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从Genai解锁影响
• Org and op model: Reorienting around employee experience, with new roles to shape and govern GenAI • Talent and skills: Up/re-skilling and hiring specialists to address 55-75% skill disruption in key HR roles • Data, tech, and partnerships : Preparing data and infrastructure, partnering to assemble portfolio of tools • Risk and responsible AI: Addressing potential bias and ensuring compliance with regulatory要求•变更管理：采用科学支持的方法来改变行为并推动采用
通过Web 3.0增强LLM和Genai的影响...
Web 1.0被称为连接Internet，Web 2.0作为促进数据集的数据出处，可作为公共“信息互联网”和Web 3.0的输入，可以定义为“ LLM Internet of LLM培训模型，全球价值的大规模干预措施”。在这里，我们需要在分散Web的上下文中提到Web 3.0。这些无法通过几乎没有架构来启用全球运营商的数据谱系和数据出处的作用来实现，而应包括在宽Web中进行系统的大修。基本上，数据的所有权属于实施的人：生成和使用它。每个人都有平等的权利和访问数据的权利，因此。全世界基于基于数据的标准化，促进了数据民主化。数据存储的广泛网络分散化，其所有者对货币数据的平等权利，ii。强大的实践跟踪守则和从源到原点的数据追踪，建立SSOT是基于Web 3.0架构的关键原理。此外，基于区块链的III。详尽的社区支持，例如开发人员，论坛，在线技术，进一步有助于完成社区的这些关键原则和特征等。Web 3.0。但是，这样的干预措施可能需要数年才能实施。在我们参考数据出处一词（也称为私人LLMS的数据案例）时，可以通过行业的一致努力来完成同样的工作，它是指几个月来占有的记录道路。这降低了数据操纵的风险。一块数据的起源以及它已经从目前的位置移到了位置。2数据出处可确保有可追溯的历史记录，因为企业希望提高私人数据从其原始源到当前部署的地方的有效性。llm，我们建议它实施分散的数据架构，并在企业内的Web 3.0原理上设置SSOT，并且随着区块链带来分散性，可以在其拥有的生态系统中分发数据。多个位置，从而确保在单个实体上没有数据浓度。区块链带来这将允许私人LLMS解决幻觉并防止SSOT元素中的错误。该区块链提供的这种不变性促进了输出和伪造，如本文的其余部分所述。透明度并确保数据是准确且不变的，并允许跟踪数据。
领先的集成生成人工智能 (GenAI) 和机器学习 (ML) 网络安全
整个行业的研究往往不足且未得到充分重视。SANS 通过其讲师、行业团体、峰会和 SANS 学院鼓励研究，以增加对这一关键领域的研究。我们正在积极提供见解和最佳实践，为安全构建和部署内部或第三方 LLM 和 GenAI 解决方案提供可操作的指导，包括实施强大的访问控制、数据加密和异常检测机制。通过探索 LLM 和 GenAI 与网络安全的交集，我们旨在更深入地了解相关风险和挑战，并确定保护这些技术的有效策略。
将数据视为Genai时代的产品
数据治理对于在受监管的行业中尤其是在数据产品生命周期中保持质量，一致性和安全性至关重要。联邦监护权模型在中央和域名团队中分配了治理政策和执法的所有权，从而促进了协作和调整产品的文化，以满足特定的领域需求。自主域与中央团队之间的这种合作旨在有效地满足组织的整体数据需求。它还促进了一种可扩展和敏捷的治理方法，鼓励从域名团队那里获得所有权和买入，并确保在整个数据产品的整个生命周期中保持一致的数据质量和合规性。
对行业的建议：在医学实践中负责任地使用人工智能对行业的建议：曼尼托巴省医师与外科医师学院 (CPSM) 为行业提供建议，以支持注册人实施 CPSM 的实践标准、实践指示以及道德和专业规范。本建议文件并未定义实践标准，也不应被视为法律建议。一般而言，建议文件是动态的，可能会随时编辑或更新以使其更清晰。请定期参考本文以确保您了解最新的建议。重大变更将通过 CPSM 的新闻通讯传达给注册人；但是，微小的编辑可能只会在文件中注明。序言：注册人必须了解在实践中负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI)。本文件主要讨论生成人工智能 (GenAI)，但大多数原则可广泛应用于其他形式的 AI。提供的建议主要集中在医疗保健中教育、问责制、透明度、知情同意、保密性和公平性的重要性。还讨论了系统问题。
对行业的建议：在医学实践中负责任地使用人工智能对行业的建议：曼尼托巴省医师与外科医师学院 (CPSM) 为行业提供建议，以支持注册人实施 CPSM 的实践标准、实践指示以及道德和专业规范。本建议文件并未定义实践标准，也不应被视为法律建议。一般而言，建议文件是动态的，可能会随时编辑或更新以使其更清晰。请定期参考本文以确保您了解最新的建议。重大变更将通过 CPSM 的新闻通讯传达给注册人；但是，微小的编辑可能只会在文件中注明。序言：注册人必须了解在实践中负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI)。本文件主要讨论生成人工智能 (GenAI)，但大多数原则可广泛应用于其他形式的 AI。提供的建议主要集中在医疗保健中教育、问责制、透明度、知情同意、保密性和公平性的重要性。还讨论了系统问题。
关于窃和负责使用Genai教师的政策...
在KU Leuven的教育中实施窃政策于2008年始于2008年，并于2023年进行了更新，并与负责使用生成人工智能（Genai）的政策相辅相成。可以在教育和考试法规的第84条中找到将窃的定义作为一种特殊的不规则形式（REE）：“任何个人学生（部分）妨碍或试图妨碍自己或其他学生的知识，理解和/或技能的任何行为都会被视为适当的损害。一种特殊类型的不规则性是窃，涉及复制他人的工作（包括思想，文本，结构，设计，图像，计划，代码等）或一个人自己以前的工作以精确或稍作修改的方式，而没有充分承认来源。在考试期间拥有的所有禁止资源都被认为是不规则的。与事实发现无关的是：
BB P-05-24 更新采购指南，适用于所有采购（IT 和非 IT），以纳入生成人工智能 (GenAI) 要求
2023 年，第 3a 项下，DGS 和 CDT 要求：“确保州政府培育一个安全、负责任的创新生态系统，让人工智能系统和工具为加州人民发挥最佳作用”，通过协商程序发布采购指南，以“解决安全性、算法歧视、数据隐私和 GenAI 生成材料时的通知”问题，以便在 2024 年 1 月之前完成 GenAI 采购。行政命令允许在发布初步指南后进行修订。
STD 1000 生成人工智能 (GenAI) 披露和情况说明书
通过签署本文件，我已识别并报告了在履行本合同过程中使用 GenAI 的情况。如果在履行本合同的过程中，未来发现任何新的或之前未报告的 GenAI 使用情况，我们将填写并向州政府提交更新的 STD 1000。
STD 1000 生成人工智能 (GenAI) 披露和情况说明书
通过签署本文件，我已识别并报告了在履行本合同过程中使用 GenAI 的情况。如果在履行本合同的过程中，未来发现任何新的或之前未报告的 GenAI 使用情况，我们将填写并向州政府提交更新的 STD 1000。
GenAI 战略——从构思到实施
调查的另一个有趣结果是，约 60% 的首席执行官预计生成式人工智能 (GenAI) 能够带来效率效益，从而帮助他们优化一些日常任务。这表明这项新技术现在正接近变革的节点，似乎准备改变商业模式、重新定义工作流程并重塑我们今天所熟知的企业。调查受访者还预计 GenAI 将在短期内为企业带来许多积极影响，包括增加收入（例如通过提高产品质量和客户信任度）和提高效率。这些发现与普华永道 2023 年全球风险调查结果一致，其中 60% 的受访者倾向于将 GenAI 视为机遇而非风险。2