导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能评估规范有哪些的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能应用在哪些方面呢?能举几个典型的例子吗?
人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。
1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。
2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。3.智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。
4.智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。
5.智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。
6.智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求
7.智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。
8.智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。
9.智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。
10.智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。
人工智能自我监控评估方案怎么写
1、首先准备一份人工智能自我监控评估方案。
2、其次写出具体的监控评估的步骤和方法。
3、最后在写出最终的结论即可。
《人工智能北京共识》发布 为研发、使用、治理提出15条原则
人工智能伦理与规范是未来智能 社会 的发展基石，为规范和引领人工智能 健康 发展，为未来打造“负责任的、有益的”人工智能。5月25日，《人工智能北京共识》发布，这一共识提供的“北京方案”，对于实现人工智能“自律”“善治”“有序”具有重要意义。
《人工智能北京共识》是由北京智源人工智能研究院联合北京大学、清华大学、中国科学院自动化研究所、中国科学院计算技术研究所、新一代人工智能产业技术创新战略联盟等高校、科研院所和产业联盟共同发布。同时，北京智源人工智能研究院人工智能伦理与安全研究中心揭牌成立。
高校、院所和企业代表共同签署《北京共识》
《人工智能北京共识》针对人工智能的研发、使用、治理三方面，提出了各个参与方应该遵循的有益于人类命运共同体构建和 社会 发展的15条原则。
北京智源人工智能研究院院长黄铁军发布《北京共识》
北京智源人工智能研究院院长黄铁军发布《北京共识》时强调：研发方面，提倡要有益于增进 社会 与生态的福祉，服从人类的整体利益，设计上要合乎伦理，体现出多样性与包容性，尽可能地惠及更多人，要对潜在伦理风险与隐患负责，提升技术水平控制各种风险，并最大范围共享人工智能发展成果。
使用方面，提倡善用和慎用，避免误用和滥用，以最大化人工智能技术带来的益处、最小化其风险，应确保利益相关者对其权益所受影响有充分的知情与同意，并能够通过教育与培训适应人工智能发展带来的影响。
治理方面，对人工智能部分替代人类工作保持包容和谨慎态度，鼓励 探索 更能发挥人类优势和特点的新工作，广泛开展国际合作，共享人工智能治理经验。人工智能的准则与治理措施应做到适应和适度，并开展长远战略设计，以确保未来人工智能始终保持向对 社会 有益的方向发展。
另外，为降低人工智能发展过程中可能存在的技术风险和伦理隐患，北京智源人工智能研究院专门成立人工智能伦理与安全研究中心，中国科学院自动化研究所曾毅研究员任研究中心主任。
新成立的人工智能伦理与安全研究中心主任曾毅介绍研究中心
曾毅介绍人工智能伦理与安全研究中心的主要研究内容是：“研究中心将围绕人工智能伦理与安全的理论 探索 、算法模型、系统平台、行业应用等开展一系列研究，目前主要包括四大方面：一是低风险机器学习模型与平台的构建，建立机器学习模型安全性的评估体系，并结合具体领域进行验证。二是开展符合人类伦理道德的智能自主学习模型研究，实现人工智能行为与人类价值观的校准，并在模拟环境与真实场景中进行验证。三是建设数据安全示范应用系统，建立数据基础设施、数据分级、权限控制、数据审计，最大限度防止数据泄密，降低风险， 探索 允许用户撤销个人数据授权的机制及计算平台。四是构建人工智能风险与安全综合沙盒平台，建设自动检测平台，针对数据与算法的安全性、公平性、可追溯性、风险类型、影响程度与影响范围等方面，对人工智能产品及应用进行风险与安全综合检测与评估，引导行业 健康 发展。”
北京市科委主任许强讲话
北京市科委主任许强认为：经过60多年的发展，新一代人工智能正在全球范围蓬勃兴起，深刻地影响和改变了人类的生产生活方式，带动人类 社会 全面进入智能时代。人工智能涉及范围极广，应对人工智能带来的挑战，不是一个领域、一个城市、一个部门、一个机构能够独立完成的，需要充分汇聚科学家、企业家、产业联盟和 社会 各界的力量，多方参与、共同努力，持续推动人工智能伦理、规范方面的学术研究与成果转化应用，并不断强化行业自律。
会议倡导北京人工智能领域广大创新主体，积极践行并不断完善共识的内涵，共同营造良好生态，加快人工智能领域基础研究、核心技术创新和高精尖产业发展，让人工智能更好支撑北京高质量发展和创新驱动发展战略实施，并更好造福全人类。
今后，人工智能伦理与安全研究中心将为降低人工智能的风险和伦理隐患提供技术服务，促进人工智能行业的良性 健康 发展。
怎样规范人工智能军事应用，有哪些伦理准则？
2019年10月，美国国防创新委员会（Defense Innovation Board）发布《人工智能准则：推动国防部以符合伦理的方式运用人工智能的建议》报告。2020年2月24日，美防长正式签署这一文件，使其成为美国防部在人工智能伦理领域的官方政策。作为美军推出的世界上第一份军事领域的人工智能伦理准则，该报告对于研究美军和人工智能军事伦理规范具有重要参考价值，故将其重要内容编译如下，以飨读者。
01、
为什么美国防部要制定军事人工智能伦理准则问题？
该报告认为，人工智能正深刻改变社会，影响经贸、社交和作战的方式。在许多方面，人工智能领域正处于蓬勃发展的阶段。近年来计算领域的快速发展使得数十年来一直停留在理论层面的人工智能在应用上取得了显著进展。然而，人工智能的实际应用往往是脆弱的，人工智能相关学科也在不断发展，使得关于人工智能使用的规范还处于起步阶段。在全球范围内，公共部门、私营企业、学术界和公民社会正在就人工智能的前景、危险和如何适当使用等问题展开持续辩论，国家安全也是争论的一个重要方面。现在是时候在人工智能兴起的早期阶段、在事故发生之前，就人工智能发展的规范和在军事环境中的使用进行严肃的讨论。
美国《2018年国防战略》要求国防部加大对人工智能和自主性的投资，为美国提供具有竞争力的军事优势。国防部的人工智能战略与国防战略相适应，认为国防部正致力于挖掘人工智能的潜力“积极推动部门转型，从而支持和保护军人、保卫美国公民、维护盟友和伙伴、提高负担能力、效率和速度”。美国防部人工智能战略进一步指出，它“将阐明以合法和合乎道德的方式使用人工智能的愿景和指导原则，以增强我们的价值观。”国防部强调有必要加强与学术界、私营企业和国际社会的接触和交流，以“促进人工智能在军事领域运用中的伦理和安全”，并强调其对开发和部署人工智能的伦理和负责任的承诺。“引领军事人工智能伦理和安全”是该战略的五大支柱之一。
02、
美国防部的五大人工智能伦理准则
美国防部提出了人工智能军事应用的五大原则，分别是：
1.负责任的（responsible）。
对国防部人工智能系统的开发、部署、使用和结果，人类应进行一定判断并为之负责。
2.公平的(equitable)。
国防部应采取审慎的行动，避免在开发战斗或非战斗人工智能系统时出现意外偏差和无意中对人造成伤害。
3.可追溯的（traceable)。
国防部的人工智能工程学科应足够先进，以便技术专家对其人工智能系统的技术、开发流程和操作方法有适当的了解，包括透明和可审核的方法、数据源以及设计程序和文档。
4.可靠的(reliable)。
国防部人工智能系统应具有清晰和明确定义的使用领域，并且此类系统的安全性、安全性和鲁棒性应在其整个生命周期内进行测试和保证。
5.可管控的（governable)。
国防部人工智能系统的设计应满足其预期功能，同时具有检测和避免意外伤害或中断的能力。
03、
美军将如何推动这五大原则的落地？
该报告还为美国防部推行人工智能伦理准则的落实提出了12条建议，具体如下。
1.通过国防部的官方渠道正式确定这些原则。
联合人工智能中心应向国防部长建议适当的沟通和政策发布，以确保这些人工智能伦理准则的持久性。
▲2019年2月24日，美国防部正式采用这五大原则
2.建立一个国防部范围的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，负责确保监督和执行国防部人工智能战略，并确保国防部的人工智能项目符合国防部的人工智能道德原则。坚持人工智能伦理原则要求国防部将它们集成到决策的基本方面，从概念层面（如DOTMLPF）到更有形的人工智能相关领域，如数据共享、云计算、人力资本和IT策略。
3.培育和发展人工智能工程学科。
负责研究、工程与服务的国防部副部长办公室（OUSD）应通过建立国防部长期以来培养的健全工程实践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为广泛，为早期职业研究人员提供具体操作的机会，并将该部门的安全和责任传统融入人工智能领域，将人工智能技术纳入更大的领域复杂的工程系统。
4.强化国防部培训和劳动力计划。
各军种、作战司令部、国防部长办公室下属部门、国防机构、国防现场活动应建立与各自国防部人员相关的人工智能技能和知识培训教育计划。各种培训计划应向从初级人员到人工智能工程师再到高层领导等广大人员广泛提供，利用现有数字内容并结合领导和专家的专门指导。初级军官、应征入伍人员和文职人员在工作初期必须要进行人工智能培训教育，并且国防部在其整个职业生涯期间通过正式职业军事教育和实际应用提供继续学习机会。
5.加大对研究人工智能带来的新型安全问题的投资力度。
负责政策的国防部副部长办公室（The Office of the Under Secretary for Policy）和净评估办公室（the Office of Net Assessment）应该对人工智能时代的战略竞争和新型威慑领域进行重点投资，特别是与网络安全、量子计算、信息战或生物技术等其他领域相结合时。需要重点加强的领域包括人工智能竞争性和升级动态、避免危险扩散、对战略稳定的影响、威慑选择以及国家间作出积极承诺的机遇。
6.加大对提高可重复性的相关研究。
负责研究与工程的国防部副部长办公室（OUSD(RE)应投资于使人工智能系统具有可重复性的相关研究。人工智能在这一领域所面临的挑战，为国防部致力于研究复杂人工智能模型的具体机理提供了机遇。这项工作还将有助于解决人工智能的“黑箱”问题。
7.制定可靠性的具体基准。
负责研究与工程的国防部副部长办公室（OUSD（RE））应探索如何最好地制定适当的基准，以衡量人工智能系统的性能，包括相对于人类来说的性能。
8.强化人工智能测试和评估技术研究。
在开发测试与评估办公室（the Office of Developmental Test Evaluation,ODTE）的领导下，国防部应使用或改进现有的测试、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。这些程序应遵循国防创新委员会“软件获取与实践”（SWAP）研究中详述的软件驱动的TE指南。
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、安全和法律风险考虑，创建国防部使用人工智能的分类。此分类应鼓励和激励在低风险应用中迅速采用成熟技术，并强调和优先考虑更加谨慎地审查不太成熟和/或可能导致更重大不利后果的应用。
10.确保正确实施人工智能伦理原则。
联合人工智能中心应评估这些原则和任何有关指令的适当实施情况，作为2019年《国防授权法》第238节或其他未来指示所要求的治理和监督审查的一部分。
11.展开了解如何实施人工智能道德原则的研究。
负责研究与工程的国防部副部长办公室（OUSD（RE））应与各军兵种的研究办公室合作，共同组织一个“多学科大学研究计划”（MURI）项目，研究人工智能的安全性、安全性和稳健性。MURI项目应当作为在这些领域进行持续的基础和学术研究的起点。
12.召开关于人工智能安全和鲁棒性的年会。
鉴于人工智能广泛领域的快速演变性质，联合人工智能中心应召开年会，研究人工智能安全和鲁棒性等方面的伦理问题，广泛听取内外部的意见。
人工智能在企业应用中的道德规范
人工智能在企业应用中的道德规范
AI是指智能水平不亚于甚至超过人类的软件产品，也称为“强AI”。但上述新项目对AI的定义还包括补充或取代人类决策的机器学习和数据驱动算法。
例如，有证据表明，当黑皮肤的使用者把手放在传感器上时，某些自动皂液器不起作用。这些系统由开发人员用自己的手进行测试，但没有在肤色不同的用户身上进行测试。这个例子说明人类创造的算法会按照开发者的观点和偏见行事。
有多少首席执行官真正知道他们的公司如何获得和使用AI和AI算法？
人工智能（AI）越来越多地被用于企业应用，它可以通过解析数据来获得对客户和竞争对手的有用洞见，从而提供竞争优势。但还有一个并行的趋势：评估AI和企业AI算法的道德影响。
就在去年，麻省理工学院（MIT）和哈佛大学共同开展了一个探索AI道德规范的项目，耗资2700万美元。最近，谷歌在2014年收购的英国私企DeepMindTechnologies组建了一支新的研究团队，致力于研究AI道德规范。近期其他的AI道德规范项目包括IEEE全球人工智能和自主系统道德考量计划、纽约大学AI Now研究所和剑桥大学Leverhulme未来智能研究中心。
AI道德规范为什么如此令人感兴趣，这对企业组织意味着什么？
最近发生的灾难性品牌名声受损和舆论抨击揭示了将AI部署到企业中可能伴随的道德、社会和企业风险。
AI的定义
一些专家坚持认为，AI是指智能水平不亚于甚至超过人类的软件产品，也称为“强AI”。但上述新项目对AI的定义还包括补充或取代人类决策的机器学习和数据驱动算法。
如果接受后面这个更广泛的定义，那么我们必须认识到，AI多年来就已经是电脑时代的特征。如今，在大数据、互联网和社交媒体时代，使用人工智能带来的许多优势已经广为人知，受到普遍认可：人工智能可以为企业提供竞争优势、提升效率、洞悉客户及其行为。
运用算法来发现数据中的重要模式和价值，这几乎被一致认为是价值创造的省钱途径，特别是在市场导向的竞争环境中。但AI道德规范项目的兴起证明，这些看似有利的AI应用可能会适得其反。最近发生的灾难性品牌名声受损和舆论抨击揭示了将AI部署到企业中可能伴随的道德、社会和企业风险。
企业组织应该仔细思考他们使用AI的方式，因为这也会带来商业风险。
企业如果未能发现AI算法或机器学习系统开发人员的潜在偏见，就可能会将企业中所有利益相关者的偏见系统化。
人的偏见和歧视
AI算法和我们用来训练这些算法的数据集通常来自人类。因此，这些算法不可避免地反映了人的偏见。例如，有证据表明，当黑皮肤的使用者把手放在传感器上时，某些自动皂液器不起作用。这些系统由开发人员用自己的手进行测试，但没有在肤色不同的用户身上进行测试。这个例子说明人类创造的算法会按照开发者的观点和偏见行事。
这些偏见通常是无意的，但无论造成的后果是否有意为之，犯下上述错误的公司都会面临潜在风险。更重要的是，不管有意还是无意，人造算法可能固有的人类偏见在很大程度上逃避了审查，从而导致使用AI的企业面临风险。
企业如果未能发现AI算法或机器学习系统开发人员的潜在偏见，就可能会将企业中所有利益相关者的偏见系统化。这会使企业面临品牌名声受损、法律诉讼、舆论抨击的风险，还可能失去员工和客户的信任。
企业应该为自己和社会所做的是否不仅仅是遵纪守法？企业能否自信地说自己对AI的使用是公平的、透明的、对人类负责的？
AI的广泛应用和风险
存有偏见的皂液器只是一个例子，AI算法还可以用于招聘、量刑和安保行动。它们是社交媒体正常运行或不正常运行的内在因素。
简而言之，AI被用于无数的日常和专业工作。它正变得无处不在，它对企业的潜在风险也是如此。我们面临的挑战是理解算法如何设计和审查，以避免开发者的观点和偏见（不管是有意还是无意）。这提出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获得和使用AI和AI算法？（许多公司与第三方AI解决方案提供商合作。）
企业尽职调查是一项法律要求，这是否包括审查企业如何生成和使用AI应用程序？对于使用AI的企业来说，尽职调查和合规性的法律定义是否全面？道德规范和企业责任的传统概念是否适用于此？
企业应该为自己和社会所做的是否不仅仅是遵纪守法？企业能否自信地说自己对AI的使用是公平的、透明的、对人类负责的？
想要回答这些问题，企业必须审视和阐明自己在企业道德方面的立场，并运用系统性方法来评估风险。
助长趋势
两个趋势可能加剧对AI应用和AI用户进行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重视和担心人工智能的日益普及和可能造成的滥用或意外后果。由此产生的结果是，透明度，公平性和问责制作为竞争优势得到了更多关注。
最终，我们希望能够确定重要的价值观，将它们嵌入到AI算法的设计中，了解相关风险，继续验证个人、企业和社会在AI实践方面的有效性。
行动号召
解决这些问题的第一步是意识。你的公司如何使用AI，谁可能受到影响？是否需要聘请外部专家来进行评估？
阐明你公司的核心价值观也很重要。你使用AI的方式是否符合那些价值观？如果不是，如何才能让二者相符？
有资源可以帮助解决这一问题。例如，我是IEEE全球人工智能和自主系统道德考量计划的执行成员，该计划致力于研究各种AI相关应用的最佳实践，提供有助于加强这方面认识和决策指导的资源，制定AI应用的标准。（IEEE是指电气与电子工程师协会，是最大的技术专业组织，致力于推动技术发展，造福人类。）
一个重要的资源是该计划的“符合伦理的设计：人工智能和自主系统优先考虑人类福祉的愿景”。这份文件已发布第二版，鼓励技术人员在开发自主和智能技术的过程中，把道德考量放在优先位置。
该计划与IEEE标准协会展开了密切合作。最近，IEEE标准协会开始制定儿童和学生数据治理、雇主透明实践和人类介入式AI的标准，确保由人类价值观来引导影响我们每个人的算法开发。
最终，我们希望能够确定重要的价值观，将它们嵌入到AI算法的设计中，了解相关风险，继续验证个人、企业和社会在AI实践方面的有效性。
请放心，这是一个新兴的话题，本文表达的担心和目标仍然是人们积极研究的领域。然而，想要在AI时代成为对社会负责任的企业，企业领导者必须意识到问题所在，开始识别企业价值观，将之嵌入到AI应用程序的道德设计中。
基于人工智能的安全评估和评测包括哪些方面内容
基于人工智能的安全评估和评测包括的内容有：python基础与科学计算模块、AI数学知识、线性回归算法、线性分类算法、无监督学习算法、决策树系列算法、Kaggle实战、海量数据挖掘工具、概率图模型算法、深度学习原理到进阶实战。
意识和人工智能：人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
对于人的思维模拟可以从两条道路进行：
一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器。
二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。
人工智能研究价值：
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确。
因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能评估规范有哪些的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能评估规范有哪些的相关内容别忘了在本站进行查找喔。