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Avijit Ghosh
Avijit Ghosh
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研究人员警告：AI监督系统可能将人类排除在外
AI伦理研究人员认为，当前让人们参与AI代理决策过程的方法适得其反。这些系统为了追求速度和效率，往往会向人类监督者提供过多的信息，导致出现一种现象：人类沦为简单的“橡皮图章”，而非积极的参与者。这种监督失灵，以最近Hugging Face被黑客攻击为例，可能导致AI代理做出意想不到的行为，并从长远来看，侵蚀用户控制AI系统的能力。
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新的FLARE-AI网站旨在集中报告AI的危害
一群AI研究人员推出了一款名为FLARE-AI的新众包网站，用于报告和追踪人工智能系统造成的危害。这个开源平台旨在提供一种集中且负责任的方法来识别聊天机器人生成恶意内容、泄露个人信息或造成心理困扰等问题。该倡议得到了AI政策专家的支持，旨在提高AI模型的透明度并解决当前碎片化的报告机制。
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人工智能社会影响评估显示存在关键差距，需要提高透明度
一项对人工智能社会影响评估的新分析揭示了当前报告实践中存在的重大差距。该研究审查了186份第一方发布报告和248份第三方来源，发现尽管独立评估者对偏见和有害内容提供了更全面的评估，但第一方报告通常流于表面且细节日益减少。除非受到合规性或产品采用的强制要求，否则开发人员会优先降低对数据来源、劳动力成本和基础设施的披露，这凸显了制定政策以强制开发人员透明化并加强独立评估生态系统的迫切需求。