可信AI由理論研究邁向工程化落地。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，社會(huì )各界對可信AI研究已經(jīng)從理論探索逐步走向工程化落地實(shí)踐。政府與研究機構相關(guān)政策和規范從宏觀(guān)指導，開(kāi)始向可操作、可落地的規范演進(jìn)。在法律監管層面，各政府部門(mén)的法規政策愈發(fā)重視實(shí)施和操作。例如新加坡于5月出臺世界AI治理測試框架及工具包；英國6月宣布人工智能倫理和監管的重大研究計劃。
在行業(yè)可信實(shí)踐層面，各國研究機構紛紛開(kāi)展可信AI技術(shù)研究及標準制定工作，為業(yè)界提供評估準則并聚焦準入落地。如英國B(niǎo)SI與艾倫圖靈實(shí)驗室合作開(kāi)發(fā)技術(shù)標準改善人工智能治理，美國NIST發(fā)布《人工智能偏差識別和管理標準》和《AI風(fēng)險管理框架(草案)》，為企業(yè)和機構的AI風(fēng)險管理提供了大量可參考的要求和指導。
在企業(yè)可信實(shí)踐層面，產(chǎn)業(yè)界從企業(yè)戰略管理和技術(shù)工具研發(fā)創(chuàng )新雙線(xiàn)并進(jìn)，加速了可信AI在企業(yè)的落地實(shí)踐。如頭部科技企業(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。同時(shí)可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展，各大企業(yè)積J研發(fā)可信產(chǎn)品應用，也開(kāi)源了一批聚焦隱私性、魯棒性、安全性、可解釋性、公平性等可信能力的測試工具。
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%
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
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
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
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
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
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)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
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
OpenAI提出DALLE模型,可以根據用戶(hù)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
告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應用現狀,從法律監管,倫理治理,技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結國內外在算法治理方面的實(shí)踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng )新與應用健康
