企业智能化建设手段与方法实现全新变革,逐渐向全场景、全流程、全层级深度融合应用转变。随着智能化技术的不断发展和应用深入,企业智能建设从部分场景、外部维护、单点优化逐渐向系统化、多面化转变,通过智能基础设施和智能应用双驱重塑企业智能化发展势能。
一方面,企业建设完善人工智能中台、知识中台、大模型等智能基础设施,筑牢了企业智能的底座、打造了企业的知识大脑、拓宽了企业的全新赛道,整体上夯实了企业智能化发展的根基。例如国有六大银行、电力、石油等大型央企都已经建设了各类智能基础设施,并依托该设施为企业的智能转型提供支持。
另一方面,智能文档处理、智能会议、知识管理、智能客服等各类企业智能应用不断发展,多面赋能企业办公、管理、决策、风控、营销、服务等各个环节,促进业务的数据化与知识化、工作流程的信息化与智能化。智能基础设施和智能应用相辅相成,智能基础设施促进智能应用的敏捷G效,智能应用助推智能基础设施底座的升级优化,共同推动企业智能化的加速发展。
头部科技企业先后发布了AI治理战略和治理体系,成立了相关委员会和工作组,聚焦企业层面的AI治理和风险管理体系,可信AI技术和保障工具也在蓬勃发展
人工智能市场收支规模达850厅美元,预测,2022年该市场规模将同比增长约20%至 1017厅美元,并将于2025年突破2000厅美元大关, CAGR 达24.5%
调度决策外卖调度系统困住骑手;个性化推荐电商场景下的信息茧房和马太效应;内容治理如何守护清朗健康的网络环境;人工智能可以放心使用吗
数据不完备和滥用风险突出而损害用户的权益;人工智能算法存在固有缺陷在可解释性鲁棒性偏见歧视等方面尚存在局限;企业人工智能管理体系不完善
企业作为落实人工智能治理原则的重要主体,形成覆盖人工智能产品全生命周期的风险管理机制,提出了面向可持续发展的人工智能治理基本框架
构建面向可持续发展的人工智能技术体系,推动人工智能技术可用、可靠、可信,其内涵包括提升技术安全和构建技术管理机制两个层面工作
在规划设计阶段机器学习场景中固有的不可预测性,传达实施偏差会进一步加剧;在研发部署阶段模型运行之后的动态更新缺乏足够验证等挑战
G增长:未来五年人工智能市场规模平均增速将超过20%;G集中:软件占比近40%硬件产品占比接近35%;G壁垒:渗透率还不到4%
我国新一代人工智能治理工作框架应整合社会各界对AI社会技术复合体的离散性认知,突破AI包容审慎实践的探索,建立基于“逻辑-秩序-监管“的人工智能治理工作框架
多模态数据具有异构性 多模态数据的关联难度表示较大 多模态知识融合困难 多模态问答大多只能处理简单的问题 多模态知识问答推理能力弱 可解释性差
谷歌CVPR 2022拥有18亿参数,并使用30亿的 标注图像进行训练,在ImageNet上取得了新的记录90.45%,证明了视觉大模型(30亿参数)在广泛视觉问题上的有效性
OpenAI提出DALLE模型,可以根据用户输入的文本生成对应的图像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同样出色