隨著數字化的深入發展,智能算法已經成為基礎性、通用性的技術,持續在經濟社會的各個領域應用發展。從互聯網領域中的推薦算法、AI生成內容(AIGC),到產業領域中的自動駕駛汽車、醫療AI、工業質檢AI,再到社會公共服務中的便民應用,可見算法為數字經濟和社會的高質量發展“提質增效”。
與此同時,算法的廣泛應用也帶來一些負麵問題,諸如信息繭房、隱私侵犯、大數據殺熟、算法濫用等。為此,國內外開始探索建立算法治理的新路徑新舉措,更好地保障可信的、負責任的、以人為本的算法技術創新與應用。
在這些背景下,騰訊研究院法律研究中心研究推出了《人工智能時代的算法治理報告2022——構建法律、倫理、技術協同的算法治理格局》。報告立足於算法的技術趨勢和行業應用現狀,從法律監管、倫理治理、技術治理三個層麵梳理總結國內外在算法治理方麵的實踐做法,以期通過多元參與、敏捷靈活、精準有效的算法治理,保障算法技術創新與應用健康、有序、繁榮發展。
當前,在算法技術創新中,主要有大模型、合成數據和生成性AI三個趨勢。其中,大模型無疑是最為重要的發展趨勢之一。相較於過去功能較為單一的算法模型而言,大模型具有更強的通用性。因此,大模型也意味著“AI工業化”的到來。AI工業化是指,AI具備了標準化、模塊化、自動化的特征,能夠大規模地在產業中落地應用。大模型正體現了AI標準化、模塊化、自動化的實現路徑,並且大模型形成的成本邊際效應,極大地節約了AI應用成本。
![]() |
商用機器人Disinfection Robot展廳機器人智能垃圾站輪式機器人底盤迎賓機器人移動機器人底盤講解機器人紫外線消毒機器人大屏機器人霧化消毒機器人服務機器人底盤智能送餐機器人霧化消毒機機器人OEM代工廠消毒機器人排名智能配送機器人圖書館機器人導引機器人移動消毒機器人導診機器人迎賓接待機器人前台機器人導覽機器人酒店送物機器人雲跡科技潤機器人雲跡酒店機器人智能導診機器人 |