了解生成AI的伦理：风险，关注和最佳实践

>生成AI：具有道德考虑因素的强大工具

直到最近，机器创作艺术，撰写故事或分析复杂文件的想法似乎是科幻小说。 但是，生成性AI的兴起使这一现实成为现实，彻底改变了我们对机器能力的理解。 Generative AI使用现有数据（文本，音频，视频，代码）来生成全新的内容。 Gartner认为它是具有巨大生产力潜力的变革性技术。

这项技术正在迅速改变行业，促进媒体和营销中的内容创建，个性化医疗保健和增强教育。 但是，这种迅速的进步需要仔细考虑道德含义。 生成ai

的道德关注

>在提供巨大的好处时，生成的AI也提出了重大的道德挑战。 Openai首席执行官Sam Altman关于语言模型的危险的警告强调了对负责任的发展和部署的需求。

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>图像来源：Business Insider

> 关键的道德问题包括：

有害内容生成：生成的AI可以产生令人反感的或有害的内容，包括传播错误信息和仇恨言论的深层。 最近发生的事件，例如骗局的语音克隆，证明了滥用的潜力。 培训数据中的偏见会进一步加剧此问题。

• 版权和法律问题：
用于培训生成AI模型的庞大数据集引起了人们对版权侵权和知识产权的担忧，可能会使公司面临法律和财务风险。

• >数据侵犯数据隐私：

  培训数据可能包含敏感的个人信息（PII），从而导致隐私漏洞和潜在的滥用。 严格遵守数据隐私法规至关重要。

• 敏感信息披露：

  诸如chatgpt之类的工具的易用性可以吸引用户无意间披露敏感信息，从而给组织带来重大风险。 强大的数据安全策略至关重要。

• 偏差放大：

  生成的AI模型可以延续甚至扩大其培训数据中存在的现有社会偏见，从而导致不公平或歧视性结果。 需要多样化和代表性的数据集来减轻这种情况。

• 劳动力影响：在提高生产力时，生成的AI也可能导致工作流离失所。 为了适应不断变化的就业市场，必须进行高技能和重新策划。

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• 数据出处：

  确保培训数据的可靠性和完整性对​​于避免使用有偏见或不可靠的信息至关重要。>

• 缺乏透明度：许多AI系统的“黑匣子”性质使得很难理解他们的决策过程，从而引起了对问责制的关注。

  AI生成的错误信息的示例

  >研究表明，将AI生成的内容与人写入的内容区分开很难，这突出了广泛误导的潜力。 诸如律师援引制造法律案件的案例强调了这种风险。 联合国还对在冲突和犯罪中使用AI产生的错误信息表示担忧。

道德最佳实践

负责使用生成AI需要采用道德最佳实践：>

保持知情：

>保持数据道德准则和法规。

• >与全球标准保持一致：遵守诸如联合国教科文组织AI伦理建议之类的准则，强调人权，正义，多样性和环境可持续性。

• 与伦理AI社区互动：

  参与讨论并与专注于AI伦理的组织合作。

• 培养意识：

  促进批判性思维和事实检查以打击错误信息。

最终想法

• 生成的AI具有变革性的潜力，但需要采取负责任的方法。 通过解决道德问题并采用最佳实践，我们可以利用其力量，同时减轻潜在的危害。

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