今天看到，一篇文章，大概就是说AI的好与坏。现在生成式人工智能正变革社会多个领域，其普及将对人们生活产生深远影响。在提高效率、生产力和经济效益的同时，该技术也引发了关于道德使用的担忧。
好的地方：
- 快捷的业务流程
随着生成式人工智能的加速发展，企业可以借助其自动化复杂任务、促进创新和减少手动工作量的能力，削减SG&A成本高达40%。例如，大查询机器学习等模型可以加速数据分析，让企业享受更好的市场分析和更快的上市时间。 - 让创意内容更容易获取
超过50%的营销人员认为生成式人工智能提高了参与度、转化率和创意周期的性能。这种技术已实现内容创作的自动化，帮助用户轻松创建图形和图像，增强用户体验并扩大创意内容的范围。生成式人工智能工具如ChatGPT集思广益，将艺术家和企业家与全球受众直接联系起来。 - 知识触手可及
纽顿的研究显示，使用AI驱动的自适应学习项目的学生测试成绩显著提高62%。大型语言模型（LLM）如ChatGPT和Bard.ai提供了即时访问知识，高效回答问题、生成内容并翻译语言。AI赋能教育，提供个性化的辅导和学习体验，丰富教育旅程。例如，充当学习编码的写作教练，指导学生辩论和协作。
坏的地方：
- 缺乏质量控制
人们可能过于依赖生成式人工智能模型的输出，导致忽略潜在的不准确之处，从而削弱对信息来源的信任并传播错误信息。现有监管框架主要关注数据隐私和安全，难以处理所有可能的情况，使得调节每个模型的输出具有挑战性。因此，需要更全面的监管框架来确保生成式人工智能的输出真实可靠。 - 有偏见的人工智能
生成式人工智能的偏差问题主要体现在数据多样性上。例如，文本到图像模型稳定扩散生成的图像加剧了种族和性别不平等，对深色皮肤的男性进行刻板印象。为应对这些挑战，需要承认数据偏差，并在人工智能生命周期中实施强监管框架，以确保其公平性和问责制。 - 虚假行为泛滥
Deepfakes使用生成式人工智能模型创建的错误信息具有操纵公众舆论和煽动武装冲突的风险，对国家安全构成威胁。虚假内容在互联网上的传播加剧了政治、宗教和社会不和。这引发了对人工智能生成信息的伦理影响的紧迫问题，需要关注和解决。 - 没有定义所有权的框架
目前，人工智能生成内容的所有权问题尚未得到全面解决，导致了一系列法律纠纷。艺术家们对Generative AI平台提起诉讼，认为这些平台未经许可使用了他们的原创作品。这引发了对知识产权定义和保护的挑战，并让创意产业中的人类专业人员面临价值质疑。缺乏全面的监管框架也让人担忧生成式人工智能可能对社会产生建设性和有害影响。因此，建立明确的法规和监管框架对于规范生成式人工智能的发展至关重要。
在生成式人工智能的快速发展中，欧洲提出了首个用于灌输信任的监管框架，预计于2024年采用。该框架采用面向未来的方法，规定了用户和提供商的义务，要求进行上市前合格评估，并在明确的治理结构下进行上市后执法。阿达·洛夫莱斯学院也强调了精心设计的监管对于防止权力集中、确保准入、提供补救机制和利益最大化的重要性。实施这样的监管框架将对解决相关风险和确保生成式人工智能的健康发展起到关键作用。
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