你必須知道的生成式AI風險與挑戰：AWS 負責任生成式AI及風險的防範之道
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DIGITIMES
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台北
- 2024-05-30 10:38:27
生成式AI的創新能力為我們帶來前所未有的機會，但同時也引發了新的挑戰和風險。面對這些新興議題，AWS 的 Amazon Bedrock提供了一系列全面的防護機制，協助企業安全負責任地開發和部署生成式AI應用程式，充分實現其創新潛力。
生成式AI風險的多重面向
公平性與偏見的新挑戰
傳統的機器學習模型在定義和實現公平性方面已經有了長足的進展，但生成式AI卻帶來了新的挑戰。生成式AI模型在開放式生成任務中，要如何界定和衡量公平性的標準就變得更加困難。
舉例來說，我們可能會要求生成式AI在提及不同性別時，使用相同語氣和熱情程度。但要量化和檢測這種微妙的差異，卻是一項極具技術挑戰的任務。情感分析等自然語言處理技術或許可以提供一些解決方案，但目前這些技術主要集中在更粗略的區分，如區分正負面新聞報導的情感色彩。
因此，生成式AI為我們帶來了豐富開放的創新內容，但同時也使得定義、衡量和實施公平性變得更加困難。
隱私權與知識產權的新考驗
除了公平性，生成式AI也為隱私權和知識產權帶來了新的挑戰。傳統機器學習模型主要關注訓練數據中個人資訊的直接洩漏，但生成式AI則將範圍擴大到更加微妙的複製現象。
例如，生成式AI可能會從訓練數據中複製代碼段，只是將原始變量名稱替換為使用者提供的名稱。因此，生成的代碼在訓練數據中並不存在，但卻與原始內容高度相似。此外，生成式AI甚至可能複製訓練數據中的”風格”，例如以安迪·沃霍爾的畫風創作新的藝術作品。
這種複製行為不僅侵犯了知識產權，也可能洩露隱私資訊。因此，我們需要新的技術來檢測和防範這種微妙的複
