本篇文章给大家谈谈人工智能应用九大障碍有哪些，以及人工智能立法的优缺点对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

一、人工智能竞争压力有多大

1、从当前人工智能领域的发展情况来看，2020年算法工程师的岗位竞争压力是比较大的，主要原因集中在三个方面，其一是当前算法工程师的整体人才需求增量正在趋缓，这一点在2019年的研究生秋招时就有比较明显的体现，不少打算从事算法岗位的研究生最终选择了开发岗位。

2、其二是人工智能领域的创业热点正在从技术创新向应用创新转移，随着大型人工智能平台的陆续开放，这一趋势会越发明显。所以大量技术研发能力较差的中小技术团队将转向应用领域，这导致算法工程师的就业渠道正在集中到大型科技公司，所以竞争也会更加激烈。

3、其三是目前有大量的研究生希望从事算法工程师岗位，这也导致了算法工程师岗位的竞争越来越激烈。实际上，当前计算机视觉、自然语言处理这两个领域的研究生还是存在一定就业压力的，因为前些年这两个领域热度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都选择了这两个方向，但是由于人工智能产品在落地应用的过程中遇到了一定的障碍，所以也在一定程度上影响了人才需求。

4、虽然算法工程师的就业竞争压力比较大，但是从产业互联网发展的大背景来看，算法工程师整体的就业前景还是比较好的，尤其在产业结构升级的推动下，大量的传统行业企业都需要进行智能化改造，而这个过程也必然会释放出更多的算法岗位。

二、什么是可信人工智能

1、AI是具有颠覆性的技术，其改变世界的潜力是无限的。AI可以改善复杂的决策制订流程，这使其成为了各个行业转型的催化剂。除了可以更有效、更高效地完成繁重且费时的任务外，AI还可以赋予管理团队前所未有的深刻洞察。但与此同时，AI技术也会催生一系列道德、法律和技术风险，需要企业妥善处理。

2、33%的受访者认为员工信任是AI实施的最大障碍之一，即使受访者完全或一定程度上信任AI。除此之外，我们发现，技术、风险、人员能力和意识等都成为了人们信任AI实施的主要限制因素，尤其在技术方面，技术的可靠性和性能、技术的安全性和坚固性、技术治理与监督、AI应用相关的伦理道德问题都成为了关键因素。

3、现有的外部监管机构对AI的控制力度远远跟不上AI技术的发展速度。企业在没有强有力的治理下使用AI，会面临严重的风险。这些风险和威胁不仅复杂，还会随着AI技术的发展不断演变。为了确保AI的使用安全，我们提倡在最初的AI设计中就将信任原则嵌入。面对不断演变的威胁，越早将信任原则嵌入AI中，越能未雨绸缪，在确保AI隐私和安全的前提下收获最大的回报，使AI技术成为推动企业未来发展的强大动力。

4、对企业来说，AI既是管理风险的工具，也是产生新风险的来源，需要妥善管理。这些风险不仅会损害对这些系统的信任，还会损害对产品、品誉的信任。因此无论何时采用AI技术，企业都应该识别各项AI技术应用的风险。

5、安永的可信的人工智能框架，帮助企业了解新的和不断扩大的风险，企业可以根据他们在AI产业链中的角色和职责开展治理活动。安永的可信AI框架从性能、无偏、透明、韧性、可解释五个方面强调了维持信任所必备的属性。

6、要被用户接受，AI必须是可以被理解的，这意味着AI的决策框架需要可解释和验证。它还必须按预期运行，无偏见以及安全。

7、性能是指，AI的结果与利益相关者的期望一致，且其性能达到期望的精确度和一致性水平。

8、无偏是指，通过AI设计识别并解决由开发团队组成、数据和训练方法产生的固有偏见。AI系统的设计考虑所有受影响的利益相关者的需求，并对社会产生积极影响。

9、透明是指，给予与AI交互的最终用户适当的通知，以及选择交互程度的机会。根据采集和使用数据的要求，获取用户同意。

10、韧性是指，AI系统组件和算法本身使用的数据受到安全防护，避免未经授权的访问、损坏和/或对抗性攻击。

11、可解释是指，AI的训练方法和决策标准可以被理解和记录，并且可供人类操作者随时挑战和验证。

12、实际上，AI不是被实施，而是被应用，并且当AI应用在三步创新法中时，将可实现可信AI。所谓“三步创新法”为：有目的的设计、谨慎监督和敏捷治理。

13、有目的的设计是指，在设计和构建系统时有目的地整合并适当平衡自动的、智能的和自主的能力，以促进明确的定义业务目标的发展，并考虑环境、约束、准备程度和风险等。

14、谨慎监督是指，持续调整优化、关注和监控系统，以提高性能的可靠性，降低识别和纠正偏差，加强透明度和包容性。

15、敏捷治理是指，跟踪社会、监管、声誉和伦理领域暴露的问题，并报告给以下内容的流程负责人：系统完整性、系统使用、架构和内嵌组件、数据采购和管理、模型训练、监控。

三、人工智能立法的优缺点

1、近年来，伴随着深度学习、语音识别等的快速发展，人工智能与我们的生产生活愈发密切。人工智能带来的融合发展，不仅推动了传统产业的转型升级，同时也为人们带来全新的产业风口和机遇。在此背景下，人工智能受到的支持和青睐不少，诸多国家和地区都已将人工智能视为战略性产业。

2、但是，人工智能并非只带来利好，有时其也带来担忧。作为一把双刃剑，人工智能就像是潘多拉魔盒，外观虽然精美，让人爱不释手，可一旦打开也可能释放厄运。目前，随着人工智能渗透到医疗、教育、制造、金融等行业之中，其隐私、数据、偏见等问题的显现，已给整个社会带去不少隐患。

3、比如这两年，人工智能加持的网络诈骗越来越多，便让人们防不胜防、损失惨重；同时大量企业数据频频泄露，也让用户隐私暴露于危险之中；此外，智能机器人时常出现的意外伤人事件，也让人身安全遭受威胁；以及“机器换人”带来的失业恐慌，也持续弥漫在各行各业和不同领域。

4、据相关业内人士分析，人工智能带给人的忧虑重点分为两方面。其一是安全威胁，包括对未来、对人身、对数据、对隐私的各种安全；其二则是伦理和法律挑战，因为人工智能时常跳脱于现有法律和伦理道德之外，缺乏完善的监管与限制。基于此，要想让人工智能迈向成熟，就需要通过治理趋利避害。

5、目前，在这方面的行动欧盟已经走在前列。4月21日，欧盟提出了全新的人工智能法规，旨在解决人工智能系统带来的具体风险，并在全球范围内设定最高标准。在保证人们和企业的安全与基本权利的同时，加强欧盟对人工智能的吸收、投资和创新。新的法规将人工智能依据风险高低进行了分类治理。

6、其中，具体包括不可接受的风险、高风险、有限的风险和最小的风险。按照新规，被认为对人们的安全、生计和权利有明显威胁的人工智能系统将被禁止；被认定为高风险的人工智能需受到严格管控；对于被认为有限风险和最小风险的人工智能，则进行一定干预和不做干预。每个风险法规都举了相应例子。

7、据了解，早在2018年时，欧盟就已经发布过一项人工智能法规，名为《欧盟AI协调计划》。相比该计划，新的法规通过机械条例让相关规定更加明确，透过允许文件的数字格式和调整中小企业的合格评估费用，简化了企业的行政负担和成本，确保了与欧盟产品立法框架的一致性，让人工智能治理再度升级。

8、不过，新法规的出台并非总是受到欢迎，对于欧盟内一些企业来说，就提出了对于新法规的担心。不少企业认为新法规会增加AI成本，适得其反限制或打压自身科技创新。毕竟，在新法规划定的高风险领域，包括了不少重大基础建设项目，同时根据法规，违法企业最高面临年营收6%的惩罚，过于严厉。

四、人工智能专业是做什么的，女孩子能学吗

1、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

2、人工智能的编程语言Python，语法很简单，适合女孩，没有多少语法逻辑，对于女孩来说学习起来不会有太大的压力，比较轻松。

3、女孩子比较小心，关注细节，这对人工智能产业更有帮助。有的女生在人工智能专业的学习上可能还会比很多男生还要得心应手一些。

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