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06-18
斯坦福大学人工智能研究所最近发??布了《年人工智能指数报告》（《Artificial Intelligence Index Report 》）。
它为我们提供了全面、深入的人工智能视角来审视人工智能（AI）在当今社会的发展和影响。
今天是阿里云人工智能研究与翻译院系列文章的第四篇，聚焦报告第三章的核心观点，主题为“责任AI”。
第三章：负责任的AI人工智能技术正在迅速成为我们生活中不可或缺的一部分，无论是在教育、经济还是医疗等关键领域，其关键决策越来越依赖算法分析和预测。
这种发展给我们带来巨大利益的同时，也潜藏着风险。
鉴于此，过去一年关于如何负责任地开发和应用人工智能系统的讨论尤为激烈。
人工智能界现在更加关注对人工智能系统的社会影响的深入评估，并努力减轻受影响个人和群体的潜在风险和负面后果。
本章着眼于负责任的人工智能四个关键领域的最新趋势、研究成果和关键基准，包括隐私保护和数据治理、透明度和可解释性、安全保护和可靠性以及公平原则的实施。
面对今年全球将有近40亿人参与投票的现实，本章还专门讨论了人工智能在选举中的使用及其可能对政治进程产生的更广泛影响。
当人工智能技术越来越多地涉及人类社会重大决策相关领域时，确保其发展符合道德标准和负责任原则就显得尤为重要。
从保证数据隐私和安全，到提高系统透明度和可解释性，再到保证技术应用的公平和安全，每一个环节都是推动人工智能健康发展的关键因素。
此外，随着人工智能技术在政治决策过程中的使用越来越多，如何确保这些技术的应用不会损害公共利益和民主价值观也成为本章的一大焦点。
人工智能的使用可能会对选举的完整性和透明度带来新的挑战，同时也提供创新的解决方案来增加政治参与并促进公民对政治进程的理解。
1、大型语言模型责任评估的标准化、系统化严重不足。
根据人工智能指数的最新研究，构建负责任的人工智能的报告标准化严重不足。
OpenAI、Google 和 Anthropic 等行业领导者在评估他们开发的模型时经常使用不同的负责任的 AI 基准。
这种不统一的评估标准增加了对顶级人工智能模型的潜在风险和局限性进行系统比较的需要。
困难。
2. 假视频制作容易，识别难度大。
政治深度伪造视频已经影响到世界许多地区，最近的研究指出，目前用于识别此类虚假视频的人工智能技术的准确性各不相同。
与此同时，CounterCloud等新兴项目已经展示了利用人工智能轻松创建和传播虚假信息的能力，暴露了检测和打击此类虚假内容的挑战。
3. 研究小组揭示了大型语言模型上更复杂的安全风险。
以前，安全测试主要侧重于探索对人类具有直观意义的对抗性命令。
然而，今年的研究揭示了在大型语言模型（LLM）中诱发负面行为的更微妙的方式，例如重复不相关的单词。
这些新发现不仅拓展了我们对模型中潜在漏洞的理解，还为未来的安全研究指出了新的方向。
4、全球企业日益关注人工智能风险。
一项针对负责任的人工智能实践的全球调查突显了企业对人工智能带来的隐私、安全和可靠性问题的深切担忧。
调查结果表明，虽然许多组织已经开始应对这些挑战，但大多数公司目前仅部分缓解了这些问题。
这揭示了行业内的一个普遍现象：尽管人工智能相关风险已被认识，但实际的风险管理措施仍需进一步加强和广泛落实。
5.大型语言模型可能会产生涉及版权的内容。
许多研究人员发现，目前流行的大规模语言模型生成的内容可能包含版权作品的一部分，例如《纽约时报》文章的片段或电影中的镜头。
模特生产的内容是否违反著作权法，已成为著作权领域亟待解决的法律问题之一。
6.人工智能开发者缺乏透明度影响研究进展。
根据最新发布的基础模型透明度指数，AI开发社区在透明度方面表现不佳，尤其是在关于训练数据和研究方法的公开披露方面。
这种缺乏透明度已经成为深入探索人工智能系统稳定性和安全性的主要障碍。
7. 评估人工智能的极端风险尤其困难。
过去一年，人工智能领域的学者和从业者就是否应该更加关注眼前的模型风险，比如算法带来的歧视，还是潜在的长期根本性威胁进行了热烈讨论。
决定哪些主张以科学为基础，然后相应地制定政策的过程充满了挑战。
现有短期风险的具体性质与长期威胁的理论性质形成鲜明对比，这增加了评估的复杂性。
8.人工智能相关不当行为事件数量持续上升。
根据追踪人工智能滥用的数据库记录，2018年报告的相关事件比2017年增加了32.3%。
今年以来，此类事件的数量增加了20多倍。
9. ChatGPT 显示政治倾向。
最近的研究发现，ChatGPT 显示出对美国民主党和英国工党的偏好。
结果引发了人们对该工具影响用户政治立场的能力的担忧。
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