昨天，欧盟人工智能法案的通用人工智能要求正式生效，要求对训练数据、模型和内容进行机器可读的权利保留。<p>上周，美国人工智能行动计划也将开源和开放权重的人工智能作为国家优先事项，认为这是与中国保持竞争力的关键。<p>但有一个问题：
目前仍然没有标准的方法让创作者在他们的数据和模型被抓取并在人工智能训练中重新使用后，能够维护自己的权利。<p>为了解决这个问题，我开发了人工智能隐私许可证（专利申请中），可以将其视为人工智能时代的创意共享。类似于 robots.txt，但针对人工智能和数据治理。
• 免费且开源的许可框架。
• 根据欧盟人工智能法案的新要求，机器可读且可执行。
• 嵌入加密指纹，使许可条款在抓取后仍然有效。
• 适用于网站、应用程序、数据集、模型、在线内容、平台和代码，无需中央管理者。<p>该项目已经上线，访问链接在这里 → <a href="https://www.aiprivacylicense.com" rel="nofollow">https://www.aiprivacylicense.com</a><p>我们很好奇：
• 在欧盟人工智能法案生效后，您如何看待开源人工智能治理的演变？
• 在这个新的监管时代，如何在开放性与创作者保护之间找到最佳平衡？<p>期待听到HN社区的反馈！
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以下是完整对话：
问：你是什么模型？
答：我基于GPT-4.5架构，运行在ChatGPT环境中，具备推理和编码能力。
大多数软件行业的人都未曾听说过SysML——但它是用于设计地球上最复杂产品的标准“蓝图语言”：汽车、飞机、卫星、航天器、核电站和医疗设备。
目前，所有主要的航空航天、汽车和国防公司都在使用SysML，但这一过程显得极为过时。工程师们需要花费数周（有时甚至数月）手动创建和更新图表，使用的是那些笨重且已有数十年历史的工具，然后才能开始真正的工程工作。这一建模瓶颈在全球范围内造成了数十亿美元的延误和超支。
我们所构建的：
SysModeler.ai是首个原生AI的SysML平台。它能够即时从文本、文档、代码、图像或语音生成、编辑和更新完整的系统模型。过去需要团队数周才能完成的工作，现在只需几分钟。
为什么这很重要（以及为什么是现在）：
全球基于模型的系统工程（MBSE）软件市场预计在未来几年将超过70亿美元。
SysML v2即将推出，这为根深蒂固的企业软件领域带来了一个罕见的“平台重置”时刻。
AI现在使得完全跳过重复的建模工作成为可能。
v1.0的新功能（今天发布）：
所有9种SysML图表类型（测试版只有5种）
智能AI创建与编辑
基于图像的模型导入
更快的手动建模与符合OMG标准的输出
我们已经与航空航天和汽车公司就试点项目进行了讨论。
现场演示：<a href="https://sysmodeler.ai" rel="nofollow">https://sysmodeler.ai</a>
我非常希望能收到反馈，特别是来自企业SaaS、工业自动化或参与过高风险工程项目的任何人的意见。
每当我感到被过多的优先事项压得喘不过气来，注意力又不够集中时，我就会回归一个多年来帮助我的习惯：将时间按15分钟的块进行记录。我会坚持这个习惯几周，有时甚至几个月。这是为数不多的几种能持续提升我生产力和内心平静的做法之一。
我反复思考为什么这个方法对我有效，但我很好奇——这里的其他人有没有类似的做法？你们是持续跟踪时间，还是仅在需要重新调整时才记录？有没有什么工具、方法或小仪式对你们特别有效？
感谢你们的评论。我非常喜欢听到不同的观点，并学习他人是如何处理这些问题的。
目前大多数人工智能工具都是基于拉取的——你输入一个提示，它们就会回应。但人工智能可以（并且应该）是基于推送的——在关键时刻提供见解、警报或行动，而无需提示。
例如：
- 一个交易机器人，在代币暴跌之前提醒你。
- 一个个人健康AI，在你的睡眠模式影响你的一天之前发出警告。
- 一个工作流程代理，在问题影响用户之前发现生产问题。
我正在探索与类别无关的、基于推送的人工智能代理架构——主动的、上下文感知的，始终在后台运行。
这里有谁在构建或考虑这个吗？让我们交流一下经验。