面对人工智能的黑暗面
虐童者对人工智能的恶用揭示了技术滥用的令人恐惧的一面。这些罪犯一直在利用人工智能功能制作“深伪造”影像，诱使并威胁其年轻受害者制作滥用内容，引发危险的勒索循环。
共同对抗人工智能生成的利用性内容
英国主要两大政党，工党和保守党，齐声呼吁将仿真色情内容的制作定罪，尤其是那些利用人工智能生成真实个体影像的内容。然而，针对管理这些新兴技术所需的法规缺乏国际共识。
解决人工智能训练数据集中的隐藏危险
最近，斯坦福的研究人员在最大的人工智能图像训练数据集之一Laion-5B中发现了一个令人不安的事实，其中包含大量儿童色情材料。该数据集庞大，包含约50亿张图片，手动查看是不可行的。这促使进行自动扫描，识别与执法记录相关的照片。尽管Laion的创建者已清除了违反法律的数据集，但是在Laion-5B上训练的人工智能系统仍受到非法材料的污染。
规范人工智能的潜在危害
诸如OpenAI的Dall-E 3和谷歌的等著名人工智能模型受到保护，因为不能公开下载，必须通过专有系统处理所有图像生成请求，以实现额外的监督和过滤。相比之下，开源项目缺乏这样的保护屏障，使其容易受到滥用。
这些挑战中困扰着人工智能发展的一个难题是确保模型能够识别和报告明确的内容，而无需对其进行训练。立法者敦促在保护开源人工智能创新的同时，解决由该技术引发的激烈的伦理困境。打击这些人工智能滥用不仅涉及立即的预防性行动，还需要更深入地理解复杂的智能系统。
重要问题与答案：
Q: 什么是“深伪造”影像，儿童虐待者如何使用它？
A: “深伪造”影像利用人工智能创造出看起来逼真的照片或视频，展现人们说或做了从未真正发生的事情。虐童者利用这项技术制作明确的内容，或者勒索受害者（通常是未成年人）制作真正的滥用内容。
Q: 为什么在规范人工智能生成的明确内容上缺乏国际共识？
A: 挑战在于互联网和人工智能的国际性质。不同国家有不同的法律和伦理标准，目前尚无专门针对生产和传播人工智能生成的非法内容的全球法律框架。
Q: 对污染数据集上训练的人工智能系统有何影响？
A: 受训练于包含非法内容的数据集的人工智能系统可能会无意中学习和保留这些材料的偏见或模式，导致生成有害内容。此外，如果这些系统被使用或共享，可能带来法律责任。
重要挑战或争议：
1. 法律和伦理挑战： 在不扼杀创新和尊重表达自由的情况下规范人工智能，同时保护个人，特别是儿童免受滥用。
2. 技术挑战： 由于数据集庞大且人工智能需要多样化的数据以避免偏见，因此检测和删除训练数据集中的非法内容是困难的。
3. 隐私关注： 在人工智能平台上增加监视和监控可能侵犯用户隐私。
规范人工智能的优劣势：
规范人工智能的优点：
– 防止生产和传播明确的非法内容。
– 保护儿童和其他弱势个人免受滥用。
– 为人工智能的使用和发展建立伦理准则。
规范人工智能的缺点：
– 可能无意中阻碍人工智能研究和技术进步。
– 可能限制许多人工智能工作的协作性和开源性质，可能减缓进展。
– 过度规范可能导致压制合法言论。
相关链接：
– 了解英国政治立场和相关讨论，请访问英国议会网站。
– 深入了解人工智能的道德和社会影响，请访问人工智能伦理与社会会议网站获取有价值的见解。
– 要了解人工智能进展和政策的最新情况，请访问斯坦福大学网站，这是一个直接来自揭露数据集中CSAM的研究人员的可靠信息来源。