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      創(chuàng )澤機器人
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      人工智能產(chǎn)品不同階段(規劃設計,研發(fā)部署,運營(yíng)使用)的風(fēng)險挑戰

      來(lái)源:阿里巴巴     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2022/9/23   主題:其他 [加盟]

      應對人工智能技術(shù)在實(shí)際應用中引發(fā)的風(fēng)險,除了積極推動(dòng)人工智能技術(shù)可信能力 的提升,不斷減少技術(shù)本身的脆弱性,還應該構建更為積極的技術(shù)應用規范/規避 現階段人工智能技術(shù)"缺陷”帶來(lái)的問(wèn)題。

      人工智能產(chǎn)品研發(fā)中規劃設計、研發(fā)部署、運營(yíng)使用環(huán)節的風(fēng)險挑戰識別十分重要, 對于構建可信研發(fā)的實(shí)踐范式具有重要意義。

      在規劃設計階段,難以在初始階段形成完備的風(fēng)險分析,與此同時(shí),確保相關(guān)理念貫徹執行存在挑戰,在設計理念、規范傳達給個(gè)層級實(shí)施人員過(guò)程中,存在非正確 傳達、誤解等風(fēng)險,尤其機器學(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,一方面,數據層面可能會(huì )遇到數據缺失、重復、不一致、來(lái)源不 明等問(wèn)題;另一方面,模型技術(shù)層面存在著(zhù)技術(shù)選型不恰當,模型尚未完備訓練即 開(kāi)始上線(xiàn)服務(wù),以及模型運行之后的動(dòng)態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰。

      在運營(yíng)使用階段,一方面,在人類(lèi)和人工智能交互時(shí)可能出現誤用、過(guò)度依賴(lài)等問(wèn) 題;另一方面,人工智能相關(guān)技術(shù)存在著(zhù)被惡意使用的風(fēng)險。






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      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

      視覺(jué)大模型擁有18億參數 30億的標注圖像進(jìn)行訓練

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      任意文本到圖像生成模型 DALLE模型 Imagen模型

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

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      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》

      第一級銀行業(yè)金融機構未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級方法/流程;第二級銀行業(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
      資料獲取
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