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数字化转型专家谈 | 中国信通院曹峰:人工智能工程化赋能企业AI落地的最后一公里

中国信通院 中国信通院CAICT 2022-11-22
随着人工智能技术产业的不断发展,近年来工程落地应用呈现加速趋势。当前,构建标准化、规范化的工具产品体系、组织管理体系和安全体系,是整个人工智能产、学、研、用界不断关注和致力研究的课题。中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)云计算与大数据研究所人工智能部副主任(主持工作)曹峰就人工智能工程化相关问题进行了阐述。


一、最近两年人工智能产业界最热词之一就是人工智能工程化,那么如何理解人工智能工程化这一技术?

Gartner已经连续3年将人工智能工程化列为重要的战略趋势。预计到2025年,建立人工智能工程化最佳实践的企业,其智能化产出的价值,将至少比未建立该实践的企业高出3倍。


我们认为人工智能工程化指在机器学习、深度学习等模型在企业大规模生产部署和应用背景下,面向数据、算法、模型、服务等要素,建立完备易用的工具体系、标准化的研发运营和管理体系以及可信治理体系,最终助力智能应用在企业大规模、高效率、低成本和安全可控的应用。


二、工具体系、管理运营体系和可信治理体系的内涵,以及解决的问题是什么?

工具体系:人工智能的工具体系是指面向传统机器学习和深度学习开发、部署、应用、运维、可信保障等全流程服务的工具。工具体系解决的主要问题是帮助开发者利用工具和资源,快速地标注数据,高效地开发模型,便捷地部署模型,并实现持续敏捷的运营维护。当前产业界典型的集成化的工具产品就是各类人工智能开发平台。市面上看到的机器学习平台、深度学习平台、AI中台都是指人工智能开发平台。人工智能开发平台的核心是将各类工具集成到平台之上,形成端到端的开发和支撑工具,主要包括数据标注、模型开发和训练、模型部署和推理以及运维管理,能够满足各种类型开发者的使用需求,比如算法科学家、IT工程师、行业专家等。


管理运营体系:从定义上来讲,机器学习和深度学习的管理运营体系,又称MLOps。目的是连接业务团队、AI团队和运营团队,建立一套标准化的模型开发、部署与运营流程,以管理机器学习项目的全生命周期,提高交付效率和质量。MLOps的核心价值在于,解决机器学习项目角色间的沟通壁垒,解决机器学习项目又慢又难的困顿,解决机器学习项目数据、算法、特征、模型等资产管理繁杂的问题,解决机器学习模型随时退化的先天缺陷。


可信治理体系:人工智能应用在深度和广度方向不断拓展,但在发展过程中人工智能也不断暴露出各类风险隐患,引发国内外信任焦虑。当前发展负责任和可信的人工智能成为共识,核心是将抽象的治理原则落实到人工智能全生命流程中。可信治理体系是从产业维度出发,落实人工智能治理要求的一整套方法论,是人工智能治理和产业实践之间的桥梁。可信治理体系包括技术的开发方和使用方,面向模型的全生命周期的治理和风险管理,涉及到的指标包括可解释、鲁棒、公平、可追溯等等一系列属性。


三、工程化的发展方向是什么?

工程化的发展方向,其实核心就是人工智能产业化的重点方向,总结起来有几点:


第一,在探索新技术的同时,更加注重通过工程化的方式释放技术红利。当前,人工智能技术创新非常活跃,一系列新的技术。例如大规模预训练模型、知识驱动的AI、AI生成技术等,但这些技术能否快速赋能各行各业,响应多样化需求,其关键因素在于工程化能力。


第二,在产业智能化进程中,传统行业的参与程度将越来越深入。产业发展重心已经开始从“人工智能+”向“+人工智能”转变,随着传统行业数字化进程的提升,将提供海量的数据和丰富的应用场景,为人工智能的应用打开新的空间。


第三,人工智能可信治理工作将越发关键,事关人工智能持续健康发展,统筹治理和发展成为必需。治理工作不仅切实关系到人工智能日常应用问题,也已上升为国际间竞争与合作的重要议题,需要政府、行业组织、企业等形成合力,安全可信的理念融入到人工智能的全生命周期中。


四、针对人工智能工程化这个方向,中国信通院做了哪些工作呢?

中国信通院为进一步推动我国人工智能的工程化进程,主要做了以下几方面工作:


第一,搭建面向工程化的行业服务平台,依托工信部人工智能关键技术和应用评测重点实验室,成立了AI工程化推进委员会,聚焦开发工具和平台、研发运营和管理、大模型、知识计算、数据集管理、可信治理等方向,以产业活动、研究报告、标准和评测、最佳实践等手段,推动产业能力的提升。


第二,发布各类研究成果。去年以来,我们陆续发布了《可信人工智能白皮书》《人工智能白皮书》等多份报告,未来还将发布工程化、MLOps等细分领域的报告,希望梳理产业实践,帮助产业更好的落地工程化的工具和理念。


第三,建设了“可信AI”评测体系,面向人工智能技术提供方和使用方,从工具和平台、运营和管理、典型产品和服务、AI可信治理4个维度发力,形成了开发平台、人工智能研发运营一体化(MLOps)、机器人流程自动化、大规模预训练模型、自然语言处理产品、企业智能工具与服务等多个评测子体系。2022年中,可信AI已经成为业界最具影响力的AI评测体系,累计开展评测6轮,累计产品数220余个。



相关业务联系人:

王宏晶

wanghongjing@caict.ac.cn

13552233274





校  审 | 陈  力、珊  珊

编  辑 | 凌  霄


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