企業智能化建設手段與方法實現全新變革,逐漸向全場景、全流程、全層級深度融合應用轉變。隨著智能化技術的不斷發展和應用深入,企業智能建設從部分場景、外部維護、單點優化逐漸向系統化、全面化轉變,通過智能基礎設施和智能應用雙驅重塑企業智能化發展勢能。
一方面,企業建設完善人工智能中臺、知識中臺、大模型等智能基礎設施,筑牢了企業智能的底座、打造了企業的知識大腦、拓寬了企業的全新賽道,整體上夯實了企業智能化發展的根基。例如國有六大銀行、電力、石油等大型央企都已經建設了各類智能基礎設施,并依托該設施為企業的智能轉型提供支持。
另一方面,智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業智能應用不斷發展,全面賦能企業辦公、管理、決策、風控、營銷、服務等各個環節,促進業務的數據化與知識化、工作流程的信息化與智能化。智能基礎設施和智能應用相輔相成,智能基礎設施促進智能應用的敏捷高效,智能應用助推智能基礎設施底座的升級優化,共同推動企業智能化的加速發展。
頭部科技企業先后發布了AI治理戰略和治理體系,成立了相關委員會和工作組,聚焦企業層面的AI治理和風險管理體系,可信AI技術和保障工具也在蓬勃發展
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,并將于2025年突破2000廳美元大關, CAGR 達24.5%
調度決策外賣調度系統困住騎手;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
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面尚存在局限;企業人工智能管理體系不完善
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制,提出了面向可持續發展的人工智能治理基本框架
構建面向可持續發展的人工智能技術體系,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制兩個層面工作
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后的動態更新缺乏足夠驗證等挑戰
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應整合社會各界對AI社會技術復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監管“的人工智能治理工作框架
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 多模態問答大多只能處理簡單的問題 多模態知識問答推理能力弱 可解釋性差
谷歌CVPR 2022擁有18億參數,并使用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
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