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【全球AI伦理治理】
AI伦理治理框架的全球协同案例 欧盟《人工智能法案》提出基于风险分级的四层治理体系，禁止社会评分等高风险应用。OECD的AI政策观察站已收录全球700余项政策倡议，形成跨国数据库共享机制。 新加坡的Model AI Governance Framework为亚洲企业提供可认证的伦理操作手册。 美国NIST的AI风险管理框架（RMF）采用模块化设计，包含测量标准与测试工具包。 日本社会5.0计划将AI伦理纳入智慧城市基础设施标准，通过区块链技术实现算法审计追踪。 多利益相关方协同机制 联合国教科文组织的《AI伦理建议书》获得193国采纳，建立全球论坛平台。 企业联盟如Partnership on AI推动跨行业协作，发布《负责任的AI实践指南》。蒙特利尔宣言构建了研究人员伦理承诺体系，通过数字签名实现全球联署。 伦理治理效果评估需结合定量与定性指标： 技术指标：算法偏差系数 \Delta = \frac{|P(y|g_1) - P(y|g_2)|}{\max(P(y|g_1), P(y|g_2))} 过程指标
34310编辑于 2026-01-20- 来自专栏Hank’s Blog
4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
68310发布于 2020-09-16 AI版权全球治理观察
通过梳理欧盟、美国、日本等域外主要国家和地区关于AI版权治理的路径选择、规则倾向和背后考量，可以为我国未来相关探索提供有益的借鉴经验。 （三）治理特征：通过行政机构“介入式监管”直面版权争议深水区同风险把控相对应的是执法监管，欧盟AI版权治理的强监管特征已经慢慢呈现。 根据“AI法案”的规定，欧盟AI办公室作为法案的执行机构，将会直接参与到AI版权具体治理中。 （二）整体观察：产业实践下的“被迫应对”与治理逻辑上的“顺势而为”虽然表面看来多少有些“被迫应对”的意味，但美国作为本轮AIGC技术变革的缘起地，对于AI版权问题的治理回应存在强烈的现实基础。 （二）治理特征：依靠行政机关的细化指导以明确AI版权规则的落地适用应当说，在AI版权治理领域日本相较于其他国家和地区，展示出了极大的规则勇气，是唯一在细化规则和落地执行层面给予明确性回应的国家。
1.1K10编辑于 2025-04-22- 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。
92040发布于 2018-09-13 - 来自专栏深度学习与python
是时候好好治理 AI 模型了！
企业应该投资治理 还是扩大现有 AI 解决方案？ 对企业来说，现有资金到底应该投入到机器学习治理流程，还是应该继续扩展现有的机器学习解决方案呢？ 机器学习治理的出现便是为了更好地构建负责任的 AI，全面实施负责任的 AI 有助于企业将风险降至最低。 事实上，Gartner 预计，到 2023 年所有为 AI 开发和训练工作而招聘的人员，都需要展示自己拥有负责任的 AI 方面的专业知识。 负责任的 AI 可能看起来令人生畏，因为这其中有许多子领域都需要关注（例如公平性、透明度、问责制、安全性、可靠性、隐私、安全、治理等），要在人工智能生命周期的所有阶段实施，包括设计、开发和部署。 提到 AI，我们最常说的一句话是“落地为王”，现在是时候将部分工作交由“负责任的 AI”来保证了（点击阅读原文轻松开启机器学习治理流程）。 今日好文推荐 想彻底改变云行业！
70420编辑于 2023-03-29 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
22310编辑于 2025-01-21 AI+Data：AI时代的企业数据治理
为了解决这些问题，数据治理逐渐成为企业普遍重视的关键环节，尤其是在AI应用日益普及的背景下，高质量的数据治理变得尤为重要。数据的多元化与价值挖掘长期以来，人们习惯将数据理解为以数字形式存储的信息。 随着AI应用对多源异构数据的需求增加，企业对于非结构化数据的价值化需求也在加速释放，而相应的数据治理模块也将获得进一步的关注与优化。 对于部署AI应用的企业来说，数据资源的质量直接决定了AI应用能否成功落地。因此，在推进AI应用的过程中，开展针对性的数据治理工作是首要且必要的步骤。 为了确保AI模型的有效性和准确性，必须保证数据的完备性和准确性。有效的数据治理不仅可以为AI模型提供高质量的数据原料，还能提高模型的拟合效果，进而增强AI应用的实际性能。 在金融、医疗、零售、工业以及互联网等数据基础建设较好的行业中，面向AI时代的数据治理正在逐步显现其优势。
1.3K10编辑于 2025-01-03- 来自专栏腾讯研究院的专栏
迈向负责任 AI：中国 AI 治理趋势与展望
换句话说，建立健全AI治理，是迈向负责任AI、保障AI未来发展的必由之路。希冀本文对未来AI治理的持续开展和落地有所助益。 对于AI领域而言，AI标准不仅是支持、促进AI发展进步和广泛应用的重要手段(如技术标准)，而且是推进落实AI治理的有效方式(如治理标准、伦理标准)，因为AI治理标准可以起到“承接立法和监管、对接技术实践 全球AI治理合作与竞争并存 全球AI竞争，既是技术与产业的竞争，也是治理规则与标准的竞争。全球数字经济发展正在形成AI、数据等方面新的国际规则，如数据流动、AI治理框架等。 通过这些技术众包方式培育、壮大AI伦理社群，将在AI治理中扮演重要角色。 全球AI治理合作需持续深化 如前所述，全球AI治理呈现竞争态势，这并不符合以人为本、技术开放共享、普惠发展等理念。 中国深度参与全球科技治理，需要抓住AI、数据等领域的新一轮国际规则制定机遇，不断提出符合全球共识的AI治理方案，持续为全球数字治理和AI治理注入中国智慧。
1.1K20编辑于 2023-11-16 - 来自专栏资讯分享
迈向负责任 AI：中国 AI 治理趋势与展望
换句话说，建立健全AI治理，是迈向负责任AI、保障AI未来发展的必由之路。希冀本文对未来AI治理的持续开展和落地有所助益。 对于AI领域而言，AI标准不仅是支持、促进AI发展进步和广泛应用的重要手段(如技术标准)，而且是推进落实AI治理的有效方式(如治理标准、伦理标准)，因为AI治理标准可以起到“承接立法和监管、对接技术实践 全球AI治理合作与竞争并存 全球AI竞争，既是技术与产业的竞争，也是治理规则与标准的竞争。全球数字经济发展正在形成AI、数据等方面新的国际规则，如数据流动、AI治理框架等。 通过这些技术众包方式培育、壮大AI伦理社群，将在AI治理中扮演重要角色。 全球AI治理合作需持续深化 如前所述，全球AI治理呈现竞争态势，这并不符合以人为本、技术开放共享、普惠发展等理念。 中国深度参与全球科技治理，需要抓住AI、数据等领域的新一轮国际规则制定机遇，不断提出符合全球共识的AI治理方案，持续为全球数字治理和AI治理注入中国智慧。
78120编辑于 2023-08-03 当AI开始在数据治理中使坏...
现在的AI就像一个黑盒子，我们知道它有问题，但不知道问题出在哪里。 AI时代，数据治理新秩序 面对这些挑战，我们不能再用传统的数据治理思路了。AI需要一套全新的数据治理体系。 只有这样，AI才能真正成为推动社会进步的力量，而不是加剧社会不公的工具。 抓住AI数据治理的红利期 现在整个行业都在谈论AI的下一个风口在哪里。 在我看来，AI数据治理就是最大的机会。 随着监管政策的收紧，那些重视数据治理的AI公司将获得巨大优势。而那些忽视数据治理的公司，随时可能因为数据安全问题被淘汰。 对于个人来说，掌握AI数据治理技能，就是掌握了这个时代的核心竞争力。 对于企业来说，现在投入数据治理，不是成本，是投资。现在治理的成本，远远低于将来出现问题后的损失。 我给团队定了一个目标：每开发一个AI项目，都要同步建立完整的数据治理流程。 AI时代的序幕才刚刚拉开，那些真正理解数据治理价值的人和企业，将在这个时代中获得最大的红利。 而忽视数据治理的，最终会被自己的"聪明"反噬。 现在，问题来了：你的AI项目，数据治理跟上了吗？
17810编辑于 2026-02-02论 AI 工程中的黑箱治理问题
从可理解性到可治理性 在传统工程中，“理解”是控制的前提。 读懂代码 → 推导行为 → 判断正确性 但在 AI 主导的软件工程中，这条路径不可行。 更准确的表达应该是：工程师并不信任 AI 本身，而是信任围绕 AI 构建的治理系统。 第二，我们应该用什么原则去治理黑箱。 接下来进入核心问题： 具体如何构建一套可控的 AI 主导的软件工程体系？ 答案不是单一机制，而是一套分层控制架构。 状态治理 AI 主导的软件工程往往表现为“隐式有状态”。 AI 主导的软件工程正在整体转向系统治理范式。
30310编辑于 2026-03-30- 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
95930编辑于 2021-12-06 AI账单上涨与成本治理技术
领导者应真正治理什么正确的控制单位是什么：席位、团队、供应商还是工作流？最有用的治理单位是单个应用程序或工作流，而不是软件席位或部门预算。AI成本由使用模式产生，而不是由谁持有许可证决定。 行之有效的实用治理机制我们现在能采取的最具操作性的治理步骤是什么？为每个应用程序设置Token预算，并配有自动告警阈值，并要求任何新AI功能在上线前进行成本影响评估。 研究表明，计划部署代理式AI的组织中，只有约五分之一拥有成熟的治理模式。 我们应该如何构建AI成本治理以引起董事会层面的关注？将其构建为竞争风险，而不是预算管理问题。 不受管理的AI消费会以复合的方式侵蚀利润率，而那些良好治理其AI经济学的组织将比不这样做的组织拥有结构性的成本优势。
18310编辑于 2026-05-20### 标题：AI驱动的开源治理——社会综合治理智慧化系统的技术突破 #### 推广文案 AI驱动的开源治理——社会综合治理智慧化系统的技术突破
以AI技术为核心，融合“技防+人防+共治”理念，打造出一套高效、智能、可扩展的城市管理利器。1. AI识别与智能监控：精准锁定不文明行为- 核心功能：实时检测城市中的不文明行为，自动生成证据链并分级预警。 多场景适配：开源灵活，全面覆盖- 核心功能：支持景区、校园、交通枢纽等多种场景，构建智慧治理网络。
29210编辑于 2025-04-09- 来自专栏云云众生s
超越提示工程：提示词与AI模型治理
译自 Beyond Prompt Engineering: Governing Prompts and AI Models，作者 Jelani Harper。 基础模型库治理 管治面向任意数量企业应用的各种基础模型的用户提示和模型输出的要点是在模型库中嵌入治理工具的能力。 从架构的角度来看，组织可能有一个由分布式用户基础访问的各种聊天机器人、相似性搜索机制或其他此类文本生成AI部署的数组。 组织仍负责制定有关如何治理数据的政策，但执行取决于治理引擎的自然语言功能来理解这些非结构化文本交换。 过长的延迟可能导致采用不足和生成式AI投资的浪费。根据Loubser的说法，Privacera可以“实时扫描提示、文本摘要和其他模型输出，没有任何系统开销”。
33110编辑于 2024-03-28 - 来自专栏希里安
微服务治理？容器治理？
可识别英语、俄语、中文等语言，感兴趣的可以看下--[Translumo](https://github.com/Danily07/Translumo) 微服务和容器治理 微服务治理和容器治理都是与分布式应用程序和容器化部署相关的领域 微服务治理（Microservices Governance）： 微服务治理是管理和维护微服务架构中的各个微服务组件的一系列策略、实践和工具。 自动化： 自动化是微服务治理的核心，包括自动部署、自动伸缩和自动化测试等。 容器治理（Container Orchestration）： 容器治理是管理容器化应用程序的一系列策略和工具。 容器治理实例 容器治理是确保容器化应用程序在分布式环境中可靠运行的一组实践和工具。 容器治理： 安全性容器治理可以管理访问控制、证书管理和数据加密，以确保数据的保密性和完整性。
1.4K40编辑于 2023-10-30 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。
1.5K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏【腾讯云开发者】
腾讯新闻微服务1300+接口治理实践与AI治理技术债探索
这些问题降低了研发效率，存在大量人工沟通成本，因此针对我们业务当中遇到的这些问题进行了治理，取得不错的成果，另外也比较深入思考了如何使用 AI 来治理技术债务，借此机会分享给大家，也希望大家的业务通过我们的经验给大家带来一些帮助和思考 3.4 接口生命周期治理总结 整个新闻微服务共计1300+个接口，经过我们进行全面排查和治理，确认每个接口当前的状态、责任人，共计300多接口待下线、对下线接口执行了删除操作。 04、面向未来-技术债务的 AI 时代 其实技术债务本质都依赖不开我们的代码，我们可以借助AI的手段治理代码，进而来控制包括接口、字段协议、服务技术债务，为什么使用AI治理技术债务，使用AI治理技术债务有什么优势 其实司内的工蜂代码 Copilot 对代码的 CR、辅助词的提示已经做的很不错了,这里我列出了我们的场景可以落地的一些 AI 相关债务治理的探索。 技术债务的治理是一个全局的过程，每个环节都会产生技术债务。
97211编辑于 2024-12-19 - 来自专栏实时流式计算
【译文】数据治理与BI治理
几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。 毕竟，如果给用户的交付物不一致，或者缺乏适当的上下文以确保业务用户正确地理解数据，那么所谓高质量、精心治理的数据又有什么价值呢？ 有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。 BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。 组织中的分析师和数据管理员使用数据治理工具来执行公司治理政策，来促进数据的正确使用。 这些工具提供了基于AI的自动数据分类、PII数据脱敏以及BI门户中治理功能之外的其他功能。
1.6K40编辑于 2023-03-24 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
河道四乱AI视频监控分析系统 AI助力河湖治理
随着生态文明建设深入推进，河湖管理成为城市治理的重要课题。"四乱"问题（乱占、乱采、乱堆、乱建）不仅破坏河道生态环境，更可能引发防洪安全隐患、影响水资源可持续利用。 基于深度学习的河道四乱AI视频监控分析系统为这一领域提供了新的辅助路径，但其应用需建立在对技术能力、管理边界与生态价值的理性认知之上。 一、技术原理：从"目标检测"到"行为分析"的演进河道四乱AI视频监控分析系统需突破通用目标检测，向专业河湖场景分析深化，其技术路径主要包含三个层次：1. 结语河道四乱AI视频监控分析系统的技术本质是"辅助工具"，其价值实现取决于三个维度：技术是否真正贴合河湖管理痛点，应用是否恪守生态保护与数据伦理底线，落地是否以赋能一线人员、提升治理效能为出发点。
26600编辑于 2026-04-08
腾讯云开发者
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