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人工智能關(guān)鍵詞:企業(yè)智能

來源:中國信通院     編輯:創(chuàng)澤   時間:2022/8/22   主題:其他 [加盟]

企業(yè)智能化建設(shè)手段與方法實現(xiàn)全新變革,逐漸向全場景、全流程、全層級深度融合應(yīng)用轉(zhuǎn)變。隨著智能化技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用深入,企業(yè)智能建設(shè)從部分場景、外部維護(hù)、單點優(yōu)化逐漸向系統(tǒng)化、多面化轉(zhuǎn)變,通過智能基礎(chǔ)設(shè)施和智能應(yīng)用雙驅(qū)重塑企業(yè)智能化發(fā)展勢能。

一方面,企業(yè)建設(shè)完善人工智能中臺、知識中臺、大模型等智能基礎(chǔ)設(shè)施,筑牢了企業(yè)智能的底座、打造了企業(yè)的知識大腦、拓寬了企業(yè)的全新賽道,整體上夯實了企業(yè)智能化發(fā)展的根基。例如國有六大銀行、電力、石油等大型央企都已經(jīng)建設(shè)了各類智能基礎(chǔ)設(shè)施,并依托該設(shè)施為企業(yè)的智能轉(zhuǎn)型提供支持。

另一方面,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(yīng)用不斷發(fā)展,多面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風(fēng)控、營銷、服務(wù)等各個環(huán)節(jié),促進(jìn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化與知識化、工作流程的信息化與智能化。智能基礎(chǔ)設(shè)施和智能應(yīng)用相輔相成,智能基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)智能應(yīng)用的敏捷G效,智能應(yīng)用助推智能基礎(chǔ)設(shè)施底座的升級優(yōu)化,共同推動企業(yè)智能化的加速發(fā)展。





人工智能關(guān)鍵詞:可信落地

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(guān)委員會和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風(fēng)險管理體系,可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展

上海數(shù)字大腦研究院發(fā)布《2022上半年度人工智能行業(yè)報告》

人工智能市場收支規(guī)模達(dá)850廳美元,預(yù)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(guān), CAGR 達(dá)24.5%

六大人工智能的熱點問題

調(diào)度決策外賣調(diào)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(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

三大人工智能的風(fēng)險初步探析

數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險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(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險管理機(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)制兩個層面工作

人工智能產(chǎn)品不同階段(規(guī)劃設(shè)計,研發(fā)部署,運營使用)的風(fēng)險挑戰(zhàn)

在規(guī)劃設(shè)計階段機(jī)器學(xué)習(xí)場景中固有的不可預(yù)測性,傳達(dá)實施偏差會進(jìn)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(chǎn)業(yè)市場規(guī)模和發(fā)展特點

G增長:未來五年人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;G集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;G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(yīng)整合社會各界對AI社會技術(shù)復(fù)合體的離散性認(rèn)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(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(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應(yīng)的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
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