简介：本文的首席执行官注释将介绍人工智能评估规范的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
人工智能应用领域非常广泛。随着人工智能的持续发展，这些将一一实现。
1.智能制造领域。信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及标准化工业制造中的过程优化技术要求。
2.智能农业。在具有复杂应用环境的农业环境中，以及不同的应用程序方案，标准化的技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以帮助农产品的生产和加工并改善农作物的产量。3。智能交通。设置的运输信息数据平台和集成管理系统，因此可以智能地处理行人，车辆和道路状况等动态和复杂信息，从而促进促进诸如智能信号灯之类的技术。
4.智能医疗领域。对焦。数据，医学诊断，医疗服务和医疗监督等的处理，重点是调节人工智能医疗护理在数据收集和数据隐身管理中的应用，包括医疗数据特征，表达标准，例如评估医学质量评估。
5.智能教育。将与新教学系统教学管理过程相关的人工智能应用程序标准化，建立以学习者为中心的教学服务，并实现日常教育和终身教育的个性化。
6.智能业务领域。通过复杂的应用程序场景，包括服务模型的分类和管理，商业数据的智能分析以及相应建议的推荐引擎系统体系结构的设计要求，将商业智能领域标准化
7.智能能源领域。在能源开发和利用过程，生产和消费过程中，综合智能应用的标准化，包括自组织，自我调查，自我平衡和能量系统的自我优化。
8.智能物流领域。标准化计划，采购，处理，仓储和运输过程的整个物流过程的技术和管理要求，并介绍智能识别，仓库，计划，跟踪，配置等，以改进物流的效率，提高物流信息的可见性，并优化优化记录配置。
9.智能财务。在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全和其他应用技术，以帮助改善信用调查，产品定价，金融资产投资研究，客户支付方法，投资咨询，客户服务，客户服务其他服务功能。
10.智能家居场。标准化的产品，服务和应用程序，例如智能家庭硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互连，并有效地改善照明，监视，娱乐，教育，教育，教育，信息，安全等。EssenceUser经验。
1.首先准备人工智能自我监控评估方案。
2.其次编写特定监视和评估的步骤和方法。
3.最后，您可以写出最终结论。
人工智能伦理和规范是未来智能社会的发展基石。它将为未来的人工智能和健康发展的健康发展创造“负责和有益的”人工智能。5月25日，“对人工智能的共识北京共识”，这种共识提供的“北京计划”对此至关重要。人工智能的实现“自discipline”，“善政”和“有序”。
“人工智能北京共识”是一所大学，科学研究学院，由北京大学北京大学人工智能研究所和北京大学联合起来人工智能行业技术创新战略联盟与工业联盟发行。在同时，北京齐尤恩人工智能研究所揭幕并建立了。
大学，大学和企业的代表一起签署了“北京共识”
“人工智能北京共识”为人工智能的建设，使用和治理提出了15种原则，并提出了15条原则，每个参与者应遵循的原则对人类命运和社会发展社区的建设有益。
北京齐尤恩人工智能研究所院长黄·特琼（Huang Tiejun）发行了“北京共识”
北京齐尤恩情报研究所院长黄·特琼（Huang Tiejun）强调，在“北京共识”中：R＆D，提倡增强社会和生态的福祉是有益的，遵守人类的整体利益，人类的整体利益设计具有道德，反映了多样性，多样性，多样性，多样性，多样性，多样性，多样性和多样性，包括尽可能多地，我们必须负责潜在的道德风险和隐藏的危险，提高技术水平以控制各种风险，并将人工智能发展的结果分享到最大范围。
在使用方面，提倡良好的利用和谨慎，避免滥用和滥用，并最大程度地降低其最大人工智能技术带来的风险，并且可以通过教育和培训来适应人工智能发展的影响。
就治理而言，保持宽容和谨慎的态度，以取代人工智能部分中的人类工作，鼓励和探索可以发挥更多人的优势和特征，进行广泛的国际合作并分享人工智能治理经验的新作品。人工智能的治理措施应适应和适度，应进行长期战略设计，以确保人工智能始终将未来对社会有益的方向保持。
此外，为了减少人工智能发展中可能存在的技术风险和道德危害，北京智能智能研究所建立了人工智能伦理和安全研究中心。
新成立的人工智能伦理与安全研究中心主任Zeng Yi介绍了研究中心
Zeng Yi介绍了人工智能伦理与安全研究中心的主要研究内容：“研究中心将进行一系列有关理论探索，算法模型，系统平台，行业应用等理论探索的研究。伦理和安全。目前，它主要包括四个主要方面：首先，建造低风险机器学习模型和平台，建立一个用于机器学习模型安全的系统，并与特定领域相结合。在模拟环境和实际场景中的值和验证。第三是建立数据安全演示应用程序系统，建立数据基础架构，数据分级，权限控制和数据审核以最大程度地提高数据泄漏，降低风险，探索允许用户允许用户允许用户为允许用户撤销个人数据授权的机制和计算平台。h，建立人工智能风险和安全综合沙箱平台，建立自动检测平台，并针对数据和算法的数据和算法的安全性，公平性，可追溯性，风险类型，影响和影响以及评估人工智能产品的风险和安全性，以指导行业健康发展。“
北京市政科学技术委员会主任Xu Qiang发表演讲
北京市政科学技术委员会主任徐齐安认为，经过60多年的发展，新一代的人工智能在全球蓬勃发展，这对人类的生产生活方式产生了深远的影响和改变，并驱使人类社会进入该时代情报。徒劳的人工智能涉及广泛的范围，人工智能带来的挑战不是一个领域，城市，部门和可以独立完成的机构。我们共同努力，不断地促进学术研究的应用以及人工智能伦理和标准化方面的成就，并继续加强行业自律。
会议主张北京人工智能领域的大多数创新主题，积极实践并不断提高共识的含义，共同创造了一个良好的生态学，加速了基础研究，核心技术创新和高级技术行业的发展人工智能领域，允许人工智能更好地支持北京高高高高的实施质量发展和创新驱动的发展策略，并更好地使所有人类受益。
将来，人工智能伦理和安全中心将提供技术服务，以减少人工智能的风险和道德危害，并促进人工智能行业的健康发展。
2019年10月，国防创新委员会发布了“促进道德方法中使用人工智能的提案”。2020年2月24日，美国国防部长正式签署了该文件，以使其成为美国国防部的官方政策在人工智能伦理领域。作为世界军方启动的世界第一个人工智能伦理准则，该报告具有研究美国和人工智能军事伦理规范的重要参考价值，因此它将其重要内容汇编为读者的重要内容。
01，
为什么美国国防部制定人工智能伦理问题？
该报告认为，人工智能正在深层改变社会，并影响经济，贸易，社会和战斗的方式。在许多方面，人工智能领域处于蓬勃发展的阶段。近年来，计算领域的快速发展已经使人工智能一直保持在理论水平已有数十年了，但在应用程序方面取得了重大进展。但是，人工智能的实际应用通常是脆弱的，与人工智能相关的学科也在不断发展，这是规范的规定人工智能的使用仍处于婴儿期。全球，公共部门，私人企业，学术界和公民社会一直就人工智能，危险以及如何使用适当使用的前景进行辩论。国家安全也是论点的重要方面。现在是时候讨论有关人工智能兴起和事故发生之前的人工智能发展的认真讨论。
美国“ 2018年国防战略”要求国防部增加对人工智能和自治的投资，并为美国提供竞争性的军事优势。国防部的人工智能战略与国防部兼容战略。据信，国防部致力于挖掘人工智能的潜力。“积极促进部门的转变，从而支持和保护士兵，保护美国公民，维护盟友和合作伙伴，提高负担，效率和效率，效率，效率，效率，效率，效率，效率和效率。人工智能策略进一步指出，它“将以法律和道德方式阐明人工智能的愿景和指导原则，以提高我们的价值观。田野“并强调其对人工智能发展和部署的道德和责任的承诺。“领先的军事人工智能和安全”是该战略的五个支柱之一。
02，
美国国防部的五个主要人工智能伦理标准
美国国防部提出了人工智能申请的五个原则：
1.负责。
人类应做出某些判断，并负责国防部的发展，部署，使用和结果。
2.公平。
国防部应采取谨慎的行动，以避免事故偏差，并在开发战斗或非骗局人工智能系统时意外造成伤害。
3.可追溯。
国防部的人工智能工程学科应足够提高，以使技术专家适当了解其人工智能系统的技术，开发过程和操作方法，包括透明和可听见的方法，数据源，设计程序和文档。
4.可靠。
国防部的人工智能系统应具有明确的使用领域，并且在整个生命周期中应测试和保证此类系统的安全性，安全性和鲁棒性。
5.可委托。
国防部人工智能系统的设计应符合其预期功能，并具有检测和避免意外损害或中断的能力。
03，
美国军方将如何促进这五个原则的实施？
该报告还提出了12个建议，以实施美国国防部的人工智能伦理标准，如下所示。
1.这些原则是通过国防部的官方渠道正式确定的。
联合人工智能中心应建议向国防部长提供适当的沟通和政策释放，以确保这些人工智能伦理准则的持久性。
▲2019年2月24日，国防部正式通过了这五个原则
2.在国防部的范围内建立人工智能指导委员会。
国防部副部长应建立一个高级委员会向他/她报告，以确保国防部人工智能战略的监督和实施，并确保国防部的人工智能项目与人工有人为的人工国防部的情报和道德原则。《人工智能伦理原则》要求国防部将它们整合到决策的基本方面，从概念层面（例如dotmlpf），以更加有形的人工智能- 相关领域，例如数据共享，云计算，人力资本和IT策略。
3.培养和发展人工智能工程学科。
负责研究，工程和服务（OUSD）的国防部办公室应通过建立由国防部长长时间培训的合理工程实践来支持人工智能工程学科的成长和成熟，使从事人工智能研究的群体更加广泛，并且在早期就已经很早就了。竞技研究人员提供了特定的运营机会，并将部门的安全和责任传统整合到人工智能领域，并将智能技术进入更大的复杂工程系统。
4.加强国防部的培训和劳工计划。
各种军事，战斗总部，国防部长办公室，国防机构和国防现场活动的部门应建立与国防部人员有关的人工智能技能和知识培训教育计划。可以从大多数人员（例如人工智能工程师）向高级领导者提供广泛提供，并使用现有的数字内容以及领导者和专家的特殊指导。他们的工作，并在职业生涯中通过正规的职业军事教育和实际应用提供持续的学习机会。
5.对人工智能带来的新安全问题的投资。
政策秘书和清洁评估办公室（政策秘书办公室）的办公室应重点关注战略竞争和人工智能时代的新威慑场，尤其是在网络安全的情况下。将量子计算结合在一起，信息战争或生物技术等。需要加强的场地包括人工智能的竞争力和升级动态，避免危险的扩散，对战略稳定的影响，威慑选择以及国家之间的积极诺言。
6.增加有关重复性的相关研究可以改善。
负责研究与工程的OUSD（RE）（RE）应对人工智能系统进行大量和重复的研究。该领域人工智能面临的挑战致力于研究国防部的复杂人工智能。该模型的具体机制提供了机会。这项工作还将帮助解决人工智能的“黑匣子”问题。
7.为可靠性开发特定的基准。
负责研究和工程的国防部副部长（OUSD（RE））应探讨如何制定合适的基准测量以衡量人工智能系统的性能，包括相对于人类的绩效。
8.加强人工智能测试和评估技术研究。
在发展测试EVALITY办公室（ODTE）的领导下，国防部应使用或改善现有的测试，评估和验证程序，并在必要时为人工智能系统创建新的基础设施。软件驱动的TE指南在“软件获取和实践”（交换）研究中，国防创新委员会研究。
9.研究风险管理的具体方法。
联合人工智能中心应根据其道德，安全和法律风险在国防部建立人工智能分类。该类别应鼓励和激励低风险应用中的成熟技术，并强调和强调优先考虑的考虑因素更加谨慎地审查和/或可能/或可能会导致更不利的后果。
10.确保正确实施人工智能伦理。
联合人工智能中心应评估这些原则的适当执行和任何相关指示，作为2019年“辩护授权法”的一部分，或其他未来指示所需的所需治理和监督审查的一部分。
11.开始有关如何实施人工智能原则的研究。
负责研究和工程的国防部副部长办公室（OUSD（RE））应与军事和武器的研究办公室合作，共同组织一个“ MURI）项目，以研究研究的安全和安全人工智能和安全性和稳定性。穆里项目应该是这些领域连续基础和学术研究的起点。
12.举行有关人工智能安全和鲁棒性的年度会议。
鉴于人工智能的快速进化性质，人工智能中心的结合应举行年度会议，以研究人工智能安全和鲁棒性等道德问题，并广泛地倾听内部和外部观点的观点。
企业应用中人工智能的道德规范
AI是指比人类（也称为“强AI”）的软件产品更聪明甚至更大。-制作。
例如，有证据表明，当将黑色皮肤的用户放在传感器上时，一些自动肥皂液体不起作用。这些系统是由开发人员用自己的双手进行的，但没有对具有不同肤色颜色的用户进行测试。此示例表明，人类创建的算法将根据开发商和偏见的发展起作用。
有多少首席执行官真正知道他们的公司如何使用AI和AI算法？
人工智能（AI）越来越多地用于企业应用程序中。它可以分析数据以获取有关客户和竞争对手的有用见解，从而提供竞争优势。但是还有一个平行的趋势：评估AI和Enterprise AI算法的道德影响。
就在去年，麻省理工学院和哈佛大学共同启动了一个项目，以2700万美元的价格探索AI道德准则。包括IEEE全球人工智能和自治系统的道德考虑，纽约大学的AI研究所以及剑桥勒沃利姆大学未来情报研究中心。
为什么AI道德规范如此有趣，这对企业组织意味着什么？
最近的灾难 - 品牌声誉和舆论批评表明，AI的部署是企业中AI可能伴随的道德，社会和公司的风险。
AI定义
一些专家坚持认为，AI是指比人类聪明甚至更大的软件产品（也称为“强AI”。补充或取代人类决策。
如果您以后接受更广泛的定义，那么我们必须意识到AI已成为计算机时代的特征多年。现在，在大数据，互联网和社交媒体的时代，人工智能带来的许多优势已广为人知。，并且普遍认可：人工智能可以为企业提供竞争优势，提高效率并了解客户及其行为。
使用算法来发现数据中的重要模型和价值，几乎同意省钱以节省资金，尤其是在面向市场的竞争环境中。可能是适得其反的。最近的灾难 - 看起来品牌声誉和公众舆论批评揭示了AI的部署到企业中AI可能伴随的道德，社会和公司的风险。
企业组织应仔细考虑使用AI的方式，因为这也会带来业务风险。
如果企业未能找到AI算法或机器学习系统开发人员的潜在偏见，则可能会系统地系统地损害企业中所有利益相关者的偏见。
人类的偏见和歧视
AI算法，我们使用数据集训练这些算法通常来自人类。因此，这些算法不可避免地反映了人类的偏见。例如，有证据表明，当黑色皮肤的用户放在传感器上时，一些自动肥皂液体时不起作用。这些系统是由开发人员用自己的双手测试的，但没有对具有不同肤色的用户进行测试。此示例表明，人类创建的算法将根据开发人员和偏见的开发。
这些偏见通常是无意的，但是无论后果是故意的，犯上述错误的公司都将面临潜在的风险。更重要的是，无论是故意或无意的，人工算法中可能固有的人类偏见，都在很大程度上避免了审查，这是如此之多，这是如此。使用AI公司导致风险。
如果企业未能找到AI算法或机器学习系统开发人员的潜在偏见，那么它可能会系统地系统地损害企业中所有利益相关者的偏见。意见攻击，也可能会失去员工和客户的信任。
企业是否应该不仅遵守自己和社会的法律和法律？
AI广泛的应用和AI的风险
只有一个偏见肥皂剂的例子。AI算法也可以用于招聘，量刑和安全操作。它们是社交媒体正常或异常操作的固有因素。
简而言之，AI用于无数的日常工作和专业工作。故意或无意）。这引发了具有挑战性的问题。
有多少首席执行官真正知道他们的公司如何使用AI和AI算法？（许多公司与第三党AI解决方案提供商合作。）
企业尽职调查是法律要求。这是否包括如何生成和使用AI应用程序？是否适用于使用AI的公司的法律定义和遵守使用AI的公司？是否适用了道德准则和公司责任的传统概念？
企业是否应该不仅遵守自己和社会的法律和法律？
如果您想回答这些问题，公司必须检查并阐明其在公司道德中的地位，并使用系统性方法来评估风险。
推动趋势
这两种趋势可能会加剧AI应用和AI用户的风险评估的紧迫性和重要性。首先，消费者，公民和政策制定者越来越多地关注，并担心人工智能的日益普及以及可能的滥用或可能的滥用或可能事故。结果是透明度，公平性和问责制的产生吸引了更多的关注。
最后，我们希望确定重要的价值，将它们嵌入AI算法的设计中，了解相关风险，并继续验证个人，企业和社会在AI实践中的有效性。
通话电话
解决这些问题的第一步是意识。您的公司如何使用AI并受到影响？我需要雇用外部专家来评估吗？
澄清公司的核心价值也很重要。您是否使用AI来满足这些价值？如果没有，两者如何匹配两者？
有资源可以帮助解决这个问题。例如，我是IEEE全球人工智能和自治系统道德考虑的执行成员。该计划致力于研究各种与AI相关的应用程序的最佳实践，提供资源，以帮助加强理解和决策指导的这一方面，制定AI应用程序标准。（IEEE是指电气和电子工程师协会，这是最大的技术组织致力于促进技术发展和受益人。）
一个重要的资源是“道德设计：道德设计：人工智能的愿景和自治系统的愿景，可以优先考虑人类的井。”该文档已发布第二版，鼓励技术人员将道德考虑放在优先位置在开发自主和智能技术的过程中。
该计划已与IEEE标准协会紧密合作。此外，IEEE标准协会已开始制定儿童和学生数据治理，雇主透明实践以及人工干预AI标准，以确保人类价值观受到人类价值观的指导，以影响算法发展算法发展。我们每个人。
最后，我们希望确定重要的价值，将它们嵌入AI算法的设计中，了解相关风险，并继续验证个人，企业和社会在AI实践中的有效性。
请放心，这是一个新兴的话题。本文中表达的关注和目标仍然是人们正在积极学习的领域。在AI时代，在成为负责社会的公司的AI时，公司领导者必须意识到问题，开始确定企业的价值观并将其嵌入。进入AI应用的道德设计。
基于人工智能的安全评估和评估的内容包括：Python基本和科学计算模块，AI数学知识，线性回归算法，线性分类算法，无监督的学习算法，决策树系列算法，Kaggle实际梳头，质量的数据挖掘工具，质量数据挖掘工具，质量数据挖掘工具，质量数据挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘工具，质量挖掘矿山挖掘工具，质量挖掘工具，巨大的数据矿山挖掘工具，巨大的数据挖掘工具大量数据挖掘工具概率图模型算法，高级战斗的深度学习原理。
意识和人工智能：人工智能是对人们在本质上思考的信息过程的模拟。
人们可以从两条道路上进行思维模拟：
首先是结构模拟，模仿人脑的结构机制，并创建“人脑”机器。
第二个是功能模拟，暂时离开人脑的内部结构，并从其功能过程中进行仿真。现代电子计算机的出现是人类脑思维功能的模拟，以及对人脑思维信息过程的模拟。
人工智能研究价值：
例如，重型科学和工程计算最初是为了承受人脑。如今，计算机不仅可以完成此计算，而且比人脑更快，更准确。
因此，当代人不再将这种计算视为“一项复杂的任务，需要人类的智力才能完成”。目标也随着时代的变化而发展。一方面，它继续获得新的进步，另一方面，它已转变为一个更有意义和困难的目标。
结论：以上是首席CTO的全部内容，内容涉及每个人的人工智能评估规范。感谢您花时间阅读此网站。我希望这对您有帮助。与相关的人工智能评估规范有关的更多信息，不要忘记在此站点上找到它。