介绍
第 1 篇--人工智能简介（点击查看）
第 2 篇--理解机器学习（点击查看）
第 3 篇--深度学习基础（点击查看）
第 4 篇--生成式人工智能简介（点击查看）
第 5 篇--什么是大型语言模型 (LLM)？（点击查看）
第 6 篇--与人工智能沟通的艺术（点击查看）
第 7 篇--生成式人工智能中的伦理考量[当前内容]
1-人工智能（AI）
通过一个简单的类比和例子，我们了解了什么是AI。
我们了解了人工智能的功能以及它如何改变我们的日常生活。
我们通过示例研究了不同类型的人工智能。
我们还了解了人工智能与人类智能的不同之处。
通过一个简单的类比和例子，我们了解了什么是机器学习。 我们对监督学习、无监督学习和强化学习有了清晰的认识。 我们了解了机器学习与人工智能的不同之处。 我们研究了机器学习的实际示例和应用。
我们了解了深度学习是如何从人类大脑中受到启发的。
我们了解了人工神经网络的工作原理。
我们了解了如何使用深度学习来解决复杂问题。
通过一个简单的类比和例子，我们了解了什么是生成式人工智能。
我们了解了生成式人工智能与人工智能的不同之处。
我们研究了生成式人工智能的现实例子和应用。
我们学习了什么是语言模型和大语言模型。
我们了解了人工智能系统如何/为何使用大型语言模型。
我们研究了一些流行的大型语言模型。
我们了解了什么是提示词工程。 我们知道如何写出清晰有效的提示
让我们开始讨论道德人工智能及其在生成人工智能中的重要性。
什么是道德的人工智能？
合乎道德的人工智能是指以公平、透明和负责任的方式使用人工智能。它涉及平等对待每个人，明确人工智能决策的制定方式，并对任何错误承担责任。合乎道德的人工智能还包括保护人们的隐私，确保安全性和可靠性，并确保所有人都能使用人工智能。它是指在将人工智能用于善事的同时将危害降至最低。
道德人工智能的关键原则
道德 AI 涉及一些主要原则。让我们来看看它们。
公平与偏见缓解
道德人工智能确保防止和减轻人工智能系统中的偏见，确保它们公平对待所有个体，不基于种族、性别、民族或社会经济地位等特征进行歧视。
透明度和可解释性
可解释的人工智能是指允许人类用户理解和信任人工智能系统生成的响应的一系列流程和方法。合乎道德的人工智能确保人工智能系统的透明度和可解释性。这使用户能够理解人工智能驱动的决策是如何做出的。
人工智能透明度与可解释人工智能密切相关。人工智能透明度有助于确保所有利益相关者都能清楚地了解人工智能系统的工作原理，包括它如何做出决策和处理数据。
可解释性侧重于为人工智能系统做出的决策提供可理解的理由，而透明度则涉及数据处理、模型的局限性、潜在偏见及其使用背景的开放性。
隐私和数据保护
合乎道德的人工智能可确保保护个人隐私和个人数据。它确保人工智能系统以负责任和尊重的方式收集、使用和存储数据，并采取适当的保护措施防止滥用或未经授权的访问。
安全可靠
合乎道德的人工智能致力于构建安全、可靠和值得信赖的人工智能系统，最大限度地降低对个人、社区和整个社会造成伤害的风险。这包括确保能够抵御对抗性攻击和不可预见的情况。
包容性和可及性
道德人工智能促进包容性和可及性，确保人工智能技术旨在满足不同人群的需求，并且不会加剧现有的不平等或边缘化某些群体。
生成式人工智能的伦理问题与挑战
生成式人工智能可以完成许多了不起的任务，例如支持药物研发和癌症诊断，创作精美的艺术品和视频等。然而，由于缺乏监管，它也有许多被滥用的方式。与其他形式的人工智能一样，生成式人工智能可能会引发许多道德问题，以及围绕数据隐私、安全、政策和劳动力的风险。
让我们来探讨一下其中的一些问题。
版权和数据盗窃问题
生成式人工智能可能通过多种方式导致版权和数据盗窃问题：
版权内容的创作
生成式人工智能可以生成与受版权保护的材料非常相似的内容，例如图像、音乐或文本。如果未经许可分发或使用这些生成的内容，则可能侵犯原创者的版权。
剽窃
人工智能生成的内容可用于剽窃现有作品，例如学术论文、文章或创意作品。如果人工智能生成的内容未经适当署名就被当作原创作品，则可能导致版权侵权和学术欺诈。
数据重用和复制
使用包含专有或敏感信息的数据集训练的生成式 AI 模型可能会无意中生成泄露机密数据的内容。例如，使用私人聊天记录或医疗记录训练的文本生成器可能会生成敏感信息，从而导致数据泄露和隐私侵犯。
伪造和欺诈
生成式人工智能可以创建逼真的图像、视频或文档，模仿官方或经过认证的材料。这可能会被利用来进行伪造和欺诈，例如制作假身份证件、假冒产品或欺骗性营销材料。
逆向工程
使用受版权保护或专有的数据训练的生成式人工智能模型可能会无意中泄露出可以被竞争对手逆向工程的见解或模式。这可能会导致知识产权盗窃和不公平竞争。
有害内容传播
生成式人工智能可以通过多种方式促进有害内容的传播：
制造虚假内容
生成式人工智能算法可以生成高度逼真的虚假图像、视频、音频和文本。这些作品可用于传播错误信息、伪造证据或欺骗个人和组织。
深度伪造
Deepfake 技术是生成式 AI 的一种具体应用，它允许对视听内容进行处理，使其看起来像是某人说了或做了他们没有说过或做过的事情。这种技术可以被恶意用来制作公众人物、名人或普通人从事不当或有害行为的虚假视频。
自动内容生成
生成式人工智能可以自动生成大量内容，例如垃圾邮件、虚假评论或恶意消息。这会使在线平台和社区充斥着低质量或有害内容，让人难以区分真假信息。
侵犯隐私
生成式人工智能可以生成类似于真实个体的合成图像或视频，如果未经同意或出于恶意目的（例如冒充或诽谤）使用这些作品，则可能会导致隐私侵犯。
生成式人工智能还可用于创建模拟现实生活场景的监控录像或跟踪数据，从而能够在未经个人知情或同意的情况下侵入性地监控个人活动。这引发了人们对大规模监控、跟踪和其他形式的隐私侵犯的担忧。
结尾
生成式人工智能具有巨大潜力，可以通过创造新内容和提高生产力彻底改变医疗保健、教育、游戏、制造业等多个领域。
然而，它也带来了重大的道德问题，包括传播有害内容、侵犯版权、侵犯数据隐私等等。随着我们继续利用生成式人工智能的力量，确保道德最佳实践非常重要。
希望各国政府能尽快制定生成式人工智能法规。与此同时，许多公司正在带头制定自己的道德生成式人工智能政策，以保护自己和客户。例如，SAP 专注于人工智能道德规范，以保护其客户及其数据。
