– 一种基于机器的系统,可以超越定义的结果和场景,并能够模拟类似人类的感知、认知、规划、学习、交流或身体动作。对于给定的一组人类定义的目标,AI 可以做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。这些系统使用基于机器和人类的输入来感知真实和虚拟环境,通过自动化方式的分析将这些感知抽象为模型,并使用模型推理来制定信息或行动的选项。1 • 机器学习 (ML)
摘要 基于人工智能 (AI) 的技术代表着政策制定者面临的关键治理挑战。本研究有助于了解各国计划如何治理人工智能,包括它们承担的角色以及它们以负责任的方式发展人工智能。在 22 个国家及欧盟的不同政策工具中,政府在人工智能治理方面的方法存在很大差异,包括提出的政策措施和对公共责任的关注。通过分析一系列政策工具,我们发现人工智能治理有多种模式,主要区别在于自我监管和市场化方法,以及创业和监管治理方法的结合。我们的分析还表明,公共责任方法在很大程度上独立于所选择的人工智能治理政策组合。因此,责任似乎是一个跨领域的问题,不能与各国对待技术的特定方法挂钩。
第一部分 基本概念................................................................................................ 1
• 开发高精度遥感数据收集、分析和分发技术(MIC) • 推动气象、地震、洪水和泥沙灾害预测系统建设的研发(文部科学省) • 开发数字建筑的设计、验证和实现技术(经济产业省) • 构建国家国土交通数据平台,建立基础设施数据库,开发、利用和推动 3D 城市模型的开放数据转换,实现数字孪生(国土交通省) • 构建利用人工智能确保海上交通安全并提高海上运输效率的系统(国土交通省)
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根据国防部副部长凯瑟琳·希克斯于 2021 年 5 月 26 日发布的《在国防部实施负责任的人工智能》备忘录,由国防部负责任人工智能工作委员会制定。2022 年 6 月
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为了应对这些挑战,国防必须优先考虑研究、开发和试验,通过利用创新概念和尖端技术进步保持战略优势——人工智能是国防现代化必不可少的技术之一。想象一下,一名士兵在前线接受高度发达的合成环境中训练,由便携式指挥和控制设备指导,分析和推荐不同的行动方案,由数据库捕获和处理数百架小型无人机拍摄数千小时的最新信息。想象一下,自主补给系统和战斗车辆,在不危及人民的情况下更有效地运送补给和物资。想象一下,最新的定向能武器使用闪电般的目标检测算法来保护我们的船只,而支持这一切的数字主干使用人工智能来识别和防御网络威胁。
“国防部必须成为一家数字化和人工智能 (Al) 驱动的企业,能够以保持军事优势所需的速度和规模运作。”国防部副部长备忘录,首席数字和人工智能官的初始作战能力,2022 年 2 月 22 日