主要观点：本文提出分析人工智能系统（基于机器学习模型）对网络的系统影响及网络标准化的作用，旨在帮助构建关于标准化以管理人工智能影响的讨论结构，文档非共识或标准化文件，旨在收集反馈并寻求社区意见。
关键信息：

• 人工智能系统基于机器学习模型，通过大量网络内容训练，可大规模生成内容，与网络交互密切，已产生潜在系统影响。
• 文中关注机器学习模型对网络的影响，通过训练和推理两阶段分析，网络是内容创作与消费的平台，人工智能与网络两端相关。
• 提出一系列标准化建议，如内容标注、暴露训练源等，以管理人工智能带来的变化，减少危害，如标注内容是否由人工智能生成等。
• 人工智能系统存在偏见风险，可能影响用户，且模型训练可能包含个人信息，引发隐私问题和新攻击风险，推动去中心化架构发展。
• 人工智能降低内容生成成本，却带来信息真伪难辨的风险，标准可在这方面发挥作用，如帮助用户区分权威内容。
• 机器学习模型训练消耗资源，应评估其环境影响，缺乏相关框架，同时版权等问题也因人工智能系统对网络内容的使用而引发争议。
• 标准化网络 API 面临挑战，机器学习模型大多非算法步骤描述，非确定性模型影响互操作性，可能缩小可互操作和标准化的范围。
  重要细节：
• 文档由 Dominique Hazaël-Massieux 撰写，得到 W3C 团队其他成员贡献，希望通过发布和社区反馈改进理解并构建路线图。
• 介绍了相关术语定义，如人工智能、机器学习等，以及各组织和标准的相关内容，如 ISO/IEC-22989、W3C 的 Ethical Web Principles 等。
• 详细阐述了人工智能系统在内容生成、隐私、安全、可持续性等方面的影响及应对措施，包括各种提案和技术，如 C2PA Guidance for AI and Machine Learning、IPTC synthetic media 等。
• 对比了人工智能系统与搜索引擎在内容使用和合同关系上的差异，探讨了如何从搜索引擎发展中吸取经验以应对人工智能系统对网络的影响。