工業模型開發能力要求包括 :
a) 應支持基于文字 、圖片 、視頻 、音頻等開發工業模型;
b) 應支持特征工程,包括特征選擇 、特征提取 、特征監控;
c) 應提供工業模型開發環境,支持主流的深度學習框架 、大數據計算環境 、圖計算引擎;
d) 應提供工業模型開發工具,支持 python、Java、R等開發語言;
e) 應支持低代碼 、可視化的方式開發工業模型;
f) 應內置通用算法庫,提供機器學習 、深度學習 、數理統計 、數據壓縮等算法;
g) 應支持開展工業模型訓練,包括超參數設置 、策略搜索 、模型壓縮與加速 、超參數優化等;
h) 應支持開展模型測試與評估,具備模型結構測試 、參數測試 、集成測試 、模型性能評估 、模型準確性評估 、閾值設置評估等能力;
i) 應支持模型部署容器管理,具備模型熱部署 、在線編譯 、在線更新 、模型調參和環境配置等 能力 。
附件:國家標準 |《工業互聯網平臺選型要求》全文發布
梳理了人工智能技術與應用發展現狀,分析了人工智能面臨的新的安全風險,結合國內外人工智能安全政策與標準現狀,指出了人工智能安全標準需求
GB/T38542-2020,GB/T38671-2020,GB/T40660-2021,GB/T41819-2022,GB/T41807-2022,GB/T41806-2022,GB/T41773-2022,GB/T41871-202220230253-T-469
20211000-T-469; 20230249-T-469; 20221791-T-469 ;T/CESA 1193-2022
英 國將如何鞏固網絡強國地位,保障網絡安全,提升網絡空間行動能力,明確了英國將積極引領人工智能等七項優先技術領域的安全發展
擬議法案《人工智能與數據法》敦促各公司在開發和部署人工智 能系統時以減輕傷害和偏見風險為前提,進而維護加拿大民眾的權益
美國監管要求少,主要強調安全原則,指導政府部門 與私營企業合作探索人工智能監管規則,并為人工智能實踐者提供自愿適 用的風險管理工具
歐盟專門立法,試圖對人工智能進行整體監管,針對可能對個人基本 權利和安全產生重大影響的人工智能系統建立全面的風險預防體系
俄聯邦政府批準《至2024年人工智能和機器人技術監管構 想》為人工 智能和機器人技術的安全應用和法律監管提供指導
新加坡資訊通信媒體發展局和個人數據保護委員會共同發布人工智能安全治理評估框架和工具包A .I .VERIFY,結合人工智能系統的技術評估和程序檢查
日本政府發布了《人工智能戰略2022 》旨在推動人工 智能克服自身社會問題、提高產業競爭力,提出以人為本、多樣性、 可持續三項原則
針對利用人工智能算法從事傳播違法和不良信息,侵害用戶權益,操縱社會輿論等問題,加強安全管理,推進算法推薦技術和深度合成技術依法合理有效利用
用戶數據用于訓練,放大隱私信息泄露風險;算法模型日趨復雜,可解釋性目標難實現;可靠性問題仍然制約人工智能關鍵領域應用