ai治理是什么
AI治理是一个多目标、多维度的平衡过程，主要围绕着技术安全可控、以人为本和可持续发展的伦理治理规范。技术安全可控：这是AI治理的核心，要求确保AI技术的开发和应用不会对社会造成负面影响，保障技术的安全性和可靠性。
智能分析：AI大模型可以对海量数据进行深度分析，挖掘数据中的隐藏信息和价值。预测与决策支持：基于AI的数据治理可以为企业提供预测分析和决策支持，帮助企业更好地应对市场变化和业务挑战。综上所述，基于AI大模型的数据治理可以显著提高数据治理的效率和效果，为企业和社会创造更大的价值。
提升城市治理效能：通过AI技术的应用，实现对城市管理的智能化升级，提高治理效率和水平。关键技术：AI视频分析：在解决方案中发挥关键作用，能够实时分析监控画面，识别各种违规行为和环境问题。
数字化治理平台：中科智云推出的数字化治理AIoT平台“XBrain”，结合了AI技术和行业场景，实现了设备和人员安全的综合管理，标志着安全监管向智能化转变。主动保障与提高效率：数字化转型趋势下，安全治理从被动免责转变为主动保障安全生产和提高效率，为AI在行业领域的应用提供了更广阔的市场环境。
自主权和决策：当AI系统具备自主学习和决策能力时，确保其行为符合人类价值观和伦理准则成为一个重要问题。这涉及到对AI的道德编程、责任分配以及在不确定情况下做出正确抉择的能力。就业与经济影响：随着自动化技术的发展，传统工作可能被取代，给劳动市场带来变革。
APEC的模块有几个?
嫉贤妒能答案是8。模块8——新兴趋势和技术（Emerging Trends and Technologies）涉及金融技术合作（Financial Technology Cooperation）、人工智能（Artificial Intelligence）、政府采购（Government Procurement）。
学校共设有17个学院和学校，每学期4000多个模块。分别是：艺术与社会科学、商业、计算、继续教育和终身教育、牙科、设计与环境、杜克-新加坡国立大学、工程、综合科学与工程、法律、药物、音乐、公共卫生、公共政策、科学、大学学者计划、耶鲁-新加坡国立大学。
在应用模版内查询。进入“应用”模块，点击【员工轨迹】，进入员工轨迹的选择员工页面。点击某个员工即可查看该员工当天详细的轨迹信息，员工轨迹信息支持地图、文本两种显示模式。
东盟MCC两大模块东盟MCC采用两大模块设计合同条款，对应如下两个传输场景：从控制者到处理者（C-P）和从控制者到控制者（C-C），但缺少欧盟SCC的另外两类场景的模块：从处理者到处理者（P-P）和从处理者到控制者（P-C）。对此，东盟MCC解释到，现有的两大模块是实践中常见的业务场景。
多媒体会议室是个可以满足召开各种报告会、演讲会、讨论会议、学术交流会等需要的平台。可召开4+1语种同声传译国际会议；可以实现组织收看重要电视节目、DVD/VCD等影片资料等。实现视频高清晰显示和音频的环绕声播放（数码影院）；接入远程多媒体会议系统终端后可以召开远程电视电话会议。
结论：俄罗斯总统普京在2014年APEC峰会上赠送的YotaPhone，因其独特的双显示屏设计和国礼身份，引起了广泛关注。这款手机的中国版YotaPhone二代即将登陆市场，我们有幸提前对其进行拆解评测。下面，让我们一起深入探索这款手机的内部构造和设计细节。
如何基于AI大模型来做数据治理?AI在数据治理中有哪些应用?
1、基于AI大模型来做数据治理，可以从以下几个方面进行，同时AI在数据治理中有以下应用：数据清洗与预处理 自动化清洗：AI大模型可以识别并纠正数据中的错误、异常值和缺失值，通过机器学习算法自动清洗数据，提高数据质量。数据标准化：利用AI大模型对数据格式、单位等进行统一处理，确保数据的一致性和可比性。
2、AI在数据架构设计中自动生成数据模型草图，减少人工微调；构建数据标准库，自动化对标存量和新增系统数据，减少理解差异；实现海量数据的自动盘点和分类，提升数据运营效率。应对数据资产入表的挑战：数据治理的质量和完整性对数据资产入表至关重要。
3、优化人机互动：AI大模型通过自然语言处理等技术，优化政府与民众之间的交互体验，提高沟通效率。自动化行政工作：在内部管理、文件审批等行政工作中，大模型能够实现自动化处理，减轻工作人员负担。构建新型服务形态：基于大模型的技术，政府可以创新服务方式，如智能问答、在线办事等，提升服务质量和效率。
如何平衡人工智能的利与弊?
未来设想与挑战： 理想的设想是为每个人提供基本生活保障，以适应人工智能带来的社会变革。但这需要打破现有经济模式，并面临诸多挑战。 如何平衡人工智能发展的利与弊，确保其为人类所用而非反噬，是人类面临的一大挑战。 决策与行动： 人工智能的走向取决于人类的决策与行动。
提高效率和可靠性 人工智能能够迅速处理大量数据和任务，显著提升工作效率和生产力。与人类相比，AI执行任务更快、更精准，且不受疲劳和情绪影响，确保了执行的稳定性。个性化服务和推荐 AI能够分析用户数据，提供定制化服务。
人工智能导致的失业问题。随着人工智能技术的进步，许多传统工作岗位正被自动化取代，这可能导致失业率上升。根据2016年人力资源和社会保障部的数据，中国失业率达到了05%。机器人的不间断工作能力可能会取代众多劳动力，从而增加失业人数。人工智能机器人的潜在风险。
人工智能的弊：失业率增加。人工智能的发展，会导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达05%，机器人拥有者不会疲劳的属性，这将代替很多劳动力导致失业率的增加。人工智能机器人具有一定的危险性。
对于人工智能的利与弊，我们的观点可以从不同角度来审视。首先，无可否认的是，AI的应用带来了显著的益处。它显著提高了工作效率，通过自动化处理，许多繁琐的流程得以简化，使得任务执行更加高效。此外，AI在精度方面表现出色，能够精确计算和分析，显著降低了出错的概率，提升了整体的执行效率。
人工智能带来的便利 人工智能极大地丰富了我们的生活方式，解放了人类的双手，提供了更为高效的服务，使我们的生活更加便捷。 人工智能的弊端 - 过度依赖：人们开始过分依赖机器，减少了自身的劳动和思考。- 隐私侵犯：智能设备广泛应用，个人隐私更容易被侵犯。
ISO42001管理体系是什么?它有哪些要求?
ISO42001是一个针对人工智能（AI）的组织治理和管理体系标准。它要求组织建立有效的AI治理框架，确保AI技术的合规性、安全性和可靠性。该标准涵盖了AI战略、组织文化、风险管理、数据治理、AI开发、部署和维护等方面的要求。
人工智能目标管理 基于风险评估结果制定目标和措施，确保资源、能力和意识的到位。 目标应具有可衡量性，以便进行绩效评估和持续改进。运行阶段要求 遵循类似信息安全管理体系的规定，确保人工智能系统的稳定运行。 进行定期的绩效评估和持续改进，以适应不断变化的环境和需求。
人工智能正迅速改变行业、产品和服务，影响社会与生活。其进步与影响要求解决信任、道德与社会问题，确保人工智能可靠、公平、透明，值得信赖。ISO与IEC于2023年12月发布ISO/IEC 42001，旨在构建可认证的人工智能管理体系（AIMS），确保系统开发与部署符合道德、透明、责任、法规、标准、安全、监控与评估要求。
ISO/IEC 42001：2023《信息技术-人工智能-管理体系》是世界上第一个人工智能（AI）管理体系标准。作为当下全球权威的人工智能管理标准，ISO 42001已经覆盖人工智能全产业链，为人工智能成为科技发展的新趋势提供了有价值的指导。通过风险评估来应对风险，并改善AI对个人、群体和社会的影响。
NIST人工智能风险管理框架简介
1、框架概述 目的：提升组织在人工智能风险管理方面的能力。地位：因其在草稿阶段的广泛讨论和认可，已被视为行业内的风险管理标准。关注的风险类别 三大风险类别：对人类、组织和生态系统的影响。可信赖AI特性 提出7个特性：以降低风险，确保AI系统的可信赖性。核心组成部分 治理：涉及组织领导层的策略制定。
2、主要目标：制定AI系统测试、能力评估和风险管理的框架，以及应对合成内容的策略。NIST将与联盟成员合作，共享知识、开展跨学科研究，评估AI的社会经济影响，促进技术和数据合作，并简化联邦机构在AI安全方面的投入。
3、同时促进对AI系统信任度的共识和理解。综上所述，评估人工智能系统中的用户信任度是一个复杂且多维的过程，需要考虑多种因素和任务风险。通过结合背景研究、关键信任因素和公众审查，可以构建一个更加全面和有效的评估框架。
4、NIST的出版物提供了一个九因素模型，帮助我们理解用户对AI系统的信任度。这九个因素涵盖了任务性质和信任决策中涉及的风险。例如，音乐推荐算法的准确性可能并不需要过高，但用于医疗诊断的AI系统则需达到90%的精准度，这无疑是一项重大的风险决策。
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