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六大人工智能的熱點(diǎn)問題

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

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

1.調(diào)度決策:外賣調(diào)度系統(tǒng)"困住"騎手

外賣平臺(tái)引入人工智能技術(shù)和系統(tǒng),會(huì)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(shí),也引發(fā)了 "困住”騎手的質(zhì)疑,例如系 統(tǒng)規(guī)劃的路徑或預(yù)計(jì)的時(shí)長(zhǎng)存在不合理情況,而騎手囿于系統(tǒng)限制,為了節(jié) 省時(shí)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(gè)性化推薦:電商場(chǎng)景下的信息繭房和馬太效應(yīng)

電商平臺(tái)根據(jù)消費(fèi)者的興趣愛好、消費(fèi)習(xí)慣等提供智能推薦服務(wù),節(jié)省時(shí)間 成本、大大提升了匹配效率,但也產(chǎn)生了信息繭房和馬太效應(yīng)。一方面可能 出現(xiàn)推薦商品重復(fù)率過高的情形;另一方面系統(tǒng)天然傾向于推薦實(shí)力強(qiáng)服務(wù) 好的頭部商家,導(dǎo)致市場(chǎng)資源更加集中,加劇了兩極分化。

3.內(nèi)容治理:如何守護(hù)清朗健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境?

部分不法分子在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上,為了騙取流量,發(fā)布各式各樣的兒童軟色情內(nèi) 容’污染了網(wǎng)絡(luò)空間’敗壞社會(huì)風(fēng)氣’嚴(yán)重侵害了未成年人權(quán)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(hù)清朗健康的網(wǎng) 絡(luò)環(huán)境嗎?

4. 信息檢索:商品的銷量和評(píng)價(jià)真實(shí)可信嗎? "

在電商平臺(tái)上’商品銷量和評(píng)價(jià)會(huì)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(jī)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(gòu)大量相似"好評(píng)”O(jiān)如何防止人工智能被黑灰產(chǎn) 惡意投放的作弊數(shù)據(jù)欺騙,保障信息的真實(shí)可信?

5.自動(dòng)識(shí)別:人工智能可以放心使用嗎?

2021年,美國(guó)底特律市的一位男子開啟自動(dòng)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(dòng)駕駛系統(tǒng)將貨車的白色車 廂錯(cuò)誤識(shí)別為藍(lán)天白云’因而沒有及時(shí)采取剎車制動(dòng)等措施。之前也發(fā)生過 數(shù)次類似事件’這難免讓人們產(chǎn)生疑問,人工智能自動(dòng)識(shí)別的結(jié)果可以放心 \使用嗎?

6 .深度合成:眼見不一定為實(shí)

近年來,利用”深度合成"技術(shù)惡搞公眾人物的事件不時(shí)發(fā)生,造成了惡劣 的影響。隨著”深度合成"技術(shù)和工具快速成熟與擴(kuò)散,其風(fēng)險(xiǎn)不斷增大, 惡意使用極易造成虛假信息泛濫,可能嚴(yán)重妨礙司法公正、引發(fā)信任危機(jī), 甚至危害國(guó)家安全。




三大人工智能的風(fēng)險(xiǎn)初步探析

數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險(xiǎn)突出而損害用戶的權(quán)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(shí)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(shí)人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)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(shù)體系包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機(jī)制

構(gòu)建面向可持續(xù)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(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機(jī)制兩個(gè)層面工作

人工智能產(chǎn)品不同階段(規(guī)劃設(shè)計(jì),研發(fā)部署,運(yùn)營(yíng)使用)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)

在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景中固有的不可預(yù)測(cè)性,傳達(dá)實(shí)施偏差會(huì)進(jìn)一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運(yùn)行之后的動(dòng)態(tài)更新缺乏足夠驗(yàn)證等挑戰(zhàn)

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

高增長(zhǎng):未來五年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模平均增速將超過20%;高集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%

我國(guó)新一代人工智能治理工作框架是什么樣的

我國(guó)新一代人工智能治理工作框架應(yīng)整合社會(huì)各界對(duì)AI社會(huì)技術(shù)復(fù)合體的離散性認(rèn)知,突破AI包容審慎實(shí)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(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識(shí)融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡(jiǎn)單的問題 多模態(tài)知識(shí)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(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練

谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),并使用30億的 標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)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(duì)應(yīng)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(shí)代的算法治理報(bào)告-構(gòu)建法律、倫理、技術(shù)協(xié)同的算法治理格局

告立足于算法的技術(shù)趨勢(shì)和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結(jié)國(guó)內(nèi)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(yīng)用健康

《2022年中國(guó)人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》基層篇

受基層影像醫(yī)師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗(yàn)不足等因素影響,基層影像設(shè)備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場(chǎng)機(jī)遇

中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)團(tuán)體技術(shù)報(bào)告《人工智能模型風(fēng)險(xiǎn)管理框架》

第一級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級(jí)方法/流程;第二級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)明確模型分級(jí)原則方法和操作要求
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