前沿人工智能的发展现状①|数据要素

文化   2024-10-24 10:14   北京  

数据、算力、算法作为人工智能的三大基本要素,相互依存、相互支撑,共同促进人工智能快速发展。本文将从数据要素层面梳理前沿人工智能的发展现状。

数据要素发展现状

数据产量高速增长,数据要素市场潜力巨大。目前,全球超大规模数据中心有一半位于中国和美国。为了支撑海量数据要素的流通和交易,我国组建国家数据局,协调推进数据基础制度建设、数据资源整合共享和开发利用等工作,并加快构建全国一体化算力网络、数据中心规模、云计算服务能力、5G基站数量等数据流通利用基础设施,大部分省份配套设立数据发展促进中心,组建数据集团。国家数据局党组书记、局长刘烈宏表示,截至2023年底,八大枢纽节点数据中心机架总规模超过105万标准机架,平均上架率达到61.9%,较2022年提升3.9个百分点。
数据成为新型生产要素,数据驱动数字经济稳步发展。数据要素中可提炼出信息、知识、智慧,因此被看作新一代信息技术下的新的生产资源,被广泛应用于金融、物联网、零售、医疗健康、航空航天等各领域,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节,成为产业智能化升级、社会生产生活方式变革的重要力量及经济发展新动能。麦肯锡预测,数据流动量每增加10%,就将带动GDP增长0.2%。按照到2025年全球数据总量预计达174ZB计算,对经济增长的贡献有望达到11万亿美元。作为数字化的知识和信息,数据要素与数字经济发展密不可分。整体来看,数字经济重地主要是美洲、亚洲和欧洲。2022年,美国、中国、德国、日本、韩国这5个世界主要国家的数字经济总量为31万亿美元,数字经济占GDP的比重为58%,较2016年提升约11%;数字经济规模同比增长7.6%,高于GDP增速5.4个百分点。
数据质量影响人工智能应用性能,高质量的数据有助于提高人工智能决策的解释性和透明度。数据在人工智能中扮演着至关重要的角色,主要应用体现在以下几方面。一是机器学习,数据可以用于机器学习算法的训练和优化,使人工智能系统能够从中学习并改进其性能,通过大量数据的训练,机器学习模型可以自动发现数据中的模式,并据此进行预测或决策。二是自然语言处理,数据为自然语言处理提供了丰富的语料库,用于训练模型以提高机器对语言的理解和生成能力,这使得机器能够更准确地解析人类语言,实现智能对话、文本分类、情感分析等功能。三是图像识别,大量的图像数据可以用于训练图像识别模型,使其能够识别出各种物体、场景和特征,这对于自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等领域具有重要意义。四是推荐系统,数据在推荐系统中发挥着至关重要的作用。通过对用户行为数据的收集和分析,推荐系统能够了解用户的兴趣和偏好,从而为用户推荐个性化的内容或产品。五是智能决策,在诸多领域,如金融、医疗、制造等,数据可以帮助人工智能系统进行智能决策。通过对大量数据的分析,系统可以发现潜在的风险和机会,为决策者提供有力支持。

(摘自《前沿人工智能:发展与治理》一书,有删节)

前沿人工智能:发展与治理

梁 正 主编
中国发展出版社

图书简介

《前沿人工智能:发展与治理》一书由清华大学文科资深教授、博士生导师,清华大学苏世民书院院长,薛澜担任顾问。清华大学公共管理学院教授,人工智能国际治理研究院副院长,人工智能治理研究中心主任梁正担任主编。本书在解读前沿人工智能的技术原理、功能特征的基础上,呈现我国人工智能大模型的最新发展动态,以生动案例展现“人工智能+多场景”的价值前景,识别其在技术开发、部署和应用中产生的风险挑战,并对美国、欧盟等经济体的人工智能治理模式进行比较,深入剖析人工智能国际治理现状与挑战,提出构建前沿人工智能治理体系的发展方向和未来范式,力求为人工智能健康发展和有效治理提供有力支撑和有益参考。


目 录 (向上滑动阅览)


第一章 读懂前沿人工智能
一、前沿人工智能:从 ChatGPT 到 Sora
(一)人工智能的起源与发展
(二)前沿人工智能的内涵
二、前沿人工智能的特征与功能
(一)前沿人工智能的特征
(二)前沿人工智能的功能
三、前沿人工智能的优势与局限
(一)前沿人工智能的优势
(二)前沿人工智能的局限
第二章 前沿人工智能的发展与应用
一、前沿人工智能的发展现状
(一)数据要素发展现状
(二)算力要素发展现状
(三)算法与模型发展现状
(四)前沿人工智能:发展与治理
二、前沿人工智能的产业生态概况
(一)前沿人工智能的产业发展现状
(二)前沿人工智能的商业部署现状
(三)前沿人工智能的产业变革趋势
三、前沿人工智能的应用前景
(一)功能性应用场景
(二)水平领域应用场景
(三)垂直领域应用场景
四、“人工智能 +”行动的产业实践
(一)人工智能 + 工业
(二)人工智能 + 政务
(三)人工智能 + 教育
(四)人工智能 + 金融
(五)人工智能 + 医疗
第三章 前沿人工智能的潜在风险…
一、风险分类的标准
二、基于技术本身的风险
(一)数据隐私泄露
(二)算法歧视和偏见
(三)内容谬误
三、基于技术开发的风险
(一)数据产权问题
(二)心理问题
(三)环境问题
四、基于技术应用的风险
(一)数字鸿沟和社会不公平
(二)知识产权纠纷
(三)深度伪造
(四)意识形态渗透
(五)引发失控风险
(六)威胁国家安全
第四章 前沿人工智能的国际治理
一、前沿人工智能治理模式的国际对比
(一)美国前沿人工智能治理模式
(二)欧洲前沿人工智能治理模式
(三)其他国家前沿人工智能治理模式
(四)对中国人工智能治理的经验启发
二、前沿人工智能国际治理体系的构建
(一)形成基础:前沿人工智能潜在风险的国际性共识
(二)面临挑战:前沿人工智能发展与治理的国际分歧
(三)建立国际治理体系的切入点:搭建开放、包容的国际平台
(四)中国参与前沿人工智能国际治理体系建设前沿人工智能:发展与治理
第五章 前沿人工智能的治理体系构建
一、概念与逻辑——如何认知人工智能治理
(一)人工智能治理的定义
(二)人工智能治理的多元层次与视角
二、协同与敏捷——如何构建人工智能治理体系
(一)国家人工智能治理面临的治理困境
(二)两条腿走路:发展与治理的平衡
(三)行动协同:推动多元主体参与治理
(四)模式构建:推动完善敏捷治理
三、历史与超越——应对人工智能治理的新变化
(一)我国人工智能适应性治理的范式变革
(二)我国人工智能治理的范式超越
附录:2023 年人工智能大事件回顾
一、中国大模型篇
二、中国 AI 政策篇
三、国际治理篇
四、科技巨头篇


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