企業(yè)作為落實人工智能治理原則的重要主體，要在風險與發(fā)展之間尋求動態(tài)平衡， 形成覆蓋人工智能產品全生命周期的風險管理機制。既要主動調整人工智能的技術發(fā)展路線，通過科技手段幫助人工智能更好地服務社會，也需要通過組織機構變革, 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的倫理 價值。阿里巴巴結合業(yè)界"可信人工智能”、"負責任的人工智能”等理念與實踐, 提出了面向可持續(xù)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。
數據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
調度決策外賣調度系統(tǒng)困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應;內容治理如何守護清朗健康的網絡環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
全球人工智能市場收支規(guī)模達850廳美元,預測,2022年該市場規(guī)模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關, CAGR 達24.5%
頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰(zhàn)略和治理體系,成立了相關委員會和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風險管理體系,可信AI技術和保障工具也在蓬勃發(fā)展
智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業(yè)智能應用不斷發(fā)展，全面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風控、營銷、服務等各個環(huán)節(jié)
AI軟件設施在近兩年成為產業(yè)焦點,AI開源框架生態(tài),預訓練大模型體系,AI軟件平臺生態(tài)等內容都得到了長足的發(fā)展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源
到端的MLOps一體化工具和細分場景的專項工具都非�；馃�,端到端工具追求大而全的功能集,專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好
規(guī)模化是指整合了豐富的人工智能開發(fā),部署,測試,運維等能力,標準化是指將異構的軟硬件環(huán)境封裝為標準化的界面,可擴展是指可以不斷適配新的技術和工具
器人流程自動化,智能流程管理,低代碼應用平臺,流程挖掘等工具和平臺,銜接起了企業(yè)級各類復雜業(yè)務場景,其綜合應用,互使能是超級自動化發(fā)揮效能的重要手段
知識和數據雙輪驅動的人工智能技術路線展現(xiàn)了強勁的發(fā)展?jié)摿?知識的融合應用有效地提升了智能問答,智能推薦,大規(guī)模預訓練模型等人工智能技術中的效果
AI與傳統(tǒng)科學領域的深度融合,極大拓展該領域解決問題的能力;傳統(tǒng)科學領域的進步和對AI技術的需求加速了AI本身的發(fā)展;AI4S的研究范圍也擴展到了更多基礎問題領域
生成式AI借助生成對抗學習等技術,能夠生成更加真實,更有創(chuàng)意,更有趣味的內容,生成式AI既是生產要素,也是生產工具,在寫作和編程等方面也取得進展。
