的数据获取 渠道是公开的论坛，例如谷歌的 LaMDA 模型，在论文中表示其预训练数据 50%对 话数据来自公共论坛；12.5% C4 数据；12.5%的代码文档来自与编程相关的网站； 12.5%维基百科；6.25%英文网页文档；6.25%的非英语网络文档，数据集中的单词 总数为 1.56T，而 OpenAI 使用了 45T 数据。未来如何获得高质量的训练集始终是 各家大厂的首要竞争领域。 图8：LaMDA

提供核实信息的工具 以身作则， 示范正确使 鼓励伦理讨论 • 事实核查： 我们要教孩 子 如何将 A I 的答案与可 靠来 源进行比对 ， 比如 百科全 书或教育网站 。 • 解释局限性： 我们也要 向 孩子解释 A I 的局限性， 比 如它可能会对复杂问 题进 行过度简化 ， 或者 反映其 训练数据中的偏见 。 如何教孩子与

“去偏差”）的数据集可以作为起点，但企业应考 虑到其局限性，如偏差缓解不彻底、范围有限以及潜在的信息丢失。像IBM等公司 提供此类数据集，作为人工智能开发初始阶段的垫脚石，也可根据需要在网上查找 参考资料（如维基百科）。 ○ 适用法规：相关法规有：《通用数据保护条例》（欧盟） 规定了数据 处理的透明度和负责任的数据收集做法；《加州消费者隐私法案(CCPA)》规定个人 有权访问、删除和拒绝出售其个人数据；可能管理用于训练生成式人工智能模型和

有2800万名现役军事⼈员，包括来⾃不同国防部队不同分⽀的全职⼠兵和军官。仅 美国就拥有约50万现役⼈员。同样，根据司法统计局的数据，仅在2018年，美国拥 有⼤约120万名全职执法⼈员，全球范围内更是有数百万⼈，根据维基百科的数据， ⼤约有1千万⼈。此外，私⼈安全⾏业在全球雇佣了2000万⼈。因此，即使仅提⾼5- 10%，通过机器⼈来增加这样的劳动⼒，可能将等同于数百万台机器⼈。 超出本报告范围的是对这种需求进⾏建模，但我们确实认为，全球部署的机器⼈

要取决于少数人，“群体智慧”则不能发挥作用。与此同时，它在 运作上主要依靠命令协调，其协调的成本非常高。针对以上问题， 人们一直在寻找一种新的组织形式来替代现有的中心化组织，而DAO 就是一个可能的答案。 根据维基百科的解释，DAO是一种建立在透明的、编码为计算机 程序的规则基础之上的组织。这类组织由所有组织成员共有，每一 个组织成员都由程序来规则，而非某个中心化的领导者操控。借助 区块链技术，DAO很快就从概念成为现实，并已经被应用到很多不同