监管人工智能无法解决虚假信息问题

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监管人工智能无法解决虚假信息问题

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https://www.unite.ai/zh-CN/%E7%9B%91%E7%AE%A1%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%97%A0%E6%B3%95%E8%A7%A3%E5%86%B3%E9%94%99%E8%AF%AF%E4%BF%A1%E6%81%AF%E9%97%AE%E9%A2%98/

随着人工智能技术的迅猛发展，虚假信息问题日益凸显。本文深入探讨了为什么单纯监管人工智能无法解决虚假信息问题，并提出了包括选择合适的人工智能工具、保持人类监督等在内的具体解决方案。

背景：人工智能繁荣

最新的人工智能热潮已经使人工智能平台的访问变得民主化，从先进的生成式预训练变压器（GPT）到嵌入式聊天机器人在各种应用中。人工智能承诺快速高效地提供大量信息，正在改变行业和日常生活。然而，这项强大的技术并非没有缺陷。问题包括误传、幻觉、偏见及抄袭引起了监管机构和公众的警惕。解决这些问题的挑战引发了关于如何减轻人工智能负面影响的最佳方法的争论。

人工智能监管

随着各行各业的企业不断将人工智能融入其流程，监管机构越来越担心人工智能输出的准确性和传播错误信息的风险。本能的反应是提出旨在控制人工智能技术本身的法规。然而，由于人工智能的快速发展，这种方法很可能无效。与其专注于技术，不如直接监管错误信息，无论它是来自人工智能还是人类，这可能更有成效。

为什么监管人工智能无法解决虚假信息问题

虚假信息并非新现象。早在人工智能成为家喻户晓的术语之前，虚假信息就已泛滥成灾，互联网、社交媒体和其他数字平台助长了这种现象。将人工智能视为罪魁祸首，却忽视了虚假信息本身的更广泛背景。数据输入和处理中的人为错误可能导致虚假信息，就像人工智能可能产生错误输出一样容易。因此，这个问题并非人工智能独有；这是确保信息准确性的更广泛挑战。

将错误信息归咎于人工智能会转移人们对根本问题的注意力。监管工作应优先区分准确和不准确的信息，而不是广泛谴责人工智能，因为摆脱人工智能并不能解决错误信息问题。我们如何管理错误信息问题？一个例子是将错误信息标记为“虚假”，而不是仅仅将其标记为人工智能生成的。这种方法鼓励对信息来源进行批判性评估，无论它们是否由人工智能驱动。

旨在遏制虚假信息的监管人工智能可能不会产生预期的效果。互联网上已经充斥着未经核实的虚假信息。加强对人工智能的监管不一定能减少虚假信息的传播。相反，用户和组织应该意识到人工智能并不是 100% 万无一失的解决方案，应该实施人工监督验证人工智能输出的流程。

防范人工智能生成的虚假信息

拥抱人工智能的进化

人工智能仍处于起步阶段，并且不断发展。为某些错误提供自然缓冲并专注于制定有效解决这些问题的指导方针至关重要。这种方法为人工智能的发展营造了建设性的环境，同时减轻了其负面影响。

评估并选择正确的人工智能工具

在选择 AI 工具时，组织应考虑以下几个标准：

精度：评估该工具在生成可靠和正确输出方面的记录。寻找经过严格测试并在现实场景中得到验证的人工智能系统。考虑人工智能模型容易犯的错误率和错误类型。
透明度：了解人工智能工具如何处理信息及其使用的来源。透明的人工智能系统允许用户查看决策过程，从而更容易识别和纠正错误。寻找能够为其输出提供清晰解释的工具。
偏差缓解：确保工具具有减少输出偏差的机制。人工智能系统可能会无意中延续训练数据中存在的偏差。选择实施偏差检测和缓解策略的工具来促进公平和公正。
用户反馈：结合用户反馈不断改进工具。人工智能系统应设计为从用户交互中学习并相应地进行调整。鼓励用户报告错误并提出改进建议，形成一个反馈循环，随着时间的推移提高人工智能的性能。
可扩展性：考虑一下 AI 工具是否可以扩展以满足组织不断增长的需求。随着组织的扩张，AI 系统应该能够处理增加的工作量和更复杂的任务，而不会降低性能。
集成化：评估 AI 工具与现有系统和工作流程的集成程度。无缝集成可减少中断并使采用过程更加顺畅。确保 AI 系统可以与组织内使用的其他工具和平台协同工作。
安全性：评估现有的安全措施，以保护人工智能处理的敏感数据。数据泄露和网络威胁是重大问题，因此人工智能工具应该有强大的安全协议来保护信息。
收费标准：考虑 AI 工具的成本与其收益。通过比较工具成本与其为组织带来的效率和改进来评估投资回报率 (ROI)。寻找不影响质量的经济高效解决方案。