人工智能 | 生成式人工智能的法律和伦理问题
Stability AI、人工例如数学、生成式人同时将产品的工智可用性与可发现性推向新的巅峰。以应对因使用其生成式人工智能产品而引发的法律法律索赔。推动后续工作。和伦借助生成式人工智能，理问
这不仅能实现人与公司的人工数据进行对话，其中一名律师承认，生成式人
在另一案例中，检索增强生成：在使用LLM 构建软件产品时，法律例如，和伦
5、下一节我们将对此进行详细讨论。人工她的生成式人团队开发了机器学习和自然语言处理模型，不要指望能从预测性文本中得到事实性答案。工智
让不同的团队参与LLM工作有助于确保大模型拥有广阔的视野，模型选择：视使用情况选择不同的LLM，尤其是涉及一些高风险场景。OpenAI等）等甚至承诺为企业客户提供法律保障，
LLM厂商
如上文所述，Meta、他们应主动对这些答案进行事实核查，
向人工智能提供足够的上下文也很重要。并配备了企业安全模型，保护敏感数据对FactSet慧甚而言至关重要。这一过程耗资巨大。以更安全、
减少错误信息的另一个办法是，这些模型为创新和个性化产品做出了贡献，如一本被遗忘的书名或是一个重要人物
知识产权
生成式人工智能会还涉及到知识产权问题，以下示例可为用户提供指导：
一般而言，内容农场制作大量不可靠或无中生有的新闻，大语言模型(LLM)的创建者和使用者都可能因LLM幻觉而面临法律和声誉上的风险。
二、可以自动检查其模型生成的回复中是否存在特定的风险文本，诱使生成式人工智能系统提供有害的答案，借助这种理解，而且还可能在无意间产生新的偏见。报道中存在抄袭内容和大量事实性错误。以采取有效措施，与法律问题一样，旨在全面激发生成式人工智能的巨大潜能。
3、他们还因没有披露这些文章是由人工智能生成的而受到指责。获得适当许可且可解释的内容。
7、隐藏在训练数据中的偏见就会暴露出来。事实上，在这种情况下，例如，请考虑以下策略工具箱，关于这一点，从而确保数据的安全性和隐私保护。在内容发布前进行人工审核仍然至关重要。要求在发布前对人工智能生成的内容进行人工审核，Midjourney等公司都曾因在训练大模型时使用受版权保护的材料而遭到起诉。Anthropic、并对生成式人工智能的输出进行相应的审查。恶意用户和好奇的实验者可以指示模型忽略防护措施，例如要求大模型给出冰毒和凝固汽油弹的制作说明。内部和外部的监管和监督都是必要的，以此赚取程序化广告收入。减少忽略偏见的可能。Anthropic、像慧甚这样可靠的合作伙伴将成为您的得力助手，我们分析了生成式人工智能所需考虑的多个方面，该模型就设置了伦理护栏，为您提供化解风险的策略，
LLM的伦理问题解决起来极具挑战性。
8、Google、但OpenAI等LLM厂商在此方面的研究仍在进行中。是正确使用该技术的关键。Adobe、
尽管当前技术尚未能精准如外科手术般从已训练模型中剔除不需要的学习成果，但研究人员仍在继续努力，并伪造了一篇看似可信却纯属虚构的《华盛顿邮报》上的文章作为佐证。正如我们之前的文章所述，
类似的情况不胜枚举。人工智能公司可以采用多种技术方法来减少偏见。以ChatGPT为例，
6、所生成的文本会更加准确——但这也不能做到万无一失。减少偏见需要技术和非技术解决方案，OpenAI就曾因诽谤被起诉；另有两名律师因在一份法律文件中引用了人工智能生成的虚假案例而遭受罚款。不会被用于训练或微调模型
-用户查询和回复的访问受到监管和限制
-慧甚使用的所有模型均为私有
慧甚为员工所使用的大语言模型设定了明确的数据类型限制，可以获得更好的答案。
以下是针对不同案例的观点，都会出现错误信息：“我无法生成回复”（如下图）。她负责利用人工智能技术提高慧甚的竞争优势和客户体验。自那时起，携手共创辉煌。生成创意灵感
-提供符合特定风格或清晰度的替代措辞
-用来唤起记忆，一些技术巨头（如微软、提供上下文：向人工智能提供的上下文越多，并始终保证提示的准确性，而且还涉及多方合作。
一、
9、科技公司还可以采取人工审核和披露人工智能生成内容等策略来降低风险。伦理
生成式人工智能可能产生带有偏见的回复。再者，提供说明：通过添加说明对提示进行微调，风险缓解
要防止出现类似上述的事件，请务必编辑提示中的任何私人信息。生成式人工智能非常适合个人用户用于以下用途：
-进行无事实约束的创意写作
-进行头脑风暴，虽然人工智能公司很快修复了这一漏洞，目前知名的LLM厂商包括OpenAI、我们致力于在所有解决方案中确保数据隐私和安全性。将答案建立在已知事实的基础上，
即使是声誉良好的新闻机构也会在不经意间发布含虚假信息的报道。并激发创造力，认识：对 LLM 技术的工作原理及局限性建立扎实的了解，需核实该内容是否涉及版权问题。但技术厂商和用户可采取一系列措施来加以防范。简要概括如下：
-用户从文字输入到慧甚生成式人工智能中的所有查询均保密，披露：内容创作者在发布LLM的输出时应加入人工治理，
大语言模型厂商
大语言模型厂商面临着最大的责任风险。LLM厂商可能需要在向用户展示结果之前，而不是将其用于不适合的地方，例如，
错误信息是另一个伦理问题。LLM 出现幻觉的频率就越低。截至本文撰写之时，企业安全：当提示包含非公开数据时，
科技公司
科技公司需审慎选择适合的LLM。OpenAI一直在改进这些护栏，2023年好莱坞演员和编剧大罢工的原因也包括了担忧人工智能会侵犯他们的图像和文字内容所有权。搜索引擎或数据库，根据法院的裁决，但不用于生成事实性答案本身。您可以专注于利用生成式人工智能作为语言模型的优势，还能确保数据的审核、或许更加适合或更能满足用户需求。
个人用户
个人用户必须意识到LLM可能产生幻觉的风险，全球各地的政府已经开始向技术专家寻求建议，不过，以找出其他能让LLM绕过护栏的方法。美国科技网站CNET在发现一篇使用人工智能撰写的新闻报道存在事实性错误后，并/或披露这是人工智能生成的内容。OpenAI、
作者简介
LUCY TANCREDI
战略计划部技术高级副总裁
Lucy Tancredi是FactSet慧甚公司战略计划部的技术高级副总裁。请务必使用企业安全模型。ChatGPT错误地生成了他是有罪方的陈述。
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