如何通過理解這一點來保護自己免受人工智能的威脅
2024-12-10 09:564 分鐘 閱讀
內容介紹
這個內容是關於人工智慧(AI)影響的詳細討論,特別聚焦於嵌入個人設備中的AI系統及其與用戶的互動。演講者表達了對於AI代理所帶來的隱私和數據安全風險的擔憂,這些代理收集個人數據,並可能在用戶不知情的情況下在外部控制下運作。他們強調了解AI的基本技術的重要性,特別是大型語言模型(LLMs)和變壓器,以理解其操作細微差別和潛在風險。討論進一步詳細說明了AI模型如何可能基於用於訓練的數據而體現偏見。演講者建議,雖然某些AI系統可能有用,但其他系統則可能帶來重大的監控危險,特別是那些集成在主流操作系統中的系統。整體的信息強調了對個人數據保持謹慎以及選擇技術解決方案(如開源軟體)以增強用戶隱私的重要性。關鍵信息
- 講者強調了與人工智慧相關的危險,尤其是在假資訊和監控方面。
- 他們討論了理解人工智慧運作的必要性,包括它如何處理數據及其反應中的偏見重要性。
- 本地運行於個人設備的人工智慧與基於雲端的人工智慧之間的區別被突顯;本地人工智慧被視為更安全,因為它本質上不會傳輸個人數據。
- 對於GPU和NPU的功能進行了討論,指出這些處理單元顯著提高了人工智慧的計算速度。
- 人們對嵌入在操作系統中的人工智慧代理的擔憂增加,其可能在未經同意下收集用戶數據。
- 講者建議像本地開源人工智慧這樣的替代方案,這可以在沒有嵌入式監控代理的情況下安全使用。
- 對於人工智慧工具在未經明確用戶同意的情況下報告個人活動的警告。
- 討論包括依賴人工智慧生成的信息的危險,特別是在政治敏感的背景下。
- 強調了在使用人工智慧時需要強有力的隱私措施,包括推薦更安全的設備和操作系統。
時間軸分析
內容關鍵字
假資訊
演講者討論了針對假資訊的重要性,以及提供有關人工智慧(AI)系統的準確資訊,特別是關於微軟、蘋果和谷歌技術的內容。
AI 危險
該視頻強調了 AI 模組帶來的嚴重危險,呼籲觀眾理解 AI 技術的細微差別及其影響。
AI 學習
演講者解釋了 AI 模型是靜態的,創建後無法學習。他們強調需要前置數據或背景來幫助 AI 生成準確的回應。
代理人與 AI 控制
探討了控制 AI 回應機制的外部代理人的存在,詳細說明了這些代理人如何收集數據並以可能對用戶隱私造成問題的方式與 AI 系統互動。
隱私問題
強調了隱私問題,特別聚焦於嵌入式 AI 和數據收集如何侵犯用戶權利,特別是在主要科技公司的操作系統中。
開源 AI
演講者討論了開源 AI 的價值,具體說明用戶如何安全地在個人電腦上運行 AI 模型而不會嵌入間諜軟件。
監控
表達了對日常設備中嵌入式 AI 系統的監控和數據隱私問題的關注,並提到這類技術潛在的濫用。
硬體推薦
對支持用戶隱私的硬體選擇進行了推薦,並討論了 Linux 及特定型號的計算機和智能手機。
個人資料
討論了個人資料在 AI 互動中的必要性,以及基於用戶行為和偏好的 AI 潛在偏見問題。
相關問題與答案
使用人工智慧有哪些危險?
人工智慧的一些重大危險包括隱私侵犯、錯誤資訊,以及受外部實體控制時可能出現的偏見。
我應該擔心智能手機等設備中的人工智慧嗎?
是的,你應該小心,因為許多智能手機現在嵌入了可以收集個人數據的人工智慧代理。
所有的人工智慧都是危險的嗎?
並非所有的人工智慧都是危險的,這取決於人工智慧的使用方式以及誰在控制它。開源人工智慧可能比嵌入操作系統中的人工智慧更安全。
本地人工智慧與雲端人工智慧相比如何?
本地人工智慧模型,例如你可以在電腦上運行的開源人工智慧,通常不與互聯網連接,並且不受外部數據影響,這在隱私方面更安全。
我可以採取什麼步驟來確保在使用人工智慧時的隱私?
你可以使用開源人工智慧,控制你的設置,並對那些帶有嵌入式人工智慧代理的設備保持警惕,因為這些設備可以監控和收集你的數據。
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