今天分享的是：人工智能质量：大规模应用人工智能的关键实盘配资一般不超过多少
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《人工智能质量：大规模应用人工智能的关键》白皮书总结
企业若想充分从人工智能技术中获益并有效管控风险，需应对全面实施并利用人工智能、保持合规性、负责任地使用人工智能这三大核心挑战，而这些挑战可通过恰当的人工智能质量管理解决。
为此，TÜV南德意志集团推出创新的人工智能质量框架，该框架整合标准、法规和行业最佳实践，覆盖人工智能质量关键领域，为企业指明确保人工智能用例质量的路径。其涵盖物理安全、信息安全、法律合规、伦理道德、系统性能及可持续性等关键质量方面，能助力企业广泛使用和整合人工智能，减少成本与风险，增强产品全球市场竞争力、提升接受度并保障质量。
该框架基于法规、标准和最佳实践，提取必要质量特征并分为六个支柱，形成综合人工智能质量模型，并在人工智能系统整个生命周期中系统考虑该模型。其工作原理包括确认相关质量特性和关键目标设定、通过风险评估建立企业风险画像明确质量目标、将质量目标整合到评估领域等步骤。且该框架适用性广泛，适用于所有类型人工智能系统，能帮助企业明确符合各国相关法规的标准，也可用于提供人工智能产品负责任使用的证明。
展开剩余78%采用该框架，企业除能在战略层面持续规模化整合人工智能外，还可降低成本、降低风险、拓宽市场准入门槛、提高产品接受度。
为展示框架效果，以Mindsigns Health™的NeuroBrowser™为例进行评估。该产品是自动化云端脑电图解读软件，核心功能基于脑电图深度视觉检测，为医生等提供决策支持。评估重点在于评价企业管理人工智能及相关质量风险的能力，检查了各质量支柱相关特性，确定了物理安全和伦理为首要优先级等，并识别出人才培养等未来应优先关注的关键领域，结果显示该企业在管理人工智能质量方面能力强大。
此外，TÜV南德意志集团还提供人工智能质量服务，辅助企业构建可靠管理体系，包括评估、培训、审计与认证、测试等方面。
综上，该人工智能质量框架对企业大规模应用人工智能具有关键意义。
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