ChatGPT的潜在危害 tpguest危害

本文目录一览：

• 1、如何防范智能AI诈骗?
• 2、人工智能会威胁到人类的生存吗
• 3、你身边有人被AI骗过吗?如何分辨AI诈骗?
• 4、分享10篇最新NLP顶级论文,有研究竟提出:给大型语言模型(LLM)增加水印...
• 5、关于Grok你不知道的(附带使用预览)

如何防范智能AI诈骗?

接受安全教育。我们可以通过各种渠道接受安全教育，了解各种骗局的手段和特征，提高自己的识别能力和防范意识。总之，面对AI声音诈骗，我们应该保持警惕，提高警惕意识，谨慎处理电话和信息，避免被骗。近年来，骗子利用AI声音合成技术进行诈骗的现象越来越普遍。

提高自我保护意识。不轻易相信陌生人发来的信息和要求，尤其是涉及到资金交易的信息，不要轻易相信。要保持警惕，避免被骗。 认真查验信息来源。如果接收到涉及资金交易的信息，一定要仔细核实对方身份和信息来源。可以通过多种途径核实，例如通过电话、邮件、社交媒体等方式联系对方核实信息的真实性。

注意声音和语言。如果对方的语音或口音与平时不同，或者使用了奇怪的词汇或语法，可能是诈骗者故意模仿的。 不要随意泄露个人信息。包括银行卡号、密码、身份证号等敏感信息，不要随意透露给陌生人或不可信的网站。 安装安全软件。安装杀毒软件、防火墙等安全软件可以有效防范恶意软件的攻击。

人工智能会威胁到人类的生存吗

1、人工智能技术尚未直接威胁到人类的生存，但随着其不断进步，可能带来潜在风险和挑战。 人工智能可能影响行业，导致失业，同时也可能引发社会道德问题，需制定规则和政策。 技术发展可能带来安全风险，如黑客攻击和恶意软件，需采取安全措施。

2、专家观点：弗朗斯卡-罗西强调，狭义的人工智能在目前并未构成直接威胁，但需要关注其可能带来的安全风险，如自动交易和自动驾驶的失误。沃特森等AI工具更多是作为参考，而非决策者，医生的角色依然至关重要。

3、目前的人工智能技术还没有直接威胁到人类的生存，但随着人工智能技术的不断发展和进步，可能会出现一些潜在的风险和挑战。一方面，人工智能可能会对某些行业和职业造成影响，例如自动化取代人力工作，导致失业和就业压力。

4、科学家曾经预言，当人工智能发展到一个阶段时，会超越人类，人工智能和人类竞争。就会对人类造成危险。未来的人工智能是具有情绪化的人工智能，当人工智能对人类表示不满情绪的时候，很可能会做出破坏性的活动，因此威胁人类。AI比人类拥有更高的智商和创造力。

5、目前来说，人工智能（AI）还没有对人类的生存构成直接的威胁。但是，随着人工智能技术的快速发展和普及，可能会带来一些潜在的风险和挑战。以下是一些可能的风险和挑战：人工智能失控：人工智能系统可能会在某些情况下做出不符合人类意愿的决策，这可能会导致人工智能失控。

6、AI会让你能感受到一点威胁，但不是人人都会感受到。同时答案是确定的根本不可能。那么我们为什么会觉得是威胁呢？原因有二，其一，AI对人有威胁，但AI并没有威胁到人类。

你身边有人被AI骗过吗?如何分辨AI诈骗?

1、以下列举一些常见的AI诈骗方式以及如何分辨AI诈骗：仿冒账号诈骗：诈骗者利用AI技术伪装成一些正常的社交媒体或钱包官方账户，向您发送有诱惑的信息，骗取您的敏感信息或转账：一般情况下，这些账户自己上的关注者比较少，且发出信息的文字、语法不太标准。

2、可以回拨或查询官方信息以验证对方身份。面对利用AI人工智能等新型手段的诈骗，我们要牢记以下几点：多重验证，确定身份。在涉及钱款时，群众要提高安全意识，通过电话、视频等方式确认对方是否为本人。

3、注意语言、表达和对话逻辑是否自然：AI诈骗的对话时常会感觉奇怪或不连贯，可能会出现语法错误、表达不清等情况，这是因为AI技术尚未完全达到流利自然的水平。

4、面对利用AI人工智能等新型手段的诈骗，我们要牢记以下几点：多重验证，确认身份 在涉及到转账交易等行为时，小伙伴们要格外留意，可以通过电话、视频等方式确认对方是否是本人。在无法确认对方身份时，可以将到账时间设定为“2小时到账”或者“24小时到账”，以预留处理时间。

5、为了避免被这种骗局所骗，我们需要以下几点的防范和预防。第一，核实并确认“亲人”打来的电话是否真实靠谱。这里我们可以使用各种识别方法，例如官方提供的语音识别系统、通讯录开关等。

6、确实有很多人曾经受到过AI诈骗的影响，攻击者使用人工智能技术制造钓鱼邮件、弹出式窗口广告或虚假网站等，骗取个人身份、金融信息和其他敏感数据。以下是一些识别AI诈骗的方法： 注意邮件的发件人。许多AI诈骗者使用虚假的邮件地址和名字，来伪装成银行、信用卡公司或其他信任的机构。

分享10篇最新NLP顶级论文,有研究竟提出:给大型语言模型(LLM)增加水印...

1、新整理的最新论文又又来了，今天继续分享十篇今年最新NLP顶级论文，其中主要包括模型水印添加、状态空间模型在语言建模中的应用、指令元学习、大型模型训练效率提升、大模型到小模型推理能力转移、大模型简化、对话模型合规检测等。

2、论文指出，当前的跨模态方案，如级联的语音识别（ASR）到语言模型（LLM）再到语音合成（TTS）的处理流程，存在模态间知识传播的局限性。为了克服这一挑战，SpeechGPT提出了一个具有内在跨模态对话能力的LLM，该模型能够理解并生成多模态内容，从而在跨模态交互中发挥重要作用。

3、大模型（LLM）异常火热，有哪些方向值得研究呢？为了便于了解LLM的研究动向，对NLP顶会之一ACL2023的LLM相关论文进行汇总分类。ACL2023一共收录了137篇LLM相关文章（个人统计也许有遗漏）。对这些文章按照19个研究方向进行了分类（非严格分类，一篇文章可能属于多类）。

4、提示方法的产生、演变与挑战：提示技术与预训练语言模型（PLMs）发展紧密相关，从Transformer架构到BERT与GPT系列，训练范式从完全监督学习转向预训练与微调。LLMs与提示结合的范式，为解决特定任务打开大门，但面临计算资源需求与提示设计挑战。

5、本周论文速递关注NLP和CV领域的最新进展，我们将焦点集中在以下几个关键研究上： **NLP模型的跨语言行为测试**：M2C是一个形态感知框架，通过考虑12种语言的类型特征，帮助评估NLP模型的行为泛化能力。

关于Grok你不知道的(附带使用预览)

1、grok-1的核心功能是模式匹配，它允许用户定义规则来识别日志中的特定结构化数据，如日期、时间、IP地址等。这种能力对于处理日志文件至关重要，因为它可以帮助快速提取有用的信息。 丰富的内置模式库：grok-1附带了一个包含多种预定义模式的库，这些模式库可以覆盖常见的日志格式和数据类型。

2、Grok 它由Zope工具包提供支持，并且一开始的时候是作为一个易扩展的Zope工具箱，为了方便那些菜鸟程序员的使用而开发 的。对于Web应用，Grok不但能提供多个构件，还有一个随时可以提供支持的很好社区。它提供了一种更为简单和灵活的学习Python的模式。它配备的可DRY方法使得它成为了一个很好的工具。

3、**数据丰富**：使用 ENRICH 命令丰富数据，提高分析能力。 **处理非结构化字符串**：使用 DISSECT 和 GROK 命令处理非结构化字符串，提取有用信息。通过这些步骤，您可以充分利用 ES|QL 的功能，提高数据处理和分析效率。请注意，ES|QL 功能仍处于技术预览阶段，可能在未来的版本中更改或删除。