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    人工智能產(chǎn)品不同階段(規(guī)劃設(shè)計(jì),研發(fā)部署,運(yùn)營(yíng)使用)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)

    來(lái)源:阿里巴巴     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2022/9/23   主題:其他 [加盟]

    應(yīng)對(duì)人工智能技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn),除了積極推動(dòng)人工智能技術(shù)可信能力 的提升,不斷減少技術(shù)本身的脆弱性,還應(yīng)該構(gòu)建更為積極的技術(shù)應(yīng)用規(guī)范/規(guī)避 現(xiàn)階段人工智能技術(shù)"缺陷”帶來(lái)的問(wèn)題。

    人工智能產(chǎn)品研發(fā)中規(guī)劃設(shè)計(jì)、研發(fā)部署、運(yùn)營(yíng)使用環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)識(shí)別十分重要, 對(duì)于構(gòu)建可信研發(fā)的實(shí)踐范式具有重要意義。

    在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段,難以在初始階段形成完備的風(fēng)險(xiǎn)分析,與此同時(shí),確保相關(guān)理念貫徹執(zhí)行存在挑戰(zhàn),在設(shè)計(jì)理念、規(guī)范傳達(dá)給個(gè)層級(jí)實(shí)施人員過(guò)程中,存在非正確 傳達(dá)、誤解等風(fēng)險(xiǎn),尤其機(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,一方面,數(shù)據(jù)層面可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)缺失、重復(fù)、不一致、來(lái)源不 明等問(wèn)題;另一方面,模型技術(shù)層面存在著技術(shù)選型不恰當(dāng),模型尚未完備訓(xùn)練即 開始上線服務(wù),以及模型運(yùn)行之后的動(dòng)態(tài)更新缺乏足夠驗(yàn)證等挑戰(zhàn)。

    在運(yùn)營(yíng)使用階段,一方面,在人類和人工智能交互時(shí)可能出現(xiàn)誤用、過(guò)度依賴等問(wèn) 題;另一方面,人工智能相關(guān)技術(shù)存在著被惡意使用的風(fēng)險(xiǎn)。






    2022人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模和發(fā)展特點(diǎn)

    高增長(zhǎng):未來(lái)五年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模平均增速將超過(guò)20%;高集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%

    我國(guó)新一代人工智能治理工作框架是什么樣的

    我國(guó)新一代人工智能治理工作框架應(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,突破AI包容審慎實(shí)踐的探索,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)問(wèn)答的方法和挑戰(zhàn)

    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

    視覺(jué)大模型擁有18億參數(shù) 30億的標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練

    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

    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(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

    2022人工智能時(shí)代的算法治理報(bào)告-構(gòu)建法律、倫理、技術(shù)協(xié)同的算法治理格局

    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

    《2022年中國(guó)人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》基層篇

    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

    中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)團(tuán)體技術(shù)報(bào)告《人工智能模型風(fēng)險(xiǎn)管理框架》

    第一級(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;第二級(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
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