人工智能中的责任,人工智能的责任问题

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大家好,今天来为大家分享人工智能中的责任的一些知识点,和人工智能的责任问题的问题解析,大家要是都明白,那么可以忽略,如果不太清楚的话可以看看本篇文章,相信很大概率可以解决您的问题,接下来我们就一起来看看吧!

本文目录

  1. 什么是可信人工智能
  2. AI做错事的话,如何给机器人划分刑事责任?
  3. 人工智能有哪些岗位
  4. 人工智能立法的定义

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。

AI做错事的话,如何给机器人划分刑事责任?

作为一个非法律专业的普通人,我的理解:按照目前的法律定义,AI不是人,不具备主体资格,只能是它的所有者或者受益者(参照各种工具)按照现有的框架承担相应责任。至于Ai如何定义为主体,这是一个伦理问题,有待进一步讨论。

人工智能有哪些岗位

人工智能就业岗位主要以工程师为主,具体的岗位如下:

岗位一:人工智能数据标注工程师

岗位职责:负责数据标注分类、数据标注流程、数据标注质量检验、数据标注管理和数据标注应用等工作。

岗位二:人工智能应用工程师

岗位职责:负责人工智能应用产品的开发和测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作。

岗位三:人工智能工程技术人员

岗位职责:负责人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发,并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用等工作。

岗位四:AI技术支持工程师

岗位职责:负责强化学习、模仿学习等前沿算法的应用落地研究,配合算法工程师开展AI对抗训练研发工作。

岗位五:人工智能目标检测工程师

岗位职责:负责基于图像数据的目标检测、聚类、识别、分割场景理解的算法开发,融合数据源的目标检测识别和语义分割算法的研发。

岗位六:人工智能运维工程师

岗位职责:大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

人工智能立法的定义

当前,法律界和学术界对人工智能及其产业定义还没有统一的认识。如何定义人工智能?《条例草案》提出,人工智能是一种“利用计算机或者其控制的设备,通过对收集的外部数据进行学习、分析,感知环境、获取知识、推导演绎,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用的能力”,同时明确了人工智能产业的边界,将人工智能软硬件产品、系统应用、集成服务等核心产业,以及人工智能技术在各领域融合应用带动形成的相关产业纳入人工智能产业范畴。

同时,《条例(草案)》还要求建立健全人工智能产业统计分类标准,制定和完善统计分类目录,有序开展人工智能产业统计调查和监测分析工作。通过完善人工智能统计监测制度,准确掌握我市人工智能产业发展情况,为促进产业发展提供精准的数据支撑。

目前,深圳人工智能基础研究方面相对薄弱,在基础理论研究和应用基础创新上鲜有突破,大多数企业经营研发侧重于人工智能应用层面。针对这一问题,条例《草案》主要从致力关键核心技术攻关、推进科技体制改革、加强新型研发机构建设、推动科技成果高效转化四大方面进行了制度安排。其中,着眼关键核心环节,《草案》提出建立以市场需求为主导的核心技术攻关机制,创新科研项目立项和组织实施机制,建立覆盖人工智能关键核心技术攻关全周期的扶持政策体系。

针对人工智能产品“落地难”的问题,《条例草案》规定探索建立与人工智能产业发展相适应的产品准入制度,缩短人工智能产品与服务进入市场的审批链条和周期,建立新技术按风险管理制度,支持先试先用。其中,针对目前需求突出的医疗器械产品的应用做出专门性规定,“鼓励建立临床试验伦理审查的快速审核机制与互认机制,探索建立适用于人工智能类医疗器械的快速注册审批机制。”

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革核心驱动力,在推动经济社会发展的同时,也带来了人们对伦理问题的担忧。对此,《条例草案》还提出设立人工智能伦理委员会,明确人工智能伦理委员会职责,加强伦理委员会对人工智能伦理的统筹规范和指导协调,推动构建覆盖全面、导向明确、规范有序、协调一致的人工智能伦理治理规则。

好了,文章到此结束,希望可以帮助到大家。

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