文章链接:https://techcrunch.com/2025/02/02/ai - systems - with - unacceptable - risk - are - now - banned - in - the - eu/,无具体内容
讨论总结
原帖是关于欧盟禁止具有“不可接受风险”的AI系统。讨论涵盖多方面内容,包括欧盟AI规则虽可能过度但有必要,其针对恶意使用AI而非本地运行AI,不过法案存在如风险判定标准争议、版权规定影响、监管繁文缛节等问题,也涉及AI对员工管理的影响、美国相关现状、歧视问题、AI潜在危险等,还讨论了对Mistral等企业的研发影响以及规则可能存在双标等情况。
主要观点
- 👍 欧盟的AI规则虽有点过度但有存在必要。
- 支持理由:防止AI对员工过度微观管理到骚扰程度等情况。
- 反对声音:无(未提及明确反对该观点的声音)
- 🔥 欧盟禁令针对的是恶意使用AI的情况而非本地运行的AI。
- 正方观点:明确恶意使用AI的定罪情况。
- 反方观点:欧盟法案存在问题,例如对通用AI模型系统风险判定标准争议等。
- 💡 认为欧盟的禁令对Mistral的发展不利。
- 解释:规则限制会影响企业发展。
- 💡 若企业没有创建有害AI则不应被限制。
- 解释:认为不应限制无辜企业。
- 💡 欧盟对警察或军事用途的高风险AI系统较为宽容。
- 解释:指出如警察蜜罐和自主杀人机器可被接受等情况。
金句与有趣评论
- “😂我认为,虽然欧盟的规则有点过头,但确实需要规则。”
- 亮点:概括性表达对欧盟AI规则的整体看法。
- “🤔我已经厌倦美国汽车了,我甚至不能让空调保持内循环,因为它检测到湿度升高。”
- 亮点:通过生活例子反映美国现状。
- “👀LLMs are like kitchen knives, you can’t predict whether buyers will use them just for chopping food or something else. But the EU regulations essentially demand that knife stores monitor how customers use them, which only adds more costs.”
- 亮点:形象比喻LLMs与欧盟监管关系。
- “🤔Regulations stop progress. There’s no way this is good for Mistral’s evolution. That’s why I feel sorry for them.”
- 亮点:表达对Mistral发展受影响的同情。
- “👀Everything’s cool as long as it’s for police or military use, that’s the gist I got last time when reading through it.”
- 亮点:指出欧盟规则在军事用途方面的双标情况。
情感分析
总体情感倾向较为复杂,既有对欧盟AI规则表示理解和支持其必要性的(如防止AI对员工的过度管理等情况),也有质疑和反对的(如认为规则存在过度监管、双标、影响企业发展等问题)。主要分歧点在于欧盟AI规则的合理性、界限、对企业影响等方面。可能的原因是不同的利益出发点,如企业方担心研发和成本问题,而部分民众关注社会公平和风险防范等。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会进一步讨论更严重影响Mistral和LLM行业的规定在今年晚些时候到来的具体情况。
- 潜在影响:如果欧盟的AI监管模式推行,可能影响全球AI企业在研发、合规等方面的决策,也可能促使其他地区重新审视自己的AI监管政策。
详细内容:
标题:欧盟禁止“不可接受风险”的 AI 系统,Reddit 上掀起热议
在 Reddit 上,一则关于“AI systems with ‘unacceptable risk’ are now banned in the EU | TechCrunch”的帖子引发了广泛关注。该帖子的链接为:https://techcrunch.com/2025/02/02/ai-systems-with-unacceptable-risk-are-now-banned-in-the-eu/ ,获得了众多点赞和大量评论。
帖子主要讨论了欧盟禁止具有不可接受风险的 AI 系统的相关规定,引发了关于这些规定的具体内容、影响以及潜在问题的热烈讨论。
讨论的焦点和观点主要包括以下几个方面: 有人认为,虽然欧盟的规定有些严格,但确实需要有规则来约束,比如防止 AI 被用于对员工的微观管理到骚扰的程度。但也有人指出,规定中的一些术语如“deceptively(欺骗性地)”非常模糊。
有用户提到,任何模型可能会基于训练的任意值被视为具有系统性风险。比如,当用于训练的累计计算量以浮点运算衡量超过 10^25 时,就可能被认定有风险。
关于使用版权数据训练 AI 的问题,有人认为这是个棘手的问题,使用公共领域数据可能无法满足竞争需求,获取每个作者的分发权又不现实。
有人认为,该规定对于中小规模企业来说,可能会面临合规成本高的问题。
有人担心规定中对于“AI”和传统统计建模在诸如汽车保险或贷款方面的划分界限不明确。
有趣的是,有人将 LLMs 比作厨房刀具,认为欧盟的规定就像要求刀具店监控顾客如何使用刀具,增加了成本。
有用户分享道:“保险公司在巨大的广告牌上宣传,如果安装他们的应用并让他们通过 GPS 跟踪驾驶,就会给予更低的保费。在斯洛文尼亚肯定有这种情况,可能在其他地方也有。Generali 做得最多,他们是意大利的,所以意大利可能也有这种情况。”
也有用户提出,不知道这些规定将如何与保险行业相互作用,这令人担忧。
关于欧盟的这一规定,各方观点不一。有人认为合理的监管没问题,关键是规则不能模糊和易被滥用;也有人认为这会打击企业的研发,导致欧盟在 AI 领域缺乏竞争力。但也有人认为规定能保护用户权益,防止 AI 侵权等问题。总之,这场讨论反映了人们对欧盟 AI 监管规定的复杂态度和深入思考。
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