检索结果-南通市图书馆

世界科技研究与发展 2024年第4期46卷 536-547页

作者：吴仲琦曹亚领代涛中国科学院科技战略咨询研究院北京100190 中国科学院大学公共政策与管理学院北京100049

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。负责任的人工智能研究如何以安全、可靠和合乎道德的方式研发和使用人工智能技术,对促进人工智能健康发展具有重要意义。本文对负责任人工智能的概念内涵进行界定,构建了“全过程—多... 详细信息

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。负责任的人工智能研究如何以安全、可靠和合乎道德的方式研发和使用人工智能技术,对促进人工智能健康发展具有重要意义。本文对负责任人工智能的概念内涵进行界定,构建了“全过程—多主体—多层次—多机制”的治理体系分析框架。基于此框架,分析了全球主要国家推进负责任人工智能治理的政策体系,并聚焦于美国人工智能政策措施,分析和总结了美国发展负责任人工智能的重点举措和具体实践。研究表明,以美国为代表的发达国家高度重视负责任人工智能,政府、行业组织、企业和研发机构、社会公众等主体共同参与、分工协调、协同共治,综合运用政策法规、伦理准则、标准体系等多层次治理工具,建立并完善决策与咨询、统筹协调、信息流通和共享,以及监测监督等多方位治理机制,确保实现人工智能技术在全周期的安全、可靠、可控。最后,从加强负责任人工智能的战略和政策指引、健全基于创新全过程的监管体系、增强社会团体和公众的参与度、加强国际合作等方面,提出推进我国负责任人工智能治理体系建设的建议。

关键词：负责任人工智能治理政策体系战略规划

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人工智能治理理论及系统的现状与趋势

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计算机科学 2021年第9期48卷 1-8,I0002页

作者：朝乐门尹显龙数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京100872 中国人民大学信息资源管理学院北京100872

人工智能(Artificial Intelligence,AI)治理是解决AI挑战的主要手段。AI治理的主要目的是充分发挥人工智能带来的优势和有效降低人工智能导致的风险,并通过整合技术、法律、政策、标准、伦理、道德、安全、经济、社会等多个方面的影响因... 详细信息

人工智能(Artificial Intelligence,AI)治理是解决AI挑战的主要手段。AI治理的主要目的是充分发挥人工智能带来的优势和有效降低人工智能导致的风险,并通过整合技术、法律、政策、标准、伦理、道德、安全、经济、社会等多个方面的影响因素,最终建设负责任的人工智能(Responsible Artificial Intelligence,RAI)。AI治理可以从智能个体治理、智能群体治理以及人机合作与共生系统的治理等3个方面,分技术层、伦理层、社会及法律层等3个层面进行。AI治理的主要关键技术有4种:可理解性人工智能、防御对抗性攻击技术、建模及仿真技术和实时审计技术。从谷歌、IBM和微软等公司的AI治理实践来看,产业界主要关注的是RAI研发,在AI系统的可解释性、隐私保护和公平性检查等方面已出现一些专用组件工具。目前,AI治理需要研究的科学问题有:软件定义的AI治理、AI治理关键技术、大规模机器学习中的AI治理评价、基于联邦学习的AI治理、AI治理的标准制定、增强人工智能与人在回路型AI训练等。

关键词：人工智能可理解性人工智能负责任人工智能人工智能治理

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生成式人工智能技术对通信行业的影响研究

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邮电设计技术 2023年第7期 1-7页

作者：刘亮张琛杨学燕商汤科技智能产业研究院北京100080

以ChatGPT为代表的基于大模型的生成式人工智能应用,引发了新一轮的人工智能发展浪潮,并将对这个世界产生深远影响。高速发展且不断进化的生成式AI,不仅实现了人工智能由“分类”向“生成”的转变,也为企业带来了全新的赋能价值和想象... 详细信息

以ChatGPT为代表的基于大模型的生成式人工智能应用,引发了新一轮的人工智能发展浪潮,并将对这个世界产生深远影响。高速发展且不断进化的生成式AI,不仅实现了人工智能由“分类”向“生成”的转变,也为企业带来了全新的赋能价值和想象空间。详细剖析了生成式AI技术体系,探索其带来的前景价值,思考了技术背后的潜在风险并对企业提出了行动建议。同时,还探讨了通信运营商在生成式AI时代浪潮下的定位及应对之策。

关键词：人工智能大模型生成式AI 负责任人工智能

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AI治理中的算法解释及其实现方法研究

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情报资料工作 2022年第5期43卷 16-23页

作者：靳庆文朝乐门孟刚数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京100872 中国人民大学信息资源管理学院北京100872 郑州科技学院财经学院郑州450064

[目的/意义]算法解释是AI治理的技术基础。正确认识AI治理中的算法解释与通用意义上的可解释性机器学习的差异性是实现负责任人工智能(Responsible Artificial Intelligence,RAI)的关键所在。[方法/过程]从AI事故的后解释、AI公平性的... 详细信息

[目的/意义]算法解释是AI治理的技术基础。正确认识AI治理中的算法解释与通用意义上的可解释性机器学习的差异性是实现负责任人工智能(Responsible Artificial Intelligence,RAI)的关键所在。[方法/过程]从AI事故的后解释、AI公平性的局部解释、以人为中心的算法解释三个方面阐述了AI治理中算法解释的需求特征,并结合IBM、微软、谷歌和阿里巴巴公司的治理实践分析算法解释方法的应用。[结果/结论]AI治理中的算法解释方法包括:以特征重要性分析和可视解释为代表的后解释实现方法、以局部扰动法和反事实解释为代表的局部解释实现方法、多目标进化优化的解释方法。常用的算法解释评价方法有以人为中心的定性评价、基于统计指标的定量评价和基于模糊认知的模糊评价。最后,对AI治理中算法解释的主要存在问题和未来研究应重视的发展方向进行总结。

关键词： AI治理算法解释可解释性机器学习负责任人工智能

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