5月22日下午，由腾讯研究所和新加坡管理大学数字法律的数字法律中心编写的AI和社会研讨会“遗传AI进度：应用，治理和社会影响”，成功地在新加坡管理大学举行。来自中国和新加坡的近100名行业和学术专家参加了会议，并共享并讨论了AI发展的技术趋势，工业应用，监管管理和道德规范等问题，并探讨了对开放，分布式，健康且维护的AI开发生态系统以及AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI和AI。 腾讯集团高级副总裁郭凯蒂安（Guo Kaitian）代表该安排发表了欢迎演讲。他说，人工智能不仅是一场技术革命，而且是人们，lfill和智力之间关系的深刻变化。我们站在技术跳跃的关键时刻。这该模型的大型模型的快速发展是将人工智能从“知识”推向“行动”，这成为人类真正聪明的合作伙伴，并在深度修复社会结构和价值体系中。 Tencent Group高级副总裁Guo Kaitian发表了演讲 郭凯特安（Guo Kaitian）认为，人工智能应尊重人们的独特性作为价值来源。 AI的真实价值不在于“看起来多么酷”，而是“它的容易和可靠性”。因此，腾讯非常重视开放资源和透明的生态系统技术，促进开放，参与和监督管理模型，并促进AI期间的Tranust基础。他还说，AI文明的一章已经开始，腾讯愿意与所有各方合作，共同形成一个未来，强调技术，人文，开放性和伴侣。 AI开发Accelera它的发展，管理层必须同时发芽 会议的前半部分围绕“生成AI”行业应用趋势。在他的主要演讲中，新加坡国立大学人工智能研究所主任莫汉·坎坎哈利教授（Mohan Kankanhalli）教授，当前的生成AI主要涵盖三种基本技术途径：大语言模型（LLMS），视觉语言模型（VLMS）和扩散模型（扩散模型）。其中，扩散模型取得了成功，导致了多模式的野外形式，例如图像和高质量生成的音频，显示了广泛的应用程序前景。他认为，即使生成性AI具有强大的潜力，它仍然面临着技术困难，例如幻觉，缺乏适当的控制和真实知识的整合，还激发了社会风险，例如隐私，版权误解，缺乏公平和缺乏公平和歧视错误的国家。他强调，将来，在确保模型能力的同时，我们需要加强数据管理和责任的机制，并促进创意行业，教育和工作领域中AI发展的可持续发展。 Mohan Kankanhalli教授发表了主要演讲 随后，Tencent Photonic Studio Group的高级研究员Liu Tianchi博士将题为“在语音领域中的生成AI的发展和纠正”的主题共享。 Liu博士系统地引入了技术生成技术（TTS）以及由大型模型增强的现代表达和电力控制技术，显示了AI的最新发展，以音色，情感，音调，风格，方言控制等。 Liu Tianchi博士这个主题 Tencent研究所的高级专家兼创新研究中心主任Zhu Feida教授，Aptos Move sin Sin主席Yuan XiaohuiGapore Management University兼计算机和信息系统学院副院长BMAN，ABCDE VENTURECTIAL组织的联合创始人，Wiz.AAI的董事长兼联合创始人Lu Jianfeng也将在AI行业中进行特别讨论。 对AI行业应用程序的特别讨论 朱·菲达（Zhu Feida）教授强调，生成AI的“合并性”和“协作”是未来数字经济的重要特征。他说，目前，开放生态系统资源的快速增加大大降低了使用生成AI的阈值，这使企业可以根据本地数据开发透明和受控的系统，这有助于实现AI的主权和主权主权和主权和主权。他与个性化学习系统项目分享了自己的经验，强调工作的堕落和传统算法可以显着提高模型的准确性，并且已经在Defi的诗歌领域进行了教导，被忽略的AI代理显示了应用程序的实际价值。他指出了AI和Web3的组合，并建议“协作情报 +代币化的经济”是Web3的本质，也是AI工业化和管理的重要方向。 作为投资者和连续企业家，Bman在“超级个人”时期分享了他的观察结果，并高度评估了由DeepSeek等开源来源锁定的潜在发展。他建议AI代理将是下一代互联网的重要参与者，并预测未来“代理社会”的出现。代理人不仅独立完成任务，还具有身份，功能和交易。他还说，许多初创公司只是“炮弹的大型型号”，并且缺乏护城河，因此建议初创公司建立用户网络的效果和业务障碍尽快。此外，他表达了对“多涉及经济”模型的期望，该模型认为，将来必须通过共同的协议来实现代理之间的联系与合作，以产生真正的代理和生态系统基础设施。 Lu Jianfeng以Wiz.AAI语音代理的产物为例，以探讨在实际业务情况下AI代理的可行性和局限性。他认为，代理商的关键是，如果完成“自动自动”任务，并且在语音领域，响应速度和Guni控制是需要轻松克服的挑战。他建议使用“用户的风景”逻辑，即围绕客户的清晰需求而设计的产品，并通过积累高质量的数据和自定义知识来完成不同的竞争。他还说，将来，由于引入了Aiangal Reconstru，该组织在企业内的合作也将发生CTION代理人，例如客户服务，人力资源和其他功能，针对人员和代理商，并促进“有助于”成为企业的标准的“人类机器人”。 主持人Yuan Xiaohui还提出了一个问题：“如果AI带来了重建过程。”他得出的结论是，人工智能开发目前正在从“工具化”转变为“系统化”，企业开始将代理嵌入工作流程中，并重新反思人类计算机合作的界限。尽管AI代理仍然很难达到100％的准确性，但他目前的“人机共同创造”足以显着提高业务效率。重要的是在技术进化过程中同时促进治理，安全和社会接受。 从全球角度呼吁AI管理 会议的后半部分围绕着“生成AI的管理和社会影响”。戴维·马歇尔教授和副教务长的主席西蒙·切斯特曼（Innovation新加坡国立大学的教育）提供了一个主要的演讲，题为“人工智能治理的悲剧”。他在讲话中教导说，尽管关于人工智能（AI）的道德框架，准则和法规讨论，但仍然很难实现真正的有效管理。泛滥的障碍是：首先，人工智能的发展和扩展越来越多地由私营公司主导，这些公司有动力继续发展和部署更强大的模型，但缺乏统治意愿；其次，大多数政府不希望AI严格调整，记住它将防止变化，防止竞争利益或引起人才和投资，而人才和投资以更轻松的管理流入地区；第三，历史，国际合作机制（例如国际联盟，联合国和国际原子能局）几乎在CR中建立和促进ISES，但在AI领域，目前尚无明确而紧急的全球危机，因此缺乏“ Cutt Point”来推动国际管理。因此，如果AI管理中的权力和兴趣之间的不匹配是不溶的，那么在真正建立有效的监管机制之前，社会可能会遇到重大危机。此外，他强调，管理层应专注于如何保持灵活性和恢复技术决策。 Chen Xiwen发表了主题演讲 新加坡Dezun律师事务所兼新加坡管理大学数字法研究中心的行业研究员谢丽尔·西恩（Cheryl Seah）提供了一个主题共享的主题，标题为“遗传人工智能：实践观点”。他说，人工智能管理中总是有紧张局势：即使某事是合法的“可以”，如果“应该”这样做仍然值得思考。因此，许多AI管理框架的目的是指导organsit是一个问题。F制作选项可以在开发和使用AI解决方案时建立用户信心。 AI管理框架和相关信息可帮助组织了解他们在开发和使用AI解决方案时可能面临的风险，并在与开发人员或第三方用户签约时合理地分配了这些风险，同时通过其AI使用政策有效地管理它们。到2025年，一个新趋势是发布AI合同的多个条款示范 - 尽管这些条款主要由公共部门概述公共部门用户，但对于私营部门部门，这些条款也是参考的价值。 谢丽尔·西（Cheryl Seah）分享了这个主题 在讨论旋转的讨论随后由新加坡管理大学数字法研究中心副主任Liu Han-Wei领导，Alexander Joseph Joseph Woon Woon Woon Woon Woon Woon Woon Woon Woon Woon Woon Woon Woon Woon Woon，新加坡社会科学大学法律学院的讲师，创始人兼联合主任，关于科学和技术，机器人，人工智能与法律（步道），丹尼尔·森（Daniel Seng），筹集者兼中心中心中心中心的联合主任，兼中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心中心的联合董事，以及中心中心中心中心中心中心中心中心，机器人智能，人工智能，人工智能，赛义处，乔治，国民赛车，国民赛车，国民赛车，国民赛车，乔治，国民赛车，国民，国民，国民赛车， Yang Bangxiao法学院的数字法研究中心新加坡管理大学的数字研究中心和Tencent Research Institute的高级研究员Cao Jianfeng博士讨论了对生成AI管理的挑战。 研讨会的“生成AI管理挑战”的研讨会嘉宾拍摄了一张小组照片 亚历山大教授说，AI管理目前面临三个主要挑战：首先，NG无知与冷漠之间的差异。 Although管理框架将帮助人们“想使用AI负责但不知道该怎么做”（即无知），很难防止“不要关心对或错，而只是寻求收入”（即“漠不关心”）；其次，规范性差距和执法间隔。鉴于网络风险具有全球性能，执法部门受领土原则的限制，因此规范工具对实际结果有基本的限制；第三，以应对网络伤害的供应方和需求方面的技术，目前专注于供应网络伤害的供应（例如平台和不良行为者），这打算减少“坏事”的出现，但忽略“需求”方法，但要忽略“需求”的方法，以改善“潜在的受害者”的培养。设计干预。 丹尼尔教授说AI FIELD需要适当的管理来调整发展而不是防止变化，因为法律是防止滥用和恶意使用的必要工具；因此，评估滥用和滥用AI的风险是正确的方法。在处理诸如“深度宽恕”图像和意外假装之类的问题时，法律必须集中在行为的本质上，而不是技术手段，并采用中性技术来调整它以适应肠道学变化的变化并从长远来看有效。此外，他呼吁关注大型语言模型的垄断，促进语言和文化的差异和代表性，并认为发展大型中国模型将有助于平衡AI的全球生态，并为应用不同背景和文化的应用创造更多机会。 乔什教授说，国际人工智能管理目前面临许多挑战，这是最受欢迎的WHICH是“互操作性调节”的问题。由于人工智能调节系统仍在开发中，即使最初形成，它仍然显示出不同的路径选项。但是，所有人工智能调节系统的共同目的是在鼓励变革的同时建立足够的MGA风险机理。为了实现这一目标，监管系统可以采用灵活而创新的精神，即继续发展技术发展的人。继续更新监管框架，并提供指导并倾向于促进技术采用，以通过更大的应用，理解和理解逐渐发展公众对人工智能技术的信心。 Cao Jianfeng教导说，独立的决策（决策），情绪变化和通过应用AI技术进行的人类增强可以带来新的挑战。因此，人不仅需要注意幻觉，偏见，错误，不当行为和其他AI决策问题；他们还需要注意AI情感应用的影响，例如AI与人际关系和人类计算机的关系融合，以防止AI削弱人类的联系；他们还需要考虑如何避免过度依赖AI工具，这些工具可能会导致个人通过适当使用教育和工作思考的能力，并真正实现人们的创造力。此外，AI技术正在迅速发展，这需要建立更容易调节和敏捷的管理机制，这不仅依赖于诸如管理等外部机制，而且还要提高人们的注意，以通过诸如验证和保安等内部机制来创建AI的安全，多样，无害和可靠的AI助手。 将来与AI合作的人物建设 在会议结束，腾讯研究所校长肖和新加坡管理大学数字法研究中心主任刘汉·韦（Liu Han-wei）代表这些组织进行了摘要。肖总统在讲话中分享了三个关于AI当前发展的观察：首先，AI加速了其向通用人工智能（AAGI）的转移，推动了经济和社会结构的深刻变化的新轮换。企业正在从“电力消耗”和“云消耗”转变为通过“消耗令牌”来衡量情报水平的新阶段，这表明“智能作为服务”的出现。他还呼吁社会的所有部门共存社会的AI和R Ragementemention。一方面，我们必须通过跨学科和跨场合作考虑前进并正确地应对AI技术社会的影响。同时，我们需要预测并思考并计划积极的AI愿景，在制定和技术指导上达成共识以正确发展，以确保AI的发展植根于人性，道德和责任，以便AI可以真正成为我们共同发展更好的未来的力量，而不是风险来源。 腾讯研究所主席肖发表演讲 汉韦教授感谢所有客人和听众在摘要演讲中积极参与，并认为这次会议在讨论AI发展以及社会和未来影响的信息方面有效，涵盖了许多问题，例如Deepfake，AI Agent和AI偏见。他说，SMU数字法研究中心一直关注削减数字经济和数字社会的问题，并与行业合作伙伴组织了许多活动和研讨会。目前，它在腾讯研究所组织了这次会议，以进一步加深这种合作并期望将来的合作与交流。 WS68343520A31020205377035037 https://cn.chinadaily.com.cn/a/a/202505/26/ws68343520a31020205377035037.html 版权保护：该网站上发布的内容版权（包括文本，照片，多媒体信息等）仅由中国每日网络（中国国际文化媒体（Beijing）Co，Ltd。）专门使用。未经中国日至日期的同意，禁止繁殖和使用。在中国每日提供opinyon：[email protected]