生成人工智能的社会影响：益处和威胁

今天， 生成人工智能正在以变革性的力量影响社会的各个方面。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的数据，生成人工智能在其推出后的前四年内在美国拥有100万或更多用户。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。

生成人工智能如何影响我们

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

让我们探讨其一些积极和消极的社会影响。

积极影响

在推出几年后，生成人工智能已经改变了业务运营并开辟了新的创造力途径，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. 快速的业务流程

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

生成人工智能通过自动执行复杂任务、促进创新和减少手动工作量来加速 业务流程管理。例如，在数据分析中，像Google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，企业可以享受到更好的市场分析和更快的上市时间。

2. 使创意内容更易访问

超过 50%的营销人员将生成人工智能归功于参与度、转化率和更快的创意周期的改善。

此外，生成人工智能工具已经自动化了 内容创建，使得图像、音频、视频等元素只需点击一下即可获得。例如，像 Canva和 Midjourney这样的工具利用生成人工智能来帮助用户轻松创建视觉效果出众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来集思广益内容创意。这提高了用户体验并扩大了创意内容的覆盖范围，将艺术家和企业家直接与全球受众连接起来。

3. 知识在您的指尖

Knewton的研究表明，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62%的显著改善。

生成人工智能通过大型语言模型（LLM）如ChatGPT或Bard.ai将知识带到我们的指尖。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，提供个性化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的一个人工智能驱动的工具，作为学习编码的写作教练，并为学生提供提示以指导他们学习、辩论和合作。

消极影响

尽管有积极的影响，但生成人工智能的广泛使用也带来了挑战。

让我们探讨其消极的社会影响：

1. 缺乏质量控制

人们可能会将生成人工智能模型的输出视为客观真理，忽略不准确性的潜在可能性，例如 幻觉。这可能会侵蚀对信息来源的信任，并促进虚假信息的传播，影响社会认知和决策。

人工智能输出的不准确性引发了人们对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侧重于数据隐私和安全，但很难训练模型来处理每一种可能的情况。

这种复杂性使得监管每个模型的输出变得具有挑战性，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

生成人工智能的好坏取决于其训练数据。偏见可以在任何阶段出现，从数据收集到模型部署，不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，发现它放大了种族和性别不平等。在此分析中，Stable Diffusion，一种文本到图像模型，描绘了白人男性作为CEO和女性在从属角色。令人不安的是，它还将黑皮肤男性与犯罪联系起来，将黑皮肤女性与卑微的工作联系起来。

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健全的监管框架，以确保生成人工智能系统的公平性和问责制。

3. 普遍的虚假信息

深度伪造和使用生成人工智能模型创建的虚假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，无论是国内还是国外。

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、宗教和社会的不和谐。例如，2019年，一段所谓的 深度伪造 视频在加蓬的一次未遂政变中发挥了作用。

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未解决。

例如，2022年末启动的一起名为 Andersen v. Stability AI et al的诉讼中，三位艺术家联合起诉了各种生成人工智能平台。

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，这些平台利用他们独特的风格来训练人工智能，使用户能够生成可能与现有受保护创作缺乏足够转化的作品。

此外， 生成人工智能使得广泛的内容生成成为可能，创意行业中人类专业人士产生的价值变得值得怀疑。它还挑战了知识产权的定义和保护。

监管生成人工智能的社会影响

生成人工智能缺乏全面监管框架，引发了人们对其对社会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健全的监管框架。

例如， 欧盟提出了第一个人工智能监管框架，以建立信任，预计将于2024年采用。该框架具有未来导向的方法，规则与人工智能应用程序相关，可以适应技术变化。

它还提议为用户和提供者建立义务，建议进行预市场合规评估，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，提供补救机制，并最大化利益。

实施监管框架将代表着解决生成人工智能相关风险的重大进步。由于这项技术对社会有着深远的影响，因此它需要监督、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。