این متن خلاصه و نتیجه یک مقاله است لطفا روان ترجمش کنید و خلاصه کنید و بگید راجب چیه دقیقا
Abstract: With the rapid development of internet technology, many industries have embarked on a digital transformation. However, while the Internet has brought convenience to users, it has also become a breeding ground for criminals to commit fraud. On the one hand, a large number of users on the Internet more or less left data, criminals can use this information to practice accurate fraud users, improve the success rate of fraud; On the other hand, online financial transactions such as banking and e-commerce also provide more opportunities for criminals to commit fraud. Therefore, all kinds of fraud methods emerge in an endless flow, through the telephone, information, fishing and other means of fraud, not only to bring hundreds of millions of losses to society every year, but also to the security of people's lives have a huge threat. Monitoring and preventing online fraud is an important part of the cybersecurity industry. For known network fraud, based on the domain name of the phishing site, the account number and mobile phone number that send fraudulent information, simple and effective monitoring and defence can be carried out through the blacklist. However, it is difficult for traditional means to effectively defend against undocumented fraud. With the development of machine learning technology, it is the main research direction of fraud detection methods to discover the information sources and characteristics of information content through machine learning technology, and make realtime and continuous accurate judgments. This paper realises credit fraud detection by generating adversarial network technology, so as to prevent network security risks.
Conclusion From the global trend, the deep integration of AI and finance is the general trend, and the recently held Central Financial Work Conference also proposed to do a good job in the "five big articles", including digital finance. In this regard, we should: First, adopting a technology-neutral stance is crucial to foster the integration of AI technology in advancing financial innovation in the United States. Currently, numerous financial institutions across the U.S. have embraced analytical AI technologies, significantly enhancing service efficiency, cutting transaction costs, and advancing inclusive finance. Analytical AI has shown its value, but generative AI holds even greater potential, offering a wider range of application scenarios. It has the power not only to elevate existing financial services but also to pioneer new business models. Looking ahead, U.S. financial institutions should be proactive in exploring the applications of generative AI within the finance sector. Moreover, while ensuring security and compliance, these institutions could benefit from partnerships with tech companies. Leveraging their respective strengths, they can accelerate the deep integration of AI technology and financial services, thereby boosting the international competitiveness of the United States' financial technology sector. The second is to attach equal importance to supervision and development, and consider the development of AI financial regulation in advance. At present, there is a general lack of relevant regulations for AI regulation in the financial sector. Historical experience shows that if financial innovation is excessively ahead of regulation, it will not only lead to financial risks, but also threaten financial stability. It could also trigger an excessive regulatory backlash and stifle the development of beneficial financial innovation. Therefore, based on the principle of "same risk, same supervision", the financial management sector can carefully consider the risks and challenges that AI may bring to the financial sector. Finally, international cooperation on AI regulation should be strengthened. International competition and cooperation in AI regulation are taking place. In terms of competition, the two major economies, the United States and Europe, are competing for the right to have a say in the formulation of global AI standards and regulatory rules; in terms of cooperation, the Group of Seven (G7) released the Report on Generative Artificial Intelligence at the Hiroshima AI Conference in May 2023, noting that G7 members agreed to develop a code of conduct to regulate the development and use of AI systems by large companies. In early November, the world's first Artificial Intelligence Summit was held in the UK, attended by representatives from China, the US, Europe, India and other countries. The parties signed the Bletchley Declaration, agreeing to take joint action on a global scale to manage the potential risks of artificial intelligence and to ensure that AI is developed and applied in a safe and responsible manner.
٧ پاسخ
این مقاله به بررسی چالش‌ها و راه‌حل‌های مربوط به کلاهبرداری آنلاین در عصر دیجیتال می‌پردازد. با پیشرفت سریع فناوری اینترنت، بسیاری از صنایع به تحول دیجیتال روی آورده‌اند، اما این تحول همچنین فرصت‌هایی برای کلاهبرداران فراهم کرده است.
الف - خلاصهچالشها:
- داده‌های کاربران: کاربران اینترنت به طور ناخواسته داده‌هایی را به جا می‌گذارند که می‌تواند توسط کلاهبرداران برای انجام کلاهبرداری‌های دقیق استفاده شود.
- معاملات آنلاین: افزایش تعداد معاملات مالی آنلاین، فرصت‌های بیشتری را برای کلاهبرداران فراهم کرده است.
- ضررهای مالی: کلاهبرداری‌ها سالانه به جامعه خسارت‌های هنگفتی وارد می‌کنند و امنیت زندگی افراد را تهدید می‌کنند.
راه‌حل‌ها:
- نظارت و پیشگیری: نظارت بر کلاهبرداری آنلاین به عنوان یک بخش مهم از صنعت امنیت سایبری شناخته میشود. استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای شناسایی و پیشگیری از کلاهبرداری‌ها، به ویژه در مواقعی که اطلاعات جدید و ناشناخته وجود دارد، به یک رویکرد کلیدی تبدیل شده است.
- شبکه‌های مولد: مقاله به استفاده از تکنولوژی شبکه‌های مولد برای شناسایی کلاهبرداری‌های اعتباری و کاهش خطرات امنیتی اشاره می‌کند.
مقاله تأکید می‌کند که ادغام عمیق فناوری هوش مصنوعی (AI) و مالی یک روند جهانی است. برای پیشرفت در این زمینه، پیشنهاداتی ارائه میشود:
- موضع فناوری‌محور: اتخاذ رویکردی بی‌طرفانه نسبت به فناوری می‌تواند به ادغام بهتر AI در نوآوری‌های مالی کمک کند.
- توجه به نظارت و توسعه: نیاز به تدوین قوانین مناسب برای نظارت بر AI در بخش مالی وجود دارد تا از بروز خطرات مالی جلوگیری شود.
- همکاری بین‌المللی: تقویت همکاری‌های بین‌المللی در زمینه مقررات AI برای مدیریت خطرات بالقوه و اطمینان از توسعه ایمن و مسئولانه AI ضروری است.
این مقاله به طور کلی بر اهمیت استفاده از فناوری‌های نوین برای مبارزه با کلاهبرداری آنلاین و نیاز به نظارت و همکاری‌های بین‌المللی تأکید دارد.
این مقاله درباره تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی آنلاین با استفاده از فناوری‌های یادگیری ماشین است. مقاله توضیح می‌دهد که چگونه اینترنت با وجود مزایای فراوان، بستری برای تقلب‌های مالی شده است. مجرمان از اطلاعات کاربران برای انجام تقلب‌های دقیق استفاده می‌کنند و تراکنش‌های مالی آنلاین نیز فرصت‌های بیشتری برای تقلب فراهم می‌کنند. روش‌های مختلف تقلب از طریق تلفن، پیامک و فیشینگ باعث خسارات مالی و تهدید امنیت افراد میشود.
مقاله به اهمیت نظارت و پیشگیری از تقلب آنلاین اشاره می‌کند و توضیح می‌دهد که چگونه فناوری‌های یادگیری ماشین می‌توانند در تشخیص و جلوگیری از تقلب مؤثر باشند. به‌ویژه، استفاده از شبکه‌های مولد تقابلی (GAN) برای تشخیص تقلب‌های اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است.
در نتیجه‌گیری، مقاله به روند جهانی ادغام عمیق هوش مصنوعی و مالی اشاره می‌کند و تأکید می‌کند که مؤسسات مالی باید به‌طور فعال به دنبال کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بخش مالی باشند. همچنین، اهمیت نظارت و توسعه همزمان و همکاری بین‌المللی در زمینه مقررات هوش مصنوعی مورد تأکید قرار گرفته است.
چکیده: با توسعه سریع فناوری اینترنت، بسیاری از صنایع دست به تحول دیجیتال زده اند. با این حال، در حالی که اینترنت راحتی را برای کاربران به ارمغان آورده است، همچنین به بستری برای ارتکاب کلاهبرداری مجرمان تبدیل شده است. از یک طرف، تعداد زیادی از کاربران در اینترنت کم و بیش داده ها را ترک کردند، مجرمان می توانند از این اطلاعات برای تمرین کاربران تقلب دقیق استفاده کنند، نرخ موفقیت تقلب را بهبود بخشند. از سوی دیگر، تراکنش های مالی آنلاین مانند بانکداری و تجارت الکترونیک نیز فرصت های بیشتری را برای مجرمان برای ارتکاب کلاهبرداری فراهم می کند. بنابراین انواع روش های کلاهبرداری در جریانی بی پایان از طریق تلفن، اطلاعات، ماهیگیری و سایر ابزارهای کلاهبرداری پدید می آیند تا نه تنها سالانه صدها میلیون خسارت به جامعه وارد کنند، بلکه به امنیت جان مردم نیز کمک می کنند. تهدید بزرگ نظارت و پیشگیری از کلاهبرداری آنلاین بخش مهمی از صنعت امنیت سایبری است. برای کلاهبرداری شبکه ای شناخته شده، بر اساس نام دامنه سایت فیشینگ، شماره حساب و شماره تلفن همراه ارسال کننده اطلاعات جعلی، نظارت و دفاع ساده و موثر از طریق لیست سیاه قابل انجام است. با این حال، برای وسایل سنتی دفاع موثر در برابر تقلب غیرمستند دشوار است. با توسعه فناوری یادگیری ماشین، این جهت اصلی تحقیق روش‌های تشخیص تقلب است که منابع اطلاعاتی و ویژگی‌های محتوای اطلاعاتی را از طریق فناوری یادگیری ماشین کشف کرده و قضاوت‌های دقیق و مستمر را در زمان واقعی انجام دهد. این مقاله تشخیص تقلب اعتباری را با تولید فناوری شبکه متخاصم، به‌منظور جلوگیری از خطرات امنیتی شبکه، محقق می‌کند.
نتیجه گیری از روند جهانی، ادغام عمیق هوش مصنوعی و امور مالی روند کلی است، و کنفرانس کاری مالی مرکزی که اخیراً برگزار شد نیز پیشنهاد کرد که در "پنج مقاله بزرگ" از جمله امور مالی دیجیتال کار خوبی انجام شود. در این راستا، ما باید: اول، اتخاذ یک موضع بی طرف از فناوری برای تقویت یکپارچگی فناوری هوش مصنوعی در پیشبرد نوآوری مالی در ایالات متحده بسیار مهم است. در حال حاضر، موسسات مالی متعددی در سراسر ایالات متحده از فناوری‌های هوش مصنوعی تحلیلی استقبال کرده‌اند و کارایی خدمات را به طور قابل توجهی افزایش داده، هزینه‌های تراکنش را کاهش داده و امور مالی فراگیر را پیش می‌برند. هوش مصنوعی تحلیلی ارزش خود را نشان داده است، اما هوش مصنوعی مولد پتانسیل بیشتری دارد و طیف وسیع تری از سناریوهای کاربردی را ارائه می دهد. نه تنها این قدرت را دارد که خدمات مالی موجود را ارتقا بخشد، بلکه می تواند مدل های تجاری جدید را نیز پیشگام کند. با نگاهی به آینده، موسسات مالی ایالات متحده باید در بررسی کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بخش مالی فعال باشند. علاوه بر این، این مؤسسات می توانند ضمن اطمینان از امنیت و انطباق، از مشارکت با شرکت های فناوری بهره مند شوند. آنها با استفاده از نقاط قوت مربوطه خود، می توانند ادغام عمیق فناوری هوش مصنوعی و خدمات مالی را تسریع بخشند و در نتیجه رقابت بین المللی بخش فناوری مالی ایالات متحده را تقویت کنند. دوم این است که به نظارت و توسعه اهمیت یکسانی بدهیم و از قبل توسعه مقررات مالی هوش مصنوعی را در نظر بگیریم. در حال حاضر، به طور کلی فقدان مقررات مربوطه برای مقررات هوش مصنوعی در بخش مالی وجود دارد. تجربه تاریخی نشان می دهد که اگر نوآوری مالی بیش از حد جلوتر از مقررات باشد، نه تنها منجر به خطرات مالی می شود، بلکه ثبات مالی را نیز تهدید می کند. همچنین می‌تواند باعث واکنش شدید نظارتی شود و توسعه نوآوری‌های مالی سودمند را خفه کند. بنابراین، بر اساس اصل «ریسک یکسان، نظارت یکسان»، بخش مدیریت مالی می‌تواند خطرات و چالش‌هایی را که هوش مصنوعی ممکن است برای بخش مالی به همراه داشته باشد، به دقت بررسی کند. در نهایت، همکاری بین المللی در مورد مقررات هوش مصنوعی باید تقویت شود. رقابت بین المللی و همکاری در مقررات هوش مصنوعی در حال انجام است. از نظر رقابت، دو اقتصاد بزرگ، ایالات متحده و اروپا، برای حق اظهار نظر در تدوین استانداردهای جهانی هوش مصنوعی و قوانین نظارتی با یکدیگر رقابت می کنند. از نظر همکاری، گروه هفت (G7) گزارش مربوط به مصنوعی مولد را منتشر کرد
چکیده: با توسعه سریع فناوری اینترنت، بسیاری از صنایع دست به تحول دیجیتال زده اند. با این حال، در حالی که اینترنت راحتی را برای کاربران به ارمغان آورده است، همچنین به محلی برای پرورش مجرمان برای ارتکاب کلاهبرداری تبدیل شده است. از یک طرف، تعداد زیادی از کاربران در اینترنت کم و بیش داده ها را ترک کردند، مجرمان می توانند از این اطلاعات برای تمرین کاربران تقلب دقیق استفاده کنند، نرخ موفقیت تقلب را بهبود بخشند. از سوی دیگر، تراکنش های مالی آنلاین مانند بانکداری و تجارت الکترونیک نیز فرصت های بیشتری را برای مجرمان برای ارتکاب کلاهبرداری فراهم می کند. بنابراین انواع روش های کلاهبرداری در جریانی بی پایان از طریق تلفن، اطلاعات، ماهیگیری و سایر ابزارهای کلاهبرداری پدید می آیند تا نه تنها سالانه صدها میلیون خسارت به جامعه وارد کنند، بلکه به امنیت جان مردم نیز کمک می کنند. تهدید بزرگ نظارت و پیشگیری از کلاهبرداری آنلاین بخش مهمی از صنعت امنیت سایبری است. برای کلاهبرداری شبکه ای شناخته شده، بر اساس نام دامنه سایت فیشینگ، شماره حساب و شماره تلفن همراه ارسال کننده اطلاعات جعلی، نظارت و دفاع ساده و موثر از طریق لیست سیاه قابل انجام است. با این حال، دفاع موثر در برابر تقلب غیرمستند برای وسایل سنتی دشوار است. با توسعه فناوری یادگیری ماشین، این جهت اصلی تحقیق روش‌های تشخیص تقلب است که منابع اطلاعاتی و ویژگی‌های محتوای اطلاعاتی را از طریق فناوری یادگیری ماشین کشف کرده و قضاوت‌های دقیق و مستمر را در زمان واقعی انجام دهد. این مقاله تشخیص تقلب اعتباری را با تولید فناوری شبکه متخاصم، به‌منظور جلوگیری از خطرات امنیتی شبکه، محقق می‌کند.
نتیجه گیری از روند جهانی، ادغام عمیق هوش مصنوعی و امور مالی روند کلی است، و کنفرانس کاری مالی مرکزی که اخیراً برگزار شد نیز پیشنهاد کرد که در "پنج مقاله بزرگ" از جمله امور مالی دیجیتال کار خوبی انجام شود. در این راستا، ما باید: اول، اتخاذ یک موضع بی طرف از فناوری برای تقویت یکپارچگی فناوری هوش مصنوعی در پیشبرد نوآوری مالی در ایالات متحده بسیار مهم است. در حال حاضر، موسسات مالی متعددی در سراسر ایالات متحده از فناوری‌های هوش مصنوعی تحلیلی استقبال کرده‌اند و کارایی خدمات را به طور قابل توجهی افزایش داده، هزینه‌های تراکنش را کاهش داده و امور مالی فراگیر را پیش می‌برند. هوش مصنوعی تحلیلی ارزش خود را نشان داده است، اما هوش مصنوعی مولد پتانسیل بیشتری دارد و طیف وسیع تری از سناریوهای کاربردی را ارائه می دهد. نه تنها این قدرت را دارد که خدمات مالی موجود را ارتقا دهد، بلکه می تواند مدل های تجاری جدید را نیز پیشگام کند. با نگاهی به آینده، موسسات مالی ایالات متحده باید در بررسی کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بخش مالی فعال باشند. علاوه بر این، ضمن تضمین امنیت و انطباق، این مؤسسات می توانند از مشارکت با شرکت های فناوری بهره مند شوند. آنها با استفاده از نقاط قوت مربوطه خود، می توانند ادغام عمیق فناوری هوش مصنوعی و خدمات مالی را تسریع بخشند و در نتیجه رقابت بین المللی بخش فناوری مالی ایالات متحده را تقویت کنند. دوم این است که به نظارت و توسعه اهمیت یکسانی بدهیم و از قبل توسعه مقررات مالی هوش مصنوعی را در نظر بگیریم. در حال حاضر، به طور کلی فقدان مقررات مربوطه برای مقررات هوش مصنوعی در بخش مالی وجود دارد. تجربه تاریخی نشان می دهد که اگر نوآوری مالی بیش از حد جلوتر از مقررات باشد، نه تنها منجر به خطرات مالی می شود، بلکه ثبات مالی را نیز تهدید می کند. همچنین می‌تواند باعث واکنش شدید نظارتی شود و توسعه نوآوری‌های مالی سودمند را خفه کند. بنابراین، بر اساس اصل «ریسک یکسان، نظارت یکسان»، بخش مدیریت مالی می‌تواند خطرات و چالش‌هایی را که هوش مصنوعی ممکن است برای بخش مالی به همراه داشته باشد، به دقت بررسی کند. در نهایت، همکاری بین المللی در مورد مقررات هوش مصنوعی باید تقویت شود.رقابت بین المللی و همکاری در مقررات هوش مصنوعی در حال انجام است. از نظر رقابت، دو اقتصاد بزرگ، ایالات متحده و اروپا، برای حق اظهار نظر در تدوین استانداردهای جهانی هوش مصنوعی و قوانین نظارتی با یکدیگر رقابت می کنند. از نظر همکاری، گروه هفت (G7) گزارش هوش مصنوعی مولد را در کنفرانس هوش مصنوعی هیروشیما در ماه مه 2023 منتشر کرد و خاطرنشان کرد که اعضای G7 توافق کردند که یک کد رفتاری برای تنظیم توسعه و استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در سطح وسیع ایجاد کنند. شرکت ها در اوایل نوامبر، اولین اجلاس سران هوش مصنوعی جهان با حضور نمایندگانی از چین، آمریکا، اروپا، هند و سایر کشورها در بریتانیا برگزار شد. طرفین اعلامیه بلچلی را امضا کردند و توافق کردند که اقدامات مشترکی را در مقیاس جهانی برای مدیریت خطرات بالقوه هوش مصنوعی و اطمینان از توسعه و بکارگیری هوش مصنوعی به شیوه ای ایمن و مسئولانه انجام دهند
همچنین این متن در باره خدمات دیجیتال است
چکیده: با توسعه سریع فناوری اینترنت، بسیاری از صنایع دست به تحول دیجیتال زده اند. با این حال، در حالی که اینترنت راحتی را برای کاربران به ارمغان آورده است، همچنین به محلی برای پرورش مجرمان برای ارتکاب کلاهبرداری تبدیل شده است. از یک طرف، تعداد زیادی از کاربران در اینترنت کم و بیش داده ها را ترک کردند، مجرمان می توانند از این اطلاعات برای تمرین کاربران تقلب دقیق استفاده کنند، نرخ موفقیت تقلب را بهبود بخشند. از سوی دیگر، تراکنش های مالی آنلاین مانند بانکداری و تجارت الکترونیک نیز فرصت های بیشتری را برای مجرمان برای ارتکاب کلاهبرداری فراهم می کند. بنابراین انواع روش های کلاهبرداری در جریانی بی پایان از طریق تلفن، اطلاعات، ماهیگیری و سایر ابزارهای کلاهبرداری پدید می آیند تا نه تنها سالانه صدها میلیون خسارت به جامعه وارد کنند، بلکه به امنیت جان مردم نیز کمک می کنند. تهدید بزرگ نظارت و پیشگیری از کلاهبرداری آنلاین بخش مهمی از صنعت امنیت سایبری است. برای کلاهبرداری شبکه ای شناخته شده، بر اساس نام دامنه سایت فیشینگ، شماره حساب و شماره تلفن همراه ارسال کننده اطلاعات جعلی، نظارت و دفاع ساده و موثر از طریق لیست سیاه قابل انجام است. با این حال، دفاع موثر در برابر تقلب غیرمستند برای وسایل سنتی دشوار است. با توسعه فناوری یادگیری ماشین، این جهت اصلی تحقیق روش‌های تشخیص تقلب است که منابع اطلاعاتی و ویژگی‌های محتوای اطلاعاتی را از طریق فناوری یادگیری ماشین کشف کرده و قضاوت‌های دقیق و مستمر را در زمان واقعی انجام دهد. این مقاله تشخیص تقلب اعتباری را با تولید فناوری شبکه متخاصم، به‌منظور جلوگیری از خطرات امنیتی شبکه، محقق می‌کند.
نتیجه گیری از روند جهانی، ادغام عمیق هوش مصنوعی و امور مالی روند کلی است، و کنفرانس کاری مالی مرکزی که اخیراً برگزار شد نیز پیشنهاد کرد که در "پنج مقاله بزرگ" از جمله امور مالی دیجیتال کار خوبی انجام شود. در این راستا، ما باید: اول، اتخاذ یک موضع بی طرف از فناوری برای تقویت یکپارچگی فناوری هوش مصنوعی در پیشبرد نوآوری مالی در ایالات متحده بسیار مهم است. در حال حاضر، موسسات مالی متعددی در سراسر ایالات متحده از فناوری‌های هوش مصنوعی تحلیلی استقبال کرده‌اند و کارایی خدمات را به طور قابل توجهی افزایش داده، هزینه‌های تراکنش را کاهش داده و امور مالی فراگیر را پیش می‌برند. هوش مصنوعی تحلیلی ارزش خود را نشان داده است، اما هوش مصنوعی مولد پتانسیل بیشتری دارد و طیف وسیع تری از سناریوهای کاربردی را ارائه می دهد. نه تنها این قدرت را دارد که خدمات مالی موجود را ارتقا دهد، بلکه می تواند مدل های تجاری جدید را نیز پیشگام کند. با نگاهی به آینده، موسسات مالی ایالات متحده باید در بررسی کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بخش مالی فعال باشند. علاوه بر این، ضمن تضمین امنیت و انطباق، این مؤسسات می توانند از مشارکت با شرکت های فناوری بهره مند شوند. آنها با استفاده از نقاط قوت مربوطه خود، می توانند ادغام عمیق فناوری هوش مصنوعی و خدمات مالی را تسریع بخشند و در نتیجه رقابت بین المللی بخش فناوری مالی ایالات متحده را تقویت کنند. دوم این است که به نظارت و توسعه اهمیت یکسانی بدهیم و از قبل توسعه مقررات مالی هوش مصنوعی را در نظر بگیریم. در حال حاضر، به طور کلی فقدان مقررات مربوطه برای مقررات هوش مصنوعی در بخش مالی وجود دارد. تجربه تاریخی نشان می دهد که اگر نوآوری مالی بیش از حد جلوتر از مقررات باشد، نه تنها منجر به خطرات مالی می شود، بلکه ثبات مالی را نیز تهدید می کند. همچنین می‌تواند باعث واکنش شدید نظارتی شود و توسعه نوآوری‌های مالی سودمند را خفه کند. بنابراین، بر اساس اصل «ریسک یکسان، نظارت یکسان»، بخش مدیریت مالی می‌تواند خطرات و چالش‌هایی را که هوش مصنوعی ممکن است برای بخش مالی به همراه داشته باشد، به دقت بررسی کند. در نهایت، همکاری بین المللی در مورد مقررات هوش مصنوعی باید تقویت شود.رقابت بین المللی و همکاری در مقررات هوش مصنوعی در حال انجام است. از نظر رقابت، دو اقتصاد بزرگ، ایالات متحده و اروپا، برای حق اظهار نظر در تدوین استانداردهای جهانی هوش مصنوعی و قوانین نظارتی با یکدیگر رقابت می کنند. از نظر همکاری، گروه هفت (G7) گزارش هوش مصنوعی مولد را در کنفرانس هوش مصنوعی هیروشیما در ماه مه 2023 منتشر کرد و خاطرنشان کرد که اعضای G7 توافق کردند که یک کد رفتاری برای تنظیم توسعه و استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در سطح وسیع ایجاد کنند. شرکت ها در اوایل نوامبر، اولین اجلاس سران هوش مصنوعی جهان با حضور نمایندگانی از چین، آمریکا، اروپا، هند و سایر کشورها در بریتانیا برگزار شد. طرفین اعلامیه بلچلی را امضا کردند و توافق کردند که اقدامات مشترکی را در مقیاس جهانی برای مدیریت خطرات بالقوه هوش مصنوعی و اطمینان از توسعه و بکارگیری هوش مصنوعی به شیوه ای ایمن و مسئولانه انجام دهند
همچنین درباره خدمات دیجیتال و پیشرفت آن سخن می گوسید
پاسخ شما
