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技术与安全关系背景下人工智能在情报分析中的重要性
摘要：人工智能技术的进步既是近五十年来技术发展的一部分，也是技术发展的结果。信息技术的快速变化和变革给当今世界的所有关系带来了深刻的冲击，机器学习等信息技术的突破性技术进步不仅给政府机构和组织留下了深刻印象，也影响了商业世界。人工智能技术是为了执行人类可以完成的任务而开发的，它也进入了人类智能占主导地位的安全和情报领域。因此，就像在生活的各个领域一样，情报收集和生产将开始自动化。这种情况在许多方面带来了机遇，但也包含着危险和威胁。本研究的目的是向对这一领域感兴趣的读者介绍人工智能在技术和安全领域的应用和重要性。本研究采用了定性和解释性研究方法。本研究在技术与安全关系的背景下处理人工智能这一术语的历史进程，并评估其在当今情报分析中的应用可能性。并试图通过提出一种名为“情报工程”的新职业来解释人工智能在当今情报中使用的可能性。
2024-11-07 CCIA 关于人工智能和版权的立场文件
直接的后果是，作者身份不能归于人工智能系统本身。授予人工智能系统自主生成的内容版权违背了版权保护的初衷，版权保护的目的是奖励和激励人类的创造。这一评估与欧洲议会 2020 年 10 月 20 日关于人工智能技术发展知识产权的决议一致，该决议指出“试图赋予人工智能技术法人资格是不恰当的”，并指出“这种可能性会对人类创造者的激励产生负面影响。”17 我们告诫不要探索改变当前人工智能自主生成输出的版权制度，因为该领域的政策变化既不可取，也没有证据支持 18 。
人工智能崛起与道德危机
毫不夸张地说，人工智能正在我们的世界中得到越来越多的应用。尽管人工智能技术还远未发挥其全部潜力，但一些作家展望了遥远的未来，并设想了对人类的各种不同影响。约翰·丹纳赫（John Danaher，2019 年）讨论了人工智能对人类的一种特殊影响，捍卫了人工智能和机器人的崛起将“抑制我们的道德主体性并增加道德耐心的表达”（2019 年，第 133 页）这一论点。丹纳赫对此的论证是，我们的道德耐心的急剧增加将来自人工智能侵入人类道德主体性的三个重要领域：1）工作场所和就业，2）政治、法律和官僚决策，以及 3）休闲和个人活动。这些领域的入侵与机器人崛起的三种趋势相吻合。然而，我认为，丹纳赫基于第一种趋势的论证需要为以下假设提供支持：机器人将寻求某种接管（例如友好接管），以免激起人类的抵抗和行使我们的道德行动。此外，我认为，丹纳赫基于第三种趋势的论证需要为以下重要假设提供支持：大多数人都会屈服于过度依赖人工智能进行个人激励和决策的诱惑。
人工智能 - Intelics
人工智能所响应的任务范围正在从粗略的层次发展到安排导致迅速决策的任务。然而，截至目前，人工智能仍然依赖于人类智能来制定指导原则，指明正确的方向、目标和做出最终决策的洞察力。人工智能仍处于起步阶段，新功能尚未推出。在这个阶段，当前的重点是得出合理精确和准确的结果。
生成人工智能与选举诚信
尤其是，人们对在政治竞选和选举的其他方面增加人工智能产生了很大的担忧。“选举中的人工智能”已成为今年的主导主题，在这一年中，大量选举的汇聚和生成式人工智能工具在公众中的出现使人们认为这是一种单一、广泛的威胁，而不是更复杂、多样且目前有限的用例。对未知事物的恐惧，特别是与人工智能工具在选举中产生的影响（无论是积极的还是消极的）有关的恐惧，因其实际和感知的不透明性和难以追踪而加剧。人工智能尚未被充分理解、信任或监管，其部署和使用的透明度和道德性在很大程度上由拥有自身利益和底线的科技公司决定。
谁拥有人工智能？初步分析...
● 人工智能开发人员使用专利、商业机密和开源许可协议等多种手段来保护其与人工智能相关的知识产权。● 许多人工智能公司正在推行一种看似违反直觉的知识产权战略：积极申请人工智能技术专利，同时自由分享这些技术。他们面临着申请专利的竞争压力，以便在另一家公司起诉他们侵犯知识产权时提出反诉威胁。然而，他们也面临着开源其工作成果的压力，以吸引顶尖人才并吸引消费者使用他们的平台。● 政府在人工智能知识产权政策方面大致有两个目标，这两个目标有时与研究人员和/或公司的目标相冲突：确保与人工智能相关的发明能够获得专利，并确保与国家安全相关的人工智能发明仅限于政府使用和/或保密。● 关于人工智能专利性、开源和侵权诉讼未来将如何发展存在很大的不确定性。● 专利池有机会被用来促进人工智能开发人员的亲社会行为和道德规范。国际标准组织的现有专利池和实践是可以复制的模式。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
教学大纲：人工智能与中国1
● 中国信息通信技术研究院。（2019）。“人工智能安全白皮书 [摘录]”。 （E. Kania，D. Peterson，L. Laskai 和 G. Webster 译）。 斯坦福-新美国数字中国项目。 [ 链接 ] ● 中国工业和信息化部。（2017）。“促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年）”。 （P. Triolo，E. Kania 和 G. Webster 译）。 斯坦福-新美国数字中国项目。 [ 链接 ] ● 中国国务院。（2017）。“下一代人工智能发展规划”。 （G. Webster，R. Creemers，P. Triolo 和 E. Kania 译）。 斯坦福-新美国数字中国项目。 [ 链接 ] ● 丁杰弗里。（2018 年 8 月 6 日）。 “ChinAI 新闻通讯 #22：开源 AI 战略 - 中国新发布的 AI 开源软件白皮书。” ChinAI 新闻通讯 。（[ 链接 ]
人工智能创作的可专利性
人工智能已经将计算机的角色从简单的计算机器转变为自主创作的工作生成系统。人工智能不仅帮助机器理解复杂数据并从中学习，而且还帮助机器生成与人类智慧相关的新颖作品。创造性人工智能的兴起对传统的专利范式产生了影响。人工智能创造对专利制度中的发明人标准提出了挑战，该制度不承认非人类实体为发明人。将人工智能驱动的机器视为发明人可能会导致更复杂的问题，而目前的专利制度可能无法解决这些问题。人工智能独立创作的实例增多，引发了有关此类创作的专利性的一些问题。本文讨论了人工智能这一新现象以及机器在无需或极少人工干预的情况下创造发明的实例。本文将进一步探讨与人工智能发明人相关的问题以及它对当前专利制度的影响。
为有特殊教育需要的儿童采用辅助技术 (AT)：巴基斯坦案例研究
在技术革命时代，需要进行实质性研究来评估辅助技术 (AT) 对有特殊需要儿童的教育需求的有效性。尽管已经进行了研究来检验将辅助技术整合到迎合 CWSN 的教学内容中的实用性。然而，在发展中国家，特别是在巴基斯坦，这仍然是一个较少探索的领域。此外，人们对在巴基斯坦使用 AT 的认识不足。本文讨论了如何利用辅助技术有效地教育 CWSN 并改变他们的生活。它还探讨了与其可访问性和可用性相关的挑战。采用案例研究设计，并与管理员、协调员和教师进行了半结构化访谈。访谈被转录并使用主题分析进行分析。研究结果表明，AT 不仅可以提高 CWSN 的生活质量，还可以促进他们的整体福祉。