AI 与 Web：分析机器学习模型对 Web 的影响

W3C 中国社区成员：
大家好！

过去几个月里，我们看到了大量与人工智能（大多基于机器学习模型的）系统相关的消息。这些系统与 
Web 平台紧密结合，对 Web 产生了诸多影响，引发了一系列重要讨论。可以预见，Web 
迄今为止健康发展所依赖的一些共同预期将面临进一步转变。

为了让 W3C 社区（以及其他 Web 
相关的标准组织）能够有条不紊地讨论这些转变，W3C 团队成员 Dominique 
Hazael-Massieux 为此发布了一份分析文档（参见文档的中文版本）：

AI & Web：理解与管理机器学习模型对 Web 的影响
https://www.w3.org/reports/ai-web-impact/index-zh.html

注：文档收集 W3C 团队围绕人工智能系统对 Web 当前及预期影响的共同理解，并识别 
W3C 为管理其影响而已经开始或者应该开始的探索。本文档既不代表 W3C 
会员的任何共识，也不是标准化文档。

这份文档从道德、社会和技术影响的角度评述这些交叉领域，同时重点分析标准化、指引性文件和互用能力有助于管理这些变化的一些领域：

* 在模型训练流水线中使用 Web 内容的一种共识机制；
* 将模型输出内容标注为“计算机生成”；
* 在模型卡片中公开训练数据的来源；
* 暴露依赖于模型运行的 Web API；
* 通过私密化存储数据降低暴露个人隐私数据的风险；
* 应对新冒充风险的强化的凭据和身份机制；
* 一个评估环境对 Web 标准影响的评估框架；
* 一个基于模型的推理来管理互用能力的框架，包括非确定性模型。

我们希望通过发布这份文档并邀请全球社区对其进行审阅，不断迭代地去完善这些共同的理解，同时帮助构建出一个社区路线图，以增进对这些领域的积极影响，减少对这些领域的危害。欢迎针对文档中所列出的领域，或者文中没有提及的其他相关领域给出建设性的意见和建议。

欢迎于2024年6月30日前通过 GitHub 提交反馈意见：
https://github.com/w3c/ai-web-impact/

如有任何疑问或希望了解更多信息，欢迎随时联系我们！

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贾雪远
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Xueyuan Jia - W3C Marketing and Communications
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Received on Friday, 22 March 2024 03:22:02 UTC