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三大人工智能的風險初步探析

來源:阿里巴巴     編輯:創澤   時間:2022/9/23   主題:其他 [加盟]

一 數據不完備和濫用風險突出

1 數據不完備: 人工智能進行自動化決策時,如果數據不充分、不達標,就會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,還會對算法形成欺騙,在自動化決策中給出錯誤 的結果。

3 數據濫用:技術進步擴大了用戶個人信息的邊界,互聯網平臺企業可以在線且及時的采集用戶 購買、收藏、瀏覽等行為,擁有豐富的算力資源和出眾的算法能力,如果企業在借 助人工智能對用戶數據進行加工、使用的過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的權益。

二 人工智能算法存在固有缺陷

當前,以深度學習為代表的人工智能技術在產業界廣泛應用,取得了一系列突破, 但其在可解釋性、魯棒性、偏見歧視等方面尚存在局限。

1 可解釋性不足:深度學習算法的一個的顯著特點是訓練過程中自動提取特征,通常比人工挑選的特 征效果更好,但這一過程目前尚不可控,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:深度學習算法在訓練過程中會對數據的魯棒特征和非魯棒特征逬行學習,并依據這些特征進行識別。

3 偏見與歧視:深度學習算法會挖掘訓練數據集中不同因素的相關性,擬合數據分布特性,訓練數 據集本身的偏見與歧視,會被引入到訓練出的模型之中。

三 企業人工智能管理體系不完善

人工智能等新技術特有的應用特征對企業的管理措施提出了J大挑戰。一方面,過 去為了鼓勵創新和效率優先,通常讓基層擁有較大的自主權;另一方面,人工智能 新技術的負面影響通常不會立即顯現,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行干預糾偏。

2 用戶權益保障不足: 人工智能算法用于自動化決策,對用戶帶來明顯影響,并不能做到完全技術中立, 需要注意保障用戶權益。

3 主體責任落實不到位: 由于人工智能技術門檻G,且在企業中的運用往往呈現出G動態性、G復雜度等特 點,使得外部難以理解其運行機制。





可持續發展人工智能治理框架:協同共治 治理實踐 企業面向可持續發展的人工智能體系

企業作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產品全生命周期的風險管理機制,提出了面向可持續發展的人工智能治理基本框架

人工智能安全技術體系包括提升技術安全和構建技術管理機制

構建面向可持續發展的人工智能技術體系,推動人工智能技術可用、可靠、可信,其內涵包括提升技術安全和構建技術管理機制兩個層面工作

人工智能產品不同階段(規劃設計,研發部署,運營使用)的風險挑戰

在規劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發部署階段模型運行之后的動態更新缺乏足夠驗證等挑戰

2022人工智能產業市場規模和發展特點

G增長:未來五年人工智能市場規模平均增速將超過20%;G集中:軟件占比近40%硬件產品占比接近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各界對AI社會技術復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監管“的人工智能治理工作框架

多模態問答的方法和挑戰

多模態數據具有異構性 多模態數據的關聯難度表示較大 多模態知識融合困難 多模態問答大多只能處理簡單的問題 多模態知識問答推理能力弱 可解釋性差

視覺大模型擁有18億參數 30億的標注圖像進行訓練

谷歌CVPR 2022擁有18億參數,并使用30億的 標注圖像進行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型(30億參數)在廣泛視覺問題上的有效性

任意文本到圖像生成模型 DALLE模型 Imagen模型

OpenAI提出DALLE模型,可以根據用戶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

2022人工智能時代的算法治理報告-構建法律、倫理、技術協同的算法治理格局

告立足于算法的技術趨勢和行業應用現狀,從法律監管,倫理治理,技術治理三個層面梳理總結國內外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術創新與應用健康

《2022年中國人工智能醫學影像產業研究報告》基層篇

受基層影像醫師學歷偏低和經驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫學影像產品在基層落地提供巨大市場機遇

中國銀行業協會團體技術報告《人工智能模型風險管理框架》

D一級銀行業金融機構未在任何業務建立模型分級方法/流程;D二級銀行業金融機構從業務和技術層面;第三級銀行業金融機構明確模型分級原則方法和操作要求
資料獲取
人工智能
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從CHAT-GPT到生成式AI:人工智能
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