24、数字化工业中人工智能标准化的现状与挑战

数字化工业中人工智能标准化的现状与挑战

在当今数字化浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度融入工业领域，推动着工业的数字化转型。然而，这一过程中也面临着诸多挑战，尤其是在AI标准化方面。本文将深入探讨AI标准化在数字化工业中的重要性、面临的挑战以及相应的需求。

1. 国际原则推动AI标准化

国际组织在AI标准化方面发挥着重要作用，提出了一系列原则来指导AI的发展和应用。
- OECD原则 ：经济合作与发展组织（OECD）提出了一套高价值原则，包括促进包容性增长、可持续发展和福祉，强调以人类为中心的价值观和公平性，确保AI系统尊重法治、价值观和多样性，并在必要时允许人类干预。同时，要求AI系统具备透明度和责任感，用户能够理解其输出并提出质疑。此外，还强调了AI系统在整个生命周期内的稳健性、安全性和可追溯性，以及相关组织和个人的问责制。
| OECD原则 | 具体内容 |
| — | — |
| 包容性增长、可持续发展和福祉 | 促进经济和社会的可持续发展，确保AI技术的应用惠及所有人 |
| 人类中心价值观和公平性 | 尊重法治、价值观和多样性，允许人类干预 |
| 透明度和责任感 | 用户能理解输出并质疑，相关方对系统正常运行负责 |
| 稳健性、安全性和可追溯性 | 持续评估和管理风险，确保数据和决策的可追溯 |
| 问责制 | 组织和个人对系统运行负责 |
- WEF的作用 ：世界经济论坛（WEF）加强了AI治理活动，开发了基于高级原则的指导、框架和工作手册，以支持决策制定。通过与各国政府建立伙伴关系，WEF在制定国际标准方面发