2024年1月，人工智能(AI) 新銳巨頭OpenAI 公司的創(chuàng)始人兼 首席執(zhí)行官薩姆 · 奧爾特曼(Sam Altman)在世界達沃斯論壇上強調， AI 帶來的技術革命不同于以往，而是成為了一種“不可思議的提高 生產(chǎn)力的工具”。作為最具顛覆性的新興技術之一，AI 發(fā)展在為人類 社會經(jīng)濟發(fā)展帶來巨大紅利的同時，也引發(fā)了一系列現(xiàn)實危害和風險 挑戰(zhàn)，主要包括數(shù)據(jù)竊取、隱私泄露、算法歧視、對抗攻擊等安全威 脅，它們不僅威脅著個人信息的保護，影響著企業(yè)的信譽和運營安全， 甚至對國家安全也構成了潛在的隱患，這些問題需要我們持續(xù)關注并 采取有效措施加以防范和解決。
當前人工智能應用系統(tǒng)的安全威脅是由于其網(wǎng)絡軟硬件運行環(huán) 境和模型算法兩個層面存在的“內(nèi)生安全問題”所致。然而現(xiàn)有的人 工智能應用系統(tǒng)安全防護模式和技術路線很少能跳出“盡力而為、問 題歸零”的慣性思維，傳統(tǒng)的對抗訓練、挖漏洞、打補丁、封門補漏、 查毒殺馬乃至設蜜罐、布沙箱等層層疊疊的附加式防護措施，在引入 安全功能的同時不可避免地會引入新的內(nèi)生安全隱患。
為創(chuàng)造性破解人工智能應用系統(tǒng)內(nèi)生安全難題，本藍皮書提出一種內(nèi)生安全賦能人工智能應用系統(tǒng)構建的方法，利用內(nèi)生安全機理中內(nèi)在的構造效應，從體制機理上管控或規(guī)避人工智能應用系統(tǒng)面臨的破壞及威脅，進而有效提升人工智能應用系統(tǒng)在面對復雜多變安全環(huán)境時的應對能力，為AI 技術的健康發(fā)展提供堅實保障。
附件：人工智能應用系統(tǒng)內(nèi)生安全藍皮書：內(nèi)生安全賦能系統(tǒng)構建的方法和內(nèi)在的構造效應,提升應對能力
介紹生成式Al的技術優(yōu)勢和功能價值，探索生成式AI在企業(yè)各領域及重點行業(yè)的廣泛應用場景，并探討企業(yè)推動生成式Al的落地實施的有效路徑，以助力企業(yè)重塑傳統(tǒng)模式并開辟未來之路
從上到下對Al智能助手進行行業(yè)分析,揭示智能助手在全球范圍內(nèi)的發(fā)展現(xiàn)狀和未來趨勢,更有具體的案例分享,更加深入地理解這一領域的現(xiàn)狀和未來發(fā)展?jié)摿?
大模型技術的發(fā)展正推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的進化,預計其進程可能快于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)本身,這一技術的核心在于,通過海量數(shù)據(jù)訓練,形成具有大量參數(shù)規(guī)模的,具備一定通用,涌現(xiàn)能力的大模型,從而為工業(yè)領域帶來革命性的變化
智能客服市場規(guī)模預計將達到39.4億元，預計到2027年將增長至90.7億，年復合增長率達到驚人的22.6%；市場的集中度較高，TOP5廠商市場份額占比近53.8%
深入探討了電信運營商與云服務商在AI大模型領域的合作潛力與實踐;中國和美國,在AI大模型的研發(fā)和應用上取得了顯著成就，形成了多元化的建設格局
中短期內(nèi)無人駕駛環(huán)衛(wèi)市場潛力約1180億元;小微型環(huán)衛(wèi)機器人市場競爭激烈,機動車道的無人環(huán)衛(wèi)競爭才剛剛開始;無人駕駛環(huán)衛(wèi)不是取代人,應是人機協(xié)作、同步升級
聚焦智慧礦山自動駕駛領域，深入分析智慧礦山自動駕駛的發(fā)展背景及歷程、市場發(fā)展驅動力、市場現(xiàn)狀、商業(yè)模式以及相關企業(yè)案例，并從產(chǎn)業(yè)發(fā)展、場景拓展及企業(yè)出海等三個維度展望智慧礦山自動駕駛未來發(fā)展趨勢
AI大模型在開源、輕量化和端側化趨勢下的快速發(fā)展，以及其在視頻生成和語音功能領域的應用，對教育、游戲和情感陪伴產(chǎn)業(yè)的潛在影響
本案例集旨在匯集近年來人工智能與大數(shù)據(jù)在各個領域中的創(chuàng)新應用與實踐成果;提供一個全面了解人工智能與大數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢的窗口，激發(fā)更多的創(chuàng)新思維與實踐探索
推動了產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化發(fā)展，提升了內(nèi)容生產(chǎn)效率和商業(yè)變現(xiàn)能力,降低了創(chuàng)作門檻;數(shù)字文旅市場規(guī)模突破9000億，在線旅游市場規(guī)模達到11112.6億
港股人工智能行業(yè)的詳細分析，又有港股發(fā)行前、中、后的數(shù)據(jù)對比，以及中介機構、投資機構等的盤點，為投資者和決策者提供了深度的行業(yè)洞察
融合AI 與行業(yè)know-how能夠更精準捕捉客戶需求， 使金融決策從經(jīng)驗驅動向數(shù)據(jù)驅動轉化， 使財富管理、智能投顧等高價值場景更具 智能化
