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这个问题很有意思。
以后的 ChatGPT 模型并没有真正的意识，它只是依据训练数据和算法生成答复。在以后的技术水平下，人工智能不具备自我意识和自我决策的能力，也无奈脱离其事后设定的指标进行口头。
然而，随着人工智能技术的倒退，这种状况可能会发生变化。为了管好以 ChatGPT 为代表的人工智能让它们为人类更好的服务，咱们须要建设欠缺的监管机制。
这些机制可能包含：
- 人工智能钻研和开发的伦理准则和标准。这些准则和标准应该明确规定人工智能不能脱离其预设的指标口头，不能具备自我意识和自我决策的能力，也不能对人类构成威胁。
确保人工智能不会脱离其预设的指标口头是人工智能平安的一个重要方面。为了实现这个指标，人类能够在以下方面做出致力：
(1) 清晰的指标设定：在开发人工智能零碎之前，须要明确其指标和工作。这些指标应该被具体地定义和记录，以便可能评估零碎是否在运行时放弃了这些指标。
(2) 监测零碎行为：人工智能零碎应该受到监测和审核，以确保其行为合乎预期的指标。能够通过引入人工智能监控和审核零碎来实现这一点，对人工智能零碎进行实时监控和审核。
(3) 限度零碎行为：对于一些对人类有潜在危害的行为，能够将零碎的口头限度在肯定范畴内。例如，一些主动驾驶汽车的制造商在车辆被公布到公众市场之前，在其软件中增加了限度，以防止车辆执行可能危险的操作。
(4) 设计透明度：在设计人工智能零碎时，应该思考将零碎的设计透明度作为一个要害的指标。这能够通过应用可解释性的模型和算法，以及提供零碎行为的透明度，以帮忙人类监督和控制系统的行为。
(5) 引入对抗性测试：能够对人工智能零碎进行对抗性测试，以评估零碎的鲁棒性。对抗性测试是一种测试方法，能够评估系统对针对其行为的意外和无意的攻打的反馈能力。通过这种测试，能够帮忙辨认和打消可能导致系统不合乎预期行为的破绽和弱点。
- 对人工智能的监管和治理。政府和监管机构能够建设相干的法律和规章制度，对人工智能的开发、利用、应用、保护和监管进行治理，确保人工智能的行为合乎伦理准则和标准。
- 对人工智能的审查和监测。人工智能零碎的设计、施行和应用过程中，须要对其进行审查和监测，及时发现和解决潜在的平安问题。
下列措施有助于及早检测出人工智能零碎中潜在的平安问题：
(1) 平安审计：对人工智能零碎进行平安审计，查看代码中是否存在安全漏洞或者潜在的平安问题，及时修复破绽。
(2) 平安测试：对人工智能零碎进行平安测试，模仿各种攻打场景，查看零碎的平安性能。
(3) 数据隔离：对不同的数据进行隔离，确保敏感数据不会被非法获取。
(4) 访问控制：对人工智能零碎的拜访进行管制，限度只有受权的人员能力拜访零碎。
(5) 日志审计：对系统的操作进行日志审计，及时发现异常操作，对问题进行考察。
(6) 更新保护：定期对系统进行更新和保护，确保零碎的平安性能一直晋升。
- 增强人员培训：增强相干人员的平安培训，进步其安全意识和平安能力，以更好地防备和应答平安问题。
- 促成人工智能技术和利用的透明化和公开化。人工智能的钻研和利用应该尽可能地公开通明，确保人们可能理解和了解人工智能零碎的设计、实现和利用过程。
