XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信任
使用可以信任的数据驱动您的AI
在核心上，自然语言是人类，而雪花正在努力使所有数据易于访问，以用自然语言提出问题。雪花的首要任务是使构建对话应用变得容易。Cortex Analyst *从表格数据中传达完全管理的，准确的文本到SQL响应。Cortex搜索可以通过文档数据检索增强生成（RAG）和企业搜索。
您可以依靠诊断。您可以信任的指导。
内联检查捕获了有关管道健康的大量信息。但是，您如何将原始ILI数据的Terabytes变成有效的现实世界策略？简单地利用了NDT Global的行业领先的诚信服务。使用高级分析工具和无与伦比的专业知识，我们将原始检查数据转换为可行的见解。我们的诚信服务可帮助您像您这样的运营商确定维修，优化维护并做出明智的决定，以确保您的资产安全和寿命。我们的无缝解决方案旨在简化您的完整性管理过程。
技术与信任与安全报告
第三，跨平台的威胁规模不断增长以及生成AI的放大效果（AI的能力生成内容和扩散的能力，跨文本图像（例如文本图像））平均平台必须考虑使用内部内部和外包方法的混合，以保持弹性。例如，除了创建有害内容的风险外，生成的AI还可以通过创建合成数据来完善内容检测和节制系统3来帮助保护人类主持人，但是大多数平台不太可能具有有效的专业技能来有效地生成和确保内部的此类培训数据。伙伴关系对于确保持续的积极成果至关重要。请参阅第5C节有关未来挑战的信息，以了解有关该领域进一步风险的信息。
人工智能信任的诸多方面：规范信任与公平、问责和透明度之间的关系
努力促进公平、问责和透明被认为对于培养人工智能信任 (TAI) 至关重要，但现有文献对这种“信任”的阐述令人沮丧。缺乏对信任本身的阐述表明信任是普遍理解的、不复杂的，甚至无趣的。但真的是这样吗？我们对 TAI 出版物的分析揭示了许多不同的倾向，这些倾向在谁在信任（代理人）、信任什么（对象）、基于什么（基础）、为了什么（目标）和为什么（影响）方面有所不同。我们开发了一个本体来封装这些关键差异轴，以 a) 阐明文献中看似不一致的地方，b) 更有效地管理令人眼花缭乱的 TAI 考虑因素。然后，我们通过探索公平、问责和透明度的出版物语料库来反映这个本体，以研究在这些促进信任的方法中和之间考虑 TAI 的各种方式。
信任界面：不同的用户接口如何塑造大语模型对健康信息的人类信任
大型语言模型（LLMS）与对话用户界面（CUI）的集成已大大改变了健康信息，从而提供了互动式访问卫生资源。尽管信任在采用健康建议方面非常重要，但在LLM提供的信息中，用户界面的信任感知仍然不清楚。我们的混合方法研究调查了使用相同的LLM源时不同的CUI（基于文本，基于语音和体现的）感染信任。关键发现包括（a）与其他人相比，通过基于文本的界面传递的信息的较高信任水平； （b）对接口的信任与所提供的信息之间的显着相关性； （c）参与者的先前经验，具有不同方式和演示方式的信息的处理方法以及可用性水平是与健康相关信息信任的关键决定因素。我们的研究阐明了LLM的健康信息及其传播的信任感，强调了用户界面在可信赖和有效的健康信息中与LLM驱动的CUI一起寻求的重要性。
预测菲律宾Covid-19的意图预测：对政府的信任和对疫苗的信任真的重要吗？
摘要：本文询问了对政府的信任，对疫苗的信任以及与疫苗相关信息的访问的影响，以预测菲律宾人在菲律宾人中为Covid-19疫苗接种的意图。它还研究了社会和个人相关措施之间的关系以及接种疫苗的意图。本文的数据是从7月28日至2020年8月进行的1,953名受访者的在线调查中收集的，此前进行了试验完成，并向任何当前批准的Covid-19疫苗颁发了紧急使用授权。多项式回归结果表明，对疫苗，性别，收入，感知风险暴露和感知健康状况的信任是Covid-19的意图的重要预测指标。访问信息并不是结果可能来自有关疫苗的混合和虚假信息，尤其是在线疫苗。这些结果表明，对疫苗的信任可能会鼓励个人接种疫苗。建议菲律宾政府发起信心建设措施和战略沟通，这将有助于建立人们对疫苗的信任。因此，需要教育公众并提高对风险敞口的认识，以激发人群中的意图或兴趣，以接种疫苗为COVID-19。
信任生成式人工智能时代
鉴于某些生成式人工智能模型能够令人信服地伪装成人类，可能需要明确告知最终用户他们正在与机器交谈。对于生成式人工智能衍生的材料或数据，透明度和可解释性还取决于输出或决策是否标记为由人工智能创建。例如，生成式人工智能创建的图像可能需要水印来表明其来自人工智能。同样，在医疗保健领域，生成式人工智能系统提出的医疗建议可能需要注明它是机器衍生的，以及可访问、可理解的日志或关于提出该建议的原因的解释。更广泛地说，为了信任模型及其输出，企业内的利益相关者以及最终用户需要了解输入数据的使用方式、选择退出、隐藏或限制该数据的机会，以及对自动决策及其对用户的影响的可理解解释。
在人机交互中建立适当的信任
摘要。人工智能系统越来越多地应用于我们生活的各个方面，从平凡的日常工作到敏感的决策，甚至是创造性的任务。因此，需要适当的信任水平，以便用户知道何时依赖系统，何时推翻它。虽然研究已经广泛关注如何培养人机交互中的信任，但缺乏人机信任的标准化程序，使得解释结果和跨研究比较变得困难。因此，对人与人工智能之间信任的基本理解仍然支离破碎。本次研讨会邀请研究人员重新审视现有方法，并努力建立一个研究人工智能信任的标准化框架，以回答以下悬而未决的问题：（1）人与人之间的信任意味着什么
建立利益相关者对人工智能的信任
这些发展促使 Venkatesan 及其来自德克萨斯理工大学和曼尼托巴大学的合作者调查了受到 GDPR 影响的公司的 AI 相关收购回报的变化。Venkatesan 使用由 312 家美国和欧洲公司进行的 432 起 AI 收购的独特汇编数据集，专门研究了隐私法规如何影响进行 AI 投资的公司的交易规模和系统性风险。他在工作论文“隐私法规对以客户为中心的 AI 收购的影响：GDPR 案例”中介绍了他的研究结果。 11
人工智能信任回顾：挑战、弱点和
然而，我们对人工智能系统中信任前因的理解还处于早期阶段。最近对实证文献的回顾表明，人工智能表征在信任的发展中起着重要作用 [15]，并且随着时间的推移对信任产生不同的影响；对于机器人人工智能，信任往往从低开始，随着时间的推移而增加，但对于虚拟和嵌入式人工智能，情况往往相反。然而，在这项工作中很难分离出信任的前因，因为信任等同于情感 [例如16] 对人工智能的吸引力 [例如17] 和对人工智能的一般看法 [例如18]。先前的元分析研究了人工智能特定应用中信任的先决条件，例如人机交互 [19] 和自动化 [20]，但并未更广泛地考虑人类对人工智能的信任。