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ChatGPT與國(guó)家安全(國(guó)家安全p p t)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于ChatGPT與國(guó)家安全的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。
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本文目錄:
一、毫末布局大模型、智算中心 自動(dòng)駕駛新基建如何筑成?
2023伊始,先是開(kāi)年毫末智行舉辦HAOMOAIDAY,放出自動(dòng)駕駛行業(yè)最大智算中心,再有
智算中心即智能計(jì)算中心,是基于人工智能理論,采用領(lǐng)先的AI計(jì)算架構(gòu),提供人工智能應(yīng)用所需算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和算法服務(wù)的公共算力新型基礎(chǔ)設(shè)施,換句話說(shuō),智算中心其實(shí)是一個(gè)算力的供應(yīng)和生產(chǎn)平臺(tái)。那為什么有了它“自動(dòng)輔助駕駛”就可以變?yōu)椤白詣?dòng)駕駛”了?
“降服”自動(dòng)駕駛邊際成本 自動(dòng)駕駛智算中心“專云專用”
有人說(shuō),智算中心是自動(dòng)駕駛發(fā)展的助推器,因?yàn)樽詣?dòng)駕駛算法模型訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)的典型場(chǎng)景之一,其視覺(jué)檢測(cè)、軌跡預(yù)測(cè)與行車規(guī)劃等算法模型需要同時(shí)完成高并發(fā)的并行計(jì)算,對(duì)算力有著極高的需求,而智算為提高算法模型的成熟度提供了巨大的算力。
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,說(shuō)起智算中心,還得先提
國(guó)內(nèi)方面,2022年8月,小鵬汽車和阿里云合建了當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)最大的自動(dòng)駕駛智算中心“扶搖”,專門用于自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練,算力規(guī)模達(dá)600PFLOPS,相當(dāng)于每秒可以完成60億億次浮點(diǎn)運(yùn)算。不過(guò)這個(gè)記錄僅僅維持了4個(gè)多月。
今年1月,毫末智行聯(lián)合火山引擎,共同推出自動(dòng)駕駛行業(yè)最大的智算中心MANA OASIS(雪湖·綠洲),每秒浮點(diǎn)運(yùn)算達(dá)67億億次,存儲(chǔ)帶寬每秒2T,通信帶寬每秒800G。吉利也在1月28日上線了吉利星睿智算中心,目前已接入智能駕駛和車聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)近百PB,在線車輛的并發(fā)計(jì)算支持達(dá)百萬(wàn)輛。
從現(xiàn)有情形來(lái)看,成本和需求兩重因素,是智算中心的誘人之處。
成本層面,算力作為自動(dòng)駕駛的基本要素,需要更高性能的智算中心來(lái)完成訓(xùn)練、標(biāo)注等工作。以毫末的MANA OASIS為例,通過(guò)部署Lego高性能算子庫(kù)、ByteCCL通信優(yōu)化能力,以及大模型訓(xùn)練框架,軟硬一體,毫末把算力優(yōu)化到極致。在訓(xùn)練效率方面,基于Sparse MoE,通過(guò)跨機(jī)共享,輕松完成千億參數(shù)大模型訓(xùn)練,且百萬(wàn)個(gè)clips(毫末視頻最小標(biāo)注單位)訓(xùn)練成本只需百卡周級(jí)別,訓(xùn)練成本降低100倍。
搭建高效、低成本的數(shù)據(jù)智能體系是自動(dòng)駕駛技術(shù)健康發(fā)展的基礎(chǔ),也是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠不斷迭代前行的重要環(huán)節(jié),更是自動(dòng)駕駛商業(yè)化閉環(huán)的關(guān)鍵所在。
小鵬汽車董事長(zhǎng)何小鵬曾表態(tài),“如果現(xiàn)在不以這樣的方式(智算中心)提前儲(chǔ)備算力,那么今后5年內(nèi),企業(yè)算力成本會(huì)從億級(jí),加到數(shù)十億級(jí)?!?/p>
如果持續(xù)使用公有云服務(wù),邊際成本不斷上漲只是一方面,更重要的是,智算中心可以讓自動(dòng)駕駛企業(yè)實(shí)現(xiàn)“專云專用”。自動(dòng)駕駛的開(kāi)發(fā)包括從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)篩選、打標(biāo)、模型訓(xùn)練、回放性驗(yàn)證、仿真測(cè)試等等環(huán)節(jié)。而云計(jì)算的本質(zhì)是租賃計(jì)算設(shè)備,云服務(wù)商的設(shè)備都是統(tǒng)一采購(gòu),為了獲得更多客戶,這些設(shè)備都具備很大的通用性,設(shè)備內(nèi)部使用的CPU、GPU/AI加速器、內(nèi)存的型號(hào)與規(guī)格都相對(duì)固定,很難與車企和自動(dòng)駕駛公司的算法形成最佳匹配。并且,云服務(wù)廠商對(duì)自動(dòng)駕駛算法的了解程度不高,不可避免的會(huì)在調(diào)度算力時(shí)出現(xiàn)損耗和效率不高的問(wèn)題。所以,從需求的角度來(lái)看,智算中心似乎可以成為自動(dòng)駕駛和車企的托底神器。
同樣以毫末為例,有了MANA OASIS的加持,毫末MANA五大模型全新亮相升級(jí),車端感知架構(gòu)實(shí)現(xiàn)跨代升級(jí),毫末的技術(shù)棧布局繼續(xù)保持完整領(lǐng)先的態(tài)勢(shì),尤其在感知、認(rèn)知等層面領(lǐng)跑行業(yè),引領(lǐng)大模型、大算力、大數(shù)據(jù)發(fā)展方向,沖刺進(jìn)入自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代。
拿數(shù)據(jù)采集、篩選和標(biāo)注來(lái)說(shuō),自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在前期開(kāi)發(fā)階段,需要采集大量的道路環(huán)境數(shù)據(jù),以此讓車輛像人類駕駛員一樣快速準(zhǔn)確地識(shí)別車道、行人、障礙物等駕駛環(huán)境中的關(guān)鍵信息。唯一的辦法是,通過(guò)在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上不斷的重復(fù)訓(xùn)練與驗(yàn)證,車輛對(duì)道路環(huán)境的認(rèn)知水平逐漸趨近于真實(shí)情景,判斷的準(zhǔn)確性在這一過(guò)程中不斷提升。
不僅如此,車企收集到的數(shù)據(jù)還需要進(jìn)行模型訓(xùn)練,算法通過(guò)在數(shù)據(jù)上進(jìn)行運(yùn)算產(chǎn)生模型,而智算中心將是驅(qū)動(dòng)大模型和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的加速器。基于Sparse MoE,毫末根據(jù)計(jì)算特點(diǎn),進(jìn)行稀疏激活,提高計(jì)算效率,實(shí)現(xiàn)單機(jī)8卡就能訓(xùn)練百億參數(shù)大模型的效果,實(shí)現(xiàn)跨機(jī)共享exper的方法,完成千億參數(shù)規(guī)模大模型的訓(xùn)練,訓(xùn)練成本降低到百卡周級(jí)別;毫末設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先的多任務(wù)并行訓(xùn)練系統(tǒng),能同時(shí)處理圖片、點(diǎn)云、結(jié)構(gòu)化文本等多種模態(tài)的信息,既保證了模型的稀疏性、又提升了計(jì)算效率;MANA OASIS訓(xùn)練效率提升了100倍。
毫末智行CEO顧維灝也在詳細(xì)闡釋了建設(shè)智算中心的底層邏輯:“自動(dòng)駕駛對(duì)智算中心的第一要求肯定是算力。智算中心的超大算力代表了有多少的AI工程師在這個(gè)練武場(chǎng)中能夠做出什么大模型,能訓(xùn)練多少大模型?!?/p>
智能輔助駕駛“進(jìn)城” MANA OASIS幫助毫末解決了哪些難題?
現(xiàn)在很多車企和自動(dòng)駕駛技術(shù)企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始把打造智算中心當(dāng)成下一階段競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)。今年1月的HAOMO AI DAY上,毫末智行董事長(zhǎng)張凱給出了2023年自動(dòng)駕駛行業(yè)趨勢(shì)的十大新預(yù)測(cè),超算中心赫然位列其中,“超算中心會(huì)成為自動(dòng)駕駛企業(yè)的入門配置?!?/p>
事實(shí)上,當(dāng)下,隨著新能源汽車品牌普遍已經(jīng)把高速公路場(chǎng)景下的輔助駕駛列為標(biāo)配,賽場(chǎng)已經(jīng)悄然從高速路轉(zhuǎn)向城市。與高速導(dǎo)航輔助駕駛相比,城市行車涉及了紅綠燈、十字路口、行人電動(dòng)車、遮擋、固定障礙物、頻繁剎停起步等一系列難題,復(fù)雜度又提升了好幾個(gè)數(shù)量級(jí)。
如果僅用實(shí)測(cè)車輛去挑戰(zhàn)這些城市場(chǎng)景無(wú)法窮盡的Corner Case,成本、安全性、時(shí)間都將成為企業(yè)發(fā)展的壁壘。由此,虛擬仿真就成為了解決部分成本及場(chǎng)景多樣性的關(guān)鍵,其中,大規(guī)模的長(zhǎng)尾場(chǎng)景需要數(shù)據(jù)中心提供充足的算力支持。同時(shí),仿真場(chǎng)景對(duì)現(xiàn)實(shí)的回歸過(guò)程,同樣需要巨大的算力提供支持。
在MANA OASIS的加持下,毫末的數(shù)據(jù)智能體系MANA五大模型全新亮相升級(jí)。而在五大模型助力下,MANA最新的車端感知架構(gòu),從過(guò)去分散的多個(gè)下游任務(wù)集成到了一起,形成一個(gè)更加端到端的架構(gòu),包括通用障礙物識(shí)別、局部路網(wǎng)、行為預(yù)測(cè)等任務(wù),毫末車端感知架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了跨代升級(jí)。這也意味著毫末的感知能力更強(qiáng),產(chǎn)品力更強(qiáng),向全無(wú)人駕駛加速邁進(jìn)。
首先是視覺(jué)自監(jiān)督大模型,讓毫末在中國(guó)首個(gè)實(shí)現(xiàn)4D Clip的自動(dòng)標(biāo)注。毫末利用海量videoclip,通過(guò)視頻自監(jiān)督方式,預(yù)訓(xùn)練出一個(gè)大模型,用少量人工標(biāo)注好的clip數(shù)據(jù)進(jìn)行Finetune(微調(diào)),訓(xùn)練檢測(cè)跟蹤模型,使得模型具備自動(dòng)標(biāo)注的能力;然后,將已經(jīng)標(biāo)注好的千萬(wàn)級(jí)單幀數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的原始視頻提取出來(lái)組織成clip,其中10%是標(biāo)注幀,90%是未標(biāo)注幀,再將這些clip輸入到模型,完成對(duì)90%未標(biāo)注幀的自動(dòng)標(biāo)注,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)所有單幀標(biāo)注向clip標(biāo)注的100%的自動(dòng)轉(zhuǎn)化,同時(shí)降低98%的clip標(biāo)注成本。毫末視頻自監(jiān)督大模型的泛化性效果極佳,即使是在一些非常困難的場(chǎng)景,例如嚴(yán)重遮擋的騎行者,遠(yuǎn)處的小目標(biāo),惡劣的天氣和光照,都能準(zhǔn)確地完成自動(dòng)標(biāo)注。
其次是3D重建大模型,助力毫末做數(shù)據(jù)生成,用更低成本解決數(shù)據(jù)分布問(wèn)題,提升感知效果。面對(duì)“完全從真實(shí)數(shù)據(jù)中積累corner case困難且昂貴”的行業(yè)難題,毫末將NeRF技術(shù)應(yīng)用在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景重建和數(shù)據(jù)生成中,它通過(guò)改變視角、光照、紋理材質(zhì)的方法,生成高真實(shí)感數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)以低成本獲取normal case,生成各種高成本corner case。3D重建大模型生成的數(shù)據(jù),不僅比傳統(tǒng)的人工顯式建模再渲染紋理的方法效果更好、成本更低。增加NeRF生成的數(shù)據(jù)后,還可將感知的錯(cuò)誤率降低30%以上,且數(shù)據(jù)生成可實(shí)現(xiàn)全程自動(dòng)化,無(wú)需任何人工參與。
多模態(tài)互監(jiān)督大模型則可以完成通用障礙物的識(shí)別。毫末在成功實(shí)現(xiàn)車道線和常見(jiàn)障礙物的精準(zhǔn)檢測(cè)后,針對(duì)城市多種異形障礙物的穩(wěn)定檢測(cè)問(wèn)題,毫末正在思考和探索更加通用的解決方案。目前,毫末的多模態(tài)互監(jiān)督大模型,引入了激光雷達(dá)作為視覺(jué)監(jiān)督信號(hào),直接使用視頻數(shù)據(jù)來(lái)推理場(chǎng)景的通用結(jié)構(gòu)表達(dá)。該通用結(jié)構(gòu)的檢測(cè),可以很好地補(bǔ)充已有的語(yǔ)義障礙物檢測(cè),有效提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在城市復(fù)雜工況下的通過(guò)率。
動(dòng)態(tài)環(huán)境大模型,可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)道路的拓?fù)潢P(guān)系,讓車輛始終行駛在正確的車道中。在重感知技術(shù)路線下,毫末為了將對(duì)高精地圖的依賴度降到最低,面臨著“道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)推斷”的挑戰(zhàn)。為此,毫末在BEV的feature map(特征圖)基礎(chǔ)上,以標(biāo)精地圖作為引導(dǎo)信息,使用自回歸編解碼網(wǎng)絡(luò),將BEV特征,解碼為結(jié)構(gòu)化的拓?fù)潼c(diǎn)序列,實(shí)現(xiàn)車道拓?fù)漕A(yù)測(cè)。讓毫末的感知能力,能像人類一樣在標(biāo)準(zhǔn)地圖的導(dǎo)航提示下,就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)推斷。
毫末認(rèn)為,解決了路口問(wèn)題實(shí)際就解決了大部分城市NOH問(wèn)題。目前在保定、
仿真測(cè)試能有效縮短技術(shù)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期,降低研發(fā)成本。業(yè)內(nèi)典型的長(zhǎng)尾場(chǎng)景問(wèn)題不夠豐富,現(xiàn)實(shí)中可遇而不可求的極端場(chǎng)景,利用仿真平臺(tái)可以便捷生成。由于仿真測(cè)試中的模擬環(huán)境需要實(shí)現(xiàn)多模態(tài)融合,以支持傳感器模組的復(fù)雜性,因而也需要大算力的支持。
除了毫末,特斯拉超算中心擁有近2萬(wàn)張GPU,對(duì)自動(dòng)駕駛訓(xùn)練效率產(chǎn)生立竿見(jiàn)影的效果,最大限度地提升了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)效率;大陸集團(tuán)的高算力集群,將開(kāi)發(fā)周期從幾周縮短至幾個(gè)小時(shí),使自動(dòng)駕駛得以在中短期商業(yè)計(jì)劃中落實(shí);機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間的縮短加快了新科技進(jìn)入市場(chǎng)的速度;“扶搖”支持小鵬自動(dòng)駕駛核心模型的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)從7天縮短至1小時(shí)內(nèi),大幅提速近170倍……
當(dāng)前,一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)就是,在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域具有長(zhǎng)期規(guī)劃的車企,無(wú)論是造車新勢(shì)力還是傳統(tǒng)品牌,或者技術(shù)供應(yīng)商,都在搭建自己的超算中心,以掌握穩(wěn)定的算力資源,縮短開(kāi)發(fā)周期,加快自動(dòng)駕駛產(chǎn)品的上市。相反,如果沒(méi)有超算中心,那么自動(dòng)駕駛訓(xùn)練速度將明顯放緩,自動(dòng)駕駛企業(yè)間的差距也將愈發(fā)明顯。
用智算中心打造數(shù)據(jù)護(hù)城河 數(shù)字新基建逐步成為發(fā)展“標(biāo)配”
自動(dòng)駕駛發(fā)展至今,業(yè)界發(fā)現(xiàn)乘用車智能輔助駕駛是最有可能大規(guī)模鋪開(kāi)的商業(yè)場(chǎng)景。據(jù)高工智能汽車研究院數(shù)據(jù)顯示,2022年中國(guó)市場(chǎng)(不含進(jìn)出口)乘用車前裝標(biāo)配搭載L2級(jí)輔助駕駛的搭載率,已經(jīng)連續(xù)第二個(gè)月超過(guò)30%。智研咨詢數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計(jì)到2025年,全球新車L2自動(dòng)駕駛的滲透率可達(dá)53.99%。
今年,城市導(dǎo)航輔助駕駛也開(kāi)啟了量產(chǎn)的征程。西部證券預(yù)測(cè),2023~2025年,國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上搭載城市導(dǎo)航輔助駕駛的車型將分別達(dá)到70萬(wàn)、169萬(wàn)和348萬(wàn)輛,占比將分別達(dá)到17%、40%和70%。
在城市導(dǎo)航輔助駕駛落地加速的背景下,更容易復(fù)制、拓展的重感知的方案,受到了更多關(guān)注。在重感知技術(shù)路線下,面對(duì)“道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)推斷”的挑戰(zhàn),毫末的選擇是在特征圖基礎(chǔ)上,以標(biāo)精地圖作為引導(dǎo)信息,使用自回歸編解碼網(wǎng)絡(luò),通過(guò)結(jié)構(gòu)化的拓?fù)潼c(diǎn)序列解碼,實(shí)現(xiàn)車道拓?fù)漕A(yù)測(cè)。由此不難看出,業(yè)界逐漸達(dá)成共識(shí)的重感知路線,相比高精地圖方案,更依賴算力加持。
人工智能是創(chuàng)新的加速器,智算中心則可以為各類技術(shù)創(chuàng)新提供支撐。一方面,智算中心可以為構(gòu)建安全可信、可復(fù)用的技術(shù)研發(fā)環(huán)境提供算力設(shè)施支撐,為各領(lǐng)域科技研發(fā)提供智能計(jì)算服務(wù),加速科技研發(fā)的進(jìn)程;另一方面,智算中心是新一代信息技術(shù)的集成應(yīng)用載體,智算中心的快速建設(shè)推廣與規(guī)?;瘧?yīng)用將推動(dòng)通信服務(wù)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速迭代,從而促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)是片段式的,特點(diǎn)是小文件多,達(dá)到百億個(gè),而且訓(xùn)練需要交換的數(shù)據(jù)多,智算中心可以提供充足的帶寬,并且可以讓自動(dòng)駕駛模型擁有更好的并行計(jì)算框架,在訓(xùn)練的時(shí)候把硬件資源都利用起來(lái)。
2020年4月20日,國(guó)家發(fā)展改革委首次明確新型基礎(chǔ)設(shè)施的范圍,其中就包括以智能計(jì)算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施。2023年1月10日,國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心推出《智能計(jì)算中心2.0時(shí)代展望報(bào)告》,指出經(jīng)過(guò)5年多發(fā)展,智算中心正由1.0粗放擴(kuò)張階段走向2.0精細(xì)規(guī)劃階段。
根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)和測(cè)算,目前全國(guó)超過(guò)30個(gè)城市在建或籌建智算中心,未來(lái)5年我國(guó)智能算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)52.3%。智算中心的創(chuàng)新發(fā)展,將進(jìn)一步為人工智能夯實(shí)“算力底座”,成為帶動(dòng)人工智能及相關(guān)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的新引擎。
“我們測(cè)算,智算中心帶來(lái)的成本優(yōu)化是驚人的,將達(dá)到億元級(jí)別?!边@是今年1月,張凱提出的預(yù)測(cè)。從目前及未來(lái)的規(guī)劃量產(chǎn)規(guī)模來(lái)看,毫末自建智算中心可節(jié)約巨額成本;同時(shí),其帶來(lái)的效率提升也非常明顯。
人工智能發(fā)展很快,新的算法層出不窮,需盡快引入新的技術(shù)和模型,與此同時(shí),數(shù)據(jù)是智能化發(fā)展最大的驅(qū)動(dòng)力,也占據(jù)了大量成本構(gòu)成。用自建智算中心來(lái)打造數(shù)據(jù)護(hù)城河,不僅能夠完善產(chǎn)業(yè)智能生態(tài),更能讓企業(yè)在智能化方面占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢(shì),智算中心作為數(shù)字新基建,未來(lái)勢(shì)必將引領(lǐng)自動(dòng)駕駛技術(shù)持續(xù)迭代升級(jí)。
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二、下載chatgpt到手機(jī)安全嗎
是安全的。是一款基于AI的聊天機(jī)器人軟件,它不會(huì)上傳、存儲(chǔ)乘客的任何敏感信息。ChatGPT是一款聊天機(jī)器人,能夠根據(jù)用戶的輸入,使用自然語(yǔ)言處理技術(shù),自動(dòng)生成相應(yīng)的回答,它采用了基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù),可以自動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的語(yǔ)句,并根據(jù)前后上下文自動(dòng)提出回答,它的準(zhǔn)確性非常高,可以滿足不同場(chǎng)景下的自然語(yǔ)言處理需求,在聊天機(jī)器人領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。
三、chatgpt賬號(hào)可以多人登錄嗎
不可以,chatgpt賬號(hào)是不允許多人同時(shí)登錄的,因?yàn)閏hatgpt賬號(hào)是個(gè)人的,每個(gè)用戶都有自己的賬號(hào)和密碼,只有自己的賬號(hào)可以登錄,不能允許多人同時(shí)登錄,以免發(fā)生安全問(wèn)題。此外,chatgpt賬號(hào)的安全性也是非常重要的,所以不允許多人同時(shí)登錄,以免發(fā)生安全問(wèn)題。
四、chatgpt一個(gè)賬號(hào)能同時(shí)登陸嗎
不能。ChatGPT是一款針對(duì)特定用戶的在線聊天服務(wù),它不允許同一賬號(hào)同時(shí)登錄。用戶需要使用獨(dú)立的賬號(hào)和密碼來(lái)登錄ChatGPT,并且每次登錄都需要輸入賬號(hào)和密碼。這是為了確保用戶的安全性,防止他們的賬號(hào)被他人惡意使用。此外,ChatGPT還提供了一些安全措施,比如實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和雙重認(rèn)證,以確保用戶的安全性。
以上就是關(guān)于ChatGPT與國(guó)家安全相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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