多模態(tài)應用，賦能生產(chǎn)力：從數據類(lèi)型劃分

按照生成數據類(lèi)型或者模態(tài)劃分, 生成式人工智能的應用涵蓋了文字、圖像和音頻等L域。生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數字內容創(chuàng )作，突破傳統內容創(chuàng )作的數量約束，有著(zhù)更為流暢和G效的人機 交互模式，減少了重復性的任務(wù)負擔，實(shí)現生產(chǎn)力解放。

聚焦個(gè)性化場(chǎng)景，創(chuàng )造業(yè)務(wù)價(jià)值：從行業(yè)劃分

隨著(zhù)人工智能算法的迭代、算力的進(jìn)步和數據的增加驅動(dòng)生成式人工智能的技術(shù)變革，生成式人工 智能模型的大范圍連續對話(huà)能力、生成內容質(zhì)量、語(yǔ)言理解能力和邏輯推理能力上都得到大幅提升。相 比通用大模型，垂直大模型深耕特定行業(yè)和應用場(chǎng)景如醫療行業(yè)和金融行業(yè)，憑借其專(zhuān)業(yè)化和準確化的 優(yōu)勢，更容易解決特定L域的問(wèn)題，創(chuàng )造業(yè)務(wù)價(jià)值，實(shí)現商業(yè)變現。垂直大模型主要通過(guò)“預訓練大模 型+微調”的開(kāi)發(fā)方式，只需針對具體任務(wù)對大模型進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，降低了企業(yè)應用的開(kāi)發(fā)門(mén)檻。

美國生成式人工智能道德倫理挑戰和解決方案

2021年10月, 美國平等就業(yè)機會(huì )委員會(huì )啟 動(dòng)了一項倡議，以確保在招聘和其他就業(yè)決策中 使用生成式人工智能和其他技術(shù)驅動(dòng)工具符合聯(lián) 邦反歧視法。人工智能導致歧視性結果的能力， 特別是以不明顯或不易識別的方式導致的歧視性 結果，以及相關(guān)的已知和未知后果，已導致 各地采取措施，實(shí)施更嚴格的監督，以防止人工 智能在就業(yè)中被濫用。如果算法識別出申請人的 身體殘疾、精神健康或其他不明顯的臨床診斷， 則可能觸發(fā)《美國殘疾人法》。例如，雇主對顯 示震顫的數據的審查可被視為與殘疾有關(guān)的調 查，因為震顫可能顯示出某些神經(jīng)系統疾病，如 腦癱或中風(fēng)。盡管法律和監管L域仍處于起步階段，許多 科研組織和D的科技企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始了自我監 管，以促進(jìn)負責任的生成式人工智能開(kāi)發(fā)和部 署，并幫助防止生成式人工智能工具提供可能延 續甚至加劇非法就業(yè)歧視的有偏見(jiàn)的結果。例如 微軟（Microsoft）這樣的跨國公司開(kāi)發(fā)和發(fā)布自己的生成式人工智能原則或指導方針已經(jīng)成為 一種常見(jiàn)的做法。

附件：2023生成式人工智能道德&合規風(fēng)險白皮書(shū)：如何理解和應對生成式人工智能引發(fā)的數據合規風(fēng)險