工智能仍是一項新技術(shù)，回顧其發(fā)展歷程，真正大范圍地從實驗室走向產(chǎn)業(yè)實踐、 廣泛應用于我們的生產(chǎn)和生活之中，不過是近十年的事情。持續(xù)探尋更健壯的技 術(shù)以及科學管控現(xiàn)有技術(shù)的"缺陷”,構(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系， 致力于推動人工智能技術(shù)可用、可靠、可信，其內(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機制兩個層面工作。
企業(yè)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(chǎn)品全生命周期的風險管理機制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架
數(shù)據(jù)不完備和濫用風險突出而損害用戶的權(quán)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面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
調(diào)度決策外賣調(diào)度系統(tǒng)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(nèi)容治理如何守護清朗健康的網(wǎng)絡環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
全球人工智能市場收支規(guī)模達850廳美元,預測,2022年該市場規(guī)模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關(guān), CAGR 達24.5%
頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰(zhàn)略和治理體系,成立了相關(guān)委員會和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風險管理體系,可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展
智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業(yè)智能應用不斷發(fā)展，全面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風控、營銷、服務等各個環(huán)節(jié)
AI軟件設施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點,AI開源框架生態(tài),預訓練大模型體系,AI軟件平臺生態(tài)等內(nèi)容都得到了長足的發(fā)展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源
到端的MLOps一體化工具和細分場景的專項工具都非�；馃�,端到端工具追求大而全的功能集,專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好
規(guī)模化是指整合了豐富的人工智能開發(fā),部署,測試,運維等能力,標準化是指將異構(gòu)的軟硬件環(huán)境封裝為標準化的界面,可擴展是指可以不斷適配新的技術(shù)和工具
器人流程自動化,智能流程管理,低代碼應用平臺,流程挖掘等工具和平臺,銜接起了企業(yè)級各類復雜業(yè)務場景,其綜合應用,互使能是超級自動化發(fā)揮效能的重要手段
知識和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動的人工智能技術(shù)路線展現(xiàn)了強勁的發(fā)展?jié)摿?知識的融合應用有效地提升了智能問答,智能推薦,大規(guī)模預訓練模型等人工智能技術(shù)中的效果
AI與傳統(tǒng)科學領域的深度融合,極大拓展該領域解決問題的能力;傳統(tǒng)科學領域的進步和對AI技術(shù)的需求加速了AI本身的發(fā)展;AI4S的研究范圍也擴展到了更多基礎問題領域
