生成式人工智能的社会影响：益处和威胁

今天， 生成式人工智能 正在各个领域发挥着变革性的作用。其影响范围从信息技术和医疗保健到零售和艺术，渗透到我们的日常生活中。

根据 eMarketer 的报告，生成式人工智能显示出早期采用率，预计在其首四年内在美国 alone 就会有 1 亿多用户。因此，评估这项技术的社会影响至关重要。

虽然它承诺提高效率、生产力和经济效益，但也存在关于人工智能生成系统的道德使用问题。

本文探讨生成式人工智能如何重新定义规范、挑战道德和社会界限，并评估建立监管框架以管理社会影响的必要性。

生成式人工智能如何影响我们

生成式人工智能已经显著影响了我们的生活，改变了我们操作和与数字世界交互的方式。

让我们探索其积极和消极的社会影响。

积极影响

在引入后仅几年，生成式人工智能已经改变了商业运营并开辟了新的创造途径，承诺提高效率和改善市场动态。

让我们讨论其积极的社会影响：

1. 快速的商业流程

在接下来的几年里，生成式人工智能可以将 SG&A（销售、一般和行政）成本降低 40%。

生成式人工智能加速 商业流程管理，通过自动化复杂任务、促进创新和减少手动工作量。例如，在数据分析中，像 Google (GOOGL ) 的 BigQuery ML 这样的模型可以加快从大型数据集中提取见解的过程。

因此，企业可以享受更好的市场分析和更快的上市时间。

2. 使创造性内容更易访问

超过 50% 的营销人员 将生成式人工智能归功于参与度、转化率和更快的创意周期的提高。

此外，生成式人工智能工具已经自动化 内容创作，使图像、音频、视频等元素只需简单点击即可获得。例如，像 Canva 和 Midjourney 这样的工具利用生成式人工智能帮助用户轻松创建视觉上吸引人的图形和强大的图像。

此外，像 ChatGPT 这样的工具可以根据用户关于目标受众的提示生成内容创意。这样可以增强用户体验并扩大创造性内容的覆盖范围，将艺术家和企业家直接与全球受众联系起来。

3. 知识触手可及

Knewton 的研究显示，使用人工智能驱动的自适应学习计划的学生在测试成绩中表现出显著的 62% 改进。

生成式人工智能将知识带到我们的指尖，通过像 ChatGPT 或 Bard.ai 这样的大型语言模型（LLM）。它们回答问题、生成内容和翻译语言，使信息检索高效和个性化。此外，它赋予教育以力量，提供量身定制的辅导和个性化的学习体验，以丰富教育旅程并实现持续的自我学习。

例如，Khanmigo，Khan Academy 的人工智能驱动工具，作为学习编码的写作教练，并提供提示来指导学生学习、辩论和合作。

消极影响

尽管存在积极影响，但广泛使用生成式人工智能也存在挑战。

让我们探索其消极的社会影响：

1. 缺乏质量控制

人们可能将生成式人工智能模型的输出视为客观真理，忽略潜在的不准确性，例如 幻觉。这可能会侵蚀对信息来源的信任，并促进错误信息的传播，影响社会认知和决策。

不准确的人工智能输出引发了关于人工智能生成内容的真实性和准确性的担忧。虽然现有的监管框架主要关注数据隐私和安全，但训练模型以处理每种可能的情况是具有挑战性的。

这种复杂性使得监管每个模型的输出具有挑战性，特别是在用户提示可能无意中生成有害内容的情况下。

2. 偏见人工智能

生成式人工智能的好坏取决于其训练数据。偏见可能在任何阶段出现，从数据收集到模型部署，不能准确地代表整个人口的多样性。

例如，检查超过 5,000 张 Stable Diffusion 图像，显示它放大了种族和性别不平等。在此分析中，文本到图像模型 Stable Diffusion 将白人男性描绘为 CEO，将女性描绘为从属角色。令人不安的是，它还将黑皮肤男性刻画为犯罪，将黑皮肤女性刻画为卑微的工作。

解决这些挑战需要承认数据偏见，并在整个人工智能生命周期中实施强大的监管框架，以确保人工智能生成系统的公平性和问责制。

3. 虚假信息的传播

深度伪造 和使用生成式人工智能模型创建的错误信息可能会影响群众并操纵公众舆论。此外，深度伪造可能会引发武装冲突，对国家安全构成独特的威胁。

未经检查的虚假内容在互联网上的传播对数百万人产生了负面影响，并助长了政治、宗教和社会动荡。

这引发了关于人工智能生成信息的道德影响的紧迫问题。

4. 没有定义所有权的框架

目前，没有一个全面的框架来定义人工智能生成内容的所有权。关于谁拥有由人工智能系统生成和处理的数据的问题仍然未解决。

例如，在 2022 年末启动的一起法律案件中，称为 Andersen v. Stability AI 等，三位艺术家联合起来对各种生成式人工智能平台提起集体诉讼。

诉讼声称，这些人工智能系统在未获得必要许可的情况下使用了艺术家的原创作品。艺术家认为，这些平台使用了他们独特的风格来训练人工智能，使用户能够生成可能缺乏对现有受保护创作的足够转化的作品。

此外，生成式人工智能 使得内容生成变得普遍，创意产业中人类专业人士的价值变得可疑。它还挑战了知识产权的定义和保护。

监管生成式人工智能的社会影响

生成式人工智能缺乏一个全面的监管框架，引发了人们对其对社会可能产生的建设性和有害影响的担忧。

有影响力的利益相关者正在倡导建立强大的监管框架。

例如，欧洲联盟 提出了首个人工智能监管框架，以建立信任，预计将在 2024 年被采用。具有未来导向的方法，该框架具有与人工智能应用相关的规则，可以适应技术变化。

它还提出了为用户和提供者建立义务，建议进行预市场合规性评估，并在定义的治理结构下提出后市场执行。

此外，Ada Lovelace Institute，人工智能监管的倡导者，报告了设计良好的监管的重要性，以防止权力集中，确保获取，提供救济机制，并最大化利益。

实施监管框架将代表着解决生成式人工智能相关风险的重大步骤。具有深远的社会影响，这项技术需要监督、深思熟虑的监管和利益相关者之间的持续对话。

要了解人工智能的最新进展、其社会影响和监管框架，请访问 Unite.ai。