A mers IA prea departe?

A mers IA prea departe?

Răspuns scurt: IA a mers prea departe atunci când este utilizată în decizii cu miză mare, supraveghere sau persuasiune fără limite ferme, consimțământ informat și un drept real de apel. Trece din nou linia atunci când deepfake-urile și escrocheriile scalabile fac ca încrederea să pară un joc de noroc. Dacă oamenii nu pot spune că IA a jucat un rol, nu pot înțelege de ce o decizie a ajuns așa cum a ajuns sau nu pot opta să nu participe, este deja prea departe.

Concluzii cheie:

Limite: Definesc ceea ce sistemul nu poate face, în special atunci când incertitudinea este ridicată.

Responsabilitate: Asigurați-vă că oamenii pot modifica rezultatele fără penalități sau capcane de timp.

Transparență: Spuneți oamenilor când este implicată IA și de ce a luat deciziile respective.

Contestabilitate: Oferiți căi de atac rapide și funcționale și modalități clare de corectare a datelor greșite.

Rezistență la utilizarea abuzivă: Adăugați limite de proveniență, de doză și controale pentru a reduce escrocheriile și abuzurile.

„A mers IA prea departe?”

Partea ciudată este că încălcarea limitelor nu este întotdeauna evidentă. Uneori este zgomotoasă și ostentativă, ca o înșelătorie de tip deepfake. ( FTC , FBI ) ​​Alteori este discretă - o decizie automată care îți împinge viața într-o parte fără nicio explicație și nici măcar nu îți dai seama că ai fost „punctat”. ( UK ICO , GDPR Art. 22 )

Deci... A mers IA prea departe? În unele locuri, da. În altele, nu a mers suficient de departe - pentru că este folosită fără barele de siguranță neatractive, dar esențiale, care fac ca uneltele să se comporte ca unelte în loc de rulete cu o interfață prietenoasă. 🎰🙂 ( NIST AI RMF 1.0 , Legea UE privind IA )

Articole pe care ți-ar putea plăcea să le citești după acesta:

🔗 De ce IA poate fi dăunătoare pentru societate
Riscuri sociale cheie: prejudecăți, locuri de muncă, intimitate și concentrarea puterii.

🔗 Este IA dăunătoare mediului? Impacturi ascunse
Cum cresc emisiile trainingul, centrele de date și consumul de energie.

🔗 Este IA bună sau rea? Argumente pro și contra
Prezentare generală echilibrată a beneficiilor, riscurilor și compromisurilor din lumea reală.

🔗 De ce este considerată IA rea: partea întunecată
Explorează utilizarea abuzivă, manipularea, amenințările la adresa securității și preocupările etice.

Ce vor să spună oamenii când spun „A mers IA prea departe?” 😬

Majoritatea oamenilor nu se întreabă dacă IA este „conștientă” sau „preia controlul”. Ei indică spre una dintre acestea:

Aceasta este esența întrebării „A mers IA prea departe?”. Nu este vorba despre un singur moment. Este o acumulare de stimulente, scurtături și gândire de genul „o vom repara mai târziu” - care, să fim sinceri, tinde să se traducă prin „o vom repara după ce cineva se va răni”. 😑

A mers IA prea departe, o infografică?

Adevărul nu chiar atât de secret: IA este un multiplicator, nu un actor moral 🔧✨

IA nu se trezește și decide să fie dăunătoare. Oamenii și organizațiile o vizează. Dar multiplică orice îi dai de mâncare:

  • Intenția utilă devine extrem de utilă (traducere, accesibilitate, rezumare, identificarea tiparelor medicale).

  • Intenția neglijentă devine masiv neglijentă (părtinire la scară largă, automatizarea erorilor).

  • Intenția rea ​​devine extrem de rea (fraudă, hărțuire, propagandă, uzurpare de identitate).

E ca și cum i-ai da un megafon unui copil mic. Uneori, copilul cântă... alteori, copilul țipă direct în sufletul tău. Nu e o metaforă perfectă - un pic caraghioasă - dar ideea e clară 😅📢.

Ce face ca o versiune bună de IA să fie utilizată în mediul de zi cu zi? ✅🤝

O „versiune bună” a IA nu este definită de cât de inteligentă este. Este definită de cât de bine se comportă sub presiune, incertitudine și tentație (iar oamenii sunt foarte tentați de automatizarea ieftină). ( NIST AI RMF 1.0 , OECD )

Iată ce caut eu atunci când cineva susține că utilizarea responsabilă a inteligenței artificiale este una responsabilă:

1) Limite clare

  • Ce are voie să facă sistemul?

  • Ce este explicit interzis să faci?

  • Ce se întâmplă când este nesigur?

2) Responsabilitate umană reală, nu decorativă

O „revizuire” umană a rezultatelor contează doar dacă:

  • ei înțeleg ce analizează și

  • o pot anula fără a fi pedepsiți pentru încetinirea lucrurilor.

3) Explicabilitate la nivelul potrivit

Nu toată lumea are nevoie de matematică. Oamenii au nevoie de:

  • principalele motive din spatele unei decizii,

  • ce date au fost utilizate,

  • cum să contestați, să corectați sau să renunțați. ( ICO din Marea Britanie )

4) Performanță măsurabilă - inclusiv modurile de defecțiune

Nu doar „precizie”, ci:

  • asupra cui eșuează,

  • cât de des eșuează în tăcere,

  • Ce se întâmplă când lumea se schimbă. ( NIST AI RMF 1.0 )

5) Confidențialitate și consimțământ care nu sunt „îngropate în setări”

Dacă consimțământul necesită o căutare de comori prin meniuri... nu este consimțământ. Este o lacună legală cu pași suplimentari 😐🧾. ( GDPR Art. 5 , UK ICO )

Tabel comparativ: modalități practice de a împiedica inteligența artificială să meargă prea departe 🧰📊

Mai jos sunt „opțiunile de top”, în sensul că sunt bariere comune sau instrumente operaționale care schimbă rezultatele (nu doar vibrațiile).

Instrument / opțiune Public Preţ De ce funcționează
Revizuirea integrării umane în circuitul integrat ( Legea UE privind inteligența artificială ) Echipele iau decizii cu miză mare ££ (costul timpului) Încetinește automatizarea defectuoasă. De asemenea, oamenii pot observa situații limită ciudate, uneori…
Procedura de contestare a deciziilor ( GDPR Art. 22 ) Utilizatori afectați de deciziile AI Aproape gratuit Adaugă un proces echitabil. Oamenii pot corecta datele greșite - sună elementar pentru că este elementar
Jurnale de audit + trasabilitate ( NIST SP 800-53 ) Conformitate, operațiuni, securitate £-££ Îți permite să răspunzi la întrebarea „ce s-a întâmplat?” după un eșec, în loc să ridici din umeri
Evaluarea modelului + testarea erorii ( NIST AI RMF 1.0 ) Echipe de produs + risc variază mult Depistează din timp daunele previzibile. Nu este perfect, dar este mai eficient decât să ghicești
Testarea echipei roșii ( profilul NIST GenAI ) Securitate + personal de siguranță £££ Simulează utilizarea abuzivă înainte ca atacatorii reali să o facă. Neplăcut, dar merită 😬
Minimizarea datelor ( ICO din Marea Britanie ) Toată lumea, sincer £ Mai puține date = mai puțină dezordine. De asemenea, mai puține breșe de comunicare, mai puține conversații stânjenitoare
Semnale de proveniență a conținutului ( C2PA ) Platforme, media, utilizatori £-££ Ajută la verificarea întrebării „a făcut un om asta?” - nu este infailibilă, dar reduce haosul
Limite de rată + controale de acces ( OWASP ) Furnizori de IA + companii £ Oprește instantaneu scalarea abuzurilor. Ca un obstacol pentru răufăcători

Da, masa e cam neuniformă. Asta e viața. 🙂

IA în decizii cu miză mare: când merge prea departe 🏥🏦⚖️

Aici lucrurile devin rapid serioase.

IA în asistență medicală , finanțe , locuințe , ocuparea forței de muncă , educație , imigrație , justiție penală - acestea sunt sisteme în care: ( Anexa III la Legea UE privind IA , FDA )

  • o eroare poate costa pe cineva bani, libertate, demnitate sau siguranță,

  • iar persoana afectată are adesea o putere limitată de a riposta.

Marele risc nu este „IA face greșeli”. Marele risc este ca greșelile IA să devină politici publice . ( NIST AI RMF 1.0 )

Cum arată „prea departe” aici

  • Decizii automate fără explicații: „computerul spune nu.” ( ICO din Marea Britanie )

  • „Scorurile de risc” tratate ca fapte în loc de presupuneri.

  • Oameni care nu pot ignora rezultatele pentru că managementul dorește viteză.

  • Date dezordonate, părtinitoare, învechite sau pur și simplu greșite.

Ceea ce ar trebui să fie nenegociabil

  • Dreptul la apel (rapid, ușor de înțeles, nu un labirint). ( GDPR Art. 22 , UK ICO )

  • Dreptul de a ști că a fost implicată IA. ( Comisia Europeană )

  • Revizuire umană pentru rezultatele indirecte. ( NIST AI RMF 1.0 )

  • Controlul calității datelor - pentru că „gunoiul care intră, gunoiul care iese” este încă dureros de adevărat.

Dacă încerci să trasezi o linie clară, iată una:
Dacă un sistem de inteligență artificială poate schimba semnificativ viața cuiva, are nevoie de aceeași seriozitate pe care o așteptăm de la alte forme de autoritate. Fără „testare beta” pe persoanele care nu s-au înscris. 🚫

Deepfake-uri, escrocherii și moartea lentă a conceptului „Am încredere în ochii mei” 👀🧨

Asta e partea care face ca viața de zi cu zi să pară... alunecoasă.

Când IA poate genera:

  • un mesaj vocal care sună ca un membru al familiei tale ( FTC , FBI )

  • un videoclip cu o persoană publică care „spune” ceva,

  • o avalanșă de recenzii false care par suficient de autentice ( FTC )

  • un profil fals de LinkedIn cu un istoric profesional fals și prieteni falși…

...nu doar permite escrocheriile. Slăbește liantul social care permite străinilor să se coordoneze. Iar societatea funcționează pe baza coordonării străinilor. 😵💫

„Prea departe” nu este doar conținutul fals

Este vorba de asimetrie :

  • E ieftin să generezi minciuni.

  • Este scump și lent să verifici adevărul.

  • Și majoritatea oamenilor sunt ocupați, obosiți și derulează pe internet.

Ce ajută (puțin)

  • Marcatori de proveniență pentru suporturi media. ( C2PA )

  • Fricțiune pentru viralitate - încetinirea distribuirii instantanee în masă.

  • O mai bună verificare a identității acolo unde contează (finanțe, servicii guvernamentale).

  • Obiceiuri de bază de „verificare în afara benzii” pentru persoane (sunare inversă, utilizare a unui cuvânt codificat, confirmare printr-un alt canal). ( FTC )

Nu e deloc glamuros. Dar nici centurile de siguranță nu sunt, și eu personal sunt destul de atașat de ele. 🚗

Supraveghere neregulamentară: când inteligența artificială transformă în liniște totul într-un senzor 📷🫥

Asta nu explodează ca un deepfake. Pur și simplu se răspândește.

IA facilitează:

Și chiar și atunci când este inexactă, poate fi totuși dăunătoare, deoarece poate justifica intervenția. O predicție greșită poate declanșa totuși consecințe reale.

Partea inconfortabilă

Supravegherea bazată pe inteligență artificială vine adesea însoțită de o poveste despre siguranță:

  • „Este pentru prevenirea fraudei.”

  • „E pentru securitate.”

  • „Este pentru experiența utilizatorului.”

Uneori este adevărat. Alteori este și o scuză convenabilă pentru a construi sisteme care sunt foarte greu de demontat ulterior. Cum ar fi instalarea unei uși unidirecționale în propria casă pentru că părea eficientă la momentul respectiv. Din nou, nu este o metaforă perfectă - cam ridicolă - dar o simți. 🚪😅

Cum arată „binele” aici

  • Limite stricte privind păstrarea și partajarea.

  • Ștergeți opțiunile de dezabonare.

  • Cazuri de utilizare restrânse.

  • Supraveghere independentă.

  • Nu se folosește „detectarea emoțiilor” pentru pedepsire sau control. Vă rog. 🙃 ( Legea UE privind inteligența artificială )

Muncă, creativitate și problema descalificării discrete 🧑💻🎨

Aici dezbaterea devine personală, pentru că atinge identitatea.

IA poate face oamenii mai productivi. De asemenea, îi poate face pe oameni să se simtă înlocuibili. Ambele pot fi adevărate, în același timp, în aceeași săptămână. ( OCDE , WEF )

Unde este cu adevărat util

  • Redactarea unui text de rutină astfel încât oamenii să se poată concentra asupra gândirii.

  • Asistență la codare pentru modele repetitive.

  • Instrumente de accesibilitate (subtitrare, rezumat, traducere).

  • Brainstorming când ești blocat.

Unde merge prea departe

  • Înlocuirea rolurilor fără planuri de tranziție.

  • Utilizarea inteligenței artificiale pentru a reduce producția, aplatizând în același timp salariile.

  • Tratarea muncii creative ca pe niște date infinite de instruire gratuite, apoi ridicarea din umeri. ( Biroul pentru Drepturi de Autor din SUA , UK GOV.UK )

  • A face ca rolurile junior să dispară - ceea ce pare eficient până când îți dai seama că tocmai ai ars scara pe care viitorii experți trebuie să o urce.

Descalificarea e subtilă. Nu o observi zi de zi. Apoi, într-o zi, îți dai seama că nimeni din echipă nu-și mai amintește cum funcționează chestia fără asistent. Și dacă asistentul greșește, greșiți cu toții la un loc... ceea ce e un fel de coșmar. 😬

Concentrarea puterii: cine stabilește valorile implicite? 🏢⚡

Chiar dacă IA este „neutră” (nu este), oricine o controlează poate modela:

  • ce informații sunt ușor de accesat,

  • ce este promovat sau îngropat,

  • ce limbă este permisă,

  • ce comportamente sunt încurajate.

Și pentru că sistemele de inteligență artificială pot fi costisitoare de construit și de operat, puterea tinde să se concentreze. Asta nu e conspirație. Asta e economie cu hanorac tehnologic. ( UK CMA )

Momentul „prea departe” aici

Când implicitele devin lege invizibilă:

  • nu știi ce se filtrează,

  • nu poți inspecta logica,

  • și nu poți renunța în mod realist fără a pierde accesul la muncă, comunitate sau servicii de bază.

Un ecosistem sănătos are nevoie de concurență, transparență și opțiuni reale din partea utilizatorilor. Altfel, practic, închiriezi realitatea. 😵♂️

O listă practică de verificare: cum să-ți dai seama dacă IA merge prea departe în lumea ta 🧾🔍

Iată o listă de verificare a instinctului pe care o folosesc (și da, este imperfectă):

Dacă ești o persoană fizică

  • Îmi dau seama când interacționez cu inteligența artificială. ( Comisia Europeană )

  • Acest sistem mă împinge să împart prea mult.

  • Aș fi în regulă să tratez rezultatul dacă este greșit într-un mod credibil.

  • Dacă aș fi înșelat folosind asta, platforma m-ar ajuta... sau ar ridica din umeri.

Dacă ești o afacere sau o echipă

  • Folosim inteligența artificială pentru că este valoroasă sau pentru că este la modă, iar conducerea este neliniștită.

  • Știm ce date accesează sistemul.

  • Un utilizator afectat poate contesta rezultatele. ( ICO din Marea Britanie )

  • Oamenii au puterea de a suprascrie modelul.

  • Avem planuri de răspuns la incidente pentru defecțiuni ale inteligenței artificiale.

  • Monitorizăm deviațiile, utilizarea necorespunzătoare și cazurile limită neobișnuite.

Dacă ai răspuns „nu” la o grămadă de astfel de întrebări, asta nu înseamnă că ești rău. Înseamnă că te afli în starea umană normală de „am livrat și am sperat”. Dar, din păcate, speranța nu este o strategie. 😅

Note de încheiere 🧠✅

Deci... A mers IA prea departe?
A mers prea departe acolo unde este utilizată fără responsabilitate , în special în decizii cu miză mare, persuasiune în masă și supraveghere. De asemenea, a mers prea departe acolo unde erodează încrederea - pentru că odată ce încrederea se rupe, totul devine mai scump și mai ostil, din punct de vedere social. ( NIST AI RMF 1.0 , Legea UE privind IA )

Însă IA nu este în mod inerent sortită eșecului sau inerent perfectă. Este un multiplicator puternic. Întrebarea este dacă construim barierele de protecție la fel de agresiv pe cât construim capacitățile.

Recapitulare rapidă:

  • IA este bună ca instrument.

  • E periculos ca autoritate fără răspundere.

  • Dacă cineva nu poate face apel, nu poate înțelege sau nu poate opta pentru dezabonare - de aici începe „prea departe”. 🚦 ( GDPR Art. 22 , UK ICO )

FAQ

A mers IA prea departe în viața de zi cu zi?

În multe locuri, IA a mers prea departe, deoarece a început să se strecoare în decizii și interacțiuni fără limite clare sau responsabilitate. Problema este rareori „existența IA”; este vorba despre IA integrată discret în angajări, asistență medicală, servicii pentru clienți și fluxuri de date, cu o supraveghere superficială. Atunci când oamenii nu pot spune că este IA, nu pot contesta rezultatele sau nu pot opta să nu participe, aceasta nu mai pare un instrument și începe să pară un sistem.

Cum arată „IA care merge prea departe” în deciziile cu miză mare?

Se pare că inteligența artificială este utilizată în domeniul sănătății, finanțelor, locuințelor, ocupării forței de muncă, educației, imigrației sau justiției penale fără bariere de siguranță solide. Problema centrală nu este că modelele fac greșeli, ci că aceste greșeli se consolidează în politici publice și devin greu de contestat. Deciziile de tipul „computerul spune nu”, cu explicații superficiale și fără apeluri semnificative, sunt cele în care daunele cresc rapid.

Cum îmi pot da seama dacă o decizie automatizată mă afectează și ce pot face?

Un semn comun este un rezultat brusc pe care nu îl poți explica: o respingere, o restricție sau o impresie de „scor de risc” fără un motiv clar. Multe sisteme ar trebui să dezvăluie când inteligența artificială a jucat un rol semnificativ și ar trebui să poți solicita principalele motive din spatele deciziei și pașii pentru a o contesta. În practică, solicită o revizuire umană, corectează orice date greșite și promovează o cale simplă de renunțare.

A mers IA prea departe cu confidențialitatea, consimțământul și utilizarea datelor?

Deseori se întâmplă acest lucru atunci când consimțământul devine o vânătoare de comori, iar colectarea de date se extinde „pentru orice eventualitate”. Ideea principală a articolului este că intimitatea și consimțământul nu au prea multă greutate dacă sunt ascunse în anumite contexte sau impuse prin termeni vagi. O abordare mai sănătoasă este minimizarea datelor: colectează mai puțin, păstrează mai puțin și asigură alegeri clare, astfel încât oamenii să nu fie surprinși mai târziu.

Cum schimbă deepfake-urile și escrocheriile bazate pe inteligență artificială ce înseamnă „încredere” online?

Acestea fac adevărul să pară opțional prin reducerea costului producerii de voci, videoclipuri, recenzii și identități false și convingătoare. Problema este asimetria: generarea de minciuni este ieftină, în timp ce verificarea adevărului este lentă și obositoare. Metodele practice de apărare includ semnale de proveniență pentru mass-media, încetinirea distribuirii virale, verificări mai puternice ale identității acolo unde contează și obiceiuri de „verificare în afara benzii”, cum ar fi apelarea inversă sau utilizarea unui cuvânt de cod comun.

Care sunt cele mai practice bariere de siguranță pentru a împiedica IA să meargă prea departe?

Printre măsurile de siguranță care schimbă rezultatele se numără revizuirea reală, cu implicare umană, pentru apelurile cu miză mare, procese clare de contestare și jurnale de audit care pot răspunde la întrebările „ce s-a întâmplat?” după eșecuri. Evaluarea modelelor și testarea prejudecăților pot detecta mai devreme daunele previzibile, în timp ce testarea în echipa roșie simulează utilizarea abuzivă înainte ca atacatorii să o facă. Limitele de rată și controalele de acces ajută la prevenirea instantanee a scalării abuzurilor, iar minimizarea datelor reduce riscul general.

Când trece linia de sosire supravegherea bazată pe inteligență artificială?

Se depășește limita atunci când totul se transformă implicit într-un senzor: recunoașterea feței în mulțimi, urmărirea modelelor de mișcare sau „detectarea emoțiilor” sigură folosită pentru pedepsire sau control. Chiar și sistemele inexacte pot provoca daune grave dacă justifică intervenții sau refuzul serviciilor. Bunele practici se rezumă la cazuri de utilizare restrânse, limite stricte de retenție, opțiuni de renunțare semnificative, supraveghere independentă și un „nu” ferm la judecățile bazate pe emoții incerte.

Îi face IA pe oameni mai productivi - sau îi decalifică în liniște la locul de muncă?

Ambele pot fi adevărate în același timp, iar această tensiune este esențială. IA poate ajuta la redactarea de rutină, la modelele repetitive de codare și la accesibilitate, eliberând oamenii pentru a se concentra pe gândirea la nivel superior. Exagerează atunci când înlocuiește roluri fără planuri de tranziție, reduce salariile, tratează munca creativă ca pe date de instruire gratuite sau elimină rolurile junior care construiesc expertiză viitoare. Descalificarea rămâne subtilă până când echipele nu mai pot funcționa fără asistent.

Referințe

  1. Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) - Cadrul de gestionare a riscurilor în domeniul inteligenței artificiale (AI RMF 1.0) - nist.gov

  2. Uniunea Europeană - Legea UE privind inteligența artificială (Regulamentul (UE) 2024/1689) - Jurnalul Oficial (engleză) - europa.eu

  3. Comisia Europeană - Cadrul de reglementare pentru IA (pagina de politici a Legii UE privind IA) - europa.eu

  4. Biroul de asistență privind Legea UE privind inteligența artificială - Anexa III (Sisteme de inteligență artificială cu risc ridicat) - europa.eu

  5. Uniunea Europeană - Norme pentru o inteligență artificială fiabilă în UE (rezumat al Legii UE privind inteligența artificială) - europa.eu

  6. Biroul Comisarului pentru Informații din Regatul Unit (ICO) - Ce înseamnă luarea automată a deciziilor individuale și crearea de profiluri? - ico.org.uk

  7. Biroul Comisarului pentru Informații din Regatul Unit (ICO) - Ce spune GDPR-ul din Regatul Unit despre luarea deciziilor automatizate și crearea de profiluri? - ico.org.uk

  8. Biroul Comisarului pentru Informații din Regatul Unit (ICO) - Luarea automată a deciziilor și crearea de profiluri (centru de orientare) - ico.org.uk

  9. Biroul Comisarului pentru Informații din Regatul Unit (ICO) - Minimizarea datelor (ghid privind principiile GDPR din Regatul Unit) - ico.org.uk

  10. GDPR-info.eu - Articolul 22 din GDPR - gdpr-info.eu

  11. GDPR-info.eu - Articolul 5 GDPR - gdpr-info.eu

  12. Comisia Federală pentru Comerț a SUA (FTC) - Escrocii folosesc inteligența artificială pentru a-și îmbunătăți programele de urgență pentru familii - ftc.gov

  13. Comisia Federală pentru Comerț a SUA (FTC) - Escrocii folosesc situații de urgență false pentru a vă fura banii - ftc.gov

  14. Comisia Federală pentru Comerț a SUA (FTC) - Regula finală care interzice recenziile și testimonialele false (comunicat de presă) - ftc.gov

  15. Biroul Federal de Investigații (FBI) - FBI avertizează asupra amenințării tot mai mari a infractorilor cibernetici care utilizează inteligența artificială - fbi.gov

  16. Organizația pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (OCDE) - Principiile OCDE privind inteligența artificială - oecd.ai

  17. OCDE - Recomandarea Consiliului privind Inteligența Artificială (OCDE/LEGAL/0449) - oecd.org

  18. Comisia Europeană - Orientări și cod de practică pentru sisteme de IA transparente (Întrebări frecvente) - europa.eu

  19. Coaliția pentru Proveniența și Autenticitatea Conținutului (C2PA) - Specificații v2.3 - c2pa.org

  20. Autoritatea pentru Concurență și Piețe din Regatul Unit (CMA) - Modele fundamentale de inteligență artificială: raport inițial - gov.uk

  21. Administrația pentru Alimente și Medicamente din SUA (FDA) - Dispozitive medicale bazate pe inteligență artificială - fda.gov

  22. NIST - Controale de securitate și confidențialitate pentru sistemele informaționale și organizațiile (SP 800-53 Rev. 5) - nist.gov

  23. NIST - Profil Generativ de IA (NIST.AI.600-1, ipd) - nist.gov

  24. Proiectul Open Worldwide Application Security Project (OWASP) - Consum nerestricționat de resurse (Top 10 în domeniul securității API, 2023) - owasp.org

  25. NIST - Date demografice ale testului furnizorilor de recunoaștere facială (FRVT) - nist.gov

  26. Barrett și colab. (2019) - Articol (PMC) - nih.gov

  27. OCDE - Utilizarea inteligenței artificiale la locul de muncă (PDF) - oecd.org

  28. Forumul Economic Mondial (FEM) - Raportul privind viitorul locurilor de muncă 2025 - Rezumat - weforum.org

  29. Biroul pentru Drepturi de Autor din SUA - Drepturi de autor și inteligență artificială, partea a 3-a: Raport de instruire în domeniul inteligenței artificiale generative (versiune pre-publicare) (PDF) - copyright.gov

  30. Guvernul Regatului Unit (GOV.UK) - Drepturi de autor și inteligență artificială (consultare) - gov.uk

Găsește cea mai recentă tehnologie AI în Magazinul oficial de asistenți AI

Despre noi

Înapoi la blog