ChatGP全称是什么
原标题：ChatGP全称是什么？ChatGP全称是什么
ChatGP全称：【chatGenerativePre-trainedTransformer】
翻译成中文：【生成型预训练变换模型】
ChatGPT本质属于生成式人工智能，属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型，区分式模型大多属于监督式学习。
生成性人工智能目前有两种主要的框架：GAN（GenerativeAdversarialNetwork）和GPT（GenerativePre-trainedTransformer）。
展开全文GAN目前广泛应用于图像、视频和语音生成，在医疗、自动驾驶、元宇宙等领域有实际的应用。
随着GPT-4的推出，预计生成性人工智能将再一次超越人们的预期。
GPT是”GenerativePre-trainedTransformer“生成型预训练变换模型的缩写，目的是为了使用深度学习生成人类可以理解的自然语言。
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责任编辑：为什么流行的人工智能监管策略是错的
原标题：为什么流行的人工智能监管策略是错的因为人工智能技术的巨大潜力，以及它可能给人类带来的巨大影响，现在，不少人都在呼吁，在发展人工智能技术的同时，也要对人工智能技术采取一些监管措施，以此来防止它的负面影响。
但是，在智库研究员乔舒亚·纽看来，这些监管措施可能是错的。乔舒亚是智库机构数据创新中心（CenterforDataInnovation）的高级政策研究分析师。
乔舒亚分析了几种流行的监管策略。
首先是透明性原则。透明性原则要求人工智能技术公司公开自己的源代码，以便让包括监管机构和媒体在内的人可以查看这些代码，防止损害公共利益的技术。乔舒亚说，以人工智能技术的复杂性，这样做起到的监督效果不一定好，反而会使得竞争对手更容易偷走这些技术，损害开发者的利益。
其次是可解释性原则。可解释性原则指的是，技术开发者需要能够向终端用户解释他们的算法，或者只使用那些能够解释清楚决策机制的算法。欧盟就把算法可解释性作为评估人工智能技术风险的一个主要指标。欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）规定，一个自然人有权获得关于算法决策机制的“有意义的信息”。
在乔舒亚看来，这项原则虽然看似合理，但很难用在人工智能领域。因为，一个算法越复杂，它的准确性就越高；但是越复杂，也就意味着它越难以解释清楚。而在一些重要的人工智能技术领域，比如自动驾驶，如果要为了可解释性牺牲技术的准确性，结果就是灾难性的。
最后一个流行的策略是，建立一个类似于食品药品监督管理局这样的人工智能监管机构。特斯拉CEO埃隆·马斯克就是这个策略的支持者。但是，乔舒亚认为，人工智能技术不可一概而论，它的危险性其实主要取决于技术的应用场景。不能仅仅因为某个低风险的产品使用了算法，就对它监管。这样会限制公司使用人工智能技术的能力和意愿。
既然这三种策略都不合理，怎么做才是合理的呢？乔舒亚提出了一个方法：算法责任原则。根据算法责任原则，公司需要验证自己的人工智能系统是不是按照设计意图运行的，能不能防范有害结果。这样做的好处是，它不要求公司公布源代码；不需要解释算法的决策机制，从而减缓技术进步；而且，它可以把监管责任分散到各行业的监管机构手里。
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责任编辑：监管人工智能的答案是什么为什么这很重要
AntWorks公司联合创始人兼首席执行官AsheeshMehra解释了监管人工智能很重要的原因。没有它，这项技术将不会席卷全球。
监管人工智能是使该技术发挥潜能的必要条件。
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监管人工智能为什么这么难?
欧盟最近发布了七项有关发展和实施人工智能道德规范的指南，作为其2018年人工智能战略的一部分，该战略的目标是在未来十年内每年向人工智能技术投资200亿欧元。现在，世界经济论坛也确认了其拟定人工智能的全球规则并成立人工智能理事会的意图，该理事会旨在在各国之间就人工智能和其他新兴技术的潜力制定政策上找到共识。
问题在于，如果没有谨慎和尽职调查，旨在为人工智能梦想注入生命的法规实际上可能相反。从零售到银行业务，法规遵从在整个业务领域都很重要，但它也异常复杂，尤其是几乎每天都在业务模型中实施新技术的时候。
由于不断需要更新和修订，因此监管机构执行此类规则的能力越来越强。对于人工智能可以说类似的情况。随着围绕人工智能的大肆宣传，人们正在采取措施使其公平合理地使用。但是，技术在不断发展，因此这些法规很快就过时了。这意味着，除非采取措施确保涵盖其任何迭代，否则人工智能永远不会真正受到监管。
鉴于根据“人工智能行业协议”，英国政府计划到2027年将研发投资提高到国内生产总值的2.4%，现在是讨论人工智能监管的时候了。然而，将人工智能作为一项技术加以规范将不利于社会进步，政府很难停止实施。然而，围绕其应用的法规在未来可能被证明是至关重要的。
规范应用程序而不是技术
人工智能将继续在许多领域做出巨大的改进和进步，这将对社会产生深远的影响。在医疗保健中使用人工智能将使医学研究和试验更快地完成。自动驾驶汽车和智能道路将改变交通，这将有助于创建智能城市。人工智能可以帮助预测自然灾害，这将有助于减少自然灾害，目前全世界每年有1.6亿人。实时数据可以帮助农业发展并解决农业生产力问题，从而为不断增长的人口提供服务。随着企业内部对人工智能的使用以及工作领域的发展，我们将在经济上受益。
另一方面是人工智能偏见、加速黑客攻击和人工智能恐怖主义。这是政府机构和法律机构在处理因滥用技术而可能产生的更大问题时所面临的重大挑战。
预计人工智能将在各种不同的应用程序中受益，因此对应用程序本身进行监管将更有意义。例如，在医疗保健中对人工智能的应用要求与银行服务不同，围绕向患者发放药物的道德，法律和经济问题与金钱交易相差甚远!
另一方面，将人工智能作为一个整体加以规范，意味着它在某些行业的使用将比其他行业受到更大的限制，这意味着企业在其商业模式中实现自动化或人工智能几乎没有任何意义。
需要行业专家的建议来进行适当的监管
为了进行适当的监管，政府和政策制定者将需要与各个行业的专业机构密切合作，这些机构可以就最佳做法的政策和监管向决策者提供建议，这些最佳做法涉及到技术的用途、如何发挥作用、技术如何影响员工、员工是否愿意需要再培训，需要政府提供什么样的支持，以确保顺利过渡到人工智能业务。
鉴于英国目前正在为可能由于自动化而流离失所的工人试用再培训计划，企业应该乐观地认为政策级别的决策者将倾听他们的担忧并有效地监管应用程序，并有效地管理应用程序，而不是通过对整个技术制定一个全面的监管来缩小其使用范围。
保护人们免受恶意攻击
另一个重要的因素，政府和企业将需要知道，将设计方法，以防止上升的人工智能使用的恶意意图，即黑客或欺诈销售。大多数网络专家预测，以人工智能为动力的网络攻击将是20世纪20年代最大的挑战之一，这意味着监管和预防措施应该像其他任何行业一样得到实施：专门为应用而设计，就好像对人工智能实施了全面监管，那么防范这些攻击的手段将不够。
对于某些行业，还需要解决严格的资格认证过程。例如，百老汇一直在通过自动聊天机器人推动门票销售，该剧《邪恶》的投资回报率增长高达700%。这也使他们能够以比平均每周价格高20%的价格出售门票。法规需要解决一个事实，即人工智能和机器人有可能利用消费者的钱包，这意味着决策者将需要与逐渐开始依赖聊天机器人的公司紧密合作，以确保不侵犯消费者权益。必须在执行严格的资格认证流程的同时完成此操作，以确保在将聊天机器人和人工智能实施到业务模型之前，先对其进行测试。
2020年及以后的发展
在迈向2020年代的那一刻，可以切实地看到人工智能和自动化席卷整个商业世界的唯一方法就是对它进行巧妙的监管。首先要激励技术的进一步发展和创新，这意味着要规范应用程序而不是技术本身。
尽管人们对人工智能有很多不必要的恐惧及其可能给企业员工带来的潜在后果，但在一个因自动化而流离失所的工人受到重新培训的世界中，人们应该对人工智能符合道德和实用性的未来感到乐观更适合其他更重要的角色。