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查看生成的AI和儿童的安全
可以通过故意用AI代的产出来将儿童置于风险中。AI生成的语音和图像输出的创建和部署可以促进一系列危害。恶意演员可以使用图像生成器来消除照片并更改性别，以创建假子镜。反过来，这些可以用于在线接近或与儿童联系，以进行修饰，性骚扰或七分。成人和儿童可以使用语音和视频生成技术来创建Deepfake角色，并将其作为潜在受害者的潜在朋友或浪漫伴侣（类似于成人浪漫骗局中的实时深层技术）。8个孩子们说或做他们在现实生活中没有做过的事情，或者他们的外表已经
诉讼中的生成式人工智能：使用生成式人工智能之前的 5 个关键注意事项
有关诉讼中 AI 的更多信息，请参阅《评估 ChatGPT 授权动议的法律伦理》、《诉讼律师应谨慎对待 AI 工具》和《为什么法律部门应该拥抱 AI 的工作潜力》。在诉讼中使用生成式 AI 之前的注意事项
基于图的蛋白质设计的生成模型
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题，但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合，而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中，我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质，有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高，并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。
生成式人工智能将如何影响供应链网络安全
另一方面，威胁行为者也在越来越多地利用这些新工具的力量，尤其是设计和改进更难检测的恶意软件以及增强其网络钓鱼技术。具体来说，生成式人工智能将使欺骗行为更难被发现，因为它允许威胁行为者创建更加个性化的通信，并利用音频和视频形式的深度伪造。举一个例子，威胁行为者现在可以简单地识别公司首席执行官的现有在线视频或音频文件，利用生成式人工智能应用程序创建克隆首席执行官声音的音频消息，然后使用它对毫无防备的公司员工发起社会工程攻击。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
展望未来：生成式人工智能对医疗保健意味着什么
2024 年 6 月 8 日 — 第一批聊天机器人（最著名的是 Eliza，由 Joseph Weizenbaum 于 1966 年发明）能够尝试图灵测试。基本的模式匹配技术...
工作场所中的生成式人工智能
生成式人工智能技术（例如 ChatGPT 和 DALL-E）最近在功能方面取得了巨大进步，似乎为创建原始文本、图像、音频等提供了无限的可能性。这些模型可以编程来生成新的创新内容 - 远远超出了我们过去看到的传统人工智能所做的事情，虽然在工作场所使用生成式人工智能的潜在应用令人印象深刻，但这项技术也存在许多未知数，如果不负责任地使用它，可能会导致潜在的风险和问题。
在生成式人工智能供应链中分配控制权
20 多年来，CIPL 一直是组织问责制和基于风险的方法方面的思想领袖，这些方法也是智能监管、负责任的治理和数据使用（包括负责任地开发和部署人工智能）的关键组成部分。CIPL 的《全球监管十项建议》1 提出了一种分层的三层式人工智能监管方法，该方法将保护基本人权，最大限度地降低对个人和社会造成伤害的潜在风险，同时促进负责任地开发和部署人工智能。我们最近的报告《构建负责任的人工智能计划：将新兴最佳实践映射到 CIPL 问责框架》2 透过 CIPL 问责框架的视角，记录了最佳实践和案例研究，反映了 20 家领先组织如何负责任地开发和部署人工智能。根据 CIPL 的独立研究和观察，我们为以下 ICO 公众咨询提供了意见。