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定量分析的局限性是什么？
定量分析是很多科学研究的常用方法，通常是建立在有研究问题的可信数据以及科学的数理模型上，所以与其说局限性，不妨说是需要控制的关键点：1，数据的信度；2，模型的效度。
中国人工智能行业规范
第一章总则
第一条本规范旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，促进公平、公正、和谐、安全，避免偏见、歧视、隐私和信息泄露等问题。
第二条本规范适用于从事人工智能管理、研发、供应、使用等相关活动的自然人、法人和其他相关机构等。
（一）管理活动主要指人工智能相关的战略规划、政策法规和技术标准制定实施，资源配置以及监督审查等。
（二）研发活动主要指人工智能相关的科学研究、技术开发、产品研制等。
（三）供应活动主要指人工智能产品与服务相关的生产、运营、销售等。
（四）使用活动主要指人工智能产品与服务相关的采购、消费、操作等。
第三条人工智能各类活动应遵循以下基本伦理规范。
（一）增进人类福祉。坚持以人为本，遵循人类共同价值观，尊重人权和人类根本利益诉求，遵守国家或地区伦理道德。坚持公共利益优先，促进人机和谐友好，改善民生，增强获得感幸福感，推动经济、社会及生态可持续发展，共建人类命运共同体。
（二）促进公平公正。坚持普惠性和包容性，切实保护各相关主体合法权益，推动全社会公平共享人工智能带来的益处，促进社会公平正义和机会均等。在提供人工智能产品和服务时，应充分尊重和帮助弱势群体、特殊群体，并根据需要提供相应替代方案。
（三）保护隐私安全。充分尊重个人信息知情、同意等权利，依照合法、正当、必要和诚信原则处理个人信息，保障个人隐私与数据安全，不得损害个人合法数据权益，不得以窃取、篡改、泄露等方式非法收集利用个人信息，不得侵害个人隐私权。
（四）确保可控可信。保障人类拥有充分自主决策权，有权选择是否接受人工智能提供的服务，有权随时退出与人工智能的交互，有权随时中止人工智能系统的运行，确保人工智能始终处于人类控制之下。
（五）强化责任担当。坚持人类是最终责任主体，明确利益相关者的责任，全面增强责任意识，在人工智能全生命周期各环节自省自律，建立人工智能问责机制，不回避责任审查，不逃避应负责任。
（六）提升伦理素养。积极学习和普及人工智能伦理知识，客观认识伦理问题，不低估不夸大伦理风险。主动开展或参与人工智能伦理问题讨论，深入推动人工智能伦理治理实践，提升应对能力。
第四条人工智能特定活动应遵守的伦理规范包括管理规范、研发规范、供应规范和使用规范。
第二章管理规范
第五条推动敏捷治理。尊重人工智能发展规律，充分认识人工智能的潜力与局限，持续优化治理机制和方式，在战略决策、制度建设、资源配置过程中，不脱离实际、不急功近利，有序推动人工智能健康和可持续发展。
第六条积极实践示范。遵守人工智能相关法规、政策和标准，主动将人工智能伦理道德融入管理全过程，率先成为人工智能伦理治理的实践者和推动者，及时总结推广人工智能治理经验，积极回应社会对人工智能的伦理关切。
第七条正确行权用权。明确人工智能相关管理活动的职责和权力边界，规范权力运行条件和程序。充分尊重并保障相关主体的隐私、自由、尊严、安全等权利及其他合法权益，禁止权力不当行使对自然人、法人和其他组织合法权益造成侵害。
第八条加强风险防范。增强底线思维和风险意识，加强人工智能发展的潜在风险研判，及时开展系统的风险监测和评估，建立有效的风险预警机制，提升人工智能伦理风险管控和处置能力。
第九条促进包容开放。充分重视人工智能各利益相关主体的权益与诉求，鼓励应用多样化的人工智能技术解决经济社会发展实际问题，鼓励跨学科、跨领域、跨地区、跨国界的交流与合作，推动形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范。
第三章研发规范
第十条强化自律意识。加强人工智能研发相关活动的自我约束，主动将人工智能伦理道德融入技术研发各环节，自觉开展自我审查，加强自我管理，不从事违背伦理道德的人工智能研发。
第十一条提升数据质量。在数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节，严格遵守数据相关法律、标准与规范，提升数据的完整性、及时性、一致性、规范性和准确性等。
第十二条增强安全透明。在算法设计、实现、应用等环节，提升透明性、可解释性、可理解性、可靠性、可控性，增强人工智能系统的韧性、自适应性和抗干扰能力，逐步实现可验证、可审核、可监督、可追溯、可预测、可信赖。
第十三条避免偏见歧视。在数据采集和算法开发中，加强伦理审查，充分考虑差异化诉求，避免可能存在的数据与算法偏见，努力实现人工智能系统的普惠性、公平性和非歧视性。
第四章供应规范
第十四条尊重市场规则。严格遵守市场准入、竞争、交易等活动的各种规章制度，积极维护市场秩序，营造有利于人工智能发展的市场环境，不得以数据垄断、平台垄断等破坏市场有序竞争，禁止以任何手段侵犯其他主体的知识产权。
第十五条加强质量管控。强化人工智能产品与服务的质量监测和使用评估，避免因设计和产品缺陷等问题导致的人身安全、财产安全、用户隐私等侵害，不得经营、销售或提供不符合质量标准的产品与服务。
第十六条保障用户权益。在产品与服务中使用人工智能技术应明确告知用户，应标识人工智能产品与服务的功能与局限，保障用户知情、同意等权利。为用户选择使用或退出人工智能模式提供简便易懂的解决方案，不得为用户平等使用人工智能设置障碍。
第十七条强化应急保障。研究制定应急机制和损失补偿方案或措施，及时监测人工智能系统，及时响应和处理用户的反馈信息，及时防范系统性故障，随时准备协助相关主体依法依规对人工智能系统进行干预，减少损失，规避风险。
第五章使用规范
第十八条提倡善意使用。加强人工智能产品与服务使用前的论证和评估，充分了解人工智能产品与服务带来的益处，充分考虑各利益相关主体的合法权益，更好促进经济繁荣、社会进步和可持续发展。
第十九条避免误用滥用。充分了解人工智能产品与服务的适用范围和负面影响，切实尊重相关主体不使用人工智能产品或服务的权利，避免不当使用和滥用人工智能产品与服务，避免非故意造成对他人合法权益的损害。
第二十条禁止违规恶用。禁止使用不符合法律法规、伦理道德和标准规范的人工智能产品与服务，禁止使用人工智能产品与服务从事不法活动，严禁危害国家安全、公共安全和生产安全，严禁损害社会公共利益等。
第二十一条及时主动反馈。积极参与人工智能伦理治理实践，对使用人工智能产品与服务过程中发现的技术安全漏洞、政策法规真空、监管滞后等问题，应及时向相关主体反馈，并协助解决。
第二十二条提高使用能力。积极学习人工智能相关知识，主动掌握人工智能产品与服务的运营、维护、应急处置等各使用环节所需技能，确保人工智能产品与服务安全使用和高效利用。
第六章组织实施
第二十三条本规范由国家新一代人工智能治理专业委员会发布，并负责解释和指导实施。
第二十四条各级管理部门、企业、高校、科研院所、协会学会和其他相关机构可依据本规范，结合实际需求，制订更为具体的伦理规范和相关措施。
第二十五条本规范自公布之日起施行，并根据经济社会发展需求和人工智能发展情况适时修订。
零基础如何入门人工智能？
我是年初才开始学习人工智能的，这块有很多的知识需要学习，学习方式有两种：
1.书本学习买2-4本关于人工智能的书籍，以其中的一本为主线，其他的书为参考进行学习，选择书的时候一定注意侧重点，0基础的学习一定要适合自己看懂的书，也就是看书的时候要能提高兴趣；等入门后，再看有难度的书；
给大家推荐几本书，我觉得入门看比较合适：
2.网络学习这种学习方式不论是网页还是视频都是比较直观，对问题的求解方面来说更加的精准；网页学习适合有一定基础的，而视频学习适合各种层面的需求者；
如果网络视频学习，可以在头条里搜索，或是去腾讯课堂，那里有很多的视频教程，都是很实用的；
人工智能是一门新的学科，它是计算机学科的延伸，所以，如果仅是入门，了解一些我们日常的人工智能，比如语音识别、图像识别、导航定位等以及他们延伸出来的一些算法。
生成式人工智能服务管理办法全文
01
《办法》虽然还是征求意见阶段，但是预计未来正式出台后，将进一步防范生成式人工智能产品存在的相关风险，促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用，保障国家和社会的安全秩序、企业和个人的合法权益。
02
生成式人工智能不局限于算法技术，但其中涉及算法的部分与深度合成技术较为类似，均属于算法推荐技术范畴内。
03
在适用范围上，只要是向中国境内公众提供生成式人工智能产品服务，无论该产品是否在中国境内研发和使用，都需要符合《办法》的相关要求。
04
基于生成式人工智能产品的复杂性，其合规要求也更多元。《办法》从算法设计、内容合规、数据来源合法性审查、用户信息留存及画像建立、训练数据治理、算法备案、知识产权合规、商业秘密保护、虚假信息防范、人格权保护等方面，对生成式人工智能产品提出了全方位的合规要求。
05
值得特别关注的三个重点：第一，《办法》第六条要求的生成式人工智能产品上线前的安全评估；第二，《办法》第十一条提出的用户输入信息的保护要求（即“三个不得”）；第三，《办法》第十五条规定的出现生成内容违规时优化模型的期限要求（即“3个月”期限）。为此，利用生成式人工智能产品提供服务的组织和个人，应当加强生成式人工智能产品治理体系的科学性、合法性、完整性、及时性以及敏感性，不断提升技术治理标准、法律治理标准，以满足《办法》规定的全面细致合规要求。
深度人工智能的局限和深度人工智能的局限性在于的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！