企業(yè)作為落實(shí)人工智能治理原則的重要主體，要在風(fēng)險(xiǎn)與發(fā)展之間尋求動(dòng)態(tài)平衡， 形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制。既要主動(dòng)調(diào)整人工智能的技術(shù)發(fā)展路線，通過(guò)科技手段幫助人工智能更好地服務(wù)社會(huì)，也需要通過(guò)組織機(jī)構(gòu)變革, 加強(qiáng)對(duì)人工智能的可靠性、可信度、倫理性的審核，確保人工智能匹配人類的倫理 價(jià)值。阿里巴巴結(jié)合業(yè)界"可信人工智能”、"負(fù)責(zé)任的人工智能”等理念與實(shí)踐, 提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架，積J努力探索從抽象治理框架到 具體實(shí)踐方案的可行路徑，助力構(gòu)建向上、向善的人工智能生態(tài)環(huán)境。
構(gòu)建面向可持續(xù)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(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機(jī)制兩個(gè)層面工作
在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段機(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)
G增長(zhǎng):未來(lái)五年人工智能市場(chǎng)規(guī)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(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)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
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
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
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
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
D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;D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
