14、协作式人工智能发展策略与负责任的人工智能采纳

协作式人工智能发展策略与负责任的人工智能采纳

在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会和经济变革的关键力量。然而,AI的发展和应用也带来了一系列挑战和问题,需要我们认真对待。本文将探讨协作式AI发展策略以及负责任的AI采纳在私营部门治理中的重要性。

协作式AI发展的现状与挑战

随着AI技术的不断进步,其应用范围越来越广泛,从搜索引擎到自动化移动解决方案,从在线业务定价策略到公共服务应用,AI已经深入到人们的日常生活中。然而,AI的发展也面临着一些技术挑战,例如合成数据的处理等。尽管未来的技术发展可能会降低这些技术挑战,但总体复杂度预计会上升,因为对AI技术的需求和任务将变得更加苛刻和复杂。

单一公司很难独立开发出合适的AI解决方案,因此公司在决定开发AI时面临着合作的压力。公司可以选择与其他参与者通过开源创新进行合作,特别是利用开源代码和模型,就像德国汽车公司保时捷最近所做的那样。开源创新是一种终极的合作形式,可能会与社会中的所有参与者互动,产生普遍可访问的成果。不过,少数参与者之间的合作能为开发的算法和模型提供更高水平的保护,从而为合作公司带来潜在的竞争优势。

全球范围内的公司,特别是欧洲的公司,不仅受到自下而上的合作自身利益驱动,还受到来自高层的政治建议,要求它们合作以应对全球竞争的压力,这种竞争压力主要来自美国和中国等市场主导者。因此,欧洲公司可能迟早需要进行合作,以维护和确保其市场份额和竞争优势。

以下是协作式AI发展的一些关键要点总结:
|要点|详情|
| ---- | ---- |
|技术挑战|合成数据处理等,未来复杂度可能上升|
|合作形式|开源创新、少数参与者合作|

【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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