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三大人工智能的風(fēng)險初步探析

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

一 數據不完備和濫用風(fēng)險突出

1 數據不完備: 人工智能進(jìn)行自動(dòng)化決策時(shí),如果數據不充分、不達標,就會(huì )造成結論偏離的情況。

2 數據投毒:如果訓練集中混雜了虛假的數據,還會(huì )對算法形成欺騙,在自動(dòng)化決策中給出錯誤 的結果。

3 數據濫用:技術(shù)進(jìn)步擴大了用戶(hù)個(gè)人信息的邊界,互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)可以在線(xiàn)且及時(shí)的采集用戶(hù) 購買(mǎi)、收藏、瀏覽等行為,擁有豐富的算力資源和出眾的算法能力,如果企業(yè)在借 助人工智能對用戶(hù)數據進(jìn)行加工、使用的過(guò)程中不能夠嚴格遵守法律法規,則可能因為數據濫用而損害用戶(hù)的權益。

二 人工智能算法存在固有缺陷

當前,以深度學(xué)習為代表的人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)界廣泛應用,取得了一系列突破, 但其在可解釋性、魯棒性、偏見(jiàn)歧視等方面尚存在局限。

1 可解釋性不足:深度學(xué)習算法的一個(gè)的顯著(zhù)特點(diǎn)是訓練過(guò)程中自動(dòng)提取特征,通常比人工挑選的特 征效果更好,但這一過(guò)程目前尚不可控,在不恰當的數據集上算法可能選擇錯誤的特征。

2 魯棒性不足:深度學(xué)習算法在訓練過(guò)程中會(huì )對數據的魯棒特征和非魯棒特征逬行學(xué)習,并依據這些特征進(jìn)行識別。

3 偏見(jiàn)與歧視:深度學(xué)習算法會(huì )挖掘訓練數據集中不同因素的相關(guān)性,擬合數據分布特性,訓練數 據集本身的偏見(jiàn)與歧視,會(huì )被引入到訓練出的模型之中。

三 企業(yè)人工智能管理體系不完善

人工智能等新技術(shù)特有的應用特征對企業(yè)的管理措施提出了J大挑戰。一方面,過(guò) 去為了鼓勵創(chuàng )新和效率優(yōu)先,通常讓基層擁有較大的自主權;另一方面,人工智能 新技術(shù)的負面影響通常不會(huì )立即顯現,也難以多面評估。這就使得原有的體系并不 能適應當前人工智能治理原則。

1 算法需要人為干預: 由于人工智能算法固有的缺陷,需要對可能出現的錯誤結果進(jìn)行干預糾偏。

2 用戶(hù)權益保障不足: 人工智能算法用于自動(dòng)化決策,對用戶(hù)帶來(lái)明顯影響,并不能做到完全技術(shù)中立, 需要注意保障用戶(hù)權益。

3 主體責任落實(shí)不到位: 由于人工智能技術(shù)門(mén)檻G,且在企業(yè)中的運用往往呈現出G動(dòng)態(tài)性、G復雜度等特 點(diǎn),使得外部難以理解其運行機制。


  



六大人工智能的熱點(diǎn)問(wèn)題

調度決策外賣(mài)調度系統困住騎手;個(gè)性化推薦電商場(chǎng)景下的信息繭房和馬太效應;內容治理如何守護清朗健康的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎

上海數字大腦研究院發(fā)布《2022上半年度人工智能行業(yè)報告》

全球人工智能市場(chǎng)收支規模達850廳美元,預測,2022年該市場(chǎng)規模將同比增長(cháng)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%

人工智能關(guān)鍵詞:可信落地

頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰略和治理體系,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)險管理體系,可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展

人工智能關(guān)鍵詞:企業(yè)智能

智能文檔處理、智能會(huì )議、知識管理、智能客服等各類(lèi)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(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節

人工智能關(guān)鍵詞:人工智能新基建

AI軟件設施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點(diǎn),AI開(kāi)源框架生態(tài),預訓練大模型體系,AI軟件平臺生態(tài)等內容都得到了長(cháng)足的發(fā)展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源

人工智能關(guān)鍵詞:MLOps

到端的MLOps一體化工具和細分場(chǎng)景的專(zhuān)項工具都非;馃,端到端工具追求大而全的功能集,專(zhuān)項工具在局部或某些場(chǎng)景下功能和性能較好

人工智能關(guān)鍵詞:人工智能中臺

規;侵刚狭素S富的人工智能開(kāi)發(fā),部署,測試,運維等能力,標準化是指將異構的軟硬件環(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

人工智能關(guān)鍵詞:超級自動(dòng)化

器人流程自動(dòng)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(lèi)復雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景,其綜合應用,互使能是超級自動(dòng)化發(fā)揮效能的重要手段

人工智能關(guān)鍵詞:知識驅動(dòng)AI

知識和數據雙輪驅動(dòng)的人工智能技術(shù)路線(xiàn)展現了強勁的發(fā)展潛力,知識的融合應用有效地提升了智能問(wèn)答,智能推薦,大規模預訓練模型等人工智能技術(shù)中的效果

人工智能關(guān)鍵詞:AI4S(AI for Science)

AI與傳統科學(xué)領(lǐng)域的深度融合,極大拓展該領(lǐng)域解決問(wèn)題的能力;傳統科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)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(wèn)題領(lǐng)域

人工智能關(guān)鍵詞:生成式AI

生成式AI借助生成對抗學(xué)習等技術(shù),能夠生成更加真實(shí),更有創(chuàng )意,更有趣味的內容,生成式AI既是生產(chǎn)要素,也是生產(chǎn)工具,在寫(xiě)作和編程等方面也取得進(jìn)展。

人工智能關(guān)鍵詞:大模型

大模型的更新迭代速度不斷加快,開(kāi)始從“可用”的基礎大模型轉向為“好用”的行業(yè)大模型,為支撐應用方更便捷地開(kāi)發(fā)和部署大模型,多家頭部企業(yè)發(fā)布了行業(yè)大模型及開(kāi)發(fā)工具
 
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