陈姿含:人工智能算法决策中的敏感个人信息保护 | 法律科学202406

人工智能算法决策与敏感个人信息保护的融合存在两种方式:第一种融合方式的主要目标是使用人工智能帮助法律实现决策的可计算化和应用的可程序化,也就是构建一套类似于人类法律推理和论证的计算程序;第二种融合方式是借助人工智能算法决策分析敏感个人信息保护条款的语义,其主要目标是通过人工智能反馈系统帮助立法者制定规则或...

《麻省理工科技评论》万字长文:什么是人工智能?

硅谷风投大佬MarcAndreessen说:“这有可能让生活变得更好……我觉得这简直就是个轻松得分的机会。”Altman说:“我不想在这里听起来像个乌托邦式的技术狂人,但人工智能能带来的生活质量提升是非凡的。”Pichai说:“人工智能是人类正在研究的最深远的技术。比火还要深远。”JonStewart讽刺道:“是啊,火,你...

生成式人工智能的主体性问题

生成式人工智能则在个体性和自主性等多个方面进一步挑战了现有的主体性概念,这成为解决生成式人工智能诸多争论的一个前置性基础问题。(一)个体性边界挑战按照生成主义者巴兰迪兰(XabierE.Barandiaran)等人提出的最小主体性观点,主体只需要满足个体性、互不对称性、规范性这三个基本条件。由此,非人类的有机体以及...

对话港大罗晔:人工智能领域存在三个“脱节”,OpenAI是一个“不...

三是整个人工智能领域与其他社会领域之间的脱节。二是工业界与学术界的脱节,三是整个人工智能领域与其他社会领域之间的脱节。作为AI科学家和经济学家,罗晔不仅关注人工智能在科学创新领域的进展,也关注新的组织形式带来的管理学问题和权力再分配问题。近日,第一财经记者就人工智能领域的前沿问题以及OpenAI引发的巨大争...

...ISC.AI 2024演讲实录《生成式时代的AI产业:迈向第三代人工智能》

3大能力是什么?1强大的语言生成能力这个强大体现在三个方面,一方面是在开放领域里的,也就是大语言模型是针对开放领域的,是跟以前发展人工智能完全不同的。以前发展人工智能都是针对特定领域的,到了大模型完全相反,是个开放领域;二是生成多样性的结果,这是大语言模型的灵活能力。我们后面主要用它的多样性,因为...

人工智能、机器学习、深度学习,到底是个啥?

“机器学习”是实现人工智能的一种方法,目的是从数据中学习规律,传统的机器学习需要人工确定数据特征(www.e993.com)2024年11月5日。“深度学习”是机器学习的一个特定分支,基于神经网络,能够自动学习数据特征。相信大家通过今天的学习,再也不会傻傻分不清楚了~~除了今天介绍的这三个词,与AI相关的术语还有很多,你还知道哪些呢,欢迎在留言区讨...

人工智能的五次寒冬,以及带给我们的启示

幻灭感的产生是因为对该领域实用应用的高期望，尽管在语言学理论基础上缺乏足够的支持。研究人员更关注理论方面，而不是实用实现。此外，有限的硬件可用性和技术解决方案的不成熟也带来了额外的挑战。第二个寒冬：1969年，连接主义与神经网络研究的衰落继第一个失望的浪潮之后，第二次失望的浪潮很快到来，为人工智能...

如何抢抓人工智能发展机遇

人工智能作为模拟、延伸和扩展人的智能的科学,是一项重要的底层技术。闵卫东认为,近年来,人工智能新技术正加速走进千行、赋能百业,商业应用方面已“解锁”医疗、交通、金融等多个领域。技术的进步在大幅提高生产力的同时,也对监管提出更高要求。“人工智能现有治理框架和管控措施并不完善,如无人机和自动驾驶汽车等...

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

有趣的是,西蒙也是启发式算法的研究者之一,他最出名的观点是在不确定性下寻求最优解是毫无意义的,更有效的方法是寻找一个令人满意的答案。在研究中,我将他在心理人工智能方面的工作扩展到了广泛的具有不确定性的情况。快速节俭决策树在做决定时,专家通常比新手使用的信息更少,因为他们知道哪些信息是相关的,哪些...

朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径

显而易见的是,与过去的信息技术不同,人工智能通过深度学习而导致变化的结果很可能是人工智能开发者自己也无法预测和控制的。在这里存在人工智能不透明化的风险、安全性风险、失控的风险等。具体表现在以下几个方面。(一)技术理性对人类价值、经验理性考量的缺位...