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人工智能關(guān)鍵詞:人工智能新基建

來(lái)源:中國信通院     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2022/8/22   主題:其他 [加盟]

AI軟件設施加速新基建的賦能效應。自2018年新基建的概念提出以來(lái),政產(chǎn)學(xué)研用多方主體發(fā)力建設人工智能基礎設施,AI新基建的內涵也在這個(gè)過(guò)程中逐步明晰。

AI新基建主要包括數據基礎設施、算力基礎設施和AI軟件設施。數據和算力基礎設施非常重要,但是如果沒(méi)有軟件設施作為連接樞紐,則難以充分發(fā)揮人工智能的賦能效應,支撐起豐富的AI應用和服務(wù)。

因此,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。

AI新基建的愿景是讓AI像水、電一樣成為觸手可得的普惠資源:政策層面,國家以及各行業(yè)的“十四五”規劃相繼對人工智能新基建提出指導意見(jiàn),不斷推動(dòng)新基建的落地應用;產(chǎn)業(yè)層面,頭部科技企業(yè)聯(lián)合地方政府,積J建設運營(yíng)區域性基礎設施,不斷加速AI生態(tài)的培育。





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,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

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

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》

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%

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

三大人工智能的風(fēng)險初步探析

數據不完備和濫用風(fēng)險突出而損害用戶(hù)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(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

可持續發(fā)展人工智能治理框架:協(xié)同共治 治理實(shí)踐 企業(yè)面向可持續發(fā)展的人工智能體系

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)險管理機制,提出了面向可持續發(fā)展的人工智能治理基本框架

人工智能安全技術(shù)體系包括提升技術(shù)安全和構建技術(shù)管理機制

構建面向可持續發(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,其內涵包括提升技術(shù)安全和構建技術(shù)管理機制兩個(gè)層面工作

人工智能產(chǎn)品不同階段(規劃設計,研發(fā)部署,運營(yíng)使用)的風(fēng)險挑戰

在規劃設計階段機器學(xué)習場(chǎng)景中固有的不可預測性,傳達實(shí)施偏差會(huì )進(jìn)一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動(dòng)態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰

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

G增長(cháng):未來(lái)五年人工智能市場(chǎng)規模平均增速將超過(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%

我國新一代人工智能治理工作框架是什么樣的

我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會(huì )各界對AI社會(huì )技術(shù)復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實(shí)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(tài)問(wèn)答的方法和挑戰

多模態(tài)數據具有異構性 多模態(tài)數據的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 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 30億的標注圖像進(jìn)行訓練

谷歌CVPR 2022擁有18億參數,并使用30億的 標注圖像進(jìn)行訓練,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)在廣泛視覺(jué)問(wèn)題上的有效性
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