2024年3月15日至:AI验证基金会和Infocomm媒体发展机构通过电子邮件提交至:info@aiverify.sg asifma对拟议模型AI治理框架的响应,代表ASIFE构成ASIFER ASSIFER(ASEIFMA),我们的拟议机构是ASIFER的拟议机构,我们的拟议机构是A I IMPOISE的拟议机构。 (“ AIVF”)和Infocomm媒体发展局(“ IMDA”)(此类框架草案是“框架”)。此响应中提出的反馈是从Asifma的Fintech工作组和AI分支机构中收集的,这些组合近年来一直遵循与人工智能(“ AI”)和新兴技术有关的全球,区域和本地发展。Asifma发表了有关AI金融服务中AI的监管框架的观点和建议:
1 本报告由资讯通信媒体发展局(IMDA)发布,并得到了新加坡数码发展和信息部(MDDI)、贸易和工业部(MTI)、人力部(MOM)、新加坡统计局(DOS)、经济发展局(EDB)、建设局(BCA)、新加坡金融管理局(MAS)、政府科技局(GovTech)、科学技术研究局(A*STAR)、新加坡企业发展局(Enterprise SG)等的投入和数据支持。 2 新模块将因后续年份的 SGDE 报告而异。 3 《新加坡数字经济报告 2023》公布了新加坡 2022 年的数字经济规模占 GDP 的 17.3%。由于新加坡统计局 (DOS) 在 2024 年对国民账户统计数据进行了年度修订,因此该数字被重新估计并上调至 GDP 的 17.7%。
• 14 new joint projects were launched at the 4 th Singapore-China (Shenzhen) Smart City Initiative (SCI) Joint Implementation Committee (JIC) meeting • Eight MOUs and four projects dedicated to smart city development were signed on the sidelines of SCI SINGAPORE, 14 DECEMBER 2023 – The Ministry of Communications and Information (MCI) and Infocomm Media Development Authority (IMDA) announced the inking of eight Memorandums与深圳的主要合作伙伴的理解(MOUS),并在第四届新加坡 - 中国(深圳)Smart City倡议(SCI)联合实施委员会(JIC)会议上启动了14个新的联合项目。在场外,四家公司签署了摩西司令,承诺成为第一个在智慧城市示范区运营的批次。这些新项目反映了双方企业的持续兴趣,以基于SCI的良好势头并在数字经济中夺取新的机会。
人工智能学徒计划 (AIAP)™ 是一个为期 9 个月的计划,由新加坡人工智能协会 (AISG) 与新加坡资讯通信媒体发展局 (IMDA) 合作运行,旨在为行业培养一批本地人工智能工程师。这是一个深度技能培训计划,选拔过程非常严格。申请人应已具备人工智能和机器学习 (ML) 领域扎实的基础技能和知识,尽管在实际数据和生产环境中的实际经验和接触有限。本指南可满足多种需求。它提供了一个结构化的 12 个月学习途径,以达到被 AIAP™ 录取所需的水平。新申请人可以在提交申请之前根据所列要求检查自己。不成功的申请人也可以评估自己的技能,并激励自己改进并再次尝试。最后,它定义了成为 AISG 人工智能认证途径中的人工智能助理工程师的最低标准。
附件 B:新加坡人工智能治理工作背景概述人工智能(“AI”)已被确定为新加坡智慧国之旅的关键一步。虽然人工智能带来了好处,但其风险一直是国际论坛以及政府、国际组织、产业界、学术界和民间社会持续讨论的问题。人们对人工智能伦理和治理越来越感兴趣,是因为公众担心人工智能系统的透明度、可解释性、安全性、稳健性、非故意偏见和问责制等问题。这些讨论的核心目标是在让创新蓬勃发展的同时培养公众对人工智能技术的信任。自 2018 年以来,新加坡一直为人工智能伦理和治理的国际讨论做出贡献2。我们在平衡技术创新需求和建立对人工智能的信任之间的方法是自愿采用政府关于人工智能部署的详细指导。新加坡资讯通信媒体发展局(IMDA)和个人数据保护委员会(PDPC)发布了以下详细指南,即:
治理。新加坡。2020 年 10 月 16 日:新加坡计算机协会 (SCS) 今天在 SCS 的虚拟 Tech3 论坛上宣布推出人工智能伦理与治理知识体系 (AI E&G BoK),通讯及信息部长 S Iswaran 先生作为嘉宾出席了论坛。在资讯通信媒体发展局 (IMDA) 的支持下,BoK 基于 IMDA 于 2019 年世界经济论坛上首次发布的第二版(2020 年 1 月)人工智能治理模型框架。该 BoK 是一项行业主导的努力,旨在为企业领袖、ICT 专业人士和 PMET 提供一份关于人工智能技术开发和部署道德方面的参考文件。AI E&G BoK - 一份活文件人工智能越来越多地被嵌入到数字解决方案中,以促进创新、生产力和业务转型模式。因此,迫切需要将道德规范融入到影响决策的此类人工智能解决方案的设计和实施中。新加坡计算机学会的努力以及来自多学科背景的 60 多位专业人士和思想领袖的集体专业知识共同构建了《人工智能准则》,旨在为公司、专业人士和商业领袖提供指导,指导他们如何以负责任、合乎道德和以人为本的方式部署人工智能,从而获得竞争优势。《人工智能准则》结合用例来说明采用人工智能的积极和消极结果,强调该技术在正确使用时能够构建和维持一个安全的生态系统。作为一份“动态文档”,它将随着数字格局的快速发展而不断更新以保持相关性。新加坡计算机学会会长 Chong Yoke Sin 博士表示:“我们的重点是使用人工智能或受人工智能影响的个人。我们分析和决策的中心不应该仅仅是技术和方法,而应该是人。围绕这个核心,还有可审计性和稳健性等次要原则和价值观,它们有助于我们实现这套道德人工智能的核心全球规范。”培养人工智能伦理与治理专业人员人才库 除了推出 BoK 之外,SCS 和新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 还宣布合作推出面向专业人士的人工智能伦理与治理认证课程。该课程将于明年推出,旨在培训和认证一批能够协助和建议组织开展人工智能伦理与治理的专业人员。该认证课程
第一部分:为什么我们需要对人工智能治理进行测试?1.随着越来越多的产品和服务采用人工智能来提供更大的个性化或做出自主预测,公众需要确保人工智能系统是公平、可解释和安全的,部署它们的公司是透明和负责任的。目标是在支持人工智能日益广泛的使用的同时,培养公众对人工智能技术的信任。2.已经发布了自愿的人工智能治理框架和指南,以帮助系统所有者和开发人员实施值得信赖的人工智能产品和服务。1 自 2018 年以来,新加坡一直处于人工智能伦理和治理国际讨论的前沿,并指导行业负责任地开发和部署人工智能。2 新加坡资讯通信媒体发展管理局 (IMDA) 和个人数据保护委员会 (PDPC) 发布了《人工智能治理框架模型》(目前为第二版)、配套的《组织实施和自我评估指南》和两卷《用例汇编》,为行业自愿采用提供了实用且可实施的措施。
(a)在2022年9月正式开业后,通过TUAS港口的技术进步实现更好的效率,安全性和生产率。在2040年代完成时,TUAS港口将是世界上最大的完全自动码头,其处理能力为6500万二十英尺等效单元(TEUS),几乎是2022年3730万Teus的处理量的两倍。2。TUAS端口的开发超过四个阶段。 1阶段的开垦工作于2015年2月开始,于2021年11月完成。 填海工作于2018年3月开始,目前已完成约60%。 当两个阶段的泊位都完全运行时,TUAS港口将达到超过4000万TEU的年度处理能力。 3。 新加坡海事和港口管理局(MPA)已开始为TUAS港口3阶段的计划和设计工作。 第3阶段的开垦工作预计将在2030年代中期完成。 4。 为了改善Tuas Port对其工人和用户的可访问性,MPA将与港口运营商,新加坡PSA,政府机构,行业合作伙伴和工会合作,在2023年成立三方委员会,共同为港口工人和用户共同创建各种运输选择。 海事5G 5。 在2022年8月,MPA和Infocomm Media Development Authority(IMDA)的未来运营概念的发展以及2022年8月签署了一份谅解备忘录(MOU),以在我们的主要锚固,球道,航道,码头,终端和寄宿地面上提供全面的海上5G覆盖。2025。TUAS端口的开发超过四个阶段。1阶段的开垦工作于2015年2月开始,于2021年11月完成。填海工作于2018年3月开始,目前已完成约60%。当两个阶段的泊位都完全运行时,TUAS港口将达到超过4000万TEU的年度处理能力。3。新加坡海事和港口管理局(MPA)已开始为TUAS港口3阶段的计划和设计工作。第3阶段的开垦工作预计将在2030年代中期完成。4。为了改善Tuas Port对其工人和用户的可访问性,MPA将与港口运营商,新加坡PSA,政府机构,行业合作伙伴和工会合作,在2023年成立三方委员会,共同为港口工人和用户共同创建各种运输选择。海事5G 5。在2022年8月,MPA和Infocomm Media Development Authority(IMDA)的未来运营概念的发展以及2022年8月签署了一份谅解备忘录(MOU),以在我们的主要锚固,球道,航道,码头,终端和寄宿地面上提供全面的海上5G覆盖。2025。
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归,决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2模型AI治理框架的重点是为开发和部署传统AI解决方案制定最佳实践。这已被纳入并扩展到Modelative AI模型AI治理框架的可信赖开发和部署维度下。3 Generative AI是能够生成文本,图像或其他媒体类型的AI模型。他们了解其输入训练数据的模式和结构,并生成具有相似特征的新数据。基于变压器的深神经网络的进步使生成AI能够接受自然语言提示作为输入,包括大型语言模型(LLM),例如GPT-4,Gemini,Claude和Llama。4讨论文件是由新加坡Infocomm媒体发展局(IMDA),AICADIUM和AI验证基金会共同发表的。请参阅https://aiverifyfoundation.sg/downloads/discussion_paper.pdf
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归,决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2模型AI治理框架的重点是为开发和部署传统AI解决方案制定最佳实践。这已被纳入并扩展到Modelative AI模型AI治理框架的可信赖开发和部署维度下。3 Generative AI是能够生成文本,图像或其他媒体类型的AI模型。他们了解其输入训练数据的模式和结构,并生成具有相似特征的新数据。基于变压器的深神经网络的进步使生成AI能够接受自然语言提示作为输入,包括大型语言模型(LLM),例如GPT-4,Gemini,Claude和Llama。4讨论文件是由新加坡Infocomm媒体发展局(IMDA),AICADIUM和AI验证基金会共同发表的。请参阅https://aiverifyfoundation.sg/downloads/discussion_paper.pdf