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數字經濟時代，科技革命和產業變革日新月異，深刻改變著社會生產生活方式和社會治理體系。企業作為社會治理體系中重要的一環，在數字經濟時代加速數字化轉型的過程中，同時面臨著嚴峻的治理挑戰。當前，企業數字化轉型使得企業治理環境和治理對象數字化，治理活動也需要走向數字化，建立數字化治理機制，受到企業管理者的關注。越來越多的企業決策者認為運用技術手段對組織內部人員、組織、業務、流程、基礎設施、數字資產等各要素實施科學管控，才能保障企業數字化轉型的成功。

數字化轉型的核心是新基礎設施的建設和新業務模式以及與之匹配新生態體系的建設。數字化治理是對數字化轉型過程中的安全、隱私保護等核心風險的管控，以及整體組織形態、運營管理模式的優化調整，是對數字化轉型過程中生產關系的重塑，兼顧風險防范和效能提升。

企業數字化治理應用發展報告（2021年）

在我們第7版的年度人工智能狀況報告中，我們繼續探討了大大小小的公司在成功部署人工智能方面所采用的戰略。我們調查了商業領袖和技術從業者(我們稱之為技術專家)，以了解他們在實施人工智能時的優先事項、他們的成功以及他們的瓶頸。總的來說，他們的回答讓我們勾勒出了一幅圖景，即人工智能行業是如何在一個比以往任何時候都更虛擬、更科技、更全球化的世界中繼續發展的。

《2021年人工智能狀況報告》是一項跨行業的努力，旨在通過高級決策者的調研提供人工智能空間的視角。該報告向當前的人工智能實踐者提供了其他組織如何看待人工智能的想法——包括哪些因素推動了成功，哪些因素仍然是重大障礙。了解什么是優先級和如何解決共同的挑戰可以幫助加速人工智能交付給任何正在努力啟動他們自己的人工智能計劃的讀者。

AI預算增加:預算從50萬美元增加到500萬美元，同比增長了55%，只有26%的預算低于50萬美元，這表明更廣泛的市場成熟度。

絕大多數組織都與外部訓練數據提供商合作，大規模部署和更新人工智能項目。

人工智能優先事項因組織規模而異，規模對于大型企業尤為重要，而數據多樣性對于中小型組織更為重要。

各公司都表示對數據安全和隱私有高度承諾，并愿意與他人分享數據。

雖然2021年商界領袖和技術專家傾向于達成更多共識，但在道德和可解釋性等領域仍存在一些核心分歧。

各種規模的企業證實，由于2019冠狀病毒病，它們在2020年加快了人工智能戰略，并將在2021年繼續這樣做。

//resources.appen.com/wp-content/uploads/2021/06/Whitepaper-State-of-AI-2021.pdf

德勤管理咨詢日前發布《2021年技術趨勢》報告，通過研究疫情對企業戰略、運營和技術帶來的連鎖反應，該報告深入介紹了國內外領先企業的數字化轉型最佳實踐成果、揭示了未來兩年全球企業在戰略與運營管理方面的九大技術趨勢，并總結出重大發現：全球企業正在加速數字化戰略轉型，從而構建“韌性”、開創全新的經營模式。

這是德勤管理咨詢連續十二年發布全球技術趨勢報告，旨在為各行業企業高管提供影響其經營管理的重大技術洞察與戰略思考。

人工智能(AI)在決定我們日常體驗方面扮演著越來越重要的角色。人工智能的應用越來越多地不再局限于搜索和推薦系統，如網絡搜索、電影和產品推薦，但人工智能也被用于對個人、企業和社會至關重要的決策和流程。在招聘、借貸、刑事司法、醫療保健和教育等領域，基于web的人工智能解決方案對個人和專業的影響是深遠的。

在人工智能系統的開發和部署中，有許多因素發揮著作用，它們可能會表現出不同的、有時是有害的行為。例如，訓練數據往往來自社會和現實世界，因此它可能反映了社會對少數民族和弱勢群體的偏見和歧視。例如，少數族裔與多數族裔在類似行為上面臨更高的逮捕率，所以在沒有補償的情況下構建一個人工智能系統可能只會加劇這種偏見。

上述問題凸顯出需要監管、最佳實踐和實用工具，以幫助數據科學家和ML開發人員構建安全、隱私保護、透明、可解釋、公平和負責的人工智能系統，以避免可能對個人、企業和社會有害的意外后果和合規挑戰。

在這些原則中，模型的透明度和可解釋性是在需要可靠性和安全性的高風險領域(如醫療保健和自動化運輸)建立信任和采用人工智能系統的先決條件，以及具有重大經濟影響的關鍵工業應用(如預測性維護、自然資源勘探和氣候變化建模)。除了可解釋性，越來越多的利益相關者質疑他們的人工智能系統的公平性，因為有很多例子可以說明不考慮公平性的后果，從人臉識別對白人男性的效果明顯優于有色女性，到歧視特定群體的自動招聘系統。通過整合工具來確保模型的透明度和公平性，可以讓數據科學家、工程師和模型用戶更容易調試模型，并實現確保AI系統的公平性、可靠性和安全性等重要目標。

最后，人工智能產品通常由ML模型驅動，這些模型根據敏感用戶數據進行訓練。給定足夠的復雜性——無論是從參數的數量[例如。或者用戶級個性化——，該模型可以對用戶的私人信息進行編碼。此外，通常需要在ML生命周期的不同階段確保用戶隱私，并保護不同類型的不良行為者和威脅場景，需要隱私保護AI方法。

在本教程中，我們將概述負責任的人工智能，強調人工智能中模型的可解釋性、公平性和隱私性，關鍵的法規/法律，以及提供關于基于web的人工智能/ML系統的理解的技術/工具。然后，我們將關注可解釋性、公平評估/不公平緩解和隱私技術在行業中的應用，其中我們提出了有效使用這些技術的實際挑戰/指導方針，以及從部署幾個web規模的機器學習和數據挖掘應用模型中獲得的經驗教訓。我們將介紹不同公司的案例研究，包括搜索和推薦系統、招聘、銷售、借貸和欺詐檢測等應用領域。我們將強調，與負責任的人工智能相關的主題是社會技術的，也就是說，它們是社會和技術交叉的主題。潛在的挑戰不能由技術人員單獨解決;我們需要與所有關鍵的利益相關者一起工作——比如技術的客戶、受技術影響的人，以及具有道德和相關學科背景的人——并在設計這些系統時考慮他們的輸入。最后，基于我們在行業中的經驗，我們將為數據挖掘/機器學習社區確定開放的問題和研究方向。

//sites.google.com/view/ResponsibleAITutorial

語音識別是人機交互的入口，是指機器/程序接收、解釋聲音，或理解和執行口頭命令的能力。在智能時代，越來越多的場景在設計個性化的交互界面時，采用以對話為主的交互形式。一個完整的對話交互是由“聽懂——理解——回答”三個步驟完成的閉環，其中，“聽懂”需要語音識別（Automatic Speech Recognition, ASR）技術；“理解”需要自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術；“回答”需要語音合成（Text To Speech, TTS）技術。三個步驟環環相扣，相輔相成。語音識別技術是對話交互的開端，是保證對話交互高效準確進行的基礎。

今天分享來自于沙利文的《中國AI語音識別市場研究報告》，報告基于對語音識別的理解，從技術領域、行業領域、市場參與者等多個維度對中國AI語音識別市場進行分析，研究中國AI語音識別市場發展的驅動因素，主要趨勢，以及進入壁壘和成功關鍵因素，并對中國AI語音識別主流廠商進行企業增長能力分析，為中國AI語音識別提供商及AI語音識別使用者提供參考。

《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。