核心概念
人工智能模型的使用可能導致社會轉型,需要在機遇和風險之間保持微妙的平衡。本文旨在識別人工智能標準化活動的關鍵關注領域。
要約
本文首先介紹了人工智能技術的歷史背景,特別是生成式人工智能(GenAI)模型的發展及其對社會的影響。隨後,文章探討了人工智能在全球算法管道和關鍵基礎設施中的作用,並提出了級聯故障的風險。
接下來,文章討論了三種不同層面的人工智能監管主權:政府層面、技術層面(自我監管行業)和公民層面。這些層面涉及問責制、匿名性、隱私、責任和透明度等議題。
文章還探討了人工智能的誤用、濫用和濫用,以及虛假信息、數據中毒等問題。最後,文章提出了關於人工智能偏見、可追溯性和透明度的問題,並討論了學術界、人工智能行業能源消耗和人工通用智能的相關議題。
總的來說,本文為IEEE p3395工作組的人工智能標準化工作提供了一個全面的背景和關注領域。
統計
"每個組件在將災難遭殃的系統恢復到運營狀態中都扮演著至關重要的角色。即使您的事故響應(IR)團隊技術高超,如果沒有程序或自動化系統,它應對災難的能力將是不一致的。"
"如果您的技術程序記錄在案但無法訪問或使用,它們很可能永遠不會被實施。"
"2024年7月,由於美國網絡安全公司Crowdstrike的軟件更新錯誤,影響了全球8.5百萬台電腦,需要人工干預和完全重啟才能恢復功能。"
引用
"每個組件在將災難遭殃的系統恢復到運營狀態中都扮演著至關重要的角色。即使您的事故響應(IR)團隊技術高超,如果沒有程序或自動化系統,它應對災難的能力將是不一致的。"
"如果您的技術程序記錄在案但無法訪問或使用,它們很可能永遠不會被實施。"
"2024年7月,由於美國網絡安全公司Crowdstrike的軟件更新錯誤,影響了全球8.5百萬台電腦,需要人工干預和完全重啟才能恢復功能。"