人工智能模型風險管理措施分為逐步遞增的三個J別。
a)J，銀行業(yè)金融機構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分J方法/流程，僅根據(jù)臨時需求或基于個人經(jīng)
驗，對模型進行分J。銀行業(yè)金融機構(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)第二J，銀行業(yè)金融機構(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、常見的風險進行短期計劃和現(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)的模型進行分J管理；分配了風險管理資源，明確了必要的責任；模型進行分J標識和管理；
現(xiàn)有的風險控制措施執(zhí)行情況有記錄能查。
c)第三J，銀行業(yè)金融機構(gòu)明確模型分J原則、方法和操作要求，在企業(yè)J對人工智能模型風險管
理進行多面規(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)標準體
系；對不同J別的模型建立相應(yīng)的安全管理要求和管理措施；對標準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)的問題進行了有效的問題分析，并與績效考核掛鉤。
附件：銀行業(yè)協(xié)會團體技術(shù)報告《人工智能模型風險管理框架》
受基層影像醫(yī)師學歷偏低和經(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)學影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場機遇
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 標注圖像進行訓練,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)復合體的離散性認知,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
高增長:未來五年全球人工智能市場規(guī)模平均增速將超過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)計階段機器學習場景中固有的不可預(yù)測性,傳達實施偏差會進一步加劇;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)
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)品全生命周期的風險管理機制,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)容治理如何守護清朗健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
