本文目录一览：
- 1、NIST人工智能风险管理框架简介
- 2、人工智能发展对生活有什么负面影响?
- 3、如何基于AI大模型来做数据治理?AI在数据治理中有哪些应用?
- 4、ai治理是什么
- 5、米斯特拉尔公司如何确保亚太投资项目的政策合规性?
NIST人工智能风险管理框架简介
框架概述 目的：提升组织在人工智能风险管理方面的能力。地位：因其在草稿阶段的广泛讨论和认可，已被视为行业内的风险管理标准。关注的风险类别 三大风险类别：对人类、组织和生态系统的影响。可信赖AI特性 提出7个特性：以降低风险，确保AI系统的可信赖性。核心组成部分 治理：涉及组织领导层的策略制定。
主要目标：制定AI系统测试、能力评估和风险管理的框架，以及应对合成内容的策略。NIST将与联盟成员合作，共享知识、开展跨学科研究，评估AI的社会经济影响，促进技术和数据合作，并简化联邦机构在AI安全方面的投入。
同时促进对AI系统信任度的共识和理解。综上所述，评估人工智能系统中的用户信任度是一个复杂且多维的过程，需要考虑多种因素和任务风险。通过结合背景研究、关键信任因素和公众审查，可以构建一个更加全面和有效的评估框架。
NIST的出版物提供了一个九因素模型，帮助我们理解用户对AI系统的信任度。这九个因素涵盖了任务性质和信任决策中涉及的风险。例如，音乐推荐算法的准确性可能并不需要过高，但用于医疗诊断的AI系统则需达到90%的精准度，这无疑是一项重大的风险决策。
人工智能就是大数据应用的体现。云计算云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
提出了一个通过建立态势感知来进行决策的自动化事件响应框架。 引言 由于技术在不同领域的扩展，如金融服务、医疗服务、公共服务以及水、电、电信等关键基础设施，计算机安全已成为社会的一个基本要素。
人工智能发展对生活有什么负面影响?
1、就业结构冲击与社会公平失衡 自动化技术将优先取代制造业、客服等标准化岗位，低技能劳动力面临失业危机，可能加剧贫富分化。部分观点提出全民基本收入作为解决方案，但可能引发人类存在意义的哲学困境。传统行业萎缩倒逼劳动者学习AI运维等新技能，缺乏培训资源的人群易被边缘化。
2、大规模的失业。人工智能的发展，导致很多工人失业。人工智能可以代替很多职业，如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。高新技术型人才争夺战导致垄断，贫富分化再度加剧。人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧。
3、人工智能的负面影响主要包括以下几点：过度依赖：人工智能的过度发展可能使人类越来越依赖科技，甚至导致人类成为科技的奴隶，影响人类的自主性和独立性。
4、此外，人工智能的普及还可能削弱人类对问题的责任感和敏感性。在高度自动化的环境中，人类可能会逐渐习惯于依赖技术解决一切问题，从而丧失主动思考和解决问题的能力。这种趋势不仅影响个人的成长与发展，更可能对社会的整体进步造成阻碍。
5、就业问题：随着自动化和智能化技术的不断发展，一些传统产业可能被AI所取代，导致一部分从业者失去工作机会。 隐私问题：许多AI应用需要收集用户数据进行分析和学习，这将涉及到用户隐私和信息安全的风险。 歧视问题：如果AI系统的训练数据具有某种歧视性，那么它们可能会反映出相同的偏见和歧视。
6、人工智能的负面影响主要包括以下几点：过度依赖：人工智能的过度发展可能导致人类越来越依赖科技，甚至成为科技的奴隶。这种依赖会削弱人类的自主思考和决策能力。能力退化：随着人工智能的普及，人的各种能力可能会在惰性中逐渐退化。
如何基于AI大模型来做数据治理?AI在数据治理中有哪些应用?
1、基于AI大模型来做数据治理，可以从以下几个方面进行，同时AI在数据治理中有以下应用：数据清洗与预处理 自动化清洗：AI大模型可以识别并纠正数据中的错误、异常值和缺失值，通过机器学习算法自动清洗数据，提高数据质量。数据标准化：利用AI大模型对数据格式、单位等进行统一处理，确保数据的一致性和可比性。
2、通过引入AI大模型，可以从多个方面提升数据治理的效率和效果。首先，理解大模型的概念及其在NLP领域的应用。大模型基于深度学习，参数数量庞大，训练数据量大，计算资源需求高，但在专门领域输出结果更加准确。大模型网络架构以Transformer结构为主，通过注意力机制提升模型理解力。
3、数据治理和算法治理是AI赋能项目管理的关键保障。数据治理：采用区块链技术实现数据溯源，解决数据孤岛问题；利用差分隐私保护敏感信息。算法治理：建立多维度校验模型，提高算法准确率、公平性和可解释性；设置人工复核节点，确保关键决策的准确性。
4、以AI.Insight为例，通过大模型加上增强分析，赋能业务人员，实现自动数据处理、自主分析、自动化建模等，提供决策建议，提升决策的自主性、灵活性、专业性和高效性。推动行业应用：在智慧城市建设中，人工智能结合大数据等技术，通过数据标注等方式，提升城市基层治理能力和公共服务效率。
ai治理是什么
1、AI治理是一个多目标、多维度的平衡过程，主要围绕着技术安全可控、以人为本和可持续发展的伦理治理规范。技术安全可控：这是AI治理的核心，要求确保AI技术的开发和应用不会对社会造成负面影响，保障技术的安全性和可靠性。
2、用AI治理AI可以从以下几个方面进行：数据市场的构建与完善：AI的学习依赖于大量数据，因此构建一个完善的数据市场对于AI的治理至关重要。通过统筹规划和培育全国一体化数据市场，可以提高数据的质量和可用性，从而为AI的高质量应用提供坚实基础。算法透明化与监管：算法透明化是监管AI的关键。
3、智能分析：AI大模型可以对海量数据进行深度分析，挖掘数据中的隐藏信息和价值。预测与决策支持：基于AI的数据治理可以为企业提供预测分析和决策支持，帮助企业更好地应对市场变化和业务挑战。综上所述，基于AI大模型的数据治理可以显著提高数据治理的效率和效果，为企业和社会创造更大的价值。
4、通过引入AI大模型，可以从多个方面提升数据治理的效率和效果。首先，理解大模型的概念及其在NLP领域的应用。大模型基于深度学习，参数数量庞大，训练数据量大，计算资源需求高，但在专门领域输出结果更加准确。大模型网络架构以Transformer结构为主，通过注意力机制提升模型理解力。
5、AI+交通通过深度融合与技术创新，成为预判拥堵、主动管控的“火眼金睛”。 深度融合人工智能与交通治理： AI技术通过与交通治理的深度融合，能够快速识别交通状况，定位具体问题。 通过智能调度系统，AI实时调整交通资源，如信号灯控制、路况监测等，以提高交通效率和安全性。
米斯特拉尔公司如何确保亚太投资项目的政策合规性?
1、米斯特拉尔（Mistral AI）在亚太投资中采取“本地化合规+风险预判”双重策略。首先，公司在每个目标市场设立法务团队，深入研究当地AI监管政策（如中国的《生成式AI服务管理暂行办法》、新加坡的《AI治理框架》），确保技术应用符合数据跨境、算法透明度等要求。
2、首先，公司采用区块链技术对资金流向进行全程透明化记录，投资者可通过链上浏览器实时查询每笔交易哈希值，确保资金使用可追溯。其次，与高盛、汇丰等国际银行及第三方托管机构合作，实行资金存管，避免挪用风险。
3、米斯特拉尔（Mistral AI）在亚太地区的投资计划以技术落地与生态建设为核心，未来三年计划投入15亿美元，首期联合星辰创投成立50亿人民币专项基金。重点投资领域包括智能医疗、自动驾驶和智慧教育。
4、米斯特拉尔（Mistral AI）的投资审核体系基于技术可行性、市场需求与团队能力三维评估模型。技术层面，项目需通过自主研发的AI风险评估引擎测试，从算法创新性、数据质量、专利储备等维度打分，80分以上方可进入下一阶段。
5、其流动性池由20%现金、30%短期国债及50%稳定币组成，当某区域市场出现挤兑征兆（如单日赎回申请超总规模5%），系统自动从其他时区调配资金，确保24小时内完成兑付。交易层面，与纳斯达克合作开发AI做市机器人，支持全球30个交易所的跨市场套利，买卖价差压缩至0.01%。
6、Edge，支持本地化部署的AI监控，数据无需上传云端，既降低延迟又符合GDPR隐私要求。此外，公司研发的“动态风险评估引擎”能预测公共场所的潜在安全威胁（如人群聚集风险），准确率达92%，目前已在欧洲10个机场部署。未来三年，公司计划将安防技术扩展至亚太智慧城市项目，首期投资2亿美元。
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文章不错《AI治理框架（ai技术框架）》内容很有帮助