本文目录一览：
- 1、NIST人工智能风险管理框架简介
- 2、ISO42001管理体系是什么?它有哪些要求?
- 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、模型治理框架
- 6、2024年AI发展的13大新趋势
NIST人工智能风险管理框架简介
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
ISO42001管理体系是什么?它有哪些要求?
1、ISO42001是一个针对人工智能（AI）的组织治理和管理体系标准。它要求组织建立有效的AI治理框架，确保AI技术的合规性、安全性和可靠性。该标准涵盖了AI战略、组织文化、风险管理、数据治理、AI开发、部署和维护等方面的要求。
2、人工智能目标管理 基于风险评估结果制定目标和措施，确保资源、能力和意识的到位。 目标应具有可衡量性，以便进行绩效评估和持续改进。运行阶段要求 遵循类似信息安全管理体系的规定，确保人工智能系统的稳定运行。 进行定期的绩效评估和持续改进，以适应不断变化的环境和需求。
3、人工智能正迅速改变行业、产品和服务，影响社会与生活。其进步与影响要求解决信任、道德与社会问题，确保人工智能可靠、公平、透明，值得信赖。ISO与IEC于2023年12月发布ISO/IEC 42001，旨在构建可认证的人工智能管理体系(AIMS)，确保系统开发与部署符合道德、透明、责任、法规、标准、安全、监控与评估要求。
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、AI在数据架构设计中自动生成数据模型草图，减少人工微调；构建数据标准库，自动化对标存量和新增系统数据，减少理解差异；实现海量数据的自动盘点和分类，提升数据运营效率。应对数据资产入表的挑战：数据治理的质量和完整性对数据资产入表至关重要。
3、优化人机互动：AI大模型通过自然语言处理等技术，优化政府与民众之间的交互体验，提高沟通效率。自动化行政工作：在内部管理、文件审批等行政工作中，大模型能够实现自动化处理，减轻工作人员负担。构建新型服务形态：基于大模型的技术，政府可以创新服务方式，如智能问答、在线办事等，提升服务质量和效率。
4、AI在数据治理中的应用，如自动生成数据模型草图、自动化对标存量和新增系统数据、实现海量数据的自动盘点和分类等，显著提升了数据治理的效率，降低了人力成本。应对数据资产入表的挑战：数据治理的质量和完整性对数据资产入表至关重要。
5、显著提升民众体验并优化治理效率。未来，软通智慧将继续深化数据整合和技术创新，不仅局限于“孔明”AI大模型，还将推出更多行业垂直模型，以满足不同城市在智慧治理中的个性化需求。通过人工智能技术驱动，软通智慧致力于为智慧城市注入新的活力，助力城市治理迈向更高效、更人性化的未来。
6、在环境保护领域，AI大模型与智能化技术的结合，不仅能够实现污染治理的预测与监控，优化排放标准，更有效地实现节能减排。这种技术提高了问题治理的效率，为环境保护注入了科技的力量。交通出行领域亦见证了AI大模型的威力。
ai治理是什么
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。
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。
提升城市治理效能：通过AI技术的应用，实现对城市管理的智能化升级，提高治理效率和水平。关键技术：AI视频分析：在解决方案中发挥关键作用，能够实时分析监控画面，识别各种违规行为和环境问题。
模型治理框架
模型治理是企业需要采用的一组流程和相关工具和框架，以确保数据科学家在构建和使用机器学习模型时遵循最佳实践。模型治理有助于确保模型的预测准确且可靠，并且任何数据偏差都被最小化。关键组件包括标准和指南，模型和数据质量的监督和问责，工具和基础设施治理，以及人才管理。
数据治理的核心与框架 数据治理的框架主要包括“五域模型”，管理者视图下的“管控域”、“过程域”、“治理域”、“技术域”、“价值域”。
数据治理的框架 管理者视角-数据治理五域模型 管控域：制定数据治理组织，明确责、权、利，岗位编制及技能要求。治理域：明确数据治理的对象和目标。技术域：提供数据治理的支撑手段，如工具平台。过程域：数据治理的方法论。价值域：挖掘数据资产价值，通过流动、共享、交易变现数据资产。
治理框架不仅关注直播主体，还涵盖了MCN机构，形成政府、平台、MCN机构、消费者等多方参与的共治体系。通过多方协作，共同维护直播营销行业的健康有序发展。治理创新 信用治理：归集信用信息，制定分类标准，构建信用评估模型。实施守信激励和失信惩戒机制，提高MCN机构的诚信意识。
2024年AI发展的13大新趋势
生成式人工智能成为颠覆性趋势，提供自动化、提高生产力、降低成本和增长机会。预计到2026年，80%的企业将采用生成式AI API、模型和应用程序。BYOAI（自带人工智能）趋势兴起，员工利用AI工具提高生产力和创新，但需注意失控风险。影子AI在组织内使用AI，IT部门可能缺乏明确知识或监督，带来风险。
AI技术的革新正在重塑工作形态与职业结构，机器学习与自然语言处理的广泛应用，使AI能够承担起更多重复性和低技术含量的工作，从而为人类释放出更多时间与精力，使其专注于更具有创造性和策略性的工作领域。
提升边缘计算能力：AI大模型下沉至终端，要求边缘设备具备更强的计算能力，从而推动了边缘计算技术的发展。促进边缘AI芯片市场增长：随着AI大模型在边缘端的部署，对边缘AI芯片的需求将显著增加，带动相关市场规模的扩大。
人工智能专业，快速崛起，人才需求量大，竞争度相对较低，薪资水平较高，就业前景广阔。涵盖科学研究、工程开发、计算机方向、应用数学等多元领域。智能化趋势明显，大数据、云计算、物联网等技术普及，人工智能应用从互联网行业逐渐扩散至其他行业，成为未来重要发展趋势。
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文章不错《AI治理框架（ai系统架构）》内容很有帮助