人工智能模型風(fēng)險管理措施分為逐步遞增的三個級別。
a)D一級，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級方法/流程，僅根據(jù)臨時需求或基于個人經(jīng)
驗，對模型進(jìn)行分級。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程中不能有效地控
制風(fēng)險，僅在部分過程中根據(jù)臨時的需求執(zhí)行了相關(guān)工作，或相關(guān)人員基于經(jīng)驗開展活動。
b)D二級，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)單元對管理、研發(fā)、供應(yīng)、使用人工智
能模型過程中主要的、常見的風(fēng)險進(jìn)行短期計劃和現(xiàn)場控制；建立根據(jù)模型影響的對象和影響程度，對
業(yè)務(wù)范圍內(nèi)的模型進(jìn)行分級管理；分配了風(fēng)險管理資源，明確了必要的責(zé)任；模型進(jìn)行分級標(biāo)識和管理；
現(xiàn)有的風(fēng)險控制措施執(zhí)行情況有記錄能查。
c)第三級，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)明確模型分級原則、方法和操作要求，在企業(yè)級對人工智能模型風(fēng)險管
理進(jìn)行多面規(guī)劃、計劃、管控、審計，建立了覆蓋全業(yè)務(wù)L域、全工作流程、全參與角色的企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體
系；對不同級別的模型建立相應(yīng)的安全管理要求和管理措施；對標(biāo)準(zhǔn)體系實施有多面和完整的記錄，對
執(zhí)行的效果有評估和審計，對發(fā)現(xiàn)的問題進(jìn)行了有效的問題分析，并與績效考核掛鉤。
附件：中國銀行業(yè)協(xié)會團(tuán)體技術(shù)報告《人工智能模型風(fēng)險管理框架》
受基層影像醫(yī)師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗不足等因素影響,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機(jī)遇
告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個層面梳理總結(jié)國內(nèi)外在算法治理方面的實踐做法,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%,證明了視覺大模型（30億參數(shù)）在廣泛視覺問題上的有效性
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
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
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%
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(yùn)行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(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
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
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
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
