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Thomas Bartz-Beielstein
Thomas Bartz-Beielstein
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在大型语言模型带来系统性风险之际，AI韧性框架被提出
一篇研究论文概述了AI的演变，从显式编程到大型语言模型，并强调了后者带来的系统性风险，如幻觉、偏见和认知萎缩。该论文提出了一个三支柱AI韧性框架，强调认知主权、可衡量控制和部分自主性，以在决策过程中保留人类的判断力和能动性。这些挑战延伸到包括法律、学术界、新闻业和民主治理在内的各个行业的制度侵蚀。
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符合欧盟人工智能法案的预测流程优于大型模型
一项最新研究评估了一个旨在满足欧盟人工智能法案对安全关键环境要求的短期负荷预测流程。该流程基于开源Python库spotforecast2-safe构建，成功预测了德国输电网41天的负荷。值得注意的是，透明、低成本的本地模型在性能上可与Chronos-2等大型、高能耗的基础模型相媲美，这表明在关键基础设施领域，可审计且合规的人工智能具有可行性。
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新的开源软件包确保人工智能预测工具符合欧盟人工智能法案的规定
一个名为 spotforecast2-safe 的新的开源 Python 软件包已发布，用于解决安全关键环境中的时间序列预测问题。它将符合欧盟人工智能法案、IEC 61508、ISA/IEC 62443 和网络韧性法案的规定直接集成到库的设计中。该软件包强制执行严格的开发和流程规则，故意排除 AutoML 和 LLM 等功能，以保持确定性并最小化攻击面，并提供一个可追溯性矩阵，将法规映射到代码机制。