AI专题：AI可信度分析（2024）

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今天分享的是：AI专题：AI可信度分析（2024）

报告共计：73页

《AI可信度分析》由云安全联盟大中华区发布，旨在探讨AI可信度问题，为相关从业者提供指导。

- 研究背景与重要性：AI为社会发展注入新动能，但应用过程中引发可信危机，如训练数据偏见、算法脆弱性、数据投毒、可解释性差和责任主体难界定等问题，可信人工智能已成为全球共识。

- 可信度的定义与标准：AI可信度指其在执行任务时赢得用户信任和接受的程度，包括准确性、可靠性、安全性、稳健性、可解释性、隐私性、合规性、公平性和伦理社会影响等属性。国际上已有相关标准与框架，WDTA也发布了一系列相关标准。

- 应用现状分析：AI赋能千行百业，但现有大小模型存在可信度问题，如训练数据、算法模型和系统框架的安全风险，以及黑箱决策、内容失真和伦理风险等社会危机。

- 可信度评估方法：包括数据质量与处理、模型设计与开发、模型测试与验证、持续监控与反馈等方面，确保AI在实际应用中可靠和安全。

- 提高策略与实践：政策法规应建立全生命周期可信制度，加强监督，推动伦理治理和可信赖生态建设；行业标准与最佳实践包括制定标准和采用安全实践经验；教育与培训应加强专业人员培训和提升普通公民素养。

- 案例研究：蚂蚁集团的支小宝在训练到推理全流程中保障安全，大模型X光可从模型内部进行“诊疗”，包括测谎、幻觉修正等。

- 未来展望：AI可信度将在政策法规和技术创新方面持续发展，潜在技术机会包括模型鲁棒性增强、可解释性、验证与评测工具、数据要素管理和AI可信管理等；市场机会包括工业应用、金融服务、医疗保健、智能交通、个性化数字服务、公共服务、数据要素市场和AI可信管理服务市场等。

- 结论：AI可信度至关重要，国际上已有相关标准和框架，评估方法涉及多个方面，提高可信度需要各方共同努力，未来应加强研究和实践，推动AI技术更可信、可靠和负责任地发展。

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