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美国政府问责局人工智能：生成式人工智能技术及其商业应用
创造或生成新颖内容的能力使生成式人工智能有别于其他人工智能。相比之下，传统人工智能执行分类和预测任务，例如识别照片中的物体或预测风暴。一方面，创造新颖内容会增加不良输出的风险，例如可能受版权保护的内容、令人反感的文字、有偏见的输出、错误信息和露骨的图像。另一方面，它在可执行的任务范围方面具有广泛的灵活性和适用性。另一个区别是，生成式人工智能通常需要更大的数据集进行训练——从数百万到数万亿个数据点。生成式人工智能模型的性能通常会随着训练数据的大小或质量的提高而提高。此外，开发人员必须考虑是否在训练中加入用户提示，以及与其他人工智能一样，何时以及多久更新一次训练数据和模型。
GAO-24-107527 重点，2025 财年预算请求：美国政府问责局
在 2023 财年，GAO 的工作产生了 704 亿美元的财务收益，每投资 1 美元，回报约为 84 美元。过去 6 年，我们的平均投资回报率为 133 美元兑 1 美元。2023 年，我们还确定了 1,220 项其他收益，这些收益改善了对美国人民的服务，加强了公共安全，并推动了整个政府的改进。GAO 去年的高风险系列产生了 329 亿美元的财务收益和 468 项计划和运营改进。GAO 还帮助推进各机构的努力和相关的国会监督，以防止、发现和应对欺诈、浪费和滥用。例如，在 2023 财年，我们估计 COVID-19 大流行期间失业保险欺诈的金额可能在 1000 亿美元至 1350 亿美元之间。
美国政府问责局 (GAO) 对 FAA 飞机注册的新建议
航空业一直在关注立法和机构举措，以解决人们对美国飞机注册处（注册处）及其由联邦航空管理局（FAA）管理的效率、准确性和有效性的持续担忧。1 在 2017 年和 2018 年的少数新闻报道详述了操作 FAA 注册飞机的不良或疏忽行为者涉嫌不当行为之后，这些举措获得了相当大的发展势头，最终导致对注册处进行了两次不同的联邦审查。2019 年，美国运输部监察长办公室（OIG）进行了第一次审查。2 审查重点是如何最好地实现注册处的能力和职能的现代化。美国政府问责局 (GAO) 进行了第二次审查，3 并于 2020 年 5 月发布了报告，重点关注注册处的做法、程序和相关法律法规的影响，包括注册处欺诈和不良行为者滥用的风险以及 FAA 对 FAA 注册飞机安全运行的监督，无论飞机位于何处。GAO 最终得出结论，注册处在 FAA（或“N”）注册飞机的所有权和运营方面所要求或可获得的信息存在许多不足之处，并就如何解决这些不足之处提出了几项建议。
美国政府问责局 (GAO) 计算机安全部门 (FAA) 正在处理人员问题...
根据要求，本报告评估了 FAA 解决人员安全问题的努力。FAA 的人员安全政策要求对所有 FAA 联邦雇员和职位具有一定风险的承包商雇员进行背景调查。1999 年 12 月，我们报告称，该机构没有按照政策要求进行风险评估，也没有对所有承包商雇员进行背景调查。1 响应您随后于 2000 年 2 月提出的请求，我们本次审查的目标是确定 (1) 导致 FAA 未能遵守其人员安全计划要求的因素，该计划要求对承包商雇员进行背景调查（调查或检查），与要执行的任务的风险级别相称； (2)