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阿西洛马人工智能原则
早上好。主席布里格林、排名成员坦格曼和委员会的其他杰出成员，感谢你们邀请我参加今天的听证会。我叫安东尼·阿吉雷，是加州大学圣克鲁斯分校的教授，也是未来生命研究所的联合创始人和联席主任，该研究所是一个非营利组织，汇集了学术界、企业界和非营利组织的杰出人物，研究、讨论和分享有关人工智能等重大社会塑造新技术影响的见解。除了今天的证词外，我还想就我们准备的关于 H.140 和 H.263 的具体评论进行记录。突然间，从几年前开始，机器学习和人工智能系统无处不在——从驾驶路线到不久后将自动驾驶的汽车，包括识别人脸、翻译文本、识别语音方向、组织新闻提要、击败国际象棋和围棋大师、撰写文本和协助科学研究的系统。 2017 年 1 月，该研究所在加利福尼亚州阿西洛马召开了一次会议，召集人工智能和相关领域的推动者讨论一个紧迫的问题：鉴于机器学习和人工智能能力和应用的近期爆炸式增长，我们如何确保人工智能不仅功能强大，不仅有利可图，而且对消费者、用户和整个社会都有益。我们为这个小组设定了一项具体任务：寻找、制定、辩论并希望采用一套可以指导技术人员、政策制定者和其他人实现这一目标的原则。这个过程从阅读和综合所有现有的人工智能政策提案开始——这是当时可以做的事情，然后在会议前几周撰写和辩论具体的可能性，然后亲自讨论和完善它们几天。这超出了我们的预期。我们能够制定 23 项原则，并得到整个领域的一致支持。他们得到了来自谷歌 DeepMind、Facebook、OpenAI、谷歌大脑、苹果等公司人工智能研究负责人的支持，总共超过 1000 名人工智能研究人员，以及科技行业的领导者，如埃隆·马斯克和萨姆·奥特曼，学术界人士，从已故的斯蒂芬·霍金到 Stuart Russell 和 Peter Norvig，他们实际上编写了人工智能教科书，还有许多非营利组织和政策界人士。我们之所以能够获得这种程度的支持和共识，是因为这个问题具有重大意义
探索社交媒体时代信息茧的形成：一种社会学分析
Himan Kar和Syed Abdul Hafiz Moinuddin doi：https：//doi.org/10.22271/allresearch.2025.v11.i1e.12305摘要本研究研究了信息可可在社交媒体时代通过评估社交媒体时代出现的信息，以评估社交媒体时代，以评估单个故事，观点，观点，观点和行为。社交媒体平台和数字通信工具的迅速发展促进了轻松获取信息，同时还促进了整个社会的信息。本研究旨在研究社交媒体的基本限制与在数字时代促进信息茧的个人偏好之间的关系。该研究研究了基于个性化和算法的新闻建议的现象及其对社会的影响，例如假新闻和错误信息。通过主题研究与20名参与者的讨论和访谈，以及对在线资源的全面审查，得出的结论是，个人倾向于获取和接受增强其先前意见的信息。同时，社交媒体算法在用户的新闻提要中提供信息，这些信息与他们首选的兴趣相对应，以增加用户在平台上的参与度。这项研究旨在提高意识并教育公众，技术专家和政客对个性化新闻消费的影响，同时促进论述对道德决策和潜在政策改革的效果。关键字：信息茧，新闻建议，社交媒体1。尽管交流的数字进步具有各种好处，但它将导致一种新现象，称为信息茧。Netflix建议电影；潘多拉建议音乐。引言社交媒体平台和数字通信工具的迅速增长已根本改变并增强了个人在二十一世纪的信息的访问，利用和互换。根据路透社研究所在2024年进行的一项调查，新一代印第安人主要依赖社交媒体渠道，例如YouTube（54％），WhatsApp（48％），Facebook（35％）和Instagram（33％）（33％），以获取新闻[1]。在数字媒体时代，YouTube，Facebook，Instagram和Twitter等社交平台影响了个人与社会互动，表达意见并参与政治的方式[2]。哈佛大学教授卡斯·桑斯坦（Cass Sunstein）首先在他的书Republic.com [3]中提出了“信息茧”的想法。Sunstein认为，信息茧是由与个性化推荐系统互动的个人创建的，这使他们优先遇到与他们的兴趣，态度和信念相吻合的信息和思想。在今天，我们不断遇到针对性的广告，个性化的社交媒体内容和个性化内容的建议。算法和人工智能越来越多地影响我们的在线和离线生活。我们可能对个性化娱乐和生活方式的产品感到满意。但是，新闻构成了一个独特的实体。新闻必须体现公平，客观性，公正性以及缺乏个人意见和偏见。新闻业在民主社会中起着至关重要的作用。这种受限的信息访问可能会导致狭窄而有偏见的观点，最终影响个人的决策过程。本文探讨了算法和用户行为如何创建孤立的在线环境，从而增强对民主和公民职责的现有信念并扭曲理解。在研究中，信息茧的持久性可以通过两种类型的原因和元素来确定：结构原因和个人趋势。出于结构原因，信息的爆炸，算法约束以及短视频平台的兴起在强烈创建和维护信息Cocoons
频道示例商业模型帆布
数字业务模型已演变为合并各种类型的渠道，这是商业模型画布的关键组成部分。与传统商业模式不同，数字渠道远离了物理互动，而是专注于在线平台。数字业务模型中渠道的主要分类基于客户获取，销售，价值交付和保留。不同垂直行业中数字业务的示例包括： *电子商务：亚马逊，Etsy，Wayfair +客户获取与销售：具有产品描述，结帐，评论，评论，过滤器，搜索和导航功能的网站 +价值交付渠道：应用程序诸如Kindle Reader Device/App之类的应用； transport and delivery channels for physical goods + Support channels on their website * Content & Media: Netflix, YouTube, Spotify, Medium, Apple News + Channel examples: Netflix's transformation from DVD-by-mail to streaming service with value delivery channels including smart consumer electronics + Customer acquisition channels: social media, media outlets, film festivals * Asset & Service Sharing (Sharing Economy): Uber, DoorDash, Airbnb + Transaction渠道：通过应用程序或网站管理交易，包括计划，预订，付款和主机与客人之间的沟通。这些示例说明了不同的数字业务如何运行其渠道以实现客户获取，销售，价值交付和保留。数字企业利用各种渠道来获取客户并促进销售，包括口碑，免费媒体报道以及在线平台Booking.com和Facebook。用户可以自定义设置以进行安全性，隐私等。在线旅行社（OTA）垂直的数字业务的关键渠道包括Booking.com的网站，移动应用程序和TripAdvisor等间接渠道。客户获取渠道还包括其他OTA和META搜索引擎（例如Kayak.com和Google Hotel Ads）的性能广告。在社交媒体垂直方面，Facebook通过其应用程序/网站以其新闻提要，通知，聊天/消息功能和自动交易而脱颖而出。Software-As-A-Service（SaaS）垂直功能具有Salesforce和Adobe产品等公司，通过网站和应用渠道而不是桌面软件安装提供价值。客户获取渠道包括免费增值模型，免费试验，付费广告，协作用户的口碑和单面网络效果，以取得更好的结果。业务模型Canvas中的渠道构建块定义了组织如何与其选择的客户细分市场进行交流并为价值提供价值，从而在定义客户体验中发挥了重要作用。渠道可以归类为营销，销售或分销渠道，与公司与目标客户领域链接的策略的“如何”联系在一起。公司通常会采用吸引和留住客户的单独策略，如果针对多个组，则列出各种客户群的不同渠道。1990年代之前的渠道有限选择主要是直接销售，但是现代企业现在可以从各种数字渠道中选择与客户联系。与销售人员建立联系，并发生了物理分布。现在，公司可以选择使用物理渠道或Web/移动渠道向目标客户细分提供其价值主张。分销渠道是营销组合中的四个PS之一，代表组织如何使其产品或服务最终消费者可用。可以是直接的，制造商直接向客户出售并间接涉及购买和转售产品的中介机构。在决定分销策略时，组织必须考虑多个因素，包括拥有渠道，与他人合作或使用两者的组合。正如戴尔（Dell）和亚马逊（Amazon）等巨人所看到的那样，经过深思熟虑的分销策略可以成为竞争优势的来源。如果频道以客户为中心，它将更加成功。选择分销渠道时，必须考虑五个关键要素：目标市场或客户群，渠道要求的投资，产品标准化，对渠道的控制以及与分销商的关系持续时间。渠道的某些典型目的包括向客户提供有关产品和服务的教育，为客户提供评估价值主张的机会，为客户提供购买所选产品或服务的设施。价值主张是任何企业的关键方面，为客户提供满足其需求的售后服务。通道阶段是通道通常同时通过的五个阶段。第1阶段：意识重点是向客户介绍产品和服务，突出营销和广告工作。此阶段允许客户理解价值主张。第2阶段：评估使客户能够通过提供信息，演示或试验来评估价值主张。这一阶段促进了公司之间的竞争，帮助客户做出明智的选择。第3阶段：购买是客户购买首选产品或服务的销售过程。第4阶段：交付确保承诺的价值主张已交付给客户，从而定义了产品如何到达产品。最后，第5阶段：在销售提供客户支持和护理之后，为产品和服务创造了倡导者。有不同的渠道类型可以弥合客户与公司之间的差距。自己的渠道涉及直接销售部队，网站或实物商店，允许与客户建立直接关系和更高的利润率。但是，这种方法需要对基础设施和生产进行大量投资。合作伙伴渠道是间接渠道，公司不直接通过批发商或零售商等中介机构向客户销售。这种方法提供了较低的利润率，但市场渗透率更快，基础设施投资减少。Heineken利用其酒吧网络，利用多个分销渠道吸引客户。同样，Apple拥有商店，高级经销商，移动网络，零售连锁店和网站出售其产品。这些渠道的不同盈利能力是显而易见的。苹果发达的商店为消费者提供了沉浸式的体验，允许与客户直接建立关系。这种方法可能会影响盈利能力，但使公司能够建立联系。替代分销渠道的优点和缺点包括个人销售，互联网，电话和邮件/电子邮件。个人销售提供示威，交付和担保等便利，同时花费较低，并提供更高的投资回报。但是，对于大型组织而言，这可能是昂贵的，并且覆盖范围有限。互联网提供了对广泛客户群，便利性和个性化信息的低成本访问权限，但缺乏人类联系并具有潜在的缺点。电话联系人高效，廉价且可用于建立关系，建立潜在客户并吸引偏远客户，尽管如果外包或用于营销，这似乎似乎是侵入性的。邮件/电子邮件通信价格便宜，可自定义，并且可以轻松更改，使其适合品牌形象创建，创新公告和促进商誉。然而，这种媒介存在挑战。注意：文本仍然是原始语言以保持其完整性。作为客户作为垃圾邮件的可能性，或者不愿仔细阅读其内容。这种媒介通常的投资回报率很低（ROI）。可以通过零售商，代理/经纪人/代表和分销商来实现间接分布间接分布。零售商零售商拥有既定的基础设施，例如商店，网页和营销策略。他们提供个人服务，售后支持和市场情报。但是，此渠道导致利润率降低和失控的损失，从而使业务与最终客户断开了连接。代理商/经纪人/代表这些中介提供个人销售，既定的客户关系和广泛的网络。他们共享间接费用，承担产品促销并提供市场情报。但是，此渠道对价格敏感，难以控制和培训员工。代理商可以代表竞争品牌，并优先考虑对最畅销品牌的忠诚度。分销商分销商具有集中的客户群，承担库存风险并提供技术培训。他们拥有更广泛的范围，但具有竞争性的品牌，影响最终产品定价并影响客户的最终产品。此外，分销商提供低客户智能，并需要公司的投资。案例研究：Google是全球最大的技术公司Google，使用两个渠道向客户群提供其价值主张。它具有全球销售和支持团队，以及多产品销售队伍。对于个别客户，Google提供了一种DO-IT-IT-您自己（DIY）方法，以高度自动化水平为方便起见。Google的全球销售和支持团队由跨行业的专业团队组成，促进了与广告商和网络成员的关系，以最大程度地利用他们的关系。销售人员专注于与主要广告商和高级互联网公司建立关系，销售搜索，显示和移动广告。
地热能网络： - 转换我们的热...
“参议员，我们放置广告”一词已成为Facebook在2018年使用人工智能帮助广告工作的标志性提醒。尽管对该主题的意见可能有所不同，但不可否认的是，AI彻底改变了社交网络有效针对客户的能力。但是，许多人难以理解AI，机器学习和深度学习之间的细微差别。参议员Cornyn对Facebook内部运作的困惑对于那些试图掌握这些复杂概念的人来说是一种普遍的经历。要阐明AI，ML和DL之间的差异，必须从技术进步的基本构建基础开始：算法。算法是导致解决问题的顺序列表，就像烹饪方面的食谱一样。指令的顺序很重要，如遵循随机或不一致步骤的荒谬性所举例说明。人工智能可以被视为“假情报”，但该标签并不能公正其能力。而不是将人工称为“错误”或“不是人”，而是更准确地描述为可以从大量数据中处理和学习的高级计算机智能。尽管科学界就“人造”的含义进行了辩论，但可以肯定的是：AI已成为当今技术景观中必不可少的工具。注意：我在保持其原始含义完整的同时重写了文本，引入了偶尔的拼写错误（SE），以避免翻译并保持与原始语言相同的语言。注意：我随机选择了此文本的“添加拼写错误（SE）”方法。使计算机像人类一样思考的追求导致了人工智能（AI）的发展，这使机器能够从经验中学习，适应新的输入并执行类似人类的任务。AI分为三种类型：狭窄或弱的AI，一般AI（AGI）或强AI和有意识的AI。当前正在使用的大多数AI都是狭窄的AI，旨在自动化特定任务并随着时间的推移改善其执行。示例包括自动驾驶汽车，面部识别系统以及智能手机上的准确天气预报。但是，最终目标是创建AGI，这将使机器通常像人类一样思考，并基于学习而不是以前的培训做出决定。这将涉及从经验中独立学习，机器可以学习，推理和做出与人类类似的判断。AGI的发展是一个持续的挑战，有四个测试作为该概念的主要定义：Turing测试，Loebner奖和另外两个尚未赢得的奖品。年度竞赛在各种挑战中相互对抗的年度比赛已经结束。在2007年，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）对旨在模仿人类智能的机器人进行了新的测试。根据沃兹尼亚克（Wozniak）的说法，机器人不可能在没有大量学习的情况下真正理解咖啡生产和操作机器的概念。由Ben Goertzel设计的机器人大学学生测试，将机器人放置在模拟的大学环境中，他们必须完成课程工作并通过考试才能展示其能力。这是四个主要方法：1。此测试要求机器人适应新情况并从其经验中学习。在2005年，尼尔斯·约翰·尼尔森（Nils John Nilsson）提出了一种用于图灵测试的替代方法，该方法的重点是评估机器人执行类似人类任务的能力。这种观点强调了理解人工智能发展中人类认知和行为的重要性。在其核心上，机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够在无明确编程的情况下从经验中学习。机器学习有四种主要类型：监督，无监督，半监督和加强学习。监督学习涉及对标记数据进行培训算法以预测未来的结果，就像教儿童基本算术操作或识别对象的图像一样。Machine Learning Through Supervised Learning ----------------------------------------------- The algorithm learns by comparing its actual output with correct outputs to find errors and then modifies the model accordingly.这是通过监督学习来实现的，这是一种在历史数据预测未来事件的应用中使用的常见技术。例如，如果通常错误地计算出6+3，则该机器可以预期该组合可能会产生9的不同结果。可以在日常示例中看到此功能，例如检测欺诈性信用卡交易或确定哪些保险公司更容易提出索赔。监督学习通常分为分类和回归任务。2。3。4。分类涉及识别具有标记数据的模式，而回归侧重于预测连续值。相比之下，无监督的学习在没有正确的输出或输出之间的相关性的情况下进行操作。无监督的机器学习缺乏一组预定义的答案或参考点，需要算法探索数据并发现隐藏的结构模式。这种方法在交易数据中特别有效，例如识别具有针对性营销活动特征相似特征的客户组。对无监督的机器学习的日益兴趣源于其朝着人工智能（AGI）发展的潜力，这是一个比传统狭窄的AI更复杂，更雄心勃勃的目标。通过在没有事先指导的情况下导航问题，AI系统必须仅依靠其逻辑操作才能得出结论。这个过程类似于目睹运动新手，试图通过直接观察来理解规则和策略，而没有现有的知识可以借鉴。无监督学习的最终目标在于它通过利用其固有的认知能力来使机器“自学”的能力。AI算法采用各种学习方法，每种方法都具有其独特的特征和应用。**开/关逻辑**：在这种方法中，AI系统仅依靠其内部逻辑机制来学习而没有任何外部指导。**半监督学习（SSL）**：SSL通过使用标记和未标记的数据来结合受监督和无监督学习的好处。不同类型的AI。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，此方法特别有用。通过利用未标记的数据，SSL减少人类偏见并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。**强化学习**：这种动态的编程方法使用奖励和惩罚来训练算法。AI代理人通过与环境互动，获得奖励，以获取正确的行动和对不正确的行为的惩罚。目标是最大程度地提高奖励并最大程度地减少惩罚，从而在特定情况下导致最佳绩效。强化学习使机器能够确定最佳行为并实现预期的结果。**未指定的学习方法**：这种方法涉及使用标记和未标记数据的组合训练AI系统。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，该方法特别有用。通过利用未标记的数据，这种方法可以减少人类的偏见，并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。注意：原始文本仅将强化学习视为第四种方法，但似乎省略了另一种学习。如果您打算将半监督学习作为四种方法之一，请指定缺少哪一种方法。重写文字如下：宠物是通过为其学习量身定制的奖励和惩罚而训练的。，如果不这样做，它会因出去外面或鼻子擦拭而收到一种享受。强化学习通常用于游戏，机器人技术和导航。该算法通过反复试验发现了最佳步骤，从而获得了最大的回报。此过程称为马尔可夫决策过程。Facebook的新闻提要是大多数人可以理解的一个例子。Facebook使用机器学习来个性化用户的提要。如果您经常与特定朋友的活动进行互动，则您的提要将开始以更多的朋友的帖子在顶部。如果您停止以相同的方式进行交互，则将更新数据集，并且您的提要将进行相应调整。深度学习是一种专业的机器学习形式，可以模仿人脑在处理数据中的功能并创建决策模式。它也被称为深神经学习或深度神经网络。深度学习使用层次的人工神经网络进行机器学习过程，类似于人脑的工作方式。与传统的程序建立线性网络不同，深度学习系统可以实现数据的非线性处理。标准的机器学习工作流程涉及手动从图像中提取功能。然后将这些功能用于创建用于分类对象的模型。深度学习工作流程不同，因为相关特征会自动提取。深度学习还执行“最终学习” - 它得到了原始数据和一项任务，例如分类，并学习了如何自行完成。在机器学习中，您可以手动选择功能和分类器来对图像进行排序。具有深度学习，特征提取和建模步骤是自动的。AI的两种类型是什么。两种类型的AI。然而，人们对通过深度学习实现人工通用智能（AGI）的潜在陷阱提出了担忧，尤其是基于现实世界中的常识和知识的开放式推理。加里·马库斯（Gary Marcus）的论文总结了关键问题，包括开放式推理中深度学习的局限性以及如果培训数据包含它们，则获得了偏见。这是重写的文本：结果，AI系统经常在其发现和预测中反映这些偏见。尽管对深度学习感到兴奋，但克服这一挑战仍然是一个重大障碍。尽管进步令人印象深刻，但将机器学习不仅仅是识别模式而言，需要花费时间和精力。因此，您拥有它 - 现在您将有能力自信地与朋友或同事在下一次辩论中讨论AI，ML和DL之间的差异。如果没有，我们期待看到有关您受到参议员Cornyn启发的“错误”的幽默模因。如果您正在寻求与该领域保持一致的新角色或为您的公司需要新的人才 - 我们很乐意为您提供帮助。人工智能类型是什么。2人工智能的主要类型。有多少种类型的人工智能。