Lidia PerskaDirbtinio intelekto pramonė pastaraisiais metais išaugo neįprastai sparčiu tempu, skatinant būtinąjį poreikį pagerintai standartizacijai. Pramonės ir informacinių technologijų ministerija kartu su trimis kitomis departamentais neseniai paskelbė „Valstybinės kompiuterizuotos pramonės standartizavimo sistemos statybos gairės dirbtinio intelekto pramonėje (2024 m. leidimas).” Šioje gairėje pabrėžiama, kad nuo 2026 m. siekiama didinti ryšį tarp standartų ir pramonės technologinės inovacijos, ketinant įvesti daugiau nei 50 naujų nacionalinių ir pramonės standartų. Be to, tikimasi, kad dalyvaus daugiau nei 1000 įmonių, skatinančių ir diegiančių standartus, prisidedant prie dirbtinio intelekto pramonės plėtros globaliniu mastu.
Suskirstant dirbtinio intelekto pramonės grandinę į keturias pagrindines dalis, įskaitant pagrindinį, struktūrinį, modelio ir taikymo sluoksnį, pramonė išaugo techninėje inovacijoje, produkto kūrybiškume ir sektorių specifiniuose taikymuose. Kinijos dirbtinio intelekto sektorius sparčiai plėtėsi, kuriant platus rinkos kraštovaizdį. Pramonė liudija naujų technologijų pažangą, konvergenciją pramoniniuose taikymuose ir gilų tarptautinį bendradarbiavimą, pabrėžiant būtinybę tobulinti standartizacijos sistemą skirtinguose segmentuose.
Pabrėžiant pagrindinių technologinių standartų svarbą, gairės sutelkia dėmesį į dvylika pagrindinių sričių, tokių kaip mašininis mokymasis, didžiuliai modeliai ir inkorporuotas intelektas. Pavyzdžiui, didžiųjų modelių standartizavimo pastangos sutelks dėmesį į reguliavimo techninius reikalavimus mokymui, spėjimui, įdiegimui ir kitose srityse. Be to, gairės įpareigoja įtraukti saugumą ir valdymą kaip integralias dirbtinio intelekto pramonės standartų sudedamąsias dalis, apimant saugumo reikalavimus visame dirbtinio intelekto technologijų, produktų, sistemų, taikymų ir paslaugų gyvavimo cikle. Etiški įvertinimai, sąžiningumas, aiškumas ir etiškas valdymas yra kai kurios iš pagrindinių aspektų, akcentuojamų dirbtinio intelekto pramonės standartizavimo pastangose.
Revoliucionuojant ateitį su dirbtinio intelekto standartais: atskleidžiant platesnes įžvalgas
Kol dirbtinio intelekto kraštovaizdis toliau vystosi, yra svarbūs aspektai, kuriems reikia dėmesio norint išsamiai suprasti standartų svarbų vaidmenį formuojant pramonę. Panagrinėkime keletą mažai žinomų faktų ir svarbių klausimų apie dirbtinio intelekto standartų revoliucionavimo potencialą.
Kokios svarbios klausimai turėtų būti sprendžiami dirbtinio intelekto standartų srityje?
1. Kaip užtikriname sąveikumą?: Vienas iš kritinių iššūkių dirbtinio intelekto standartizacijoje yra sklandus integravimas ir bendravimas tarp įvairių dirbtinio intelekto sistemų ir platformų.
2. Kaip dėl duomenų privatumo ir saugumo?: Kadangi dirbtinis intelektas naudoja milžiniškas duomenų kiekis, būtina nustatyti tvirtus standartus, kurie saugotų vartotojų privatumą ir duomenų saugumą.
3. Kaip galime pasiekti globalų suderinimą?: Atsižvelgiant į dirbtinio intelekto pramonės tarptautinį mastą, vienodų standartų nustatymas per sienas yra būtina siekiant skatinti bendradarbiavimą ir inovacijas.
Pagrindiniai iššūkiai ir ginčai dėl dirbtinio intelekto standartų:
1. Šališkumas ir diskriminacija: Kitiems ginčytinas klausimas standartizacijos pastangose yra šališkumo AI algoritmuose įveikimas ir sąžiningumas sprendimų priėmimo procesuose.
2. Reguliavimo atitikimas: Inovacijų balansavimas su teisiniais reikalavimais kelia iššūkių, nes pramonė siekia peršokimų į priekį, tuo pat metu laikydamasi teisinių struktūrų.
Privalumai ir trūkumai dirbtinio intelekto standartų:
Privalumai:
– Padidėjęs bendradarbiavimas: Bendri standartai palengvina sąveikumą ir žinių dalijimąsi tarp skirtingų AI suinteresuotųjų šalių.
– Kokybės garantavimas: Standartai užtikrina tam tikrą kokybės, patikimumo ir saugumo lygį dirbtinio intelekto sistemose ir taikymuose.
– Rinkos pasitikėjimas: Aiškūs standartai sukuria pasitikėjimą tarp vartotojų ir investuotojų, skatinant rinkos augimą ir dirbtinio intelekto technologijų įsiskverbimą.
Trūkumai:
– Inovacijų apribojimas: Griežti standartai gali stabdyti inovacijas ir technologinių pažangų tempą dirbtinio intelekto pramonėje.
– Sudėtingas įgyvendinimas: Keletų standartų įgyvendinimas ir jų laikymasis gali būti labai išteklius reikalaujantis procesas organizacijoms, ypatingai mažesnėms subjektų struktūroms.
Norėdami išsamiau išsiaiškinti dirbtinio intelekto standartų besivystančią kraštovaizdį, apsilankykite Tarptautinės standartizacijos organizacijos pagrindiniame dome:
ISO.
