这篇文章给大家聊聊关于信任人工智能还是人，以及信任人工智能还是人工智能对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
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人的本质就是“复读机”，你觉得对吗？
谢邀！
不是。人类不是机器，干吗会成为复读机？也许某种低等动物，只会复述它同类的呼叫。但人与动物最大区别，是他们的创造性。诚然在某个特殊时代，人们只有拥有同一种语言。但现在不是。所以人类与复读机之类具本质的区别。
什么是可信人工智能
可信人工智能
AI是具有颠覆性的技术，其改变世界的潜力是无限的。AI可以改善复杂的决策制订流程，这使其成为了各个行业转型的催化剂。除了可以更有效、更高效地完成繁重且费时的任务外，AI还可以赋予管理团队前所未有的深刻洞察。但与此同时，AI技术也会催生一系列道德、法律和技术风险，需要企业妥善处理。
33%的受访者认为员工信任是AI实施的最大障碍之一，即使受访者完全或一定程度上信任AI。除此之外，我们发现，技术、风险、人员能力和意识等都成为了人们信任AI实施的主要限制因素，尤其在技术方面，技术的可靠性和性能、技术的安全性和坚固性、技术治理与监督、AI应用相关的伦理道德问题都成为了关键因素。
现有的外部监管机构对AI的控制力度远远跟不上AI技术的发展速度。企业在没有强有力的治理下使用AI，会面临严重的风险。这些风险和威胁不仅复杂，还会随着AI技术的发展不断演变。为了确保AI的使用安全，我们提倡在最初的AI设计中就将信任原则嵌入。面对不断演变的威胁，越早将信任原则嵌入AI中，越能未雨绸缪，在确保AI隐私和安全的前提下收获最大的回报，使AI技术成为推动企业未来发展的强大动力。
对企业来说，AI既是管理风险的工具，也是产生新风险的来源，需要妥善管理。这些风险不仅会损害对这些系统的信任，还会损害对产品、品誉的信任。因此无论何时采用AI技术，企业都应该识别各项AI技术应用的风险。
安永的可信的人工智能框架，帮助企业了解新的和不断扩大的风险，企业可以根据他们在AI产业链中的角色和职责开展治理活动。安永的可信AI框架从性能、无偏、透明、韧性、可解释五个方面强调了维持信任所必备的属性。
要被用户接受，AI必须是可以被理解的，这意味着AI的决策框架需要可解释和验证。它还必须按预期运行，无偏见以及安全。
性能是指，AI的结果与利益相关者的期望一致，且其性能达到期望的精确度和一致性水平。
无偏是指，通过AI设计识别并解决由开发团队组成、数据和训练方法产生的固有偏见。AI系统的设计考虑所有受影响的利益相关者的需求，并对社会产生积极影响。
透明是指，给予与AI交互的最终用户适当的通知，以及选择交互程度的机会。根据采集和使用数据的要求，获取用户同意。
韧性是指，AI系统组件和算法本身使用的数据受到安全防护，避免未经授权的访问、损坏和/或对抗性攻击。
可解释是指，AI的训练方法和决策标准可以被理解和记录，并且可供人类操作者随时挑战和验证。
实际上，AI不是被实施，而是被应用，并且当AI应用在三步创新法中时，将可实现可信AI。所谓“三步创新法”为：有目的的设计、谨慎监督和敏捷治理。
有目的的设计是指，在设计和构建系统时有目的地整合并适当平衡自动的、智能的和自主的能力，以促进明确的定义业务目标的发展，并考虑环境、约束、准备程度和风险等。
谨慎监督是指，持续调整优化、关注和监控系统，以提高性能的可靠性，降低识别和纠正偏差，加强透明度和包容性。
敏捷治理是指，跟踪社会、监管、声誉和伦理领域暴露的问题，并报告给以下内容的流程负责人：系统完整性、系统使用、架构和内嵌组件、数据采购和管理、模型训练、监控。
人工智能行业的发展现状与前景怎么样？
这是很多同学都比较关心的问题，我结合当前人工智能领域的科研情况和落地应用情况来说说个人看法。
首先，目前人工智能是科研创新的热点领域，大量的创新成果在不断涌现，而且很多成果的落地应用前景也比较广阔，相信在产业互联网的推动下，人工智能领域将迎来新的创新场景，也会有更多的同学致力于人工智能领域的课题项目。
如果把人工智能按照计算智能、感知智能和认知智能这三个阶段来划分，那么目前人工智能正处在从计算智能向感知智能发展，随着物联网、基础网络通信技术的发展，感知智能阶段将会把更多的人工智能成果落地到应用场景当中，比如当前的智能驾驶就是一个典型的代表。
虽然我们不能否认人工智能技术目前依然存在很多问题，包括可解释性，包括训练成本，包括隐私计算，包括安全性等等，但是目前大规模训练模型的效果已经比较理想了，在某些场景下已经达到甚至超过了传统的人力解决方案，随着可信任人工智能等技术的发展，相信很多阻碍人工智能技术落地应用的障碍将逐渐被扫清。
近些年来我也一直在跟不少国内外互联网大厂开展合作，其中人工智能相关技术是合作的重点领域，包括深度学习平台工具、数字孪生、智能驾驶等等，目前也取得了一些成果，其中有一部分成果的应用前景已经越来越清晰了。
当前人工智能领域的研究方向很多，很多优秀的科研团队也在不断加强自己的研究意义，比如积极探寻人工智能背后的大一统理论，而且目前已经取得了一些成果，这也给很多同学带来了启发。
人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到计算机、数学、统计学、控制学、经济学、哲学、神经学和语言学等，所以制约人工智能技术发展的因素就非常多，但是这也意味着任何一个领域的突破都有可能把人工智能技术带入到一个新的阶段，所以现在很多同学也开始在相关学科寻找答案。
在人工智能技术从计算智能向感知智能发展的过程中，应用场景对于人工智能技术的影响是非常大的，能否给人工智能技术安装上更丰富的感知设备，以及能否让这些感知设备顺利工作，就需要完成大量的基础性工作，尤其是网络支撑非常重要，这也是我非常期待6G网络的原因。
从就业的角度来看，未来几年随着感知智能技术的发展和应用，更多同学需要从事与硬件和网络相关的创新，所以对于计算机专业的同学来说，重视硬件也会给自己带来更多的就业机会。
最后，如果有人工智能领域相关的问题，欢迎与我交流。
人类对人工智能的信任主要来源于
源于人类给人工智能设定的各种程序。到目前为止，还没有出现人工智能有预谋的伤害人类，所以人类对人工智能还是满意的。
关于信任人工智能还是人，信任人工智能还是人工智能的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。