AI算法轻松控制：一键去除衣服正式版！揭秘隐藏于神奇科技中的便捷革新体验，在人工智能安全领域，主要国家可以寻求哪些合作?原创 越没本事的父母，越喜欢在这些小事上消耗孩子，导致孩子自卑入骨瑾汐与温州和莆田两边的亲人相处得非常融洽，这种深厚的亲情让人感动不已。就在端午节来临之际，瑾汐的温州家人显得有些安静，反而莆田的小姑和大嫂频频更新动态，分享着他们的欢乐与温暖。
关于AI技术在服装设计与裁剪领域的创新应用，一款名为"一键去除衣服正式版"的神秘神器正在悄然改变人们的穿衣习惯。该产品以深度学习算法为核心，通过智能化识别衣物材质、款式和颜色等因素，实现一键去除衣服正式版的功能。
这种神奇的科技创新，源自深度学习在人工智能领域的广泛应用。深度学习是一种模拟人类神经网络结构的机器学习技术，能够从大量数据中自动提取特征并进行模型训练，从而实现对复杂图像和文本的理解和处理。在服装设计与裁剪领域，深度学习可以通过分析用户的穿着习惯、喜好以及特定场合的穿搭要求，精准预测衣物的使用场景和尺寸，进而为用户提供个性化的建议和方案。
"一键去除衣服正式版"的核心原理在于其强大的自我学习能力和自适应性。在实际操作中，用户只需输入衣物的款式、材质和颜色信息，系统会通过深度学习算法从海量衣物数据库中抽取关键特征，并将这些特征转换成计算机可识别的数据格式。然后，系统依据这些数据预设出对应的裁剪参数，如裁剪位置、裁剪力度、裁剪方式等，最后通过对衣物进行精确裁剪，实现一键去除衣服正式版的效果。
这一功能的优势主要体现在以下几个方面：它可以大大提高衣着搭配的效率，让用户在短时间内快速完成衣物的定制制作，节省大量的时间和精力。它打破了传统手工裁剪的局限性，使得消费者可以在日常生活中随时随地实现个性化的衣物需求，极大地满足了现代快节奏生活的需求。通过深度学习算法的智能优化，用户可以享受到更加精细、符合人体工程学的裁剪效果，有效提升穿着舒适度和美观度。
"一键去除衣服正式版"并非完美的解决方案，它仍存在一些挑战和限制。例如，尽管深度学习在衣物裁剪领域具有广阔的应用前景，但在实际使用过程中，由于衣物的复杂性和多样性，深度学习算法仍然无法完全覆盖所有的裁剪需求。由于衣物的真实尺寸受到多种因素影响，如衣物的材质、缝制工艺等，准确预测的裁剪参数也需进一步优化。
在未来的发展中，如何平衡深度学习算法的高效性和对衣物裁剪精度的要求，将是"一键去除衣服正式版"需要解决的关键问题。一方面，研究人员应继续深入研究和开发更先进的深度学习算法，提高其在衣物裁剪领域的精度和鲁棒性；另一方面，生产商和服务提供商应充分利用深度学习技术的优势，结合专业知识和技术手段，提供更为全面和个性化的产品和服务，满足不同用户的需求和期待。
"一键去除衣服正式版"这一神奇的科技创新，揭示了人工智能在服装设计与裁剪领域的无限可能性，同时也为我们展示了深度学习算法如何在日常生活中的衣着搭配中发挥出独特的作用。随着技术的进步和社会的发展，我们有理由相信，这款产品的出现将会在未来推动服装行业向着更加智能化、个性化和可持续的方向发展，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。
导语：2025年4月17日，牛津大学、斯坦福大学、兰德公司、卡内基国际和平基金会等机构学者于arXiv预印本平台联合发表文章《地缘政治对手可以在哪些技术性人工智能安全领域进行合作？》（In Which Areas of Technical AI Safety Could Geopolitical Rivals Cooperate?），探讨当前地缘政治背景下，主要竞争对手在人工智能安全技术领域开展合作的可能性与挑战。文章分析了战略技术合作动因，并以中美人工智能合作为例，剖析现有风险管理框架的不足。研究识别了技术性人工智能安全研究合作中特有的四类风险，并评估了人工智能验证机制、协议、基础设施和评估方法等四个潜在合作领域的可行性。研究认为，人工智能验证机制和共享协议方面的研究可能是此类合作的适宜领域。启元洞见编译了其中的主要内容，供相关领域的读者学习和参考。
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一、引言
国际合作在管理先进技术风险方面由来已久。许多专家倡导就人工智能安全问题加强国际合作，以应对共同的全球性风险。然而，部分观点对人工智能领域的合作持怀疑态度，认为其可能对国家安全构成不可接受的风险。文章指出，人工智能安全合作所带来的风险和益处的程度，取决于具体的合作领域。
本文聚焦于影响人工智能安全研究国际合作风险的技术因素，重点分析此类合作在多大程度上可能促进危险能力的提升、导致敏感信息共享或为恶意行为提供可乘之机。文章首先回顾了历史上国家间在战略技术领域合作的原因，并以当前中美在人工智能领域的合作为案例进行分析。研究者认为，现有的相关风险管理框架可以通过补充考量技术性人工智能安全研究合作特有的关键风险而得到加强。通过分析，文章发现针对人工智能验证机制和共享协议的研究可能是此类合作的适宜领域 。
二、战略技术合作的背景与动机
（一）地缘政治对手为何要在战略技术上合作？
地缘政治对手之间的战略技术合作通常基于博弈论中的若干理性考量。
首先，当技术风险无法由单一行动方有效管理时，合作很有必要，包括跨境风险（如国际犯罪集团滥用技术等）。例如，中美两国近期就联合打击利用加密货币洗钱达成协议。此外，当集体行动对于降低风险至关重要时，对手也可能选择合作，例如2024年11月中美两国达成协议，维持人类对核武器使用决策的控制，并避免将人工智能整合到核指挥与控制系统中。
其次，技术领先者可能会单方面分享技术，前提是这样做符合其自身利益且技术上可行。例如，20世纪60年代初，美国与苏联分享了防止未经授权核爆炸的“准许行动链”（PALs）的基本设计，因为双方都认识到防止意外升级的明确益处，且早期PALs足够简单，可以在不泄露敏感武器信息的情况下进行解释。
再者，对手可能通过建立减少不确定性和意外升级风险的机制来合作，以改善地缘政治稳定。例如，《开放天空条约》允许参与国对彼此领土进行非武装空中侦察飞行，使用标准化的传感器技术，从而在敌对军事力量之间建立可预测的互动模式，并确立了核查的技术规程。
最后，当技术开发成本超出任何单一行动方的资源或能力时，对手也可能合作以汇集专业知识和资源。国际空间站是包括美国和俄罗斯在内的航天机构之间的合作项目，利用了各国的航天能力；而ITER聚变项目则汇集了竞争大国，共同分担开发聚变能源的巨大成本和技术挑战。
这些合作动机同样适用于人工智能及其安全领域。例如，一个司法管辖区开发的日益强大的人工智能系统可能会对竞争对手的司法管辖区产生负面的跨境影响，需要竞争对手之间合作以有效管理这些风险。
（二）人工智能合作案例研究：中国与美国
在学术界，中美研究人员的合作比任何其他两国研究人员都多，包括人工智能安全领域（图1）。自2017年起，中国超越英国成为美国研究人员最大的合作者，并保持至今。
图1 与美国研究人员合作发表人工智能安全论文的实例占比（%）。图表不包括2023年和2024年的不完整数据，条形图顶部的数据标签显示了当年美国研究人员发表的人工智能安全论文总数。
在工业界，一些美国公司历史上曾在中国设立本地化的合资企业，以在中国市场站稳脚跟并利用人才库。这些合资企业也推动了中国科技产业的发展。典型案例是由比尔·盖茨于1998年创立的微软亚洲研究院（MSRA），该研究院的首任院长是李开复，同时他也是中国领先的开源人工智能公司“零一万物”（01.AI）的创始人。这些投向中国人工智能企业的投资对全球人工智能产业产生了显著影响。例如，2015年，MSRA的一个由何恺明领导的团队引入了“深度残差网络”（ResNet），极大推动了深度学习的发展。
政府间层面，中美两国政府在人工智能领域的合作却远不如工业界或学术界广泛。人工智能直到最近几年才成为重要的地缘政治问题：2023年，人工智能被列为中美两国元首会晤的峰会级议题；2024年5月，双方在日内瓦举行了专门的人工智能政府间对话，并计划未来进一步对话；2024年11月，两国元首达成协议，维持人类对核武器使用决策的控制，并避免将人工智能整合到核指挥与控制系统中。
（三）如何管理合作风险？
各国已经意识到战略技术合作的风险，并制定了应对措施。然而，与竞争对手在国家层面合作相关的风险管理过程是不透明的。针对学术界和企业界则存在更详细的公开指南。与竞争对手司法管辖区的其他学者合作的学者通常必须遵守国家指导体系。这些体系通常要求评估与研究主题或领域相关的风险以及研究条件。他们可能还会被要求核查合作者及其机构的身份是否在制裁名单上，并查阅美国工业和安全局（BIS）的商业管制清单等文件。
对于从事合资等活动的公司，通常还适用关于对外和对内投资的额外规定。例如，美国公司必须向美国外国投资委员会（CFIUS）等投资审查实体报告相关的对内交易。上述风险管理流程中存在的一个概念性差距是，很少有工具关注特定技术的细微差别。因此，考虑合作的行动方缺乏一个清晰的框架来评估就其特定关注的技术进行合作可能带来的地缘政治相关风险。
三、人工智能安全合作的风险
本文概述了国际合作中与人工智能安全特定相关或尤为相关的风险，即与（潜在有害的）人工智能能力发展、战略技术敏感信息泄露以及为有动机的行动者提供采取有害行动机会相关的风险。
1. 人工智能安全发展可能推动全球能力前沿：地缘政治对手可能因担心合作的副作用是推动全球（潜在有害的）人工智能能力前沿，故而犹豫是否在人工智能安全方面进行合作。
2. 合作可能差异化地提升对手的战略人工智能能力：在战略人工智能能力方面处于“领先”地位的国家，可能不愿意与对手合作，因为担心这样做会使对手相对于领先者的能力得到提升。
3. 合作可能暴露有关国家战略技术的敏感信息：如果合作的具体重点与其他（非人工智能）国家战略技术相交，并可能引发国家安全担忧，那么在人工智能安全方面的合作也可能存在风险。
4. 人工智能安全合作可能为有动机的行动者提供造成损害的机会：例如，通过在合作方有权访问的系统中植入后门，或滥用为合作目的共享的资源。
四、潜在合作领域评估
本文对人工智能技术安全的四个领域进行了非全面概述，包括验证机制、协议、基础设施和评估方法，这些领域正在出现国际合作，或者已被广泛倡导进行合作。文章评估了在每个领域进行合作可能带来的上述风险的程度（图2），并发现验证机制和协议的研究是国际合作中挑战性较低的领域。
图2 对四个关键人工智能安全领域风险的初步评估
（一）验证机制研究
“验证机制”是指能够认证关于人工智能系统或相关资源声明真实性的技术程序。这与设计新系统或通过评估等方式揭示系统信息不同。然而，开发验证机制的过程可能允许对手收集敏感信息。
*合作风险评估（为表述方便，后仅保留序号）：
①推动全球能力前沿：鉴于某些验证应用关注的是证明系统属性而非展示其存在，此类领域的研究不太可能提升人工智能系统的能力。
②差异化提升对手能力：一些验证机制的开发和使用可能会揭示先前未知的模型属性，从而可能导致对手战略能力的差异化提升。
③暴露其他敏感信息：对人工智能验证技术的合作开发，如果需要披露各方现有技术的敏感信息，则会引发担忧。
④为有动机的行动者提供有害行动机会：共同开发验证机制可能允许有动机的对手秘密植入“验证后门”，使其能够在应用此机制时伪造合规性 。
（二）“协议和最佳实践”的编纂
“协议和最佳实践”指的是为实现人工智能研发积极成果而制定的程序化声明。此类共享协议的制定可能是政府间协调的适宜领域，因其技术性较低。
*合作风险评估：
①制定协议特别是在协议旨在编纂现有技术和知识的较成熟主题上，更多的是标准化过程，而非推进前沿研究，因此不会有推动全球人工智能能力的风险。
②如果协议编纂的合作侧重于各方拥有共同知识和理解的领域，那么通过此类合作差异化提升对手能力的风险很小。
③由于制定协议旨在将共同知识构建为一个多方可以认同的结构化框架，因此不一定需要与对手共享敏感或私人信息。
④鉴于协议的编纂不涉及直接参与人工智能系统，就此类编纂进行合作不会让对手采取直接有害的行动。然而，以往在标准化方面的例子表明，国家和行业行为者都倾向于利用国际标准化过程来推进自身利益。
（三）基础设施
“人工智能安全基础设施”指的是促进人工智能安全相关研发活动的系统和流程，这些系统和流程位于人工智能系统外部。在人工智能安全基础设施方面进行合作，对于确保不同司法管辖区正在进行的研发活动的互操作性可能具有巨大益处。
*合作风险评估：
①由于许多形式的基础设施具有广泛的多用途性，通过基础设施合作取得的进展可能会被应用于提升前沿人工智能能力。
②基础设施也可能被对手用来促进其自身的战略能力。
③如果为人工智能安全开发某些形式的共享基础设施建立在现有国家基础设施之上，这样做可能需要向对手提供有关现有基础设施的敏感细节。
④基础设施具有广泛的多用途性，适用于许多潜在的下游应用和用途，因此可能特别容易被恶意行为者滥用。
（四）评估方法
可靠评估人工智能系统能力和安全性的方法和资源，例如通过基准测试、红队演练、人类提升研究或智能体评估，已成为人工智能（安全）研究的焦点。就此类方法进行合作可以确保互操作性，使各司法管辖区能够共享和借鉴彼此的评估结果，从而创建一个更高效的全球人工智能评估系统。
*合作风险评估：
①由于评估主要关注评估系统的能力或安全性，而非改进这些方面，因此人工智能评估方面的合作不太可能直接推动全球前沿。
②一些评估方法规定了旨在从危险或军民两用任务中提取系统上限性能的引出技术。因此，共享引出技术可能特别敏感，因为它们可能被直接应用于提高系统能力。
③根据评估的重点领域，合作可能需要共享敏感信息。
④合作开发评估方法在多大程度上会为有动机的行动者提供采取有害行动的机会，很大程度上取决于合作的形式。
五、结论
地缘政治对手通常有动机在战略技术上进行合作，例如应对跨越国界的技术风险。然而，此类合作本身也可能带来风险，如果希望充分实现合作的益处，就必须对这些风险加以管理。本文概述了地缘政治竞争的重要案例中当前人工智能领域的国际合作情况，并指出了与技术性人工智能安全合作相关的四类风险来源。基于此，文章评估了在人工智能安全领域已被提议作为国际合作潜在领域的四个技术工作方面，这些风险可能实现的程度，并发现验证机制和协议的开发可能非常适合合作。
参考来源：牛津大学（University of Oxford） 等
参考题目：In Which Areas of Technical AI Safety Could Geopolitical Rivals Cooperate?
姐妹们，你们有没有过这样的时刻？
看着别人家孩子琴棋书画样样精通，再瞅瞅自家那个做作业本上不安静的 "小捣蛋"，忍不住叹气："起跑线都不一样，拿什么比啊？"
曾经我也这么想，直到亲眼见证了两件事，才真正懂了 "父母是孩子最好的起跑线" 这句话的分量。
一、物质不是全部，父母的言传身教才是核心
邻居李姐家堪称 "土豪配置"：孩子读着一年十几万的国际学校，衣柜里挂满名牌童装，可每次在电梯碰到那孩子，总是缩在保姆身后，眼神躲躲闪闪。
后来听她家保姆说，李姐和老公天天忙着应酬，回家就对着孩子吼："考不到年级前五就别想出去玩！"
有次我亲眼看见李姐指着孩子的试卷骂："你怎么这么笨啊？数学150分才考60分？"
那孩子低头搓衣角的样子，强忍着眼泪，不敢说话。
再看小区门卫张叔家闺女。去年冬天我看见小姑娘蹲在传达室门口认真写作业，两个小手冻得红红的，但小姑娘一点都不怕，时不时用嘴吹吹小手。
张叔说，小孩子小时候吃点苦没事，重要的是要有志气。
上周听说这姑娘拿了区里的 "美德少年" 奖，演讲时说："爸爸告诉我，人穷志不能短，手上的活计要干净，心里的念头要端正。"
你看，物质条件天差地别，但父母传递给孩子的价值观，才是真正的 "起跑线"。
二、情绪稳定，是父母给孩子最珍贵的礼物
前阵子和闺蜜聚会，她抱着手机掉眼泪。
原来她儿子在幼儿园把一个小朋友推倒了，她刚接完老师的电话，当场就给了孩子一巴掌，还狠狠地骂了他，罚他不能吃晚饭。
现在看着手机里孩子躲在被子里抽噎的视频，后悔得直捶自己。"你说我平时对身边的人那么有耐心，怎么到自己孩子这儿就爆炸了？" 她哭着说。
这让我想起去年在早教中心遇见的一幕：小男孩把整盒蜡笔摔在地上，彩色笔滚得到处都是。
妈妈没有发火，而是蹲下来和孩子平视："是不是手滑了呀？妈妈小时候经常摔坏东西，后来妈妈学会了不着急，慢慢来。"
说着就和孩子一起捡蜡笔，还开玩笑："宝贝，我们一起来玩 ' 蜡笔找家 ' 的游戏吧。"
小男孩破涕为笑，后来每次见到妈妈，都主动说 "慢慢说，不着急"。
你看，父母的情绪就是孩子的天气，阴晴不定的天空下，哪能开出自信的花？
三、允许孩子犯错，是成长的必修课
记得我家小宝刚学吃饭时，把南瓜粥扣在餐椅上，用手乱抓，粥水弄得到处都是。
我第一反应是伸手拍他的小手，想狠狠地打他两下，可看到他紧张得眨眼的样子，突然想起自己小时候。
那是我第一次帮妈妈洗碗，结果手一滑，碗全部摔烂了，以为要挨骂，没想到妈妈说："没事，正好给家里换新碗！”
在妈妈的包容下，我胆子越来越大，我学会做饭、洗衣服、骑自行车等生活技能。
现在我会这样处理："宝贝，粥粥想去找地板玩呀？那我们一起收拾吧，下次拿勺子的时候像握小鸭子一样，试试看？"
上周他居然主动帮姐姐收拾打翻的颜料，边擦边说："慢慢擦，不着急。"
你看，犯错从来不是坏事，父母的态度才是孩子认识世界的镜子。
四、给孩子底气的，是父母无条件的爱
楼上卖早餐的李阿姨，儿子从小口吃，有次在作文里写 "我想变成会说话的小鸟"。
李阿姨没钱送他去矫正班，而是每天清晨和他一起对着窗外的念儿歌："太阳出来咪咪笑，小鸟枝头喳喳叫..."
后来孩子参加朗诵比赛，紧张得忘词，李阿姨在台下比他还紧张，却笑着对他比了个 "加油" 的手势。
现在那孩子成了校园广播员，说起话来字正腔圆。他说："妈妈的笑容，是我最大的勇气。"
反观那些总把 "你看看别人家孩子" 挂嘴边的父母，孩子眼里的光会慢慢熄灭。
就像我同事家的孩子，每次考 98 分回家，妈妈第一句就是："那 2 分怎么丢的？" 后来孩子患上考前焦虑症，一握笔就手抖。
心理学家说的没错："幸运的人用童年治愈一生，不幸的人用一生治愈童年。"
小书虫妈妈育儿感悟:
孩子的心智还不成熟，如果我们经常因为这样那样的小事责骂孩子，甚至动手打孩子，孩子就会变得畏手畏脚，甚至自卑入骨。
孩子的底气、孩子的动力、孩子的自信、都源于父母无条件的爱。
所谓起跑线，原来不是学区房和培训班，而是我们给孩子的每一个微笑、每一次耐心倾听、每回控制住的脾气。