人工智能模型風(fēng)險管理措施分為逐步遞增的三個(gè)級別。
a)D一級，銀行業(yè)金融機構未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級方法/流程，僅根據臨時(shí)需求或基于個(gè)人經(jīng)
驗，對模型進(jìn)行分級。銀行業(yè)金融機構在管理、研發(fā)、供應、使用人工智能模型的過(guò)程中不能有效地控
制風(fēng)險，僅在部分過(guò)程中根據臨時(shí)的需求執行了相關(guān)工作，或相關(guān)人員基于經(jīng)驗開(kāi)展活動(dòng)。
b)D二級，銀行業(yè)金融機構從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面，由不同內設單元對管理、研發(fā)、供應、使用人工智
能模型過(guò)程中主要的、常見(jiàn)的風(fēng)險進(jìn)行短期計劃和現場(chǎng)控制；建立根據模型影響的對象和影響程度，對
業(yè)務(wù)范圍內的模型進(jìn)行分級管理；分配了風(fēng)險管理資源，明確了必要的責任；模型進(jìn)行分級標識和管理；
現有的風(fēng)險控制措施執行情況有記錄能查。
c)第三級，銀行業(yè)金融機構明確模型分級原則、方法和操作要求，在企業(yè)級對人工智能模型風(fēng)險管
理進(jìn)行多面規劃、計劃、管控、審計，建立了覆蓋全業(yè)務(wù)L域、全工作流程、全參與角色的企業(yè)標準體
系；對不同級別的模型建立相應的安全管理要求和管理措施；對標準體系實(shí)施有多面和完整的記錄，對
執行的效果有評估和審計，對發(fā)現的問(wèn)題進(jìn)行了有效的問(wèn)題分析，并與績(jì)效考核掛鉤。
附件：中國銀行業(yè)協(xié)會(huì )團體技術(shù)報告《人工智能模型風(fēng)險管理框架》
受基層影像醫師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場(chǎng)機遇
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
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
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
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
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
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%
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
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
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
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
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
