阿里巴巴_中国信通院：人工智能治理与可持续发展实践白皮书_107页_19mb

人工智能治理与可持续发展实践白皮书总结

核心内容

本白皮书系统阐述了阿里巴巴在人工智能治理与可持续发展方面的实践，旨在通过构建全生命周期的数据安全机制、提升人工智能技术体系的可用性、可靠性与可信度，以及完善企业人工智能管理体系，实现人工智能技术的健康发展和对社会的积极贡献。

主要观点

1. 人工智能治理是可持续发展的关键

   • 人工智能技术在推动社会进步的同时，也带来了数据滥用、算法偏见、隐私泄露等风险。
   • 治理应以发展生产力、保护正当主体权益为目标，以人人受益、责任担当、开放共享为价值导向。

2. 数据安全是人工智能治理的前提

   • 数据和人工智能的关系紧密，数据安全机制需覆盖数据的全生命周期。
   • 通过数据分类分级、敏感数据识别、数据脱敏、数据安全审计等技术手段，提升数据安全能力。
   • 阿里巴巴已发布《阿里巴巴集团数据安全规范（总纲）》并联合产学研力量制定国家标准《GB/T37988-2019》。

3. 技术体系应以可用、可靠、可信为原则

   • 可用性：人工智能需适应真实场景，实现规模化落地。
   • 可靠性：增强模型鲁棒性，提高对对抗样本和分布外数据的识别能力。
   • 可信性：强调透明性、公平性、可解释性，构建以人为本的治理框架。

4. 构建全方位的人工智能管理体系

   • 需革新治理理念，兼顾风险治理与发展创新。
   • 健全治理制度，建立合规机制与规范行为。
   • 完善治理组织，明确责任归属与岗位分工。
   • 丰富治理能力，结合风险防范与前沿探索。

关键信息

数据安全治理

• 数据全生命周期管理：覆盖采集、传输、存储、处理、交换、销毁等环节。
• 隐私增强计算（PEC）：包括安全多方计算、同态加密、差分隐私、联邦学习等技术，实现“数据可用不可见”。
• 隐私保护实践：落实法律法规，建立用户知情同意机制，保障个人信息主体权利。

人工智能技术体系

• 鲁棒性增强：通过对抗样本检测、弱对抗训练、网络结构优化等方式提升模型鲁棒性。
• 公平性保障：通过预处理、过程中、后处理公平性技术，减少算法偏见与歧视。
• 可解释性增强：探索模型自解释、事后解释、因果机制解释等方法，提升人工智能的可解释性。

信息流推荐系统

• 解决信息茧房与马太效应：通过负反馈建模、发现性推荐、无偏学习等手段，提升推荐系统的多样性与公平性。
• 助力中小商家成长：通过新品冷启动机制和多模态迁移网络，促进公平竞争和中小商家发展。
• 助力乡村振兴：通过商品潜力挖掘技术，帮助后发展地区商家提升销量，实现共同富裕。

电商反作弊治理

• AutoRisk行为风控引擎：实现风险识别、提纯、认知和解释，提升识别能力与防控效率。
• 对抗训练提升模型鲁棒性：通过对抗样本训练，增强模型对噪声干扰的抵抗能力。
• 风险团伙挖掘：利用图神经网络与无监督学习技术，识别并防控黑产行为。

儿童类商品内容治理

• 制度规范实践：制定《儿童个人信息保护规则》和《淘宝儿童类商品行业规范》，限制儿童敏感内容。
• 技术能力实践：采用文本对抗技术、领域知识图谱、细粒度图像识别、单域多模态识别等技术，提升对儿童类商品内容的识别与治理能力。

协同治理机制

• 多主体协同治理：包括政府、企业、行业组织、公众等，共同推动治理进程。
• 产学研联动：加强人工智能人才培养与技术交流，推动治理创新。
• 社会公众参与：通过透明机制、公众教育等方式，提升社会对人工智能的信任与理解。

治理实践成果

• 阿里巴巴在隐私增强计算、模型鲁棒性、公平性与可解释性等方面积累了丰富的技术经验。
• 在深度合成治理方面，阿里通过可逆合成、模型水印、数字水印等技术，构建了完整的治理体系。
• 在电商反作弊方面，阿里推出了FRODO和Phalanx等方案，有效提升了交易公平性。
• 在儿童类商品治理方面，阿里通过制度与技术双重手段，维护未成年人健康成长。

未来展望

• 持续跟踪人工智能治理领域进展，推动人工智能健康发展。
• 深化治理机制，提升技术与制度的协同能力。
• 推动开放共享与标准建设，促进人工智能在更广泛场景下的应用与治理。

治理框架与实践

• 治理框架：涵盖数据安全、技术体系、管理体系、协同治理等多个维度，构建全面的人工智能治理体系。
• 治理实践：阿里巴巴在多个场景中积极实践治理方案，包括数据安全、算法透明、信息流推荐、反作弊、儿童内容治理等。

总结：人工智能治理是推动可持续发展的关键环节，需要从数据、技术、管理等多个层面进行系统性探索与实践。阿里巴巴通过构建全生命周期的数据安全机制、提升人工智能技术的可用性、可靠性与可信度、完善企业治理体系、推动多方协同治理，为人工智能的健康发展提供了有益的参考与实践经验。