应对人工智能技术在实际应用中引发的风险，除了积J推动人工智能技术可信能力 的提升，不断减少技术本身的脆弱性，还应该构建更为积J的技术应用规范/规避 现阶段人工智能技术"缺陷”带来的问题。
人工智能产品研发中规划设计、研发部署、运营使用环节的风险挑战识别十分重要, 对于构建可信研发的实践范式具有重要意义。
在规划设计阶段，难以在初始阶段形成完备的风险分析，与此同时，确保相关理念贯彻执行存在挑战，在设计理念、规范传达给个层J实施人员过程中，存在非正确 传达、误解等风险，尤其机器学习场景中固有的不可预测性，传达实施偏差会进一 步加剧。
在研发部署阶段，一方面，数据层面可能会遇到数据缺失、重复、不一致、来源不 明等问题；另一方面，模型技术层面存在着技术选型不恰当，模型尚未完备训练即 开始上线服务，以及模型运行之后的动态更新缺乏足够验证等挑战。
在运营使用阶段，一方面，在人类和人工智能交互时可能出现误用、过度依赖等问 题；另一方面，人工智能相关技术存在着被恶意使用的风险。
构建面向可持续发展的人工智能技术体系,推动人工智能技术可用、可靠、可信，其内涵包括提升技术安全和构建技术管理机制两个层面工作
企业作为落实人工智能治理原则的重要主体,形成覆盖人工智能产品全生命周期的风险管理机制,提出了面向可持续发展的人工智能治理基本框架
数据不完备和滥用风险突出而损害用户的权益;人工智能算法存在固有缺陷在可解释性鲁棒性偏见歧视等方面尚存在局限;企业人工智能管理体系不完善
调度决策外卖调度系统困住骑手;个性化推荐电商场景下的信息茧房和马太效应;内容治理如何守护清朗健康的网络环境;人工智能可以放心使用吗
全球人工智能市场收支规模达850厅美元,预测,2022年该市场规模将同比增长约20%至 1017厅美元,并将于2025年突破2000厅美元大关, CAGR 达24.5%
头部科技企业先后发布了AI治理战略和治理体系,成立了相关委员会和工作组,聚焦企业层面的AI治理和风险管理体系,可信AI技术和保障工具也在蓬勃发展
智能文档处理、智能会议、知识管理、智能客服等各类企业智能应用不断发展，全面赋能企业办公、管理、决策、风控、营销、服务等各个环节
AI软件设施在近两年成为产业焦点,AI开源框架生态,预训练大模型体系,AI软件平台生态等内容都得到了长足的发展,像水电一样成为触手可得的普惠资源
到端的MLOps一体化工具和细分场景的专项工具都非常火热,端到端工具追求大而全的功能集,专项工具在局部或某些场景下功能和性能较好
规模化是指整合了丰富的人工智能开发,部署,测试,运维等能力,标准化是指将异构的软硬件环境封装为标准化的界面,可扩展是指可以不断适配新的技术和工具
器人流程自动化,智能流程管理,低代码应用平台,流程挖掘等工具和平台,衔接起了企业级各类复杂业务场景,其综合应用,互使能是超级自动化发挥效能的重要手段
知识和数据双轮驱动的人工智能技术路线展现了强劲的发展潜力,知识的融合应用有效地提升了智能问答,智能推荐,大规模预训练模型等人工智能技术中的效果
