Singapore's generative AI governance framework looks at nine areas to support ecosystem

CNA

16 Jan 202408:35

Summary

TLDR新提出的生成性人工智能治理框架旨在解决这一技术带来的独特挑战，特别是如何确保AI生成内容的安全性、真实性和可追溯性。框架重点关注安全性、内容来源、问责制和全球合作等关键领域，强调在全球范围内推动对话和合作。通过类似食品标签的透明度措施，框架鼓励公众在使用AI生成内容时做出明智选择。尽管该框架并非最终解决方案，但它为推动负责任的AI治理奠定了基础，确保AI技术能够造福社会而不带来新的风险。

Takeaways

😀 新的生成性AI治理框架旨在构建一个值得信赖和安全的AI生态系统。
😀 框架强调，AI不仅面临传统AI的问题，还带来了新的挑战，尤其是在生成内容和信息误导方面。
😀 安全性和内容来源是治理框架中的两个主要关注领域，目的是确保创新不牺牲安全性。
😀 用户应能够识别虚假信息或确定内容的来源，工具如水印技术可以帮助解决这一问题。
😀 生成性AI模型的开发和可靠性需要依赖来自可信来源的数据，且需要建立适当的测试程序。
😀 框架强调责任分担机制，当问题发生时，各方需要共同承担责任并迅速通知受影响的人员。
😀 生成性AI应该优先用于造福公众，确保每个人都能受益，特别是发展中国家。
😀 新框架旨在促进全球讨论，但也承认目前的框架并非最终答案，而是一个开启讨论的起点。
😀 全球合作至关重要，尤其是在与AI治理相关的挑战和风险方面。新框架提倡行业和全球利益相关者的合作。
😀 生成性AI引发的虚假信息和内容标注问题，需要通过标注真实信息而非虚假内容来解决，并在公众沟通中提供透明度。
😀 生成性AI的治理需要像食品标签一样透明，让公众在使用信息时能够做出明智选择，承担个人责任。

Q & A

该框架的主要目标是什么？
-该框架的主要目标是构建一个可信、安全的AI生态系统，促进全球讨论，并确保AI创新不会妥协安全性，尤其是在生成性AI领域。
生成性AI与传统AI相比，有哪些额外的挑战？
-生成性AI除了面临传统AI的问题外，还带来了新的挑战，比如信息的篡改和虚假信息的生成，这使得安全性和内容溯源成为重要关注点。
框架中有哪些关键领域需要重点关注？
-框架强调了四个关键领域：安全性、内容溯源、AI模型的可靠性和开发过程中的责任，这些领域有助于确保AI技术的正当使用和发展。
在生成性AI的治理中，如何确保用户能够识别虚假信息？
-框架建议通过水印等工具帮助标明生成的内容，确保用户能够识别虚假信息或了解内容的生成来源，增强透明度。
教授Simon Chesterman认为这份框架的作用是什么？
-Chesterman教授认为，这份框架是关于生成性AI治理的开端，而不是最终的答案。它的目的是启动全球关于AI治理的对话，帮助解决AI带来的挑战。
为什么全球合作对生成性AI的治理至关重要？
-全球合作非常重要，因为生成性AI的挑战涉及多个国家和行业，尤其是在行业领导者如OpenAI、微软、谷歌等的推动下，确保各方利益相关者共同参与至关重要。
AI框架的透明度和可追溯性如何实现？
-框架提出了建立数据溯源和透明度的措施，强调AI模型应使用可信的数据，并建议对生成内容进行标记，以便能够追溯其来源，避免虚假信息的扩散。
传统AI框架在处理生成性AI时有哪些不足？
-传统AI框架通常侧重于数据集和模型的处理，但对生成性AI的挑战缺乏具体应对，尤其是在内容创造、虚假信息、以及模型的责任分配方面存在空白。
框架如何定义AI的公共利益和责任？
-框架强调，AI应为全体公众利益服务，特别是要促进发展中国家的增长。同时，所有参与AI开发的人或组织应负有共同的责任，确保其技术不会带来负面影响。
未来的AI治理应如何应对生成内容的真实性验证？
-Chesterman教授指出，未来可能需要重点关注验证什么内容是真实可验证的，而不仅仅是标记假内容。通过建立类似食品标签的机制，帮助公众做出知情选择。