生成式人工智能的风险是什么?

生成式人工智能的风险是什么?

能够生成内容的人工智能实体称为生成式人工智能。其利用机器学习技术根据数据趋势自行生成内容。鉴于人工智能潜力不断增长,许多企业都在竞相采用生成式人工智能,目标是降低与人力相关的高昂维护成本。

尽管生成式人工智能已经取得了长足进步,但数据隐私和保密性方面仍然存在问题。生成式人工智能的应用可能仍需要仔细评估所涉及的危险,例如不准确性、潜在欺诈和知识产权损失。一些专家建议企业不要试图减少开支,而是要保护自己免受其利用。

根据Salesforce最近针对生成式人工智能的IT调查,33%的受访者认为该技术“被过度炒作”,并担心存在偏见(73%)、安全漏洞(79%)和其他问题。本文总结了生成式人工智能的一些常见风险。

1. 知识产权——KPMG将知识产权问题列为使用生成式人工智能的主要问题之一。利用人工神经网络,可以对大量现有数据进行训练,该技术可以生成音频、图像、视频等新内容,主要根据输入模式做出响应。输入数据包含各种用户的输入,该工具会保留这些输入以继续学习和增长知识。此外,这些信息可用于解答个人提出的问题,从而向公众披露私人或专有信息。经常使用该技术的组织/个人,可能会面临未经授权的人员访问其数据的可能性。

2. 数据中毒——根据用户的要求,训练数据集被错误信息利用,这就是数据中毒的过程。它包括各种使用数据中毒的攻击。恶意软件是攻击者用来渗透的一种方式,它可以传播不切实际的内容。例如,研究人员最近发现许多上传到开源人工智能平台的受污染模型。每一个都可能让攻击者能够用有害程序感染用户计算机。考虑到这些模型可能会被整合到其他系统中,这是一种供应链限制。网络钓鱼攻击也可以由攻击者在数据中毒的帮助下进行。在网络钓鱼场景中,黑客可能会感染一个人工智能驱动的帮助台,并对其进行编程,将访问者发送到其控制的网络钓鱼网站。如果攻击者说服用户启用API接口,就可以简单地窃取其欺骗用户通过聊天机器人透露的任何数据。

3. 就业风险——人工智能的力量彻底改变了世界,颠覆了职业,并废除了某些工作流程,这被认为是一项重大的技术变革。这些变化导致单调乏味且需要大量人力的工作被取消。当然,人工智能改变了某些工作所需的角色和职责的方法。然而,许多学者认为大量失业可能被夸大了。根据国际货币基金组织专家的最新报告,人工智能可能会对全球劳动力市场产生影响。在发达国家,约60%的就业岗位可能因人工智能而受到影响。超过一半的生产力可能会因人工智能的实施而提高。超过50%的劳动力预计将减少劳动力需求,导致工资下降和工作岗位短缺,因为人工智能技术取代了目前个人实现的关键目标。至少在某种情况下,一些工作岗位可能会消失。相比之下,预计人工智能在经济发达国家的影响将达到40%,而在经济落后国家的影响将达到26%。其结果是,贫穷的经济体和发展中市场较少受到人工智能的直接冲击。此外,许多国家阻碍了对资源的需求,以利用人工智能的力量。

4. 偏见和道德问题——训练数据集应该是人性化的、一致的和合法的。训练数据的质量取决于可能影响输出生成人工智能结果的因素,包括其可靠性和精度。生成式人工智能模型的缺点是缺乏标准值。因此,用于训练的有偏见的信息为算法奠定了基础,而算法进一步开发了不可信的数据。团体利用这些信息制作虚假图像、贬低内容或虚假音频,这些都可以用来损害任何个人的身份。由于训练数据可能包含个人身份信息(PII),因此可能带来道德挑战。因为其可能会泄露个人的姓名、电话号码、卡号、用户名和密码等,这些都被视为个人身份信息。隐私要求应遵守数据训练模型,并且必须确保不向生成式人工智能提供任何PII数据。人工智能驱动的结果的优势可能会给员工带来麻烦,因为其会无意中泄露私人数据。

5. 生成式人工智能欺诈——人工智能时代重新定义了带有生成式人工智能的欺诈活动,俗称生成式人工智能欺诈。个人利用神经网络制作的虚假内容来传播谣言。欺诈者可能会绕过验证过程,通过使用生成式人工智能制作真实个人的虚假自拍照、图片和录音来创建欺诈账户。

总结

尽管生成式人工智能技术的创新和进步面临各种挑战和机遇,但个人/组织应该意识到安全风险。这可能是人为错误或无意中泄露私人信息、数据存储挑战、缺乏标准指南、国际法规问题和数据泄露的结果。即使存在众多问题,企业也应该采用生成式人工智能。在仔细考虑其风险后,专家建议组织/个人为企业制定全面的行动计划,强调风险管理、人工智能系统安全,从而培养人工智能信任。

常见问题解答:

1、什么是生成式人工智能?

答:人工智能生成新内容的能力,如书面内容、图像、声音、音频和视频,被称为生成式人工智能。生成式人工智能采用机器学习模型,以识别人类开发的大量内容数据集中的趋势/模式和联系。其通过结合所学的趋势/模式进一步生成新内容。一种流行的学习方法是生成式人工智能模型中的监督学习,其中片段与人类生成的内容一起被输入一组标签。因此,它获得了开发具有人类产生的相似性的内容的能力,并相应地被考虑。

2、生成式人工智能应用有哪些?

答:利用生成式人工智能,我们可以:

该技术通过实时对话改善了客户互动。 该技术通过摘要和对话界面检查大量非结构化数据。 该技术可协助完成日常工作,包括响应请求、将营销材料翻译成不同语言、遵守客户合同等。

3、生成式人工智能是一项颠覆性技术吗?

答:生成式人工智能是一种颠覆性技术,可实现日常任务的自动化、加快软件开发速度、丰富问题解决能力和用户体验。这种生成式人工智能技术将鼓励创造力和可靠性,同时帮助IT行业的个人应对快速发展的数字时代的挑战和机遇。IT行业的未来与生成式人工智能的变革潜力成正比。生成式人工智能通过定制界面、创意生成、服务/产品推荐和针对特定用户需求的交互,改变IT组织的服务和产品,以适应以用户为中心的体验。IT行业将利用生成式人工智能的潜力,实现前所未有的成果之旅。

4、我们如何确保生成式人工智能的使用合乎道德?

答:组织/个人可以负责任地利用生成式人工智能的潜力,并在意外情况或后果中采取预防措施,通过了解技术缺点、保持透明度、解决可靠性问题、教育用户、定期更新和建立标准指南来促进道德人工智能。

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2024-06-19
生成式人工智能的风险是什么?
尽管生成式人工智能已经取得了长足进步,但数据隐私和保密性方面仍然存在问题。生成式人工智能的应用可能仍需要仔细评估所涉及的危险,例如不准确性、潜在欺诈和知识产权损失。

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