新加坡提出了生成式人工智能(AI)的新框架，目前正在征求国际社会的意见。
生成式人工智能的模型人工智能治理框架扩展了涵盖传统人工智能的现有框架，该框架于2020年最后一次更新。
人工智能验证基金会(AIVF)和信息通信媒体发展管理局(IMDA)在周二(1月16日)的联合新闻发布会上表示:“有了生成式人工智能，就需要更新早期的模型治理框架，以全面解决出现的新问题。”
AIVF是去年成立的一个网络，利用IBM、微软(Microsoft)和谷歌(Google)等公司开发负责任使用的人工智能测试工具，并制定国际标准。
该提案寻求在促进创新的同时，为生成式人工智能问题提出一种“系统和平衡的方法”，并让政策制定者和研究界等所有关键利益相关者“共同尽自己的一份力量”。
这些机构表示，来自国际社会的反馈将被整理并用于支持在2024年中期完成生成式人工智能的模型人工智能治理框架。
随着技术的快速发展，很难区分不同类型的人工智能。
传统的人工智能通常基于一组特定的数据，智能地执行特定的任务。
虽然这些系统能够学习并对固定的输入做出决定，但它们不能创造任何新的东西。他们根据现有数据分析和预测结果。
Siri等语音助手和Netflix或流媒体服务上的推荐引擎都是传统人工智能的例子。
然而，生成式人工智能创造了一些新的东西。
随着生成对抗网络(GANs)的引入，一种机器学习算法，生成AI可以创建新的图像、视频和音频。OpenAI的病毒式聊天机器人ChatGPT就是生成式人工智能的一个例子。
据《福布斯》报道，传统人工智能和生成式人工智能的主要区别在于它们的能力和应用。
“传统的人工智能可以分析数据并告诉你它看到了什么，但生成式人工智能可以使用相同的数据创造出全新的东西。”
崩溃扩大
AIVF和IMDA都表示，生成式人工智能具有超越传统人工智能所能实现的“巨大变革潜力”，但也指出这伴随着风险。
“虽然它仍然是一个动态发展的空间，但越来越多的全球共识认为，需要一致的原则来创造一个可信的环境，使最终用户能够自信和安全地使用生成人工智能，”该机构表示。
为了帮助建立一个“可信赖的生态系统”，新框架旨在解决九个方面的问题:
责任数据可信的开发和部署事件报告测试和保证安全公司
内容来源安全和对齐研究与开发(R&D)人工智能用于公共利益
