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人工智能技術特點-大規模人工智能模型

來源:全國信息安全標準化技術委員會      編輯:創澤      時間:2023/6/15      主題:其他   [加盟]

技術發展方面,隨著謂詞推理、專家系統、知識樹和向量機學習等傳 統技術的發展日趨放緩,促使以聯結主義和概率統計等理論為基礎的深度 學習加速發展,邁入了以人工神經網絡為基礎、以大模型為典型應用的新 發展階段。

在模型方面,大規模人工智能模型逐步成為業界主流。以生成式人 工智能為例,具備數百億參數的模型已非罕見,并隨著模型規模增長產生 了接近人類的“GJ”能力,使人們相信通用人工智能或將到來。 Stable Diffusion 、Midjourney等視覺生成模型具有類似人類的視覺創作能力, ChatGPT等文本生成模型具有G度近似人類的語言推理和規劃等能力。有 研究認為,這些能力是隨著模型參數達到數百億J別后逐漸產生的,雖其技術原理尚未明晰,但進一步推動了模型越來越大的技術趨勢。

在訓練方面,有人類參與的指令微調技術是近年來人工智能的另一 大技術特點。指令微調主要有三種實現形式,以預訓練語言模型為例:一 是引入人工撰寫的大量對話數據對模型進行微調訓練;二是人工對微調后 模型面向同一提示詞生成的多個備選答案進行價值排序,訓練價值評分模 型;三是在價值評分模型的獎勵信號下,微調模型進行強化學習訓練,不 斷改進模型的表現。通過該部分技術,可將在海量語料庫上訓練的模型與 復雜的人類價值觀實現對齊,期望人工智能可以生成正確、有用、無害的 內容。



  



人工智能應用趨勢-跨領域、通用

人工智能與實體經濟融合發展,推動了相關產品服務的新一輪變革;人工智能作為助手融入新領域,極大豐富了人們的數字生活

人工智能安全屬性

網絡安全基本屬性;透明性,實現人工智能開發過程的可審計以及可追溯;可解釋性,可被人理解其運行邏輯的特性;公平性,保證處理結果的公正 中立

人工智能安全風險分析

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

中國人工智能戰略:高度重視,有效平衡發展和安全

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

日本人工智能戰略:同時關注人工智能正面和負面影響

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

新加坡人工智能戰略:關注人工智能應用安全治理和評估

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

俄羅斯人工智能戰略:關注人工智能對國家安全影響

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

歐盟人工智能戰略:嚴格人工智能監管,持續推進立法進程

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

美國人工智能戰略:強調安全原則,鼓勵企業行業自律

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

加拿大人工智能戰略:聚焦人工智能應用的民眾權益保護

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

英國人工智能戰略:支持創新,建立監管框架,暫緩立法

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

人工智能安全標準

20211000-T-469; 20230249-T-469; 20221791-T-469 ;T/CESA 1193-2022
 
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