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)險管理機制。既要主動(dòng)調整人工智能的技術(shù)發(fā)展路線(xiàn)，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)組織機構變革, 加強對人工智能的可靠性、可信度、倫理性的審核，確保人工智能匹配人類(lèi)的倫理 價(jià)值。阿里巴巴結合業(yè)界"可信人工智能”、"負責任的人工智能”等理念與實(shí)踐, 提出了面向可持續發(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，助力構建向上、向善的人工智能生態(tài)環(huán)境。
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
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
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;D二級銀行業(yè)金融機構從業(yè)務(wù)和技術(shù)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
