第一,立法和監(jiān)管宜遵循基于風險的分級分類分場景治理思路,在鼓勵科技創(chuàng)新、追求科技向善、維護社會公共利益之間找到平衡點。
第二,探索建立適應不同行業(yè)與場景的可解釋性標準。
第三,探索可解釋的替代性機制,多舉措共同實現可信、負責任AI。
第四,增強算法倫理素養(yǎng),探索人機協同的智能范式。開發(fā)者和使用者是AI生態(tài)的核心參與者,需要提升他們的算法倫理素養(yǎng)。
第五,引導、支持行業(yè)加強可解釋AI研究與落地。
由于AI技術的快速發(fā)展迭代,可解釋AI的工作應主要由企業(yè)與行業(yè)主導,采取自愿性機制而非強制性認證。因為市場力量(market force)會激勵可解釋性與可復制性,會驅動可解釋AI的發(fā)展進步。企業(yè)為維持自身的市場競爭力,會主動提高其AI相關產品服務的可解釋程度。
附件:騰訊研究院丨2022可解釋AI發(fā)展報告:詳解打開算法黑箱的理念與實踐
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通過對數千家成長型AI企業(yè)數據的分析研究,就中國成長型AI企業(yè)的發(fā)展特點、投融資變化、發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)等進行了全面系統性研究
網格化基層治理平臺將基層治理界域進一步細化為便于復制和考核的網格模式,打造基層治理一網統管,落地街鄉(xiāng)吹哨部門報到和接訴即辦,推動基層治理的精細化創(chuàng)新升級
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