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人工智能商業時代即將來臨。新冠大流行加速了許多公司對快速數字化和利用人工智能增強其業務流程的需求。但是，新技術也帶來了新的責任。

這項針對100位C級數據和分析高管的全球調查揭示了專注于人工智能的高管們正在考慮和解決的復雜問題，以幫助他們的組織能夠以道德的方式實現人工智能。

調查發現強調了人工智能道德問題的真實程度。專注于人工智能的高管們可能會更加關注人工智能道德方面的問題。但對于企業在使用人工智能時所應承擔的責任方面，目前還沒有達成共識。

報告還探討了企業在開發過程中如何有效地克服人工智能模型偏差。

很少有企業有這樣的“設計倫理”方法，可以確保他們糾正人工智能定期測試中的偏差。

報告建議那些希望確保企業負責任地使用人工智能的高管們：

了解與人工智能相關的風險

開發更好的實踐以確保合規性

更加重視持續的模型監控和維護

主要發現： 65%的公司無法解釋具體的 AI 模型決策或預測是如何實現的。只有 35% 的受訪者以透明的方式使用AI并真正負起責任。

22% 的受訪者表示，他們的企業設有 AI 道德委員會。78% 的企業無法確保正確考慮使用新 AI 系統的道德影響。

78% 的受訪者發現優先考慮負責人的AI實踐很難獲得高管的支持。這表明對不負責任的AI使用所帶來的風險缺乏認識。

77% 的受訪者認為 AutoML 技術可能會被濫用。

90% 的高管同意模型監控的低效流程是其企業采用 AI 的障礙。

這個更新的第二版提供了機器學習算法和架構設計的指導。它提供了醫療保健領域智能系統的真實應用，并涵蓋了管理大數據的挑戰。

這本書已經更新了在海量數據，機器學習和人工智能倫理的最新研究。它涵蓋了管理海量數據復雜性的新主題，并提供了復雜機器學習模型的例子。來自全球醫療服務提供商的實證研究展示了大數據和人工智能在對抗慢性和新疾病(包括COVID-19)方面的應用。探討了數字醫療、分析和人工智能在人口健康管理中的未來。您將學習如何創建機器學習模型，評估其性能，并在您的組織內運作其結果。來自主要醫療服務提供商的研究覆蓋了全球數字服務的規模。通過案例研究和最佳實踐，包括物聯網，提出了評估人工智能機器學習應用的有效性、適用性和效率的技術。

您將了解機器學習如何用于開發健康智能，其目的是改善患者健康、人口健康，并促進顯著的護理支付方成本節約。

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-6537-6#about

你會： 了解關鍵機器學習算法及其在醫療保健中的使用和實現 實現機器學習系統，如語音識別和增強深度學習/人工智能 管理海量數據的復雜性 熟悉人工智能和醫療保健最佳實踐、反饋循環和智能代理

機器學習模型和數據驅動系統正越來越多地用于幫助在金融服務、醫療保健、教育和人力資源等領域做出決策。機器學習應用程序提供了諸如提高準確性、提高生產率和節約成本等好處。這一趨勢是多種因素共同作用的結果，最顯著的是無處不在的連通性、使用云計算收集、聚合和處理大量細粒度數據的能力，以及對能夠分析這些數據的日益復雜的機器學習模型的更好訪問。

開發負責任的人工智能解決方案是一個過程，涉及在人工智能生命周期的所有階段與關鍵利益相關者(包括產品、政策、法律、工程和人工智能/ML團隊，以及最終用戶和社區)進行輸入和討論。在本文中，我們主要關注ML生命周期中用于偏見和可解釋性的技術工具。我們還提供了一個簡短的章節，介紹了AI公平性和可解釋性的限制和最佳實踐。

//pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/Amazon.AI.Fairness.and.Explainability.Whitepaper.pdf

歐盟委員會在2020年2月19日發布《人工智能白皮書》，提出一系列政策措施，旨在大力促進歐洲人工智能研發，同時有效應對其可能帶來的風險。

　　人工智能戰略是歐盟數字戰略的核心支柱之一。歐盟提出要建立一個“可信賴的人工智能框架”，重點聚焦三大目標：研發以人為本的技術；打造公平且具有競爭力的經濟；建設開放、民主和可持續的社會。并提出了一項雄心勃勃的投資計劃，將在今后10年內每年投入高達200億歐元的技術研發和應用資金。歐盟在保護公民隱私和數據安全方面制定了一系列措施。例如，人工智能企業必須通過相關部門的安全測試和資質審核才能進入歐盟市場。

　　《人工智能白皮書》將在未來三個月內接受各界人士的公開咨詢，再根據反饋結果進行相應修訂。根據計劃，歐盟將于今年年底制定出臺《歐盟數字服務法》等具有法律約束力的數字規則，從而對規范市場準入、強化企業責任和保護基本權利等問題作出明確規定。

　　分析人士指出，歐盟此舉不僅是要補足前沿科技短板，更是要搶抓數字時代的全球規則主導權。

白皮書指出，人工智能 (AI) 是一項戰略性技術，有益于社會、公司和個人。AI以人為本，基于道德，可持續發展，尊重最基本的權利和價值。AI帶來的效率和生產率不僅能夠提升歐洲的產業競爭力，提升人們的生活福祉，還能夠有效應對氣候變化、環境退化、人口變化、民主權益、社會犯罪等一些急迫解決的社會問題。

在激烈的全球競爭大背景下，歐盟需要在2018年4月發布的《歐盟AI戰略》基礎上找到一條堅實可靠的歐洲路徑。面對AI帶來的機遇與挑戰，歐盟需要秉持歐洲價值觀，以自己獨有的方式行動起來，推動AI的發展和部署。歐盟委員會致力于推動AI科技創新，保持歐盟AI科技的領先地位，確保新技術為全歐洲服務，在提升人們生活質量的同時尊重相關權益。為了抓牢本次AI帶來的機遇，歐洲必須加強產業和技術能力建設。與歐洲AI戰略相呼應的《歐洲數據戰略》中指出，仍需要采取措施使得歐洲成為全球數據中心。《歐洲數據戰略》旨在讓歐洲成為世界上最具吸引力、最安全、最動態的數據經濟體。

歐盟委員會支持的這項投資導向的監管路徑有著雙重目標：一是推動AI進步；二是應對在使用AI過程中產生的相關風險。歐洲AI路徑旨在提升歐洲在AI領域的創新能力，同時提升貫穿歐盟經濟的道德性和可靠性。AI應該服務于人類生活福祉的提升和社會更好的發展。

白皮書分六個章節。一是引言，包含問題界定、可能需要修訂的現存與AI相關的歐盟立法框架、未來歐盟監管框架范圍、要求類型。二是“利用產業和專業市場的優勢”。三是“抓住面前的機遇—下一個數據浪潮”。四是“卓越生態系統”。五是“信任生態系統—AI監管框架”。六是結束語。

白皮書主要圍繞“卓越生態系統”（ecosystemof excellence）和“信任生態系統”（ecosystem of trust）兩個方面的建設展開：

一、“卓越生態系統”。是要建設一個歐洲、國家和地區三個不同層面措施協同的政策框架。公共部門和私營部門共同合作，調動資源，沿著整體價值鏈建設“卓越生態系統”，從研發創新開始，建設正確的激勵機制來加快AI解決方案的在包括中小企業在內的應用。

二、“信任生態系統”。它是歐洲AI未來監管框架的關鍵要素。要做到這一點，必須確保體系遵守歐盟的規則，包括保護基本權利和消費者權利，尤其是那些在歐盟運行的、風險較高的AI系統。這個政策為市民使用AI應用增添了信心，為企業和公共組織的AI創新提供了法律保障。歐洲委員會強烈贊同“以人為本”。

白皮書指出，歐盟資金項目（EU fundingprogramme）在集中力量辦大事上具有重要貢獻，能夠避免重復建設，并撬動歐盟成員國公共部門和私營部門的投資。在過去的三年中，歐盟資金用于AI研究和創新的費用15億歐元，與之前相比增長了70%。

然而，歐洲的AI投入在世界也僅占一小部分。2016年，歐洲用于AI的投入為32億歐元。北美為121億歐元。亞洲為65億歐元。作為回應，歐洲需要大幅度提高AI研究和創新領域投資水平。目標是在未來10年，歐盟資金每年在成員國范圍內吸引200億歐元的AI技術研發和應用資金。

//ec.europa.eu/info/sites/info/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf

//www2.deloitte.com/cn/zh/pages/technology/articles/deloitte-and-axa-digital-health-whitepaper.html

整合數字化醫療健康解決方案，更好地服務和保障消費者 在國家政策的推動下，醫療健康產業正在加快革新和重塑，以適應中國人民日益增長的多樣化醫療健康需求

經歷了二十多年的醫保改革，我國社會醫療保障的覆蓋率逾95%，實現了全國人民基礎醫療保障的高覆蓋。隨著GDP的增長，中國家庭財富可支配收入日益增加，消費者對醫療服務和保障提出了更高的需求，尤其是高凈值人群、以及正在興起的新中產人群。然而，相較于高凈值人群，市場對新中產人群的關注才剛拉開序幕，當前針對新中產人群的醫療健康服務以及保障的滿足程度還相對較低。

在提出了“優先發展人民健康”的“健康中國2030”戰略的指導下，政府頒布了《健康中國行動（2019—2030年）》《關于深化醫療保障制度改革的意見》等指導方案，以加快建成多層次醫療保障體系和整合型醫療衛生服務體系。通過整合醫療、醫藥、醫保等不同參與方，解決醫療健康需求和供給的錯配問題，為人民提供高性價比的醫療健康服務。在國家政策的推動下，醫療健康產業正在加快革新和重塑，以適應中國人民日益增長的多樣化醫療健康需求。

結合德勤行業經驗以及中國醫療健康行業特點的理解，德勤認為有五大趨勢對未來中國的醫療健康行業將產生重大影響，并起到推動作用，包括整合型醫療健康服務體系、消費者賦能、新型支付方案的興起、智慧醫療健康以及創新產品組合。

《2020技術趨勢報告》(Tech Trends 2020)提出的2020年五大重點趨勢為：

數字孿生：連結現實與數字世界

長期以來，使用虛擬的模型來優化流程、產品或服務的想法并不新鮮。但隨著具有更復雜的仿真和建模能力、更好的互操作性和IoT傳感器以及電力系統可視化的數字化仿真平臺和工具的廣泛使用，使企業逐漸意識到創建更精細、更具動態感的數字化仿真模型成為可能。我們可以看到數字孿生技術能夠在提高生產效率、優化供應鏈、改變預測域維護、有效緩解交通擁堵等領域發揮重要作用。越來越多的企業，特別是那些從產品銷售向產品+服務捆綁銷售轉變的企業，或銷售即服務的企業，正在廣泛應用數字孿生技術。隨著企業能力和成熟度的不斷提升，我們可以預見未來會有更多企業使用數字孿生技術進行流程優化、數據驅動決策，和設計新產品、新服務及業務模型。從長遠來看，要釋放數字孿生技術的全部潛力，需要整合整個生態系統中的所有系統與數據。

架構覺醒

越來越多的技術和首席高管們逐漸意識到，此刻，技術架構領域的科學在戰略上比以往任何時候都更加重要。事實上，為了在被技術創新打亂的市場中保持競爭力，成熟企業就需要不斷改進他們的架構——這個過程可以從改變技術架構師在企業內扮演的角色開始。在接下來的幾個月里，我們期待有更多企業將架構師從傳統象牙塔轉移到新的陣地。這些富有才華但沒有被充分利用的技術人才將通過擔任服務和系統的職責，參與到系統運營當中。這種轉變的目的非常明確：把經驗最豐富的架構師安排到最需要他們的地方，比如，加入設計復雜技術的軟件開發團隊。同時，加大對架構師的人才培養，在整個企業范圍內提升他們的戰略價值，有助于把這一IT崗位的職能演化為數字經濟中的競爭優勢。

技術道德與信任

在不斷變化的趨勢中，先鋒企業越來越意識到，企業內部每一個受技術影響的方面都可能成為取得或失去信任的關鍵。對他們而言，信任更是一個關鍵的企業目標，而不僅是合規或公共關系問題。如今，信任更作為先鋒企業的一個全方位承諾，確保企業內部的技術、流程和人員等各個方面都能夠齊心協力，維持眾多利益相關者所期待的高度信任。企業領導者也開始重新評估他們在產品、服務以及有關數據管理、合作伙伴關系和員工培訓等相關領域的策略是如何構建信任的。CIO們也紛紛強調“技術道德”，并開發出一套工具用來輔助企業：當企業需要引入并使用顛覆性技術時，能夠準確洞察其中的道德困境。同時，那些將企業價值觀和技術道德貫穿整個企業的領導者們正在向世人展示他們“從善”的承諾，這有助于與利益相關者建立長期的互信關系。

人感體驗平臺

越來越多的人工智能（AI）解決方案——將被稱為“情感計算”或“情感AI”——正在重新定義我們感受技術的方式。在接下來的幾個月里，更多的公司將積極響應人們對AI技術日益增長且沒有被滿足的需求，從而更好地了解人類感情并與人類互動。回顧歷史，計算機一直無法將事件與人類的情感或情感因素聯系起來，但這種情況正因創新者目前大規模地將情商(EQ)添加到技術的智商（IQ）中而發生改變。人感體驗平臺就是將人工智能技術、以人為本的設計和目前神經學研究相結合，從而能夠識別人的情緒狀態及背景內容，然后做出適當地響應。事實上，利用人感智能平臺進行認知和大規模使用情感數據的能力確實是企業未來發展的一大重要機遇。

財務與IT的未來

就在技術戰略日漸成為企業業務戰略的核心部分同時，人們對其在改進結果上的要求也有所增加。為了實現這一目標，我們相信會有越來越多的IT和財務領域的領導者將會共同努力，設計靈活的流程與方法，以敏捷速度進行經營管理與創新。無論是為了支持創新、抵御顛覆或實現數字化轉型，IT都需要財務的支持，以便反思并對技術創新進行有效治理，適應敏捷方法，獲得創新資本。同時，避免向支持創新的新型財務、預算和會計流程的過渡一蹴而就。但對于CIO和CFO來說，他們都有強烈的動機去尋找有效資助創新的方法。有些公司已經開始順應這一趨勢，并大力探索未來的各種可能性。他們處于領先地位，而且很可能率先享受到由財務以敏捷的速度資助創新所帶來的競爭優勢。

主題： 2019年人工智能的發展

摘要：

人工智能是一個很寬泛的概念，概括而言是對人的意識和思維過程的模擬，利用機器學習和數據分析方法賦予機器類人的能力。人工智能將提升社會勞動生產率，特別是在有效降低勞動成本、優化產品和服務、創造新市場和就業等方面為人類的生產和生活帶來革命性的轉變。據Sage預測，到2030年人工智能的出現將為全球GDP帶來額外14%的提升，相當于15.7萬億美元的增長。全球范圍內越來越多的政府和企業組織逐漸認識到人工智能在經濟和戰略上的重要性，并從國家戰略和商業活動上涉足人工智能。全球人工智能市場將在未來幾年經歷現象級的增長。據中國產業信息網和中國信息通信研究院數據，世界人工智能市場將在2020年達到6800億元人民幣，復合增長率達26.2%，而中國人工智能市場也將在2020年達到710億元人民幣，復合增長率達44.5%。

我國發展人工智能具有多個方面的優勢，比如開放的市場環境、海量的數據資源、強有力的戰略引領和政策支持、豐富的應用場景等，但仍存在基礎研究和原創算法薄弱、高端元器件缺乏、沒有具備國際影響力的人工智能開放平臺等短板。此份報告不但對人工智能關鍵技術（計算機視覺技術、自然語言處理技術、跨媒體分析推理技術、智適應學習技術、群體智能技術、自主無人系統技術、智能芯片技術、腦機接口技術等）、人工智能典型應用產業與場景（安防、金融、零售、交通、教育、醫療、制造、健康等）做出了梳理，而且同時強調人工智能開放平臺的重要性，并列舉百度Apollo開放平臺、阿里云城市大腦、騰訊覓影AI輔診開放平臺、科大訊飛智能語音開放創新平臺、商湯智能視覺開放創新平臺、松鼠AI智適應教育開放平臺、京東人工智能開放平臺NeuHub、搜狗人工智能開放平臺等典型案例呈現給讀者。最后，列舉國內外優秀的人工智能公司與讀者共勉。隨著技術的進步、應用場景的豐富、開放平臺的涌現和人工智能公司的創新活動，我國整個人工智能行業的生態圈也會逐步完善，從而為智慧社會的建設貢獻巨大力量。

AI的潛在應用與帶來的益處已經遠遠超過其他任何技術，從日常娛樂到提高生產效率，拯救生命，預計AI工具還將對聯邦政府產生重大影響，并對聯邦系統和結構產生音響。在享受AI好處的同時，也必須準備好應對相關風險。鑒于這項技術有可能在政府范圍內轉變工作，管理和預算辦公室以及科學和技術政策辦公司應繼續帶頭努力管理這些風險。Parthership for public Service和IBM政府事務中心希望這份白皮書能在政府內部引發對話。尤其是：如何最好地使人工智能成為機構任務規劃的一部分，而不僅僅是松散地與單獨項目關聯的某項技術而已。

本白皮書從人工智能數據安全的內涵出發，首次提出人工智能數據安全的體系架構，在系統梳理人工智能數據安全風險和安全應用情況的基礎上，總結了國內外人工智能數據安全治理現狀，研究提出了我國人工智能數據安全治理建議。