人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用越來越多，比如OpenAI等都是人工智能的應(yīng)用產(chǎn)品。為增進(jìn)大家對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)人工智能的實(shí)際應(yīng)用、人工智能的安全監(jiān)管予以介紹。如果你對(duì)人工智能具有興趣，不妨一起繼續(xù)往下閱讀哦。

一、AI人工智能的實(shí)際應(yīng)用有哪些

人工智能的應(yīng)用范圍很廣。雖然不是詳盡無遺的清單，但以下是一些突出人工智能不同用例的示例。

1、智能文檔處理

智能文檔處理(IDP)可將非結(jié)構(gòu)化文檔格式轉(zhuǎn)換為可用數(shù)據(jù)。例如，它將電子郵件、圖像和 PDF 等業(yè)務(wù)文檔轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化信息。IDP 使用自然語言處理(NLP)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺等人工智能技術(shù)來提取、分類和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

例如，英國(guó)土地注冊(cè)局 (HMLR) 處理超過 87% 的英格蘭和威爾士的財(cái)產(chǎn)所有權(quán)。HMLR 社會(huì)工作者比較和審查復(fù)雜的法律文件有關(guān)的財(cái)產(chǎn)交易。該組織部署了一個(gè)人工智能應(yīng)用程序來自動(dòng)進(jìn)行文檔比較，從而將審查時(shí)間減少了 50%，并增強(qiáng)了財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)讓審批流程。

2、應(yīng)用程序性能監(jiān)控

應(yīng)用程序性能監(jiān)控(APM)是使用軟件工具和遙測(cè)數(shù)據(jù)來監(jiān)控關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用程序性能的過程。基于 AI 的 APM 工具使用歷史數(shù)據(jù)在問題發(fā)生之前對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。他們還可以通過向您的開發(fā)人員推薦有效的解決方案來實(shí)時(shí)解決問題。這種策略可以保持應(yīng)用程序的有效運(yùn)行并解決瓶頸。

例如，Atlassian 生產(chǎn)的產(chǎn)品旨在簡(jiǎn)化團(tuán)隊(duì)合作和組織。Atlassian 使用 AI APM 工具來持續(xù)監(jiān)控應(yīng)用程序、檢測(cè)潛在問題并確定嚴(yán)重性優(yōu)先級(jí)。借助此功能，團(tuán)隊(duì)可以快速響應(yīng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的建議并解決績(jī)效下降的問題。

3、預(yù)測(cè)性維護(hù)

人工智能增強(qiáng)型預(yù)測(cè)性維護(hù)是使用大量數(shù)據(jù)來識(shí)別可能導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)、系統(tǒng)或服務(wù)停機(jī)的問題的過程。預(yù)測(cè)性維護(hù)使企業(yè)能夠在潛在問題發(fā)生之前將其解決，從而減少停機(jī)時(shí)間并防止中斷。

例如，Baxter 在全球擁有 70 個(gè)生產(chǎn)基地，可全天候運(yùn)營(yíng)以提供醫(yī)療技術(shù)。Baxter 采用預(yù)測(cè)性維護(hù)來自動(dòng)檢測(cè)工業(yè)設(shè)備中的異常情況。用戶可以提前實(shí)施有效的解決方案，以減少停機(jī)時(shí)間并提高運(yùn)營(yíng)效率。

4、醫(yī)學(xué)研究

醫(yī)學(xué)研究使用 AI 來簡(jiǎn)化流程、自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)任務(wù)并處理大量數(shù)據(jù)。您可以在醫(yī)學(xué)研究中使用人工智能技術(shù)來促進(jìn)端到端的藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)，轉(zhuǎn)錄病歷，并縮短新產(chǎn)品的上市時(shí)間。

舉一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界的例子，C2i Genomics 使用人工智能來運(yùn)行大規(guī)模擴(kuò)展、可定制的基因組管道和臨床檢查。通過涵蓋計(jì)算解決方案，研究人員可以專注于臨床表現(xiàn)和方法開發(fā)。工程團(tuán)隊(duì)還使用 AI 來減少資源需求、工程維護(hù)和 NRE 成本。

5、業(yè)務(wù)分析

業(yè)務(wù)分析使用 AI 來收集、處理和分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。您可以使用 AI 分析來預(yù)測(cè)未來價(jià)值，了解數(shù)據(jù)的根本原因，并減少耗時(shí)的流程。

例如，富士康使用人工智能增強(qiáng)的業(yè)務(wù)分析來提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。他們的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提高了 8%，從而使工廠每年節(jié)省 53.3 萬美元。他們還使用業(yè)務(wù)分析來減少勞動(dòng)力浪費(fèi)，并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策提高客戶滿意度。

二、人工智能的安全監(jiān)管

當(dāng)前，生成式人工智能在發(fā)展過程中面臨著多個(gè)挑戰(zhàn)。首先，模型可能反映和放大訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見和歧視，導(dǎo)致不公平或有偏見的結(jié)果。其次，生成式模型通常被認(rèn)為是黑盒模型，缺乏透明度和解釋性，難以理解其決策過程。知識(shí)產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)隱私問題涉及對(duì)版權(quán)保護(hù)信息的使用。此外，生成式人工智能技術(shù)有可能被濫用，用于制造虛假信息、深度偽造和其他惡意用途。因此，應(yīng)用程序的決策過程應(yīng)易于理解，應(yīng)用程序的目標(biāo)應(yīng)向運(yùn)營(yíng)商和最終用戶明確披露，并且尊重個(gè)人隱私。必須制定道德準(zhǔn)則和治理結(jié)構(gòu)，以減輕潛在危害并確保技術(shù)進(jìn)步與負(fù)責(zé)任的使用相平衡。必須解決版權(quán)歸屬問題，以便人工智能設(shè)計(jì)師、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的創(chuàng)建者和應(yīng)用程序使用說明的作者得到適當(dāng)認(rèn)可。

國(guó)家網(wǎng)信辦聯(lián)合國(guó)家發(fā)展改革委等七部門于2023年7月10日頒布了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，從法律基礎(chǔ)、技術(shù)發(fā)展與治理、服務(wù)規(guī)范、監(jiān)督檢查和法律責(zé)任等多個(gè)方面提出了一系列治理方法。在技術(shù)發(fā)展方面，鼓勵(lì)生成式人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)體系，并支持國(guó)際交流與合作。在服務(wù)規(guī)范方面，強(qiáng)調(diào)遵守法律、尊重社會(huì)公德，不得生成違法內(nèi)容，并要求在技術(shù)開發(fā)過程中采取措施防止歧視。監(jiān)督檢查和法律責(zé)任方面，各部門加強(qiáng)管理，生成式人工智能服務(wù)提供者應(yīng)配合監(jiān)督檢查，對(duì)違法行為進(jìn)行處理。

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