人工智能模型風(fēng)險(xiǎn)管理措施分為逐步遞增的三個(gè)級(jí)別。
a)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,僅根據(jù)臨時(shí)需求或基于個(gè)人經(jīng)
驗(yàn),對(duì)模型進(jìn)行分級(jí)。銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在管理、研發(fā)、供應(yīng)、使用人工智能模型的過(guò)程中不能有效地控
制風(fēng)險(xiǎn),僅在部分過(guò)程中根據(jù)臨時(shí)的需求執(zhí)行了相關(guān)工作,或相關(guān)人員基于經(jīng)驗(yàn)開(kāi)展活動(dòng)。
b)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,由不同內(nèi)設(shè)單元對(duì)管理、研發(fā)、供應(yīng)、使用人工智
能模型過(guò)程中主要的、常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行短期計(jì)劃和現(xiàn)場(chǎng)控制;建立根據(jù)模型影響的對(duì)象和影響程度,對(duì)
業(yè)務(wù)范圍內(nèi)的模型進(jìn)行分級(jí)管理;分配了風(fēng)險(xiǎn)管理資源,明確了必要的責(zé)任;模型進(jìn)行分級(jí)標(biāo)識(shí)和管理;
現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)控制措施執(zhí)行情況有記錄能查。
c)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,在企業(yè)級(jí)對(duì)人工智能模型風(fēng)險(xiǎn)管
理進(jìn)行全面規(guī)劃、計(jì)劃、管控、審計(jì),建立了覆蓋全業(yè)務(wù)領(lǐng)域、全工作流程、全參與角色的企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體
系;對(duì)不同級(jí)別的模型建立相應(yīng)的安全管理要求和管理措施;對(duì)標(biāo)準(zhǔn)體系實(shí)施有全面和完整的記錄,對(duì)
執(zhí)行的效果有評(píng)估和審計(jì),對(duì)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行了有效的問(wèn)題分析,并與績(jī)效考核掛鉤。
附件: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》
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
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
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
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(jué)大模型(30億參數(shù))在廣泛視覺(jué)問(wèn)題上的有效性
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(wèn)答大多只能處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題 多模態(tài)知識(shí)問(wèn)答推理能力弱 可解釋性差
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
高增長(zhǎng):未來(lái)五年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模平均增速將超過(guò)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%
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)
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
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
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(jiàn)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(diào)度決策外賣調(diào)度系統(tǒng)困住騎手;個(gè)性化推薦電商場(chǎng)景下的信息繭房和馬太效應(yīng);內(nèi)容治理如何守護(hù)清朗健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎