目前國(guó)內(nèi)外均提出了人工智能治理的相關(guān)規(guī)范，但目前我國(guó)仍缺乏新一代人工智能治理的 具體工作框架。應(yīng)整合社會(huì)各界對(duì)AI社會(huì)技術(shù)復(fù)合體的離散性認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)對(duì)AI系統(tǒng)生態(tài)主權(quán)調(diào)適，突破AI包容審慎實(shí)踐的探索，建立我國(guó)的統(tǒng)一治理框架。
建立基于“邏輯-秩序-監(jiān)管“的人工智能治理工作框架
多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識(shí)融合困難 多模態(tài)問(wèn)答大多只能處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題 多模態(tài)知識(shí)問(wèn)答推理能力弱 可解釋性差
谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),并使用30億的 標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺(jué)大模型（30億參數(shù)）在廣泛視覺(jué)問(wèn)題上的有效性
OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)用戶輸入的文本生成對(duì)應(yīng)的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
告立足于算法的技術(shù)趨勢(shì)和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結(jié)國(guó)內(nèi)外在算法治理方面的實(shí)踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用健康
受基層影像醫(yī)師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗(yàn)不足等因素影響,基層影像設(shè)備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場(chǎng)機(jī)遇
D一級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級(jí)方法/流程;D二級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)明確模型分級(jí)原則方法和操作要求
G增長(zhǎng):未來(lái)五年人工智能市場(chǎng)規(guī)模平均增速將超過(guò)20%;G集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;G壁壘:滲透率還不到4%
在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景中固有的不可預(yù)測(cè)性,傳達(dá)實(shí)施偏差會(huì)進(jìn)一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運(yùn)行之后的動(dòng)態(tài)更新缺乏足夠驗(yàn)證等挑戰(zhàn)
構(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動(dòng)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(jī)制兩個(gè)層面工作
企業(yè)作為落實(shí)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(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)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(fēng)險(xiǎn)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(jiàn)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(mài)調(diào)度系統(tǒng)困住騎手;個(gè)性化推薦電商場(chǎng)景下的信息繭房和馬太效應(yīng);內(nèi)容治理如何守護(hù)清朗健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
人工智能市場(chǎng)收支規(guī)模達(dá)850廳美元,預(yù)測(cè),2022年該市場(chǎng)規(guī)模將同比增長(zhǎng)約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關(guān), CAGR 達(dá)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(huì)和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風(fēng)險(xiǎn)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(huì)議、知識(shí)管理、智能客服等各類(lèi)企業(yè)智能應(yīng)用不斷發(fā)展，多面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)
AI軟件設(shè)施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點(diǎn),AI開(kāi)源框架生態(tài),預(yù)訓(xùn)練大模型體系,AI軟件平臺(tái)生態(tài)等內(nèi)容都得到了長(zhǎng)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(xì)分場(chǎng)景的專(zhuān)項(xiàng)工具都非常火熱,端到端工具追求大而全的功能集,專(zhuān)項(xiàng)工具在局部或某些場(chǎng)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(kāi)發(fā),部署,測(cè)試,運(yùn)維等能力,標(biāo)準(zhǔn)化是指將異構(gòu)的軟硬件環(huán)境封裝為標(biāo)準(zhǔn)化的界面,可擴(kuò)展是指可以不斷適配新的技術(shù)和工具
