站长之家（ChinaZ.com）8月3日 消息:英国情报机构正在争取放宽人工智能数据使用的法律限制，以便更轻松地训练人工智能模型。
具体来说，英国情报机构 GCHQ、MI6和 MI5正在游说政府放宽监控法规，他们认为这些法规对他们使用大量个人数据训练人工智能模型的能力构成了 “繁琐的” 限制。他们希望放松旨在保护个人隐私和防止敏感信息滥用的安全措施，以便更轻松地使用特定类型的数据。
然而，隐私专家和公民自由团体对此表示担忧，认为这将削弱个人隐私和权利的保护。他们认为迅速发展的人工智能能力需要更强而不是更弱的监管。这些团体认为，已经存在的保护措施已经不够强大，降低保护水平将进一步削弱个人权利的保护。
情报机构建议放宽对所谓的大量个人数据集（Bulk Personal Datasets，BPDs）使用的规定。这些数据集通常包含大量人员的信息，其中大多数人与情报和安全利益无关。情报机构希望放宽对 “对个人隐私期望较低或没有期望” 的 BPDs 使用的规定，并建议将这些数据放入新的 BPDs 类别。目前，政府正在考虑这些建议，并将在今年晚些时候发布其回应。
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OpenAI、谷歌和Meta被指控在训练人工智能模型时存在不当行为。纽约时报的报告指出，OpenAI使用名为Whisper的语音识别工具从YouTube视频中转录音频，并据称OpenAI员工曾讨论这一行为可能违反视频网站的规则。纽约时报的报道引起了关于AI公司训练数据的合法性和道德性的讨论，也凸显了AI行业在数据获取方面面临的挑战和争议。
亚马逊旗下亚马逊生鲜杂货店曾计划实现无需收银员的“拿货即走”技术，但这一技术面临困难，无法真正发挥作用。原计划通过基于AI的视频监控系统追踪顾客购买的商品，实现自动结账，但由于技术问题，亚马逊不得不放弃这一设想。尽管“拿货即走”技术未能实现最初设想，但亚马逊仍在不断探索新的技术模式，以提升顾客购物体验。
Harvey公司与OpenAI宣布合作，共同为法律专业人士打造了一款定制训练的案例法模型。这款AI系统不仅具备复杂的推理能力能够处理广泛的法律领域知识，并具备超越单一模型调用的能力。通过这种方式，Harvey不仅在法律领域是在所有专业服务领域都拥有巨大的发展潜力。
Adobe的图像生成AI“Firefly”以其训练集来源自AdobeStock中的图片和视频闻名。美国经济报纸彭博社报道称，Firefly的数据集实际上包含由Midjourney等公司生成的图像。”然，Tushnett教授指出，Firefly学习自Midjourney生成的图像的事实与其声称与其他图像生成AI不同的说法相矛盾。
美国国会于周二提出了一项法案，旨在强制人工智能公司透露他们用于训练生成AI模型的受版权保护的材料。这项立法进一步加入了立法者、新闻机构和艺术家为了确定AI公司如何使用诸如歌曲、视觉艺术、书籍和电影等创作作品来训练他们的软件，并且这些公司是否违法侵犯版权的种种努力。一组200多位知名音乐艺术家发布了一封公开信，呼吁加强对人工智能的保护，并要求公司不开发可能削弱或取代音乐家和词曲作者的工具。
英国一组议员建议通过法律禁止人工智能对音乐明星进行深度伪造，以保护他们的声和形象不受侵害。200多名音乐人签署了一封公开信，呼吁加强AI滥用的保护，认为AI对艺术家的声音和形象构成潜在威胁。保护创意和知识产权至关重要，以及确保我们的人类本质不受侵犯。
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无论开展何种业务，数据都是竞争优势的关键所在。创新是戴尔科技的DNA核心，集团的众多AI和行业专家致力于为企业创新之路的全过程提供支持。最大带宽须使用多路径客户端驱动程序并且受到客户端网络的限制。
IBM近日申请了一项名为“LAB”的专利，旨在利用合成数据来训练LLM模型，以加速企业AI技术的发展。AI模型对数据有着巨大的需求提供大量、质量高、相关性强的数据常常成为一项挑战。IBM可能会利用这一专利来支持那些正在构建自己AI模型的企业，提供一种相对于收集真实用户数据言更少资源密集的方法。
在生成式人工智能蓬勃发展的时代，数据被称为新的"石油"。数据的创造者和所有者往往无法从中获益。尽管Reddit对此表示不满，但Vana认为这是让用户收回对数据的控制权的重要一步。
BlogFox是一个可以从Youtube视频中自动转换成博客文章的工具。它使用Claude Opus模型生成高质量的博客文章，具有与人类写作无法区分的真实性和高度参与度。它还提供了自动生成内部和外部链接、生成高质量的博客图片、编辑文本等功能。通过与Youtube频道连接，可以将Youtube视频嵌入到最终博客中。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
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