基于大模型的生成式人工智能在审计实践中的应用研究

以上应用实例并不全面,仅展示了审计人员利用生成式人工智能服务工作的部分审计场景,从而引导审计人员逐步接触及使用人工智能技术及服务。01数据隐私和安全生成式人工智能服务需要大量的数据进行训练和改进,这些数据可能包含敏感和涉密信息,如果不能得到妥善处理和保护,就可能导致数据泄露和滥用。02算法偏见和错误人工...

当教育插上人工智能的翅膀

例如，数据隐私和安全、教育资源不平等、过度依赖AI、人际交往能力减弱、缺乏情感支持、内容质量和准确性、人工智能偏见问题等。例如，如果回答是错误的，可能造成“谎言重复一千遍就变成真理”的情况。要避免这种现象，建议人们从多个来源获取信息。为了降低这些风险，需要在技术、政策、教育等多个层面探索解决之道，或进行...

《智人之上》:计算机偏见

微软工程师并没有刻意加进什么偏见,但让这款人工智能在推特上接触各种“有毒”信息几小时之后,它就成了极端种族主义者。事情还可能更糟。想要学习,“算法宝宝”除了需要数据,还需要另一样东西——一个目标。人类宝宝之所以能学会走路,是因为他们想要到达某个地方;狮子宝宝之所以能学会狩猎,是因为想要吃东西。算法的...

算法与生俱来就有偏见?新晋世界顶尖科学家协会奖得主这样说

一方面,人工智能本身就是一个需要理解的科学现象,比如杰夫·辛顿的很多深层次工作。另一方面,AI在我们解释其他科学现象中的作用。例如,AlphaFold的成功实际上是利用模型的力量来揭示某种独立于人工智能问题或蛋白质问题的现象。因此,我们在这两方面都发挥了作用。克莱因伯格透露,最近他们团队在研究世界模型的问题,试图理...

AI的四个致命问题:不清洁,不人工,不智能,制造偏见

第四个问题,就是AI数据收集、机器学习训练导致的衍生问题,也就是AI服从于其开发者、投资者、操纵者的政治和社会偏见,对于社会大众进行特定划分,然后进行评估。毫无疑问,这其实不免加入了人工干预,但这样的干预往往并不主动去纠正AI的偏见。AI被训练对人类进行划分分类后,其商业和社会应用已经出现滥用的苗头:“通过...

观点分享丨郑南宁院士:当教育插上人工智能的翅膀

例如,数据隐私和安全、教育资源不平等、过度依赖AI、人际交往能力减弱、缺乏情感支持、内容质量和准确性、人工智能偏见问题等(www.e993.com)2024年11月4日。例如,如果回答是错误的,可能造成“谎言重复一千遍就变成真理”的情况。要避免这种现象,建议人们从多个来源获取信息。为了降低这些风险,需要在技术、政策、教育等多个层面探索解决之道,或进行规避...

无偏见的人工智能:公平算法的策略

这样,人工智能系统能够在大量的例子上进行训练,这将防止这种系统使现有的偏见和歧视永久化。为了确保模型不会延续某些偏见,平衡传统上受到歧视的群体的数据集尤为重要。基于偏见的算法还考虑到缓和治疗患者、工作人员和其他少数群体的数据,并通过促进决策的公平性来解决这些差异。

人工智能的“偏见”能否消除

AI模型领先平台“抱抱脸”(HuggingFace)研究科学家萨莎·卢西奥尼认为:“单凭技术手段解决偏见问题,恐难奏效。”她强调,生成式AI的输出是否符合用户期望,往往取决于主观判断。美国阿莱姆比克技术公司产品主管杰登·齐格勒也指出,ChatGPT等大型模型难以准确区分偏见与非偏见内容,这使得完全依赖技术手段来消除偏见变得异常困难...

北大孟涓涓:人工智能的采用可降低人类偏见、促进社会公平

在孟涓涓看来,人工智能技术以排山倒海之势袭来,我们无法拒绝。这样的时代背景,人类以怎样的方式去面对人工智能技术,是一个值得探讨的问题。“我们需要从人机交互的角度出发,理解人工智能对人类社会的影响。”孟涓涓说。对此,她首先提出了一系列问题:人工智能,对就业、对商业组织、对信息传播、对社会公平的影响有哪些...

美媒文章 人工智能犯下的“灾难性错误”

人类对人工智能(AI)的担忧显而易见，甚至有一整个技术哲学流派致力于弄清AI可能如何招致人类的终结。本文不是要助长任何人的偏执妄想，而是列举了人工智能引发——或是几乎引发——灾难的例子。1.加拿大航空公司的聊天机器人给出的可怕建议加拿大航空公司的一个AI辅助的聊天工具就如何获得丧亲票折扣提供了错误的建议...