这意味着要避免人为偏见和不公平伤害。 从流程角度来看，这意味着： 和歧视。 检查培训模型是否包含以正确方式获取的道德内容 – 例如尊重版权法。 建立流程来寻找和管理隐性的人为偏见，例如使用不同的“红队”来寻找系统问题。 确保人工智能系统始终照顾人类的自主性、隐私和尊严——无论是从数据管理和应用的角度。
这不仅包括保护数
据，还包括不创建支持武器开发的 电话号码库 应用程序。 负责任 除了公平和尽量减少伤害之外，人工智能系统还必须可审计，这样才能值得信赖。这三个组织为初创企业提出了以下建议： 在人工智能系统中构建审计能力：确保代码可解释、数据集可追溯，并且人类团队可以回答有关系统如何运作的问题 启用用户反馈并确保披露任何非人类交互，以便测试人员和用户知道何时他们正在与人工智能交谈！ 透明度及其他 全球组织还强调了成长型企业面临的其他一些挑战，从确保良好的透明度到更广泛的社会问题。
这些挑战包括： 能够
解释人工智能模型为何如此表现，以及模型的初始结构。 作为更广泛的人工智能计划的一部分，帮助公众理解和负责任地使用人工智能。 成为鼓励合作的国际举措的一部分。 随着人工智能的发展和系统变得越来越复杂，我们比以往任何时候都更需要注意创建负责任的人工智能系统，这些系统体现了公平、问责、可持续性和透明度的原则。然而，这往往看起
来并不简单，但通过遵循简单的 FAST 原则，初创企业的领导者可以确保他们走在通往更好、更公平、最终更负责任的人工智能的正确道路上。 要深入了解报告，您可以下载NIST AI 框架、WEF Presidio 建议、艾伦图灵研究所的 AI 伦理和安全指南以及ISO/IEC 42001 标准。
如果您不是 初创计
划成员，但希望获得帮助来构建 用户手册翻译 负责任的 AI 解决方案，您可以在此处申请加入该计划，享受我们的云端陪同之旅，并获得高达 10 万欧元的免费云积分和免费技术咨询。人工智能的广泛使用带来了许多挑战。包括数据泄露的风险、对可解释结果的需求、在 SaaS 中处理数据。此外，对大型科技公司的依赖也越来越大。
更不用说与人工智能
相关的环境损害了。 毫无疑问，数字服务 ca 细胞数 的生态设计正变得越来越流行。然而，实现数字清醒的努力似乎微不足道。尤其是与培养通用法学硕士所消耗的精力相比。有没有办法让人工智能更环保？更“值得信赖的人工智能”又意味着什么？ 以下是挑战和解决方案的总结。 专业法学硕士 (LLM) 与通用法学硕士 (LLM) 的效率比较 通用型 LLM，例如 OpenAI 开发的 GPT-4、LaMa（Meta）和 Gemini（Google）目前备受关注。
多功能、无所不
知，能够处理各种场景。它们似乎能够满足所有需求：生成文本、代码、回答问题、翻译内容，甚至创作诗歌。 然而，这些通用模型尚未超越专门的 LLM [1] ，后者针对的情况范围较窄，但在这些情况下的表现要好得多。检索增强生成 (RAG) 技术无疑使得通过迁移学习专门化通用 LLM 成为可能，无论是否重新训练模型。
