人工智能:从生成式迈向负责任

一踏入十二月,一些常规的事情开始了。

岁末回顾与总结,新年计划与展望,还有各种前景预测。

长期以来,人工智能以其自动化能力而闻名。

在各个领域、各行各业、各个组织中,人工智能应用的速度令人着迷。

从自动化基本任务,到创造独特的东西,在让生活更轻松、流程更高效、甚至弥补技能差距等方面,人工智能取得了长足进步。

它重塑职场架构,迫使学校不得不重新思考教什么以及怎么教。

据IDC数据显示,在2022-2026年,全球人工智能市场预计实现18.6%的年复合增长率,2023年将突破5000亿美元,到2026年达到9000亿美元。

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随着算法的进步,现在,人工智能可以创造出完全独一无二的东西。

在2023年,生成式人工智能(Generative AI)将继续大放异彩。

生成式人工智能使用无监督学习算法来创建新内容,例如图像、视频、文本、音乐甚至代码。根据Gartner 的预测,到 2025 年,生成式人工智能所创造的内容将占所有生成数据的 10%。

大名鼎鼎的Stable Diffusion、从文本到图像、和其他生成性人工智能背后的技术,在这几年已经吸引了大量的风险投资。与用于文本生成的 GPT-3 一起,Stable Diffusion 代表了人工智能领域一个质的飞跃,加速了创造性工作,并开辟了全新的表达途径。

过去这几年,生成式人工智能席卷创意艺术。鉴于这些技术能够大规模“无中生有”,创建虚假内容,因此,也引发了人们普遍对伦理问题的关切。也同时引发道德和欺诈问题。

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人工智能作为一种颠覆性创新技术,已经快速地改变着就业结构,正在冲击法律与社会伦理,对个人隐私构成威胁,甚至对公共管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理等带来深远影响。

在过去这两年,《欧盟人工智能法案》、《美国数据隐私和保护法》、《开源软件安全法案》等等,所有围绕人工智能的拟议法规数量正在迅速增加。

为了确保人工智能的发展尊重人权并获得信任,2021年4月21日,欧盟发布了《人工智能法案》(Artificial Intelligence Act),为人工智能治理提供“硬法”支持。

2022年6月3日,美国参议院和众议院发布了《美国数据隐私和保护法》(the American Data Privacy and Protection  Act,  ADPPA)的草案,该立法草案是第一个获得两党两院支持的美国联邦全面隐私保护提案。这项具有分水岭意义的隐私保护法案,将为数据隐私保护引入一个美国联邦标准。

今年9月份,美国通过两党立法,将开源软件安全再次列入重点考量,旨在确保联邦政府、关键基础设施和其他机构安全可靠地使用开源软件。这个名为《开源软件安全法(Securing Open Source Software Act of 2022)》草案也被称为保护开源软件法案,立法一旦成功,将成为联邦政府更广泛地支持开源软件的健康和安全的历史性一步。

根据Gartner预测,到 2025 年,更多有关人工智能的法规将迫使相关企业更加关注人工智能道德、透明度和隐私问题。

展望2023年,人工智能将继续大放异彩,协作和自动化能力的提升加速更加实用的机器人发展,从有知觉的人工智能,到生成性人工智能,再到负责任的人工智能,这一切都将进一步造福人类。

以下是2022年自留地发布的有关人工智能相关的推文:

拳打程序员,脚踢搜索引擎?

Inciteful:人工智能文献映射利器

Rytr.me:逆天的人工智能写作工具

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