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創(chuàng)澤機器人
CHUANGZE ROBOT
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六大人工智能的熱點問題

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

隨著人工智能技術發(fā)展步入快車道,業(yè)務數(shù)量和覆蓋面不斷提升,新業(yè)務模式和新 產品持續(xù)涌現(xiàn)。與此同時也產生了各種科技倫理問題和挑戰(zhàn),特別是那些已經深入 到日常生活方方面面的各類算法,引起了社會的廣泛擔憂。

1.調度決策:外賣調度系統(tǒng)"困住"騎手

外賣平臺引入人工智能技術和系統(tǒng),會幫助騎手規(guī)劃訂單的取餐順序和配送 路線。在大大提升配送效率的同時,也引發(fā)了 "困住”騎手的質疑,例如系 統(tǒng)規(guī)劃的路徑或預計的時長存在不合理情況,而騎手囿于系統(tǒng)限制,為了節(jié) 省時間往往選擇違反交通規(guī)則’給自身和他人帶來安全隱患。

2.個性化推薦:電商場景下的信息繭房和馬太效應

電商平臺根據(jù)消費者的興趣愛好、消費習慣等提供智能推薦服務,節(jié)省時間 成本、大大提升了匹配效率,但也產生了信息繭房和馬太效應。一方面可能 出現(xiàn)推薦商品重復率過高的情形;另一方面系統(tǒng)天然傾向于推薦實力強服務 好的頭部商家,導致市場資源更加集中,加劇了兩極分化。

3.內容治理:如何守護清朗健康的網絡環(huán)境?

部分不法分子在網絡平臺上,為了騙取流量,發(fā)布各式各樣的兒童軟色情內 容’污染了網絡空間’敗壞社會風氣’嚴重侵害了未成年人權益。這些低俗 信息頻繁出現(xiàn)’人工智能可以幫助清理頑固的信息污垢,守護清朗健康的網 絡環(huán)境嗎?

4. 信息檢索:商品的銷量和評價真實可信嗎? "

在電商平臺上’商品銷量和評價會在一定程度上決定檢索中的排序’從而影 響用戶的購買意愿。這種機制催生了一些作弊行為,部分不法分子蓄意"灌 水",偽造銷量數(shù)據(jù),虛構大量相似"好評”O(jiān)如何防止人工智能被黑灰產 惡意投放的作弊數(shù)據(jù)欺騙,保障信息的真實可信?

5.自動識別:人工智能可以放心使用嗎?

2021年,美國底特律市的一位男子開啟自動駕駛模式后’撞上馬路中行駛 的半掛卡車’不幸身亡。據(jù)分析,事故原因是自動駕駛系統(tǒng)將貨車的白色車 廂錯誤識別為藍天白云’因而沒有及時采取剎車制動等措施。之前也發(fā)生過 數(shù)次類似事件’這難免讓人們產生疑問,人工智能自動識別的結果可以放心 \使用嗎?

6 .深度合成:眼見不一定為實

近年來,利用”深度合成"技術惡搞公眾人物的事件不時發(fā)生,造成了惡劣 的影響。隨著”深度合成"技術和工具快速成熟與擴散,其風險不斷增大, 惡意使用極易造成虛假信息泛濫,可能嚴重妨礙司法公正、引發(fā)信任危機, 甚至危害國家安全。




三大人工智能的風險初步探析

數(shù)據(jù)不完備和濫用風險突出而損害用戶的權益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善

可持續(xù)發(fā)展人工智能治理框架:協(xié)同共治 治理實踐 企業(yè)面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能體系

企業(yè)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(xù)發(fā)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(xù)發(fā)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(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人工智能產業(yè)市場規(guī)模和發(fā)展特點

高增長:未來五年全球人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;高集中:軟件占比近40%硬件產品占比接近35%;高壁壘: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

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(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)學影像產業(yè)研究報告》基層篇

受基層影像醫(yī)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(yī)學影像產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》

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