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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

來源:阿里巴巴     編輯:創(chuàng)澤   時間:2022/9/23   主題:其他 [加盟]

工智能仍是一項新技術,回顧其發(fā)展歷程,真正大范圍地從實驗室走向產(chǎn)業(yè)實踐、 廣泛應用于我們的生產(chǎn)和生活之中,不過是十年的事情。持續(xù)探尋更健壯的技 術以及科學管控現(xiàn)有技術的"缺陷”,構建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術體系, 致力于推動人工智能技術可用、可靠、可信,其內(nèi)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(chǎn)品不同階段(規(guī)劃設計,研發(fā)部署,運營使用)的風險挑戰(zhàn)

在規(guī)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(fā)部署階段模型運行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)

2022人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模和發(fā)展特點

G增長:未來五年人工智能市場規(guī)模平均增速將超過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(jiān)管“的人工智能治理工作框架

多模態(tài)問答的方法和挑戰(zhàn)

多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡單的問題 多模態(tài)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(shù) 30億的標注圖像進行訓練

谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),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(shù))在廣泛視覺問題上的有效性

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OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)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(xié)同的算法治理格局

告立足于算法的技術趨勢和行業(yè)應用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術治理三個層面梳理總結國內(nèi)外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術創(chuàng)新與應用健康

《2022年中國人工智能醫(yī)學影像產(chǎn)業(yè)研究報告》基層篇

受基層影像醫(yī)師學歷偏低和經(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(yī)學影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場機遇

中國銀行業(yè)協(xié)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(yè)金融機構未在任何業(yè)務建立模型分級方法/流程;D二級銀行業(yè)金融機構從業(yè)務和技術層面;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
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