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人工智能關鍵詞:可信落地

來源: 中國信通院編輯: 創澤時間:2022/8/22 主題: 其他[ 加盟]

可信AI由理論研究邁向工程化落地。隨著人工智能技術的快速發展,社會各界對可信AI研究已經從理論探索逐步走向工程化落地實踐。政府與研究機構相關政策和規範從宏觀指導,開始向可操作、可落地的規範演進。在法律監管層麵,各政府部門的法規政策愈發重視實施和操作。例如新加坡於5月出台世界首個AI治理測試框架及工具包;英國6月宣布首個人工智能倫理和監管的重大研究計劃。

在行業可信實踐層麵,各國研究機構紛紛開展可信AI技術研究及標準製定工作,為業界提供評估準則並聚焦準入落地。如英國BSI與艾倫圖靈實驗室合作開發技術標準改善人工智能治理,美國NIST發布《人工智能偏差識別和管理標準》和《AI風險管理框架(草案)》,為企業和機構的AI風險管理提供了大量可參考的要求和指導。

在企業可信實踐層麵,產業界從企業戰略管理和技術工具研發創新雙線並進,加速了可信AI在企業的落地實踐。如頭部科技企業先後發布了AI治理戰略和治理體係,成立了相關委員會和工作組,聚焦企業層麵的AI治理和風險管理體係。同時可信AI技術和保障工具也在蓬勃發展,各大企業積極研發可信產品應用,也開源了一批聚焦隱私性、魯棒性、安全性、可解釋性、公平性等可信能力的測試工具。





上海數字大腦研究院發布《2022上半年度人工智能行業報告》

全球人工智能市場收支規模達850廳美元,預測,2022年該市場規模將同比增長約20%至 1017廳美元,並將於2025年突破2000廳美元大關, CAGR 達24.5%

六大人工智能的熱點問題

調度決策外賣調度係統困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應;內容治理如何守護清朗健康的網絡環境;人工智能可以放心使用嗎

三大人工智能的風險初步探析

數據不完備和濫用風險突出而損害用戶的權益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方麵尚存在局限;企業人工智能管理體係不完善

可持續發展人工智能治理框架:協同共治 治理實踐 企業麵向可持續發展的人工智能體係

企業作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產品全生命周期的風險管理機製,提出了麵向可持續發展的人工智能治理基本框架

人工智能安全技術體係包括提升技術安全和構建技術管理機製

構建麵向可持續發展的人工智能技術體係,推動人工智能技術可用、可靠、可信,其內涵包括提升技術安全和構建技術管理機製兩個層麵工作

人工智能產品不同階段(規劃設計,研發部署,運營使用)的風險挑戰

在規劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發部署階段模型運行之後的動態更新缺乏足夠驗證等挑戰

2022人工智能產業市場規模和發展特點

高增長:未來五年全球人工智能市場規模平均增速將超過20%;高集中:軟件占比近40%硬件產品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%

我國新一代人工智能治理工作框架是什麼樣的

我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會各界對AI社會技術複合體的離散性認知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基於“邏輯-秩序-監管“的人工智能治理工作框架

多模態問答的方法和挑戰

多模態數據具有異構性 多模態數據的關聯難度表示較大 多模態知識融合困難 多模態問答大多隻能處理簡單的問題 多模態知識問答推理能力弱 可解釋性差

視覺大模型擁有18億參數 30億的標注圖像進行訓練

穀歌CVPR 2022擁有18億參數,並使用30億的 標注圖像進行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型(30億參數)在廣泛視覺問題上的有效性

任意文本到圖像生成模型 DALLE模型 Imagen模型

OpenAI提出DALLE模型,可以根據用戶輸入的文本生成對應的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色

2022人工智能時代的算法治理報告-構建法律、倫理、技術協同的算法治理格局

告立足於算法的技術趨勢和行業應用現狀,從法律監管,倫理治理,技術治理三個層麵梳理總結國內外在算法治理方麵的實踐做法,保障算法技術創新與應用健康
資料獲取
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