歐盟委員會周五表示，將於8月2日起擴大執行《歐盟人工智能法案》更多條文，屆時人工智能系統的新透明度要求亦會生效。
根據新規定，聊天機械人及其他互動人工智能系統，必須告知用戶他們正與人工智能而非人類互動。人工智能生成或修改的圖像、影片及音頻，包括深度偽造內容，必須清晰標示並附有機器可讀的標記。
委員會指出，這些要求旨在減少欺騙及操縱，同時協助用戶識別人工智能生成的內容。
委員會轄下的歐盟人工智慧辦公室將執行涵蓋通用人工智能模型供應商的規定，包括可能構成系統性風險的先進模型。供應商將須記錄相關資訊、採納版權政策，並發布用於訓練其模型的內容的足夠詳細摘要。
最先進模型的供應商亦必須採取措施，應對網絡安全、有害操縱、人類控制喪失及基本權利受威脅等相關風險。
當局亦會開始執行被禁止的人工智能操作，包括操縱他人、利用弱點或進行某些形式社會評分的系統。
歐盟人工智慧辦公室、各國主管機構及歐洲數據保護監管局將共同負責執行工作。
委員會表示，超180個組織已簽署一份自願行為守則，旨在協助公司遵守透明度要求。
根據《人工智能綜合法案》，針對某些高風險人工智能系統的規定已推遲至2027年12月，而整合到受規管產品中的高風險系統要求將於2028年8月起生效。
《歐盟人工智能法案》已於2024年8月1日生效，目前正分階段實施。
（CGTN）
影片截圖 CGTN圖片
影片截圖 CGTN圖片
影片截圖 CGTN圖片
影片截圖 CGTN圖片
影片截圖 CGTN圖片
影片截圖 CGTN圖片
Zilliz，全球最廣泛採用的開源向量數據庫Milvus的開發公司，最近宣布推出Milvus 3.0。這次重大架構更新為開發人員構建生產級人工智能應用程式，帶來湖原生數據存取及更具表達力的檢索引擎。Milvus 3.0讓機構能夠在物件儲存及開放數據格式中，對向量數據構建及提供生產級索引。它亦將更多查詢及檢索操作移至引擎內部，將Milvus擴展至傳統的最近鄰搜索以外，以支援更豐富的排名、聚合、稀疏搜索及多向量檢索。
這次發布亦推進了開源Milvus及Zilliz Cloud背後的共享技術基礎。開發人員可獨立部署Milvus，而Zilliz Cloud則建基於Milvus核心，提供全面託管的向量湖數據庫（Vector Lakebase），涵蓋實時服務、互動探索、批次分析及人工智能數據操作。
Zilliz宣布推出Milvus 3.0，令全球最廣泛採用的開源向量數據庫實現湖原生架構 AP圖片
Zilliz聯合創辦人兼技術總監James Luan指出：「人工智能數據正變得更大、更豐富及更具動態，然而用於服務及改進這些數據的系統仍然分散。Milvus 3.0將生產級檢索更貼近數據所在位置，並為開發人員提供更具表達力的引擎，以應對現代人工智能應用程式。同樣的基礎亦為Zilliz向量湖數據庫提供動力，我們透過彈性、操作簡便性及企業級功能，將其擴展以大規模管理人工智能數據。」
在數據所在位置進行索引及服務
生產級人工智能系統通常會為實時檢索保留一份數據副本，並為離線處理保留另一份。在兩者之間移動數據會增加額外儲存開銷、漫長的導出過程、同步管道及操作複雜性。
Milvus 3.0引入湖原生架構，允許生產級索引及檢索直接在物件儲存中的數據上操作。
這些功能共同將在線檢索及離線數據改進，更貼近共享數據基礎，減少了在不同系統之間持續導出、複製及協調大型數據集的需求。
更具表達力的檢索引擎
Milvus 3.0亦將檢索功能擴展至傳統的top-K向量搜索以外。
新的伺服器端排序及聚合，連同分面搜索，讓應用程式能夠將語義相關性與新鮮度、評級、價格、類別、租戶及內容來源等屬性結合。以往需要過度獲取數據並在應用程式代碼中處理的操作，現在可直接在Milvus引擎內執行。
對於由超一個向量表示的文件、圖像及其他實體，StructList引入原生多向量檢索。一份文件可保留多個區塊的向量，一張圖像可保留多個視覺補丁的向量，而一件產品可在單一實體及元數據記錄下保留多種多模態表示。StructList亦支援ColBERT及ColPali等後期互動檢索模型。
Milvus 3.0透過優化的稀疏索引，進一步強化稀疏及混合檢索功能，該索引在內部測試中約小3倍，同時達到可比較的召回率。其他增強功能包括用於學習稀疏向量的SINDI、伺服器端MinHash生成、可空向量字段、用於全文搜索的自定義字典，以及對Faiss兼容索引的更廣泛支援。
Zilliz技術總監James Luan表示：「生產級應用程式很少只停留在返回最近的向量。它們需要排序、分組、構建分面，並跨同一實體的多個表示進行檢索。Milvus 3.0將更多這類工作移至引擎內部，同時重新設計儲存，以實現物件儲存上的高效、低延遲存取。」
這些功能為涵蓋RAG、語義搜索、推薦、多模態探索、代理記憶及人工智能數據準備的應用程式，提供了更廣泛的檢索基礎。
開源及託管可用性
Milvus 3.0在Apache 2.0許可證下提供，並仍是LF AI & Data的畢業項目。它可在Kubernetes或Docker上部署，包括在氣隙環境中，並支援Amazon S3兼容的物件儲存、Google Cloud Storage及Azure Blob Storage。
這次發布最初透過Python、Go及Node.js SDK提供，Java支援計劃在發布後不久推出。開發人員可閱讀發布說明、遵循快速入門指南，並在GitHub上存取源代碼。他們亦可加入Milvus社區，或透過Milvus Office Hours與項目維護者交流。
對於偏好託管平台的機構，Zilliz Cloud將Milvus 3.0作為其核心索引及檢索引擎，並將其擴展為全面託管的向量湖數據庫。Zilliz Cloud增加了彈性計算、互動探索、批次分析、共享索引、企業安全及治理，以及對單一人工智能數據副本的自動化操作。
這為開發人員提供了統一的技術基礎：他們可將Milvus部署及操作為開源向量數據庫，或在需要涵蓋實時檢索、離線探索、數據處理及生產操作的託管平台時，使用Zilliz Cloud。更多詳情，請參閱Milvus 3.0發布網誌。
關於Zilliz
Zilliz是一間領先的人工智能數據基礎設施公司，亦是Milvus的開發者，Milvus是全球最廣泛採用的開源向量數據庫，在GitHub上獲得超45,000顆星，Docker拉取次數超1億。Zilliz協助企業及人工智能原生公司，使非結構化數據可搜索、可分析及可治理，將文本、圖像、音頻、視頻及其他多模態數據轉化為生產級人工智能的戰略資產。
Zilliz的技術以Milvus及Zilliz Cloud為核心。Milvus是一個專為大規模向量搜索而構建的開源向量數據庫。Zilliz Cloud以Milvus為基礎，將該基礎擴展為全面託管的向量湖數據庫，結合了向量數據庫的高吞吐量、低延遲服務能力，以及多模態數據湖的開放性、可擴展性及經濟性。
Zilliz支援全球超10,000間企業及人工智能原生公司，包括MiniMax、OpenEvidence、Filevine、Exa、Salesforce及Read AI。
Zilliz總部位於加州紅木海岸，獲得領先投資者支持，包括沙特阿美（Aramco）旗下Prosperity 7 Ventures、淡馬錫（Temasek）旗下Pavilion Capital、高瓴資本（Hillhouse Capital）、5Y Capital、雲啟資本（Yunqi Partners）及信中利資本（Trustbridge Partners）。
（美聯社）
