研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。

研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。斯坦福大学和莱斯大学的研究人员发现，生成式人工智能模型需要“新鲜的真实数据”，否则输出的质量就会下降。这对摄影师和其他创作者来说是个好消息，因为研究人员发现，训练数据集中的合成图像会放大人工痕迹，使人工智能画出的人类看起来越来越不像真人。研究小组将这种状况命名为“模型自噬障碍”。如果自噬循环的每一代都没有足够的新鲜真实数据，未来的生成模型注定会逐渐降低其质量或多样性。如果该研究论文是正确的，那么这意味着人工智能将无法开发出无穷无尽的数据源。人工智能仍然需要真实、高质量的图像来不断进步，而不是依赖自己的输出。这意味着生成式人工智能将需要摄影师。——

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃用于训练大型语言模型的数据最初来自人类来源，如书籍、文章、照片等，这些都是在没有人工智能的帮助下创建的。但随着越来越多的人使用人工智能来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当人工智能生成的内容在互联网上扩散时，人工智能模型开始对其进行训练。研究人员发现，“在训练中使用模型生成的内容会导致所产生的模型出现不可逆转的缺陷。”他们研究了文本到文本和图像到图像的人工智能生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型产生的数据中学习会导致模型崩溃——这是一个退化的过程，并且随着时间的推移，模型会忘记真正的基础数据分布。”他们观察到模型崩溃发生得如此之快：模型可以迅速忘记它们最初学习的大部分原始数据。这导致它们随着时间的推移，表现越来越差，错误越来越多。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

研究发现 AI 生成的白人脸部图像更容易愚弄人

研究发现AI生成的白人脸部图像更容易愚弄人发表在《PsychologicalScience》期刊上的一项研究发现，AI生成的白人脸部图像更能愚弄人类自己。人类更可能认为AI生成的白人图像是真实人类的图像。这一结果并不适用于AI生成的有色人种图像。原因可能是用于生成AI脸部图像的算法主要是用白人图像训练的。研究小组警告，这可能意味着种族观念最终会与对“人类”的观念混淆，这也可能会延续社会偏见。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

NIST 推出评估生成式人工智能的新平台

NIST推出评估生成式人工智能的新平台NIST在新推出的NISTGenAI网站和一份新闻稿中解释说，NISTGenAI将发布基准，帮助创建"内容真实性"检测（即深度验假）系统，并鼓励开发软件来识别人工智能生成的虚假或误导性信息的来源。"NISTGenAI计划将发布一系列挑战问题，[旨在]评估和衡量生成式人工智能技术的能力和局限性。这些评估将用于确定促进信息完整性的策略，并指导安全、负责任地使用数字内容"。NISTGenAI的第一个项目是一项试点研究，目的是建立能够可靠区分人类创建的媒体和人工智能生成的媒体的系统，首先从文本开始。(虽然许多服务都声称可以检测深度伪造，但研究和测试表明，它们充其量只能说是不可靠的，尤其是在文本方面）。NISTGenAI邀请学术界、工业界和研究实验室的团队提交"生成器"（生成内容的人工智能系统）或"鉴别器"（旨在识别人工智能生成内容的系统）。研究中的生成器必须生成250字或更少的摘要，提供一个主题和一组文档，而判别器必须检测给定摘要是否可能是人工智能编写的。为确保公平，NISTGenAI将提供测试生成器所需的数据。NIST表示："以公开数据训练的系统如果不"遵守适用的法律法规"，将不被接受。试点登记将于5月1日开始，第一轮两家计划于8月2日结束。预计研究的最终结果将于2025年2月公布。在人工智能生成的错误信息和虚假信息呈指数级增长之际，NISTGenAI启动了以深度伪造为重点的研究。根据深度假货检测公司Clarity的数据，与去年同期相比，今年制作和发布的深度假货数量增加了900%。这引起了人们的恐慌，这是可以理解的。YouGov最近的一项民意调查发现，85%的美国人担心误导性的深度假新闻会在网上传播。NISTGenAI的启动是NIST响应乔-拜登总统关于人工智能的行政命令的一部分，拜登总统的行政命令规定，要求人工智能公司在其模型如何工作方面提高透明度，并制定了一系列新标准，包括对人工智能生成的内容进行标注。这也是NIST在任命前OpenAI研究员保罗-克里斯蒂亚诺（PaulChristiano）为该机构的人工智能安全研究所成员后，首次发布与人工智能相关的消息。克里斯蒂亚诺因其"现实主义"观点而备受争议；他曾预言，"人工智能的发展有50%的可能以[人类毁灭]而告终"。据报道，包括美国国家标准与技术研究院（NIST）科学家在内的批评人士担心，克里斯蒂亚诺可能会鼓励人工智能安全研究所关注"幻想的场景"，而不是现实的、更直接的人工智能风险。NIST表示，NISTGenAI将为人工智能安全研究所的工作提供参考。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1429139.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1429139.htm

联合国报告：生成式人工智能加剧性别偏见

联合国报告：生成式人工智能加剧性别偏见国际妇女节前夕，联合国教科文组织7日发布研究报告称，大语言模型存在性别偏见、种族刻板印象等倾向。该组织呼吁各国政府制定监管框架，同时私营企业应对偏见问题持续监测和评估。大语言模型是一种用于支持时下流行的生成式人工智能平台的自然语言处理工具，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）的人工智能产品GPT-3.5、GPT-2，以及脸书母公司“元”的Llama2等都属于此类。此次联合国教科文组织名为“大语言模型中对妇女和女童的偏见”的研究深入分析了大语言模型中的刻板印象。结果显示，上述大语言模型生成的内容都存在对女性的明显偏见。联合国教科文组织总干事阿祖莱表示：“越来越多的人在工作、学习、生活中使用大语言模型。这些新的人工智能工具有着在不知不觉中改变人们认知的力量。因此，即便是生成内容中极为微小的性别偏见，也可能显著加剧现实世界中的不平等。”（新华社）

【世界人工智能大会法治论坛举行，聚焦生成式人工智能治理、元宇宙规制等热点】

【世界人工智能大会法治论坛举行，聚焦生成式人工智能治理、元宇宙规制等热点】昨天，2023世界人工智能大会法治论坛举行。本次论坛主题为《数字治理：生成式人工智能之法律回应》。论坛发布了《世界人工智能法治蓝皮书（2023）》《人工智能法治发展指数4.0》《中国人工智能法治发展评估报告（2022）》。蓝皮书聚焦世界人工智能法治发展最新动态，搜集汇总各国有关人工智能法治发展的战略、政策、法律、理论研究、重大项目应用、典型司法案例等方面的最新资料，尤其是以ChatGPT为代表的最前沿的生成式人工智能治理、元宇宙规制等热点问题，通过分析、评估，形成了较为客观、公正、准确、全面的分析报告。快讯/广告联系@xingkong888885