共绘网,新闻,热点话题,最新热点资讯,今日热点,热点新闻,一周新闻热点,热点新闻事件,热点评论

手机版
手机扫描二维码访问

从国家安全出发,AI承载的大数据、云计算和物联网等大平台必须由国家掌控?

发布日期:2023-03-04    浏览次数:2273

  

        自ChatGPT的横空出世,一时间“与ChatGPT的对话”成为传播最为广泛的互联网谜因。在社交媒体的玩梗热潮中,那个自AlphaGo击败李世石之后久违的话题又隐隐浮现:人工智能进化得越来越快,未来会取代人吗?

  

        尽管这已经不是一个全新的担忧,但近些时日的新闻似乎在说明,ChatGPT的表现格外出色,以至于这个问题从一个科幻式的警示逐渐进入人们谈论近未来时真切的议事日程。对此《共绘网》想问,既然ChatGPT可应答提供解决方案,同样经篡改程序、病毒入侵或发出错误指令后,它也可以提供相反或反动的结论。那么从国家安全出发,智能机器人(AI)承载的大数据、云计算和物联网等大平台则必须由国家掌控,大数据的命门和卡点国家必须掌管,否则,若AI技术不慎用于军事领域等将导致世界灾难,后果不堪设想……对此,您怎么看呢?如果您还有良知,是为公平、正义和共建美好世界而来,那就请你将《共绘网》转发出去,让更多人受益吧!

相关热词搜索:国家安全 AI 机器人 大数据 云计算 物联网
赞同(33)  |  中立(0)  |  反对(0)  |  收藏

 赞同    中立    反对   登录 | 注册   需要登录才可发布评论

  • 赞同评论
  • 中立评论
  • 反对评论

一共有人参与  条评论

星之火2024-03-09

安全和发展,这确实是一个需要调整的,未来国家安全重要性更高

(0)

宏欣2024-03-06

算法利维坦:算法生成新的意识形态。 算法技术在生产方式和社会实践中的应用,改变了原有的意识形态生成路径,进而以新的技术路径生成了具有算法技术特征的新型意识形态。这种新型意识形态就是算法利维坦。 算法利维坦是指“在社会治理过程中算法逐渐成为建构人们生存环境的重要甚至决定性力量,人们逐渐成为算法的附庸,臣服于算法程序监控之下,国家权力运行与社会治理日益依赖智能算法的维持”[11]。由于算法的高效、精准、科学,在其广泛应用的过程中,一定程度上成为了重要的合法性来源。算法成为了选择和评判的重要标准。这意味着原本应是技术手段的算法,嵌入到社会的价值体系之中。算法的普遍应用将构成人们认知世界的主要方式,从而在决定人们看什么、听什么的过程中,以潜移默化的方式塑造人们。算法利维坦表现为两个方面:一是控制意识形态传播渠道,决定人们能知道什么;二是影响意识形态认同,决定人们相信什么。刘伟兵,复旦大学马克思主义学院

(0)

嘞杰克2023-12-19

数字信任技术使组织能够管理技术和数据风险,加速创新并保护资产。而在数据和技术治理中建立信任可以提高组织绩效并改善客户关系。 底层技术包括零信任架构(ZTA)、数字身份系统和隐私工程。其他技术通过将解释性、透明性、安全性和偏见最小化原则融入AI设计中来建立信任。 然而,数字信任技术的采用受到一系列因素的阻碍,包括整合挑战、组织壁垒、人才短缺,以及将其作为价值主张的重要组成部分的有限考虑。建立全面信任为先的风险思维和能力需要自上而下的领导和对多个领域的有意识的变革,从战略和技术到用户使用场景等。 例如法规正在推动产业朝隐私工程方向发展:有关数据本地化和共享的新法规,以及人工智能和云计算的增加使用,推动隐私工程变得更加重要。在欧洲,像2022年的NIS2指令,强制进行增加网络安全风险评估的法规,以及2023年的数据治理法案,旨在促进数据共享,使隐私工程变得至关重要。美国的州级数据隐私法以及联邦特定领域的数据法规要求采取一系列隐私合规措施,需要自动化控制。

(0)

JIUUYT2023-10-18

在2015年,人类总共创造了4.4ZB(44亿TB)的数据,而这个数字大约每两年就会翻倍。在这些数据中隐藏了各种关于消费习惯,公共健康,全球气候变化以及其他经济,社会还有政治等等方面的深刻信息。可惜的是,虽然“大数据”成为了一个热点,但每年只有不到10%的数据会被分析。 在接下来的30年里,我们处理巨量的动态数据的能力将会逐渐提高。自动人工智能软件将会可以从散乱的数据中识别并提取有关联的信息。而这种数据分析的能力将会从商业应用扩散到普通人手里。

(0)

刘书阁2023-07-26

AI数据中心。 数据中心也是人工智能算力产业链中重要的一环。数据中心提供存储和处理大规模数据的硬件和软件基础设施,能够支持人工智能系统进行大规模数据训练和推理。 大模型AI的训练过程需要庞大存储资源,大量且密集的算力。为了实现实时决策和高速逻辑推理,大模型AI对内存要求比过去更高,数据调用量也更多。 目前全球占主导地位的超大规模数据中心企业仍然是亚马逊、谷歌、Meta和微软等大厂。而在国内领先的超大规模数据中心企业有阿里巴巴、华为、百度、腾讯和金山云等。(小安生)

(0)

wdguge2023-04-23

早就该停!他们外国早就不值得信任!蛋蛋在别人手里的感觉好受吗?[发怒][发怒][发怒]赶快改啊,让人家抓着命门,怎么可以!

(0)

小强2023-04-11

我们一贯的认知不都是那些阿里、腾讯等等科技公司才掌握大量的数据吗?

(0)

王明磊2023-04-10

在前一篇《东数西算万亿市场》中,我们展示了三大运营商的服务器采购情况,其中海光为芯片的比例在10%~20%左右。三大运营商提供了国内绝大多数的“云服务”,在建设数据中心上也是有比较多的资本投入的,比如发布了2022年财报的中国电信,就直截了当地提及了2023年的规划: 2022年,中国电信天翼云业务收入实现再翻番,规模达579亿元,同比增长107.5%,2023年天翼云目标收入将达千亿元。财联社记者获悉,天翼云已成为全球最大的运营商云和国内最大的混合云,挺进中国公有云IaaS及公有云IaaS+PaaS市场三强。柯瑞文在今天的业绩说明会上表示,公司2022年资本开支925亿元,略低于计划的930亿元。据柯瑞文透露,今年公司产业数字化投资将增加40%。(也就是资本投资在1300亿到1400亿之间。) 2023年,中国电信将投资95亿元建设超56万机架,同时在算力方面投入195亿元,建设约6.2EFLOPS的算力。(56万机架就相当2022年全国十分之一的量了)作者:行研君诺诺

(0)

夏天风2023-04-10

AI的发展必须建立在严格监管之上,否则人类将会迎来最大的危机。

(0)

幸福吉祥2023-04-06

《财经》谢丽容:ChatGPT这类生成式AI应用和大模型正在涌现。面向未来,中国应该如何科学规划自己的算力产业? 王雁鹏:我们希望,算力的供给能像水电一样简单。以CPU为代表的通用算力有标准的软件、接口,在云上已接近水电。但是GPU/DPU/NPU这些异构算力,软件复杂度越来越高。它的使用并不像CPU那样简单。这意味着我们需要芯片、框架、模型、应用都一体化整合发展。这样才能把智能算力也变成CPU算力一样标准化的水电资源。 徐润安:我们需要摒弃过去几十年看待算力的视角。过去是摊大饼似的买设备,堆砌算力,这种发展模式太粗放了。一方面我们需要应对多元算力的发展趋势,让算力得到更高效使用。另一方面,算力对电力消耗很大,所以这也催生了东数西算这样的政策规划。 此外,中国一直在提“算力网络”概念,思考如何把国内的数据中心跨区域连接在一起。这是个系统工程。如果算力网络建成,算力、存储、网络都可以统一调度,那么它会成为数字化变革的核心。新华三在去年推出了H3C UniServer G6新一代AI服务器,为此还搭配了智能管理中枢,这就像是算力操作系统。现在的异构算力太多了,我们希望弥补这些鸿沟,让企业能更简单、高效地使用AI算力。 宁宇:算力作为资源需要整体分配。对企业来说,需要不断降低算力成本。对国家来说,需要对产业链的不同角色进行重新定位。东数西算与碳中和等其他国家战略是相互匹配的。就像中国建设高铁、4G/5G网络一样,算力基础设施建设也要有规划。既要让成本足够经济,又要让地区平衡发展,还要协调算力基建、AI应用的供需节奏。 把分散的服务器、数据中心简单汇总计算出中国总体算力,这种统计方式便于操作。但我个人并不完全赞同拿浮点运算总数去衡量一个国家的算力能力。政策方提“算力网络”、“云网融合”概念,是因为算力相连成网络之后才有意义。这就像局域网不成体系,互联网才能创造产业价值。

(1)
1 2 3 22条信息

会员登录

×

会员注册

×