它可以更好地处理现实世界中的数据。在现实世界中,大量的数据通常是未标记的,例如社交媒体数据、图像数据和音频数据等。通过使用半监督学习,模型可以利用这些未标记数据来进行训练,从而更好地处理现实世界中的数据。 总的来说,半监督学习是一种非常有前途的机器学习模式,它可以提高模型的性能和泛化能力,同时减少对标记数据的需求,从而降低了数据标注的成本。从用户的角度来看,半监督学习可以被视为一种更加灵活和高效的机器学习模式,它可以更好地处理现实世界中的数据。
2024-05-06