真人赌场网站:AI不良信息暴增 监管应划定红线

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（记者 张帅 北京报道）业内人士对香港文汇报记者介绍，海量数据是生成式AI的训练基础，通过每天接受数十亿次用户的搜索请求，生成式AI能够基于庞大、高效的数据池快速地学习和改进。而用户的反馈越多，人工智能生成内容的准确性就会越来越高，效果会越来越好。因此，随着应用逐渐普及，监管也要跟上步伐，其中重要的是要划定好应用红线。

生成式AI要对海量数据进行预训练和优化训练。以百度文心一言大模型为例，其训练数据包括万亿级网页数据、数十亿的搜索数据和图片数据、百亿级的语音日均调用数据，以及5,500亿事实的知识图谱等。不仅可以通过「知识内化」，从大规模知识和无标注数据中利用知识构造训练数据，也能够通过「知识外用」，引入外部多源异构知识，做知识推理、提示构建等。同时，以语义理解与语义匹配为核心技术的新一代搜索架构，则为大模型提供时效性强、准确率高的参考信息。

但现实问题是，在当下的网络上，不良信息过滤技术还无法实现绝对可靠，生成式AI产生的虚假信息暴增是一个亟待解决的问题。业内人士对此指出，由于目前没有办法对生成式AI的回答进行前置性审核，在海量回答中，包含有严重错误的答案很容易「逃逸」。在监管上，对此并非无计可施，如可以在技术上开发出能够辨别AI生成内容的新技术，这样帮助信息获取者了解其面对的内容是否是AI合成。其次，面向人工智能技术的开发者和使用者，也要通过伦理教育和职业伦理培训，加强「软」约束。

科学设置监管「红线」也是当务之急。全国政协委员、中国科学院院士、南京大学党委书记谭铁牛在今年全国两会期间就建议，需要明确人工智能在生成内容过程中侵犯他人的责任界定，明确应用红线，并全面建立人工智能生成内容审核标准的评估验证机制，确保人工智能内容生成技术安全、可靠、可控。

AI预训练、优化训练数据五要求

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（四）能够保证数据的真实性、准确性、客观性、多样性

（五）国家网信部门关于生成式人工智能服务的其他监管要求

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