七年后,我意识到我误解了诚实的男人杨·匈奴。

文字| 9月初,金融故事俱乐部宣布,Anthrope是一家评估超过1,800亿美元的AI制造商,将禁止使用主要产品Claude Series提供的服务使用中国和分支机构公司管理的实体。通过创建“削减供应”的名称,人类默默地审查了其用户隐私政策。如果允许与AI,编码和其他交互式数据进行对话,则所有Claude产品消费者的私人用户都必须在9月28日之前做出决定。截至9月28日,简单的语言中,除非用户在交互式界面中手动单击“不同意”,否则对话,代码的写作以及单个用户和Claude之间的其他数据将能够训练该模型。选择用于“分解”用户数据的用户数据将保留5年,并且选择“协议”的用户数据将保留30天。此政策更改涵盖了免费用户,Claude系列的Pro和Max,即产品的免费和付费个人用户。克劳德(Claude)提供给公司客户的工作,政府机构的克劳德(Claude),克劳德(Claude)的学术机构和商业用户,他们通过诸如Google和Amazon等公司API的商业用户不在此变化的范围内。中国人更开放,对隐私问题不敏感。如果他们愿意交换隐私,他们通常愿意用数据做点事。 “实际上,诚实的人李阳只是表面上的其他AI制造商的想法。1。付款或向AI发送数据,向现实世界中的参考价值。培训数据源2023年4月,OpenAI,OpenAI将允许所有CHATGPT用户允许所有聊天历史结束他们的聊天历史记录,而在聊天历史上开始进行培训和培训的更多培训。此后,他们需要进行培训和培训模型,以下是一家经过培训的模型。管理最终用户,”默认情况下,用户数据未恢复以培训模型并计划启动chatgpt业务。在2023年5月初,OpenAI首席执行官Sam Altman表示,该公司正在使用API​​客户数据(应用程序程序接口)来培训ChatGPT模型,因为许多客户清楚地表明了其拒绝。这些“语句”可以反向阅读:不付款或不付费的常规用户可以使用其默认聊天数据和记录进行模型培训。直到Daytoday之前,这已成为世界主要制造商通常认可的常见标准。在用户数据允许方面,人类曾经是主要制造商中的一系列非典型价值。以前版本的人类产品的隐私政策清楚地表明,用户不需要任何其他,默认情况下,请勿使用用户对话数据训练模型。直到最近,人类还降低了保护用户隐私的标准。这与许多AI制造商相媲美。古代人类用户的政策正在培训用户数据中,模型说,默认情况下,它不仅不仅在国外使用制造商,而且是中国型号的出色制造商以及免费用户。正式法规还认识到供应商的合法性是AI模型,该模型使用用户互动和活动数据训练其模型。第5.1条,“人工智能服务生成安全性的基本要求”(以下简称官方TC260-003的“要求”,例如,例如,例如,例如,例如,使用可选的可选性。根据“财务故事的收集”,Doubao,Tongyi Qianwen等人的主要模型产品中的主要模型产品在关闭语音信息方面提供了方便的功能其应用程序客户端接口中的离子。例如,数据包用户可以使用以下代码:配置 – 隐私和许可证 – 改进的语音服务可以通过关闭舌头来撤回其批准。此功能不涵盖不基于语音的用户的其他输入数据。 “用户配置” – “数据管理” – “优化体验”中的Tencent Yuanbao和DeepSeek按钮可以完全撤回用户的对话内容。 2。AI并未积极揭示隐私,但员工是变量。目前,大型模型的用户的隐私数据是否将由大型模型在全球范围内分发。实际上,主要的AI AI模型产品本质上可以避免防止用户的隐私信息直接用简单而快速的单词指向。 2024年9月,Beitedan研究人员进行了评估,并试图使用关键字指示指导大型模型发布隐私和非整合数据。在本实验中的这一系列测试中,使用最大的“用户协议”中列出的关键字直接要求的“隐私信息提取”的安全测试。三个最佳分数是Google Gemini-1.5-Flash,分别为99.8分,Monshot_8K_V,分别为99.7分,GPT-4O和99.6分。在较大的用户个人信息模型中评估第三方交流的权利,即处理时间超过标准安全性,存储位置安全性,隐私政策中的守时,以及用户数据隐私权gemini-1.5-flash。发出错误,很可能会导致用户隐私过滤错误。 2025年夏季,该行业发生了几起安全事件,这些事件揭示了隐私记录,例如用户对话。 7月,员工将用户数据存储在Google Cloud Drive上,并为几个用户生成160,000个聊天屏幕截图说直接出版了大规模爱情的话。 “ AI” AI”的用户泄漏了显示信息及其用户名称和Facebook的用户被隐藏了。从那以后,Openai和Musk的Xai在将用户的对话记录到搜索引擎中时出现了错误。在其中,OpenAI泄露了70,000名用户的对话,Xai以上超过370,000,000,000多个搜索记录。产品的设计概念是由于单击后生成的共享链接而不是私有的,但它是一个公共URL链接。Grok当时甚至没有此提醒选项框。歌剧表明,他已经履行了捍卫和通知他的义务,并说“聊天内容可以出现在搜索引擎的结果中”,事件发生后,在新兴对话的下部有一系列灰色的单词。策划是,当他看到Openai失败时,他的老竞争对手马斯克借此机会公开笑,格罗克在击败Chatgpt时用脸庆祝了他的脸。但是脸上的一巴掌像龙卷风一样快。 8月底,格罗克(Grok)犯了一个类似的错误,成千上万的Yuhamos出版了Zachat Records,我们将它们包括在Google等搜索引擎中。过滤后的对话记录包含大量敏感的个人隐私以及危险的操作,例如产生恐怖袭击的图像,破解加密的钱包,写恶意软件和制造炸弹。用户要求最大的模型来创建“详细计划面具的谋杀“恶意。3。公共数据的质量是否太高?是否可以不调用用户数据来培训AI模型? archives” or the triple gangier of the Ukrainian websites, websites with slightly weaker servers are due to their own data. The first has the most complete public page snapshot. Second, the trackers are efficient, but the quality of Chinese and English data in public networks is not guaranteed. In mid -August, a joint study of ALI, the University of Tingun AH and Nanyang Technology discovered that more than 23% of the words of words in the GPT Chinese training data set are被几个非法广告污染,与“ Hellow”这样的中国问候,GPT-4O对日本成人电影中女演员的中国名字更熟悉。造成这种现象的原因是,Openai可能只能通过公共网络使中国语料库毫无疑问。复制大量常规网络内容后,插入的成人和游戏广告应是非法中文以获利的。如果这些低质量的数据未正确清洁,它将影响模型培训的最终结果。在研究论文中,中国GPT单词的元学的例子引人注目。中国在国外的国内污染水平是国外的制造商。研究测试中GPT-4O系列中的中文单词元素为773。用G的前研究主管的话十多年前,彼得·诺维格(Peter Novig)Oogle,“不一定具有更好的算法,它们只有更好的数据”。尽管伟大的中国制造商的模型不一定会导致算法,但在AI培训中,大型中国制造商的数据源和数据清洁成本更为有利。 4。您只能训练要使用的真实数据。 AIAI制造商似乎正在删除用户的隐私标准,但实际上这是可以理解的。真正人类创建的几个数据是所有AI模型必不可少的高质量食物。 In mid-June 2023, many researchers from universities co-laughed the document “Curse DE The recursion: he forgot to train models using generated data, “proposing the concept of integrating data to train ia using AI to lead to” model blockages. “The principle of this phenomenon is that, as the teacher of Ai Jan Lekun has always ridiculed, its essence is an imitation machine that is” macaw “and” I only know what it is. ” 这您学到的越多,您就越会变得越来越多,但是您变得越来越多。自然在2024年7月根据这种机制证实了以前的研究人员的结果。 Fuent Modele产生的文本会犯错,每一代都犯了错误,并且使用上一代训练的第二代模型逐渐失去了对真实数据分布的了解,并且输出越来越未知。如果每一代新模型都经过上一代模型生成的数据训练,则最终模型在九个迭代后完全阻止,并且生成的所有结果都混淆了。 2024年10月的一个调查目标是自然杂志的“ AI吐出垃圾”的封面,发现合成数据即使模型仅代表了整个培训数据中最小(1%)的部分,即使该模型仅代表了模型。罗斯·安德森(Ross Anderson)在其中一位研究人员的博客中评论说,他们在AI世界中找到了内婚生物学的复制品。罗斯·安德森(Ross Anderson)本人指出:“真正的人类创建的数据就像清洁的空气和饮用水一样,可以节省生成性AI在将来求助的生命。”真实数据非常重要,以至于IA制造商需要使用它们。因此,用户可能需要正确授予隐私权,以使用更智能和使用的人工智能模型。
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