京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现在每一个发达国家都十分重视人工智能的研发,人工智能目前在各大领域和行业占据的地位非常高大。有那么一句话,叫做得人工智能者得天下,可见人工智能发展的重要性。但回归原点,做好人工智能,我们需要注意什么呢?
1.完善相关的法规
做好人工智能,就需要相关法规不断突破,而伴随人工智能的应用不断落地,法律责任的划分和承担是人工智能发展面临的首要法律挑战。其涉及如何确保人工智能和自主系统是可以被问责的。为什么这么说呢?我们举一个实例,那就是在前不久有一个百度无人车出现,这使得很多人眼前一亮。百度创始人李彦宏第一次正式介绍百度无人车时就遇到了这一问题,他驾驶无人车到会场后不久,就已经收到了交管部门的罚单。而最近百度无人车在试驾的时候需要当地相关部门特别出台了临时交通规则让其上路,这就是法规上的突破。所以说,伴随着人工智能的进步,法规也需要不断取得突破。无人车收到罚单了,距离大规模上路还会远吗?所以说,我们需要做好相关的法规。
2.做好数据隐私保护
做好人工智能就不得不注意数据隐私保护。人工智能的发展越来越依赖大量的数据分析,大规模的数据收集、分析和使用,使传统社会走向透明化,在万物互联、大数据和机器智能三者叠加后,人们或许不再有隐私可言。现在商家越来越夸大大数据、人工智能给人类的生产、生活带来的极大便利,而用户本身也往往忽视了这些新技术新应用对隐私和个人数据带来的危害。这是因为人工智能能带来精准营销,而精准营销的背后可能就是就是诈骗。近年来,随着大数据、云计算以及人工智能新技术的快速发展和应用,给现有个人信息保护法律制度带来了新的挑战,各国立法、修订法律活动更加频繁。因此,在发展人工智能的过程中,个人隐私和数据保护是国际社会长期以来重点关注的内容。
关于做好人工智能需要注意的地方,本文具体为大家介绍了两种,第一是完善相关的法规,第二是做好数据隐私保护。在人工智能发展的道路上,我们都需要注意的问题当然远远不止这两个,我们一定要不断创新,不断创造,不断更新,让人工智能的发展更加完善,这样才能更好地提升人工智能的发展速度,让人工智能更好地造福我们人类,乃至整个地球。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27