人工智能生成的内容：探索人工智能对真相和诚信的影响
Posted: Sun Mar 02, 2025 3:15 am
人工智能 (AI)，尤其是生成式人工智能，在重新定义人类与技术的关系方面发挥了巨大作用。它重塑了我们交流、创新、工作和消费信息的方式。尽管这让人工智能成为全球讨论的焦点，但也提出了一个问题：我们是否真的可以信任它。
最近的一项研究表明，全球 73% 的消费者信任人工智能生成的内容，无论是关于财务规划、医疗诊断、医疗保健建议、人际关系还是职业规划。然而，随着网络攻击和深度伪造的威胁日益增加，有必要建立一个强大的框架来执行生成人工智能的道德规范并建立人工智能的完整性。
内容创作中的人工智能革命
人工智能生成内容是一个总称，指的是生成式人工智能或机器学习模型所创建的任何内容或媒体（文本、图像、音频、视频或多模式）。随着这些模型的发展，人工智能生成的内容与人类创作的作品变得难以区分。这导致了信息创造和传播的范式转变，具有重大的社会、金融和监管影响。
辨别人工智能生成内容中的真相
在人工智能生成内容革命的新格局中，寻找真实而有价值的信息变得 纳米比亚 whatsapp 数据 越来越困难，因为历史上指导确定真相的原则往往不够充分。尽管人工智能生成的内容利用了其中一些原则，例如规则控制或信息分散，但它往往未能遵守其他原则，例如对现实的承诺、社会学习或问责制和透明度。随着生成新信息的成本与在人工智能生成内容的大海中找到“针”的成本之间的差距不断扩大，辨别真相变得更加困难。
不恰当或代表性不足的数据、数据逃避或数据中毒（训练数据中的操纵或错误信息）等因素可能会导致“幻觉”或深度伪造，使得将错误信息或虚假信息与事实区分开来变得极其困难。这可能导致谣言、误导性信息、恶作剧、宣传等，从而使生成式人工智能的道德和人工智能的完整性受到质疑。
维护人工智能完整性的身份验证技术
人工智能身份验证是一个新兴领域，它通过验证数据、模型和生成式人工智能产生的输出来帮助解决人工智能完整性问题。一些有助于执行生成式人工智能道德规范的常见身份验证技术包括：
来源生成和追踪
来源生成和追踪有助于追踪 AI 生成内容背后的数据集的历史和质量。这包括追踪数据集的来源、对数据集的任何更改或修改的记录，或任何其他可能影响数据完整性的相关因素。在元数据上嵌入签名是创建凭证的好方法，可以帮助确保训练数据的完整性和输出的真实性。
水印
与文档上的“草稿”或“未发布”水印类似，在 AI 生成内容中添加水印需要在内容中嵌入一个信号，以强调生成 AI 模型创建了特定内容这一事实。科技行业的协作努力促成了各种水印技术的开发，包括数据集水印、模型水印或差异水印，以帮助区分 AI 和人类生成的内容。
人工身份验证
顾名思义，人工身份验证需要人工参与来辨别或标记 AI 价值链中的 AI 生成内容。这需要来自不同群体的协作努力和选择性干预，以利用人们的集体智慧和知识，同时最大限度地提高资源利用率。然而，它的潜在缺点是造成身份验证延迟、人为错误或在身份验证过程中引入隐性偏见等瓶颈。
基于人工智能的过滤
AI 的强大功能还可以帮助检测 AI 生成的内容。AI 抄袭检测器或 AI 内容检测器等工具已经在帮助学者和研究人员确保诚信和道德行为。我们可以扩展这些功能，以提供第一层过滤，以在 AI 内容革命时代辨别真相。
其他一些身份验证技术包括：
区块链技术
统计检测
行为分析
图灵测试
这些有助于在当今富含人工智能生成内容的信息环境中建立人工智能的完整性。
构建平衡的未来
随着我们不断前进，我们必须将重点从单纯利用人工智能的威力转向保护人类创造力的价值和可用信息的完整性。以下是一些有助于驾驭数字化未来的最佳实践：
推动人工智能身份验证创新发展壮大。
提高人工智能生成内容的透明度和认知度。
利用公私合作伙伴关系了解各种身份验证技术的机会和局限性。
认识到人工智能认证是一项共同责任。
促进不同身份验证技术之间的互操作性和协作。
在数据、模型和输出层面增强人类干预。
投资开发强大的人工智能身份验证框架。
Infosys BPM 能提供什么帮助？
在人工智能生成内容的时代，要维护真相和人工智能的完整性，加强生成人工智能的道德规范至关重要。无论您是想优化业务流程还是获取见解以做出明智的决策，Infosys生成人工智能业务运营平台都可以帮助您引领生成革命，同时加速价值创造并维护人工智能的完整性。了解我们的服务，以重新构想运营并推动整个企业的人工智能优先数字化转型。
最近的一项研究表明，全球 73% 的消费者信任人工智能生成的内容，无论是关于财务规划、医疗诊断、医疗保健建议、人际关系还是职业规划。然而，随着网络攻击和深度伪造的威胁日益增加，有必要建立一个强大的框架来执行生成人工智能的道德规范并建立人工智能的完整性。
内容创作中的人工智能革命
人工智能生成内容是一个总称，指的是生成式人工智能或机器学习模型所创建的任何内容或媒体（文本、图像、音频、视频或多模式）。随着这些模型的发展，人工智能生成的内容与人类创作的作品变得难以区分。这导致了信息创造和传播的范式转变，具有重大的社会、金融和监管影响。
辨别人工智能生成内容中的真相
在人工智能生成内容革命的新格局中，寻找真实而有价值的信息变得 纳米比亚 whatsapp 数据 越来越困难，因为历史上指导确定真相的原则往往不够充分。尽管人工智能生成的内容利用了其中一些原则，例如规则控制或信息分散，但它往往未能遵守其他原则，例如对现实的承诺、社会学习或问责制和透明度。随着生成新信息的成本与在人工智能生成内容的大海中找到“针”的成本之间的差距不断扩大，辨别真相变得更加困难。
不恰当或代表性不足的数据、数据逃避或数据中毒（训练数据中的操纵或错误信息）等因素可能会导致“幻觉”或深度伪造，使得将错误信息或虚假信息与事实区分开来变得极其困难。这可能导致谣言、误导性信息、恶作剧、宣传等，从而使生成式人工智能的道德和人工智能的完整性受到质疑。
维护人工智能完整性的身份验证技术
人工智能身份验证是一个新兴领域，它通过验证数据、模型和生成式人工智能产生的输出来帮助解决人工智能完整性问题。一些有助于执行生成式人工智能道德规范的常见身份验证技术包括：
来源生成和追踪
来源生成和追踪有助于追踪 AI 生成内容背后的数据集的历史和质量。这包括追踪数据集的来源、对数据集的任何更改或修改的记录，或任何其他可能影响数据完整性的相关因素。在元数据上嵌入签名是创建凭证的好方法，可以帮助确保训练数据的完整性和输出的真实性。
水印
与文档上的“草稿”或“未发布”水印类似，在 AI 生成内容中添加水印需要在内容中嵌入一个信号，以强调生成 AI 模型创建了特定内容这一事实。科技行业的协作努力促成了各种水印技术的开发，包括数据集水印、模型水印或差异水印，以帮助区分 AI 和人类生成的内容。
人工身份验证
顾名思义，人工身份验证需要人工参与来辨别或标记 AI 价值链中的 AI 生成内容。这需要来自不同群体的协作努力和选择性干预，以利用人们的集体智慧和知识，同时最大限度地提高资源利用率。然而，它的潜在缺点是造成身份验证延迟、人为错误或在身份验证过程中引入隐性偏见等瓶颈。
基于人工智能的过滤
AI 的强大功能还可以帮助检测 AI 生成的内容。AI 抄袭检测器或 AI 内容检测器等工具已经在帮助学者和研究人员确保诚信和道德行为。我们可以扩展这些功能，以提供第一层过滤，以在 AI 内容革命时代辨别真相。
其他一些身份验证技术包括：
区块链技术
统计检测
行为分析
图灵测试
这些有助于在当今富含人工智能生成内容的信息环境中建立人工智能的完整性。
构建平衡的未来
随着我们不断前进，我们必须将重点从单纯利用人工智能的威力转向保护人类创造力的价值和可用信息的完整性。以下是一些有助于驾驭数字化未来的最佳实践：
推动人工智能身份验证创新发展壮大。
提高人工智能生成内容的透明度和认知度。
利用公私合作伙伴关系了解各种身份验证技术的机会和局限性。
认识到人工智能认证是一项共同责任。
促进不同身份验证技术之间的互操作性和协作。
在数据、模型和输出层面增强人类干预。
投资开发强大的人工智能身份验证框架。
Infosys BPM 能提供什么帮助？
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