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欧盟达成全球首个全面 AI 法案协议

欧盟立法者近日在布鲁塞尔达成了一项历史性协议,推出全球首个全面的人工智能法案。这一开创性立法旨在根据人工智能系统的潜在风险和影响程度进行规范,为27个成员国建立一个统一的监管体系。该法案不仅促进创新,还旨在保护基本人权。 新法案将人工智能系统分为四类风险等级,从不可接受风险到最低风险。根据路透社的报道,被认定为 “不可接受风险” 的 AI 应用将被全面禁止。这包括政府的操控性社会评分系统,以及在公共场所进行实时生物识别监控的执法行为。高风险的人工智能应用,如基础设施和医疗设备中的使用,将面临严格的义务,包括严格的风险评估和高质量的数据集要求。 法案还设立了一个新的欧洲人工智能办公室,负责监督这些规定的执行。该机构将与欧盟委员会共同运作,确保各国的法规得到一致的实施。若违反 AI 法案,企业将面临高达3500万欧元或全球营收7% 的罚款,这一强有力的执法机制旨在确保大型科技公司认真遵守规定。 谈判中一个重要突破是对强大的通用人工智能模型进行监管,例如 ChatGPT 背后的系统。立法者同意采用双层次的监管方式。所有通用人工智能模型都需遵守基本的透明度要求,而那些被认定存在 “系统性风险”...

深入理解分布式共识算法 Raft

“不可靠的网络”、“不稳定的时钟”和“节点的故障”都是在分布式系统中常见的问题,在文章开始前,我们先来看一下:如果在分布式系统中网络不可靠会发生什么样的问题。 有以下 3 个服务构成的分布式集群,并在 server_1 中发生写请求变更 A = 1,“正常情况下” server_1 将 A 值同步给 server_2 和 server_3,保证集群的数据一致性: 但是如果在数据变更时发生网络问题(延迟、断连和丢包等)便会出现以下情况:比如有两个写操作同时发生在 server_1 或 server_3 上,即便两个写操作有先后顺序,但可能由于网络延时导致各个服务中数据的不一致: 同样地情况,如果在 server_1 上发生三次写操作,在数据同步的过程中因为网络延时或网络丢包也可能会导致数据的不一致: 那么为了避免以上这些集群间数据不一致的问题,便需要分布式共识算法来协调。分布式共识算法简单来说就是如何在多个服务器间对某一个值达成一致,并且当达成一致之后,无论之后这些机器间发生怎样的故障,这个值能保持不变。本篇文章我们便对 Raft 算法进行介绍。 理解 Raft 算法 了解和学习过 Zo...

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