安永: 可信人工智能治理白皮书 ( 47 页)

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目录

第一章 全球人工智能发展与监管体系

1.1 全球人工智能发展概述

1.1.1 欧盟人工智能发展

1.1.2 美国人工智能发展

1.1.3 中国人工智能发展

1.2 “可信人工智能”概念提出

第二章 人工智能的可信原则

2.1 G20 人工智能可信原则

2.2 欧盟可信人工智能原则

2.3 安永观点：可信人工智能原则

第三章 可信人工智能的关键问题

3.1 算法黑箱与信息茧房问题

3.2 算法偏见问题

3.3 数据安全问题

3.3.1 底层数据源

3.3.2 数据泄露

3.3.3 出海涉及相关数据出境规制

3.4 内生安全问题

3.4.1 人工智能基础设施安全风险

3.4.2 数据安全风险

3.4.3 模型安全风险

3.4.4 应用服务安全风险

3.5 科技伦理问题

第四章 企业级AI 的合规要求

4.1 资质监管要求

4.1.1 互联网信息服务提供者的基础资质

4.1.2 提供具体服务的特殊资质

4.2 算法合规要求

4.2.1 算法备案要求

4.2.2 算法评估要求

4.2.3 算法透明性要求

4.3 内容合规要求

4.3.1 生成内容审核义务

4.3.2 生成内容标识义务

4.3.3 建立投诉举报机制

第五章 人工智能风险治理

5.1 风险治理架构

5.1.1 风险治理架构对企业的指导

5.1.2 风险治理架构对创新的推动

5.1.3 风险治理架构对市场的维护

5.2 生命周期风险治理

5.2.1 风险管理左移

5.2.2 敏捷管理模式

5.2.3 审慎评估及监控

5.3 人员风险治理

第六章 企业AI 治理进阶工具

6.1 AI 治理国际标准

6.1.1 ISO 42001 的意义与价值

6.1.2 ISO 42001 内容简介

6.2 AI 治理可信等级管理

6.2.1 可信AI 治理等级标识

6.2.2 可信AI 治理等级标识服务

6.2.3 可信AI 治理重点领域解析

第七章 行业洞察与AI 治理情况调研

7.1 汽车行业调研

7.1.1 汽车行业人工智能技术的应用

7.1.2 汽车行业对人工智能技术应用的普遍认知

7.1.3 汽车行业人工智能技术应用的挑战

7.1.4 汽车行业人工智能管理体系的搭建与运营

7.2 医药行业调研

7.2.1 医药行业人工智能技术的应用

7.2.2 医药行业对人工智能技术应用的普遍认知

7.2.3 医药行业人工智能技术应用的挑战

7.2.4 医药行业人工智能管理体系的搭建与运营

7.3 零售行业调研

7.3.1 零售行业人工智能技术的应用

7.3.2 零售行业对人工智能技术应用的普遍认知

7.3.3 零售行业人工智能技术应用的挑战

7.3.4 零售行业人工智能管理体系的搭建和运营