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生成式人工智能和儿童性虐待:安全源于设计.pdf

上传人: 张** 编号:167550 2024-06-15 16页 977.77KB

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本文主要探讨了在生成式人工智能(AI)迅速发展的背景下,如何保护儿童免受性虐待的问题。文章指出,2023年美国报告的疑似儿童性虐待图像和视频高达1.04亿,相比2004年的450,000文件,显著增加。生成式AI的不当使用加剧了这一问题的严重性,它不仅用于制造更多的虐待材料,还使得受害者识别更为困难,并可能导致幸存者的创伤加剧。 文章提出了“安全设计”原则,包括负责任地收集训练数据、在开发过程中加入反馈循环和迭代压力测试、在发布前对AI模型进行儿童安全评估等。同时,文中概述了开发者、AI提供商、数据托管平台等应采取的缓解措施,如检测和报告滥用内容、制定明确的训练数据和模型开发政策,以及禁止将模型用于进一步对儿童的性虐待。 此外,文章强调了在机器学习/AI的生命周期中,将儿童的安全置于首位的重要性,并提倡加入IEEE SA - P3462标准化的推荐实践。通过这些措施,旨在确保生成式AI技术在促进儿童安全方面发挥积极作用。
"AI如何保护儿童免受性虐待?" "如何应对生成式AI在儿童安全领域的挑战?" "加入IEEE SA - P3462标准项目,为儿童安全做出贡献!"
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