人工智能的高速发展也带来了一些新的挑战。越来越多的研究表明，人工智能可能对人类造成伤害，例如：关键场景下的不可靠决策、对特定群体非故意的歧视等;利用人工智能制造虚假信息进行欺诈等犯罪行为也愈发多见。此外，人工智能导致的数据隐私问题和能耗问题等也均不能忽视。如何基于Web3新一代互联网体系架构，从解决Web2.0所存在的信任缺失、数据垄断等问题入手，助力人工智能更好发展，成为领域的热点问题。本报告将介绍我们基于“星火·链网”Web3基础设施构建人工智能可信治理框架的基本思路以及已取得的实践及进展。随着人工智能的高速发展，信任风险越来越不容忽视。 最新研究表明，AI可能对人类造成伤害，例如：在关键场景下做出不可靠决策，无意中对某类群体产生歧视等。随着ChatGPT的普及，AI在聊天中产生不恰当甚至违法内容已不再是一件新鲜事;利用AI制造虚假信息、伪造新闻甚至换脸进行欺诈犯罪也日益多见。数据隐私与安全问题也正在变得愈发突出： 人工智能的发展使无差别数据收集愈演愈烈。用户画像需要算法收集个人信息并追踪，商业领域越来越多的企业开始收集个人的浏览记录、购买记录、交易方式、地理轨迹等信息。自动驾驶等往往在车内部署各类传感器或采集终端，以环境信息为对象进行无差别、不定向的现场实时采集，还可能对军事等目标的隐私性产生侵害。而数据的使用更是缺乏监督手段，隐私保护长期缺位： 使用敏感信息进行大规模的模型训练，安全防护和匿名化依然缺失标准，个人数据存在裸奔风险。而这又会恶化数据污染、数据投毒的风险，酝酿出更大灾祸：以数据污染导致自动化决策准确率基于人群特征形成明显的分化，会产生实质性歧视，并对政治生活产生冲击。而在自动驾驶、智能工厂等场景中，数据投毒对人工智能核心模块产生的定向干扰将会直接扩散到智能设备终端，对人身、财产乃至国家安全都造成可怕后果。另一个不容忽视的问题是人工智能的高能耗： 作为主流人工智能技术，深度学习正朝着更大模型、更多参数发展，相应地也就需要更多存储和计算资源。据国际能源署估计，数据中心的用电量占全球电力消耗的1.5%至2%，大致相当于整个英国的用电量。预计到2030年，这一比例将上升到4%。研究显示，训练一个BERT模型会产生约1400磅的二氧化碳排放，相当于一次跨美国往返飞行的排放量。在谷歌发布的2023年环境报告显示，其2022年消耗了约212亿升水，这相当于半个西湖。
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