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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

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。

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。

學習設計思維的基本原理，以及如何在定義軟件開發和人工智能解決方案時應用設計思維技術。設計思維是一種創新的方法，它能識別問題并產生解決方案，并能通過原型設計迅速得到驗證。

這本書提供了設計思維的簡史和過程的概述。然后深入探討在設計思維研討會中使用的方法和工具的更多細節，從而得出有用的原型。提供以下指引:

• 為設計思考工作坊做準備
• 發現可能被解決的潛在業務問題
• 優先考慮可能的解決方案
• 識別和描述利益相關者
• 為開發選擇正確的原型
• 限制了原型構建的范圍和最佳實踐

本書最后討論了成功原型的操作化的最佳實踐，并描述了對成功采用至關重要的變更管理技術。您可以使用從閱讀本書中獲得的知識，將設計思維技術融入到您的軟件開發和AI項目中，并確保及時和成功地交付解決方案。

你將學到什么

• 獲得什么是設計思維以及何時應用該技術的基本知識
• 發現在研討會中使用的準備和促進技巧
• 了解想法是如何產生的，然后通過原型驗證
• 了解實現最佳實踐，包括變更管理考慮事項

這本書是給誰的呢

• 商業決策者和項目利益相關者，以及IT項目所有者，他們尋求一種方法，導致快速開發成功的軟件和AI原型，證明真正的商業價值。也為數據科學家，開發人員和系統集成商誰有興趣促進或利用設計思維研討會，以推動潛在的軟件開發和人工智能項目背后的勢頭。

【導讀】國際萬維網大會（The Web Conference，簡稱WWW會議）是由國際萬維網會議委員會發起主辦的國際頂級學術會議，創辦于1994年，每年舉辦一屆，是CCF-A類會議。WWW 2020將于2020年4月20日至4月24日在中國臺灣臺北舉行。本屆會議共收到了1129篇長文投稿，錄用217篇長文，錄用率為19.2%。這周會議已經召開。來自美國Linkedin、AWS等幾位學者共同給了關于在工業界中可解釋人工智能的報告，講述了XAI概念、方法以及面臨的挑戰和經驗教訓。

人工智能在我們的日常生活中扮演著越來越重要的角色。此外，隨著基于人工智能的解決方案在招聘、貸款、刑事司法、醫療和教育等領域的普及，人工智能對個人和職業的影響將是深遠的。人工智能模型在這些領域所起的主導作用已經導致人們越來越關注這些模型中的潛在偏見，以及對模型透明性和可解釋性的需求。此外，模型可解釋性是在需要可靠性和安全性的高風險領域(如醫療和自動化交通)以及具有重大經濟意義的關鍵工業應用(如預測維護、自然資源勘探和氣候變化建模)中建立信任和采用人工智能系統的先決條件。

因此，人工智能的研究人員和實踐者將他們的注意力集中在可解釋的人工智能上，以幫助他們更好地信任和理解大規模的模型。研究界面臨的挑戰包括 (i) 定義模型可解釋性，(ii) 為理解模型行為制定可解釋性任務，并為這些任務開發解決方案，最后 (iii)設計評估模型在可解釋性任務中的性能的措施。

在本教程中，我們將概述AI中的模型解譯性和可解釋性、關鍵規則/法律以及作為AI/ML系統的一部分提供可解釋性的技術/工具。然后，我們將關注可解釋性技術在工業中的應用，在此我們提出了有效使用可解釋性技術的實踐挑戰/指導方針，以及在幾個網絡規模的機器學習和數據挖掘應用中部署可解釋模型的經驗教訓。我們將介紹不同公司的案例研究，涉及的應用領域包括搜索和推薦系統、銷售、貸款和欺詐檢測。最后，根據我們在工業界的經驗，我們將確定數據挖掘/機器學習社區的開放問題和研究方向。

//sites.google.com/view/www20-explainable-ai-tutorial

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。

簡介： 本白皮書是Google Cloud AI解釋產品隨附的技術參考。 它面向負責設計和交付ML模型的模型開發人員和數據科學家。 我們的目標是讓他們利用AI解釋來簡化模型開發并向主要利益相關者解釋模型的行為。 產品經理，業務負責人和最終用戶也可能會發現本白皮書的相關部分，特別是圍繞AI解釋的用例，以及至關重要的是圍繞其正確用法及其當前限制的考慮。 具體來說，我們向這些讀者介紹"用法示例"以及"歸因限制和使用注意事項"部分。

白皮書的目錄：

• 特征歸因（Feature Attributions）

• 特征歸因的限制和使用注意事項（Attribution Limitations and Usage Considerations）

• 解釋模型元數據（Explanation Model Metadata）

• 使用What-if工具的可視化（Visualizations with the What-If Tool）

• 使用范例（Usage Examples）

參考鏈接： //cloud.google.com/ml-engine/docs/ai-explanations/overview

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。