人工智能地平線掃描:IEEE-SA白皮書p3395第一部分-關注領域

Khái niệm cốt lõi

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。

Tóm tắt

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。

Thống kê

"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。"

Trích dẫn

"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。"

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

AI Horizon Scanning, White Paper p3395, IEEE-SA. Part I: Areas of Attention

by Mari... lúc arxiv.org 10-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.01808.pdf

Yêu cầu sâu hơn

如何在保護隱私和匿名性的同時,確保人工智能系統的問責制和透明度?

在當前的數位時代，隱私和匿名性與人工智能系統的問責制和透明度之間的平衡變得愈加重要。首先，為了確保問責制，應建立一套清晰的責任分配機制，這包括對使用者和開發者的行為進行監管。這可以通過設立中央用戶登記系統來實現，類似於駕駛執照的制度，這樣可以追蹤和管理用戶的行為，同時保護其個人數據的隱私。
其次，透明度可以通過定期發布透明報告來增強，這些報告應該詳細說明人工智能系統的運作方式、數據來源及其使用情況。這不僅能提高公眾對人工智能系統的信任，還能促進對潛在風險的識別和管理。此外，開放源代碼的做法也能促進透明度，因為這樣可以讓外部專家和研究人員檢查和評估系統的安全性和公正性。
最後，應該強調用戶的數據主權，讓用戶能夠控制自己的數據如何被使用，這樣可以在保護隱私的同時，確保人工智能系統的問責制和透明度。

如何有效地監管和限制人工智能技術的濫用,同時又不會阻礙技術的發展和創新?

有效的監管和限制人工智能技術的濫用需要一個靈活且前瞻性的框架。首先，應該建立一套基於風險的監管體系，這意味著針對不同的應用場景和技術風險，制定相應的規範和標準。例如，對於涉及敏感數據的人工智能應用，應加強監管，而對於低風險的應用則可以採取較為寬鬆的監管措施。
其次，應鼓勵行業自我監管，促使企業主動進行風險評估和合規性檢查。這可以通過建立行業標準和最佳實踐來實現，並促進企業之間的合作與知識共享。此外，政府可以提供資金和資源支持，幫助企業在遵循規範的同時，進行技術創新。
最後，應該加強公眾教育和媒體素養，讓用戶能夠識別和抵制人工智能技術的濫用行為。這樣不僅能提高社會對人工智能的理解，還能促進技術的負責任使用，從而在不妨礙創新的情況下，有效地限制濫用。

人工智能在關鍵基礎設施中的使用會對社會造成什麼樣的長期影響,我們應該如何應對?

人工智能在關鍵基礎設施中的使用可能會帶來深遠的社會影響。首先，人工智能的引入可以提高基礎設施的效率和可靠性，通過自動化和數據分析，能夠更好地預測和管理資源。然而，這也可能導致對技術的過度依賴，增加系統的脆弱性，特別是在面對網絡攻擊或技術故障時，可能引發連鎖反應，造成大規模的服務中斷。
其次，人工智能的使用可能會引發倫理和隱私問題，特別是在涉及個人數據的情況下。這要求我們在設計和實施人工智能系統時，必須考慮到數據保護和用戶隱私的需求。
為了應對這些挑戰，首先應該建立健全的監管框架，確保人工智能系統的安全性和可靠性。這包括制定行業標準和最佳實踐，並進行定期的安全評估和風險管理。其次，應加強跨部門的合作，促進政府、企業和學術界之間的知識共享，以便更好地應對人工智能帶來的挑戰。最後，公眾教育和意識提升也是至關重要的，讓社會各界了解人工智能的潛在風險和益處，從而促進其負責任的使用。