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RAND:2024生成式人工智能对信息完整性的威胁和潜在的政策应对措施(中译版)(24页).pdf

上传人: 白**** 编号:159276 2024-04-17 24页 192.31KB

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本文主要探讨了生成式人工智能(AI)对信息完整性的潜在威胁,并提出了相应的政策建议。文章首先指出,AI,尤其是大型语言模型(LLM)和深度伪造技术,可能被恶意使用,导致虚假或误导性内容的产生,从而损害民主过程和信息真实性。LLM可能产生虚假内容,即“幻觉”,这些内容可能被用来传播错误信息,加剧“真相衰减”。深度伪造和AI生成的图像也可能被用来制造虚假的社交媒体内容,影响选举周期和公众对关键机构的信任。文章接着讨论了政策制定者可以采取的应对措施,包括内容审查、透明度倡议、检测和打水印的合成内容来源方法,以及非合成内容的真实性验证。此外,还强调了媒体素养的重要性,以及美国政府和私营部门对AI威胁的研究和隐私倡议。总的来说,文章认为,为了有效应对AI对信息完整性的威胁,需要采取一系列多元化的政策工具。
大型语言模型如何影响信息真实性? 深度伪造和AI生成图像对民主有何影响? 如何应对AI对信息完整性的威胁?
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