配资融券公司 2024先进人工智能安全性评估国际科学报告中期报告 （英文版）

报告聚焦通用人工智能，探讨其能力、风险、评估方法及风险缓解技术配资融券公司，为相关讨论和决策提供科学依据。

1. 通用人工智能的能力：通用人工智能模型和系统通过预训练、微调等过程获取能力，能处理多种模态数据。当前其能力在多方面取得进展，如语言、图像、视频处理等，但也存在局限性，如难以进行可靠的机器人任务、避免虚假陈述等。近年来，通用人工智能能力快速提升，这得益于计算资源增加、数据集扩大和算法改进，但未来发展速度存在不确定性，取决于资源投入、算法突破等因素。

2. 评估通用人工智能系统的方法：评估通用人工智能系统旨在了解其能力和影响，但现有技术存在局限性。模型性能分析方法包括案例研究、基准测试、红队测试和审计等，各有优劣。模型透明度、解释性和可解释性技术虽有发展，但仍难以深入理解模型内部机制。研究通用人工智能系统还面临诸多挑战，如系统复杂性高、评估方法不完善、难以评估社会影响等。

3. 风险：通用人工智能存在多种风险，包括恶意使用风险，如通过生成假内容、传播虚假信息、进行网络攻击等对个人和社会造成危害；产品功能问题风险，如对模型能力的误解导致不恰当使用，模型存在偏差和代表性不足问题，可能引发社会公平性问题；系统风险，如对劳动力市场产生影响、加剧全球人工智能发展差距、带来市场集中和单点故障风险、影响环境和隐私、引发版权侵权等。此外，还有一些交叉风险因素，如技术方面的系统应用场景复杂、开发者对模型理解有限，社会方面的开发者风险缓解动力不足、监管滞后等。

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4. 缓解风险的技术方法：为降低通用人工智能风险，可采取多种技术方法。在风险管理和安全工程方面，虽有一些借鉴其他领域的方法，但目前还没有成熟的实践。训练更可靠的模型方面，包括使模型行为符合开发者意图、减少幻觉、提高鲁棒性、去除危险能力等，但都面临挑战。监测和干预方面，有检测模型生成内容、异常和攻击、解释模型行为等技术，但都不够完善。此外，还有针对公平性、代表性和隐私保护的技术方法，但实现公平和有效保护隐私仍困难重重。

5. 结论：通用人工智能未来发展充满不确定性，可能带来巨大利益，也可能引发严重风险。目前研究人员对其内部机制了解有限，现有技术无法完全保障其安全性。社会和政府的决策对其发展至关重要，需加强科学和公众讨论，以达成共识并有效缓解风险。未来报告将进一步完善对科学证据的评估和综合，扩大参与范围，更深入地探讨相关问题。

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发布于：广东省

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