股市怎么加杠杆? 2024人工智能在处理和生成新数据方面的作用：开放数据环境中的法律政策挑战

发布日期：2024-09-09 21:09    点击次数：95

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人工智能系统对开放数据生态系统的潜在影响介绍

1.人工智能与开放数据生态系统

人工智能系统对商业、政府和全球经济的一般影响目前是一个热门话题。考虑到人工智能被认为有可能给人们的生活和工作方式带来前所未有的根本性变化，这并不奇怪。

人工智能的变革潜力在很大程度上源于其大规模分析数据的能力，以及注意到并内化人类(或完全确定的算法)难以识别的数据中的模式和关联的能力。简单地说:现代阿尔法犬如果能够在大量数据上进行训练，并在使用时与大量数据相关联，那么它们就会茁壮成长。

这一过程的一个非常明显的例子是目前流行的“生成性”人工智能系统(AIS)它能够在用户的要求下生成看似新的文本、图像、视频或其他数据。他们通过分析大量输入数据(预先存在的文本、图像和视频)中的模式来做到这一点，然后从这些数据中推断出共同的模式。之后，根据用户的提示，他们可以生成再现输入数据特征的新输出。生成式人工智能聊天系统已被市场广泛采用，可以快速生成文本响应，这些响应很容易被误认为是合格的人类答案。对于图像和视频输出存在可比较的系统。

由于这些特点，人工智能和开放数据之间存在固有的密切联系。与其他计算技术相比，Als具有从大型数据集中提取见解和产生有用新输出的显着能力;但是，为了使它们有效工作，大量可访问的数据集作为训练材料是必不可少的。大量数据的可访问性和免费使用是开放数据的主要特点。换句话说:开放数据生态系统可以成为-一并且可能已经--高性能Als需要的数据源。

为了使人工智能系统(AIS)正常运行，必须具备以下三个关键因素，即三个V。

·数据量--人工智能需要大量数据进行训练。

。数据多样性--多样化的数据来源增强了人工智能的能力，并降低了偏见的风险·数据真实性--糟糕的训练数据会导致糟糕的表现，因此数据的真实性至关重要，可靠的来源在决定数据质量方面起着重要作用。

开放数据有助于满足这些先决条件。虽然这三个V在每个开放数据集中都不是固有的，但数据的广度将有助于满足数量和多样性的要求。此外，在欧洲开放数据社区中，数据源的可靠性将帮助满足真实性要求。总之，开放数据生态系统可以通过提供可用的训练数据存诸库来帮助构建可靠的 Als;反过来，开放数据社区也可以从 Als 中获益，将它们作为工具来梳理大型数据集，并获得原本无法轻易获得的见解。通过这种方式，人工智能和开放数据的结合有可能彻底改变数据生态系统，实现创新，促进知情决策。

2.本研究论文的问题陈述和结构

尽管有这些明显的潜在好处，但从法律和政策角度来看，阿尔斯也可能成为新挑战的来源。问题可能出现在输入方面(如何创建和培训阿尔斯)和输出方面(如何将它们推向市场以及如何管理和控制它们的影响)。

在输入方面，与阿尔斯如何获得培训材料以及他们使用这些培训材料是否合法有关的问题有很多法律问题。当培训材料由人工创作的作品组成时，它们可能受到知识产权的保护，特别是版权保护。在这种情况下，可以合理地提出这样一个问题:在没有获得版权所有者的任何同意或许可的情况下，使用受版权保护的材料是否合法以及合法程度如何。人工智能会尊重开放数据许可证吗?它需要吗?

在基本权利方面，特别是在数据保护权方面，也存在类似的问题:当人工智能接受包含个人数据(即可与特定自然人相联系的信息)的数据培训时，根据欧洲数据保护立法，这种做法是否合法?在训练人工智能和允许其使用时，法律依据是什么?如何遵守数据保护法的原则?

同样，还有产品责任和产品质量的问题:谁最终负责确保人工智能是值得信赖的，以及没有明确定义使用限制的通用 AIS 的可信度实际上意味着什么?如何识别和控制特定 AIS 的风险?

从输出方面来看，同样的主题可以从不同的角度进行审查。人工智能能够产生受知识产权保护的原创作品吗?因为这些新作品不是人类创造的，而是通过向人工智能引入提示来生成的，然后人工智能会试图回忆和组合来自现有作品的样式。

同样重要的是，鉴于Als 也可以用于非常敏感的环境，例如医疗保健(例如肿瘤的识别)或公共管理(例如与公共资源有关的欺诈检测)，如何才能以充分尊重欧盟基本权利框架的方式使用 Als 的输出?如果出现问题，谁最终负责?当确定问题是否与训练数据、AI算法本身、使用 AI算法的环境或个人用户缺乏谨慎有关时，这可能很复杂。

来源：欧盟委员会

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发布于：广东省