当前位置: 首页 > news >正文

AgentBench::AI智能体发展的潜在问题一

从历史上看,几乎每一种新技术的广泛应用都会在带来新机遇的同时引发很多新问题,AI智能体也不例外。从目前的发展看,AI智能体的发展可能带来的新问题可能包括如下方面:

第一是它可能带来涉及个人数据、隐私,以及知识产权的法律纠纷的大幅增长。要产生一个优秀的AI智能体,除了支持它的基础大模型必须能力强大外,还必须投喂给它大量的个性化、专业化数据,而这就会衍生出非常多的问题。

首先是涉及人格权的纠纷。如前所述,在AI智能体中,有一类是主打模仿某个真人形象的。例如,在Character.ai平台上的很多AI智能体就会模仿名人的口吻和语言习惯与用户对话。在现实中,有不少人会将与这些AI智能体对话的结果进行传播,这就可能演化为一场涉及名誉权的官司。从这个意义上讲,在使用这类AI智能体的过程中,如何区分真人和以他为原型制作的智能体的权利界限,将会是一个非常现实的问题。

其次是和个人数据、隐私相关的问题。在制作以真人为背景的AI智能体的过程中,必然要向制作方提供很多的数据,还可能将这些数据存储在对方的服务器上。在这个过程中,就可能发生个人数据和隐私的泄露和滥用。

相关文章:

AgentBench::AI智能体发展的潜在问题一

从历史上看,几乎每一种新技术的广泛应用都会在带来新机遇的同时引发很多新问题,AI智能体也不例外。从目前的发展看,AI智能体的发展可能带来的新问题可能包括如下方面: 第一是它可能带来涉及个人数据、隐私,以及知识产权的法律纠纷的大幅增长。要产生一个优秀的AI智能体,除…...

【2023年11月第四版教材】《第5章-信息系统工程之软件工程(第二部分)》

《第5章-信息系统工程之软件工程(第二部分)》 1.3 软件设计1.4 软件实现[补充第三版教材内容] 1.5 部署交付 1.3 软件设计 1、结构化设计SD是一种面向数据流的方法,它以SRS和SA阶段所产生的DFD和数据字 典等文档为基础…...

OpenCV(二)——图像基本处理(二)

目录 2.图像的几何变换 2.1 图像平移 2.2 图像缩放 2.3 图像旋转 2.4 仿射变换 2.5 透视变换...

Redis—缓存

目录标题 缓存雪崩发生场景解决方案针对Redis宕机的缓存雪崩解决方案 缓存击穿发生场景解决方案 缓存穿透发生场景解决方案布隆过滤器 数据库和缓存数据一致性 缓存雪崩 大量缓存数据在同一时间过期(失效)或者 Redis 故障宕机时,如果此时有大…...

第三章 图论 No.10无向图的双连通分量

文章目录 定义Tarjan求e-DCCTarjan求v-DCC395. 冗余路径1183. 电力396. 矿场搭建 定义 无向图有两种双连通分量 边双连通分量,e-DCC点双连通分量,v-DCC 桥:删除这条无向边后,图变得不连通,这条边被称为桥 边双连通分…...

Java学习手册——第二篇面向对象程序设计

Java学习手册——第二篇面向对象 1. 结构化程序设计2. 面向对象 第一章我们已经介绍了Java语言的基础知识,也知道他能干什么了, 那我们就从他的设计思想开始入手吧。 接触一个语言之前首先要知道他的大方向,设计思想是什么样的, 这…...

Redis实战:Redis的安装及简单使用

本片将介绍 Redis 的安装及简单使用 文章目录 1、Redis安装1.1、Windows下Redis的安装1.2、Linux下Redis的安装1.3、Mac下Redis的安装(使用Homebrew) 2、Redis使用2.1、启动服务端客户端2.2、Redis简单命令 3、Redis命令大全 1、Redis安装 1.1、Windows…...

Linux学习之初识Linux

目录 一.Linux的发展历史及概念 1.什么是Linux UNIX发展的历史: Linux发展历史: 2. 开源 商业化发行版本 二. 如何搭建Linux环境 Linux 环境的搭建方式主要有三种: 1. 直接安装在物理机上 2. 使用虚拟机软件 3. 使用云服务器 三. …...

神经网络基础-神经网络补充概念-29-为什么使用深层表示

概念 深层表示(Deep Representation)是指在深度神经网络的多个隐藏层中逐层提取和学习数据的特征表示。 使用深层表示的原因 高维特征提取:深层神经网络可以从原始数据中自动学习高维抽象特征。每个隐藏层都对数据进行一些变换&#xff0c…...

2023最新水果编曲软件FL Studio 21.1.0.3267音频工作站电脑参考配置单及系统配置要求

音乐在人们心中的地位日益增高,近几年音乐选秀的节目更是层出不穷,喜爱音乐,创作音乐的朋友们也是越来越多,音乐的类型有很多,好比古典,流行,摇滚等等。对新手友好程度基本上在首位,…...

边缘计算:下一代计算模式的突破

章节一:引言 随着物联网、人工智能和大数据等技术的不断发展,计算需求变得越来越复杂,传统的云计算模式已经难以满足快速增长的数据处理需求。在这样的背景下,边缘计算作为一种全新的计算模式崭露头角,为我们带来了更加…...

连接不上手机,adb devices为空:

首先说明一下,我是已经安装了android studio,也配置了环境变量,但是还是连接不上手机 解决方案: 1.打开开发者模式 https://product.pconline.com.cn/itbk/sjtx/sjwt/1424/14246015.html 2.开启usb调试 https://baiyunju.cc/10770 最后成功…...

vuex学习总结

一、vuex工作原理 工作流程:需求:改变组件count的sun变量的值,先调用dispatch函数传入jia函数和要改变的值给actions(这个actions里面必须有jia这个函数);actions收到后调用commit函数将jia方法和值传给mut…...

11. Docker Swarm(二)

1、前言 上一篇中我们利用Docker Swarm搭建了基础的集群环境。那么今天我们就来验证以下该集群的可用性。上一篇的示例中,我创建了3个实例副本,并且通过访问http://192.168.74.132:8080得到我们的页面。 2、验证高可用 1)我们可以通过以下命…...

注册中心Eureka和Nacos,以及负载均衡Ribbon

1.初识微服务 1.1.什么是微服务 微服务,就是把服务拆分成为若干个服务,降低服务之间的耦合度,提供服务的独立性和灵活性。做到高内聚,低耦合。 1.2.单体架构和微服务架构的区别: 单体架构:简单方便&#…...

php+tcpdf生成pdf:中文乱码

亲测成功,感谢分享! 查看原文 TCPDF是一个生成PDF的不错的库,可惜,官方对包括中文在内的东亚字体支持不怎么样的。 场景:某项目需要根据数据库信息生成pdf格式的发票,考虑采用稳定的tcpdf,虽然…...

【AI实战】BERT 文本分类模型自动化部署之 dockerfile

【AI实战】BERT 文本分类模型自动化部署之 dockerfile BERTBERT 文本分类模型基于中文预训练bert的文本分类模型针对多分类模型的loss函数样本不均衡时多标签分类时 dockerfile编写 dockerfilebuild镜像运行docker测试服务 参考 本文主要介绍: 基于BERT的文本分类模…...

深入理解 Flutter 图片加载原理 | 京东云技术团队

前言 随着Flutter稳定版本逐步迭代更新,京东APP内部的Flutter业务也日益增多,Flutter开发为我们提供了高效的开发环境、优秀的跨平台适配、丰富的功能组件及动画、接近原生的交互体验,但随之也带来了一些OOM问题,通过线上监控信息…...

Spring Boot 支持多种环境,包括开发环境、测试环境、预发布环境和生产环境。

Spring Boot 支持多种环境,包括开发环境、测试环境、预发布环境和生产环境。不同的环境具有不同的配置,可以在不同的环境中对应用程序进行测试、验证和部署。以下是每种环境的用途和相应的代码案例。 开发环境 开发环境是开发人员在本地进行开发的环境&…...

Ctfshow web入门 命令执行RCE篇 web29-web77 与 web118-web124 详细题解 持续更新中(预计8.18完成)~

Ctfshow 命令执行 web29 pregmatch是正则匹配函数,匹配是否包含flag,if(!preg_match("/flag/i", $c)),/i忽略大小写 可以利用system来间接执行系统命令 flag采用f*绕过,或者mv fl?g.php 1.txt修改文件名&#xff0c…...

【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战

递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管?3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...

工业安全零事故的智能守护者:一体化AI智能安防平台

前言: 通过AI视觉技术,为船厂提供全面的安全监控解决方案,涵盖交通违规检测、起重机轨道安全、非法入侵检测、盗窃防范、安全规范执行监控等多个方面,能够实现对应负责人反馈机制,并最终实现数据的统计报表。提升船厂…...

家政维修平台实战20:权限设计

目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系,主要是分成几个表,用户表我们是记录用户的基础信息,包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题,不同的角色&#xf…...

Typeerror: cannot read properties of undefined (reading ‘XXX‘)

最近需要在离线机器上运行软件,所以得把软件用docker打包起来,大部分功能都没问题,出了一个奇怪的事情。同样的代码,在本机上用vscode可以运行起来,但是打包之后在docker里出现了问题。使用的是dialog组件,…...

【Go语言基础【12】】指针:声明、取地址、解引用

文章目录 零、概述:指针 vs. 引用(类比其他语言)一、指针基础概念二、指针声明与初始化三、指针操作符1. &:取地址(拿到内存地址)2. *:解引用(拿到值) 四、空指针&am…...

(一)单例模式

一、前言 单例模式属于六大创建型模式,即在软件设计过程中,主要关注创建对象的结果,并不关心创建对象的过程及细节。创建型设计模式将类对象的实例化过程进行抽象化接口设计,从而隐藏了类对象的实例是如何被创建的,封装了软件系统使用的具体对象类型。 六大创建型模式包括…...

实战三:开发网页端界面完成黑白视频转为彩色视频

​一、需求描述 设计一个简单的视频上色应用,用户可以通过网页界面上传黑白视频,系统会自动将其转换为彩色视频。整个过程对用户来说非常简单直观,不需要了解技术细节。 效果图 ​二、实现思路 总体思路: 用户通过Gradio界面上…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++

更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...

数据结构:递归的种类(Types of Recursion)

目录 尾递归(Tail Recursion) 什么是 Loop(循环)? 复杂度分析 头递归(Head Recursion) 树形递归(Tree Recursion) 线性递归(Linear Recursion)…...

高分辨率图像合成归一化流扩展

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 1 摘要 我们提出了STARFlow,一种基于归一化流的可扩展生成模型,它在高分辨率图像合成方面取得了强大的性能。STARFlow的主要构建块是Transformer自回归流(TARFlow&am…...