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你了解哪儿些大模型在电商行业供应链物流领域的应用,如果能举例阿里、淘宝、抖音、京东等涉及到电商的公司进行说明就更好了

Answer

目前在电商行业供应链物流领域,一些大模型的应用还处于不断发展和探索的阶段。

阿里巴巴:可能利用其强大的技术能力和数据优势,通过大模型优化物流路径规划、库存管理和订单预测等方面,提高物流效率和降低成本。

淘宝:或许借助大模型来分析消费者的购买行为和偏好,从而更精准地进行商品推荐,并优化物流配送的调度。

抖音:可能运用大模型对用户的兴趣和行为进行深度挖掘,以实现更高效的商品匹配和物流配送安排。

京东:有可能利用大模型改进仓储管理、物流配送的智能调度,以及预测商品的需求和销售趋势。

但需要注意的是,具体的应用情况和效果会受到多种因素的影响,包括数据质量、算法优化、业务场景的复杂性等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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AI在电商行业的应用场景
AI 在电商行业有以下应用场景: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 在生成式 AI 方面,电子商务成为富有成效的垂直行业之一。相关工具如编写经过 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,创建完整的电商商店及市场营销材料。 此外,还有以下具体案例: 1. 品牌:提升品牌价值,涉及品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个关键词。 2. 品牌:分析品牌舆论传播,涵盖舆论传播、数据分析、主题等 25 个关键词。 3. 推广:制定上市推广方案,包含品牌、产品信息、新品等 28 个关键词。
2025-01-16
电商用最好的产品图片修改工具
以下是一些适用于电商的产品图片修改工具及相关应用: 1. Midjourney: 产品海报设计:将产品图片导入编辑器,通过简单操作和提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化:利用图像重纹理化模式快速为家具换上各种材质。 艺术字体海报:通过白底字体图和图像重纹理化模式变换成各种炫酷的字体海报风格。 2. Stable Diffusion: 对于运营网店的女装店主,可通过真人穿衣服拍照,选好底模(如 realisitic 的真人照片风格底模),根据不同平台换头,使用图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分等步骤,初步制作展示商品。 3. 其他工具: 像 Flair、Booth 和 Bloom 这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。 AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 未来,我们有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。
2025-01-15
用ai做 电商数据分析
使用 AI 进行电商数据分析可以采取以下步骤和方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:利用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 6. 价格策略:通过 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:运用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:利用 AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:借助 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高参与度和转化率。 此外,AI 在电商领域还有其他应用场景,如品牌提升、舆论传播分析、推广方案制定等。例如: 品牌提升:包括品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群、品类等多方面的分析和优化。 舆论传播分析:涉及舆论传播、数据分析、主题、事件等多个要素的研究和处理。 推广方案制定:涵盖品牌、产品信息、新品、成分等众多方面的策略规划。
2025-01-07
适用于电商的ai工具
以下是一些适用于电商的 AI 工具: 1. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等,提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 4. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容,有免费和付费两种计划。 5. Writesonic:专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等,提供多种语气和行业定制选项。 此外,还有以下工具: Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。 AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 电商 AI 工具库(作者:清酒)收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具,结合场景特别直观,按照电商的角色进行了区分,无论您是买家、卖家、渠道还是生产者,都能找到合适的 AI 工具,不仅有产品形态,还有非常具体的使用描述。更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说,这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容,提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。
2025-01-04
需要电商换背景ai工具
以下为您推荐一些电商换背景的 AI 工具: 1. Stable Diffusion:如果您运营网店,可利用此工具初步制作商品展示图。比如卖绿色淑女裙,先真人穿衣服拍照,处理好身材方面(可借助美图秀秀或 ps),选好 realisitic 的真人照片风格底模(如 majicmixRealistic_v7),根据不同平台换头(如面向海外市场换白女头),在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置好相关 prompts 和 parameters。 2. AI Background Changer:这是一个 AI 驱动的背景更换器,可为产品照片生成逼真的 AI 背景。能以较低成本创建令人惊叹且逼真的产品图片,可在几秒钟内个性化产品背景,还能更换各种背景,包括纯色、图案、渐变、纹理或自定义图像。 此外,在软件架构设计中,以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括上述视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具一起使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 6. draw.io(现 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建多种类型图表。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。
2025-01-03
请问国内Gen AI赋能电商平台的案例有哪些?
以下是一些国内 Gen AI 赋能电商平台的案例: 电商:带货本地生活,AI 数字人上岗,带货本地生活电商,一个月多赚 3 万。 电商:婴儿的四维彩超 AI 预测,通过 AI 工具,提前把宝宝的四维彩超还原出现实中模样进行变现。 电商:小红书 AI 绘画变现,分享小红书最火的三种 AI 绘画类的商品。 此外,在国外,像 Flair、Booth 和 Bloom 这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料,Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建一个完整的电商商店以及用于市场营销的材料。
2024-12-31
关于京东的生成式AI,你知道些什么
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术,生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频。当给出提示或请求时,它可以帮助完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。它从大量现有内容中学习,学习的过程称为训练,其结果是创造的“基础模型”,如为 Bard 等聊天机器人提供支持的 LLM 或大型语言模型。基础模型可用于生成内容并解决一般问题,还可以使用所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种易于使用的工具,如 Vertex AI,这是一个端到端机器学习开发平台,可帮助构建、部署和管理机器学习模型。 此外,生成式 AI Studio 具有一些特性,如定义场景和响应格式、提供 API 和 SDK 帮助构建应用程序、调整语言模型等。在使用中,提示的设计很重要,但可能存在一定的复杂性和不确定性。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 从 OpenAI 的官网来看,在 2022 年宣发时被称为一种模型,但在官网的帮助页面中又被称为一种服务,目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。
2024-12-31
我现在想让ai给出计算机硬件配置,然后从京东商城上检索,得到价格,然后给出一个配置单。我想问问大家这个怎么解决?
目前要实现您描述的这个需求具有一定的复杂性。首先,让 AI 直接给出准确的计算机硬件配置并从京东商城上检索价格存在一些技术挑战。因为这需要 AI 具备对计算机硬件的深入了解、与京东商城数据接口的对接以及价格实时更新的处理能力。 从技术实现的角度来看,可能需要以下步骤: 1. 训练一个专门针对计算机硬件配置的 AI 模型,使其能够根据用户的需求和预算生成合理的硬件配置清单。 2. 开发与京东商城的接口程序,以获取实时的商品价格信息。 3. 将生成的配置清单与获取的价格信息进行整合,生成最终的配置单。 但需要注意的是,京东商城的数据接口可能不对外开放,获取价格信息可能存在法律和合规方面的限制。同时,这样的系统开发需要较高的技术水平和资源投入。
2024-08-20
从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目
作为评审导师,以下是对这个论文题目的一些优化建议: “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用,并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何?
2025-01-08
作为汽车厂家的供应链,应学习哪些AI工具来为车厂服务
作为汽车厂家的供应链,以下是一些值得学习的 AI 工具: 1. 自动驾驶相关工具:如用于图像识别、传感器数据分析和决策制定的工具,以支持自动驾驶技术在汽车生产中的应用。 2. 车辆安全系统工具:例如能够分析来自摄像头和传感器数据,以增强车辆安全性能的工具,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统等。 3. 个性化用户体验工具:可以根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置的工具,如座椅位置、音乐选择和导航系统等。 4. 预测性维护工具:通过分析车辆实时数据来预测潜在故障和维护需求的工具,有助于提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化工具:在汽车制造过程中用于自动化生产线、提高生产效率和质量控制的工具。 6. 销售和市场分析工具:能够分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以帮助制定营销策略和优化产品定价的工具。 7. 电动化和能源管理工具:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,优化电池使用和充电时间的工具。 8. 共享出行服务工具:如用于优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度的工具。 9. 语音助手和车载娱乐工具:如 AI 驱动的语音助手,允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断工具:可以远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持的工具。 此外,在 CAD 绘图方面,存在一些辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件,如: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加了 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂的 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD:根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件中的生成设计工具:如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的工具。 但使用这些 CAD 相关的 AI 工具通常需要一定的 CAD 知识和技能,对于初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧。
2025-01-07
汽车厂家的供应链应该学习AI哪些内容
汽车厂家的供应链可以学习以下 AI 相关内容: 1. 可信 AI 工具:如保障技术和技术标准,用于支持供应链风险管理。通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施,技术标准可为采购者和用户提供信心,鼓励 AI 的采用。 2. 应用案例: 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,实现自主导航和驾驶。 车辆安全系统:增强车辆安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护:分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求。 生产自动化:用于汽车制造的自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务:优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐:通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。
2025-01-07
如何利用AI技术提升供应链企业的人效?
利用 AI 技术提升供应链企业的人效可以从以下几个方面入手: 1. 预测性维护:通过 AI 模型分析设备运行数据,预测设备故障,减少因设备故障导致的人力浪费和停工时间,提高人员工作效率。 2. 质量控制:利用 AI 检测产品缺陷,降低人工质检的工作量,提高质检的准确性和效率。 3. 供应链管理:AI 可以根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,减少人工规划和决策的时间和错误,提升人员在供应链管理中的效率。 4. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,可以自动处理常见问题,让人员能够专注于更复杂和重要的客户需求。 在制造业领域,AI 技术在供应链管理方面的应用包括: 1. 设备维护和故障诊断:利用 AI 模型分析设备运行数据,预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性,保障供应链的稳定运行。 2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程,提高供应链的响应速度和灵活性。 3. 产品设计和开发:利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等,可以根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,大幅提高产品设计效率,缩短供应链的前置时间。 总的来说,AI 技术能够在供应链的各个环节发挥重要作用,提高企业的效率和竞争力。
2024-12-15
“美国红杉资本指出,AI 供应链分为六层”,展开说说这六层吧
美国红杉资本指出的 AI 供应链从下到上分为六层,具体情况如下: 1. 第一层是芯片代工厂(如台积电),保持着高利润水平。 2. 第二层是芯片设计商(如英伟达),同样具有高利润。 3. 第三层是工业能源供应商(如电力公司),因数据中心需求激增而受益。 4. 第四层是云厂商,处于重金投入阶段,不仅斥巨资建设数据中心,还在训练自有模型或大举投资 AI 模型开发商。 5. 第五层是 AI 模型开发商,目前面临亏损。 6. 第六层即最上层是面向最终客户的应用服务商,虽充满潜力,但依赖消费者和企业付费,当前市场规模有限,尚不足以支撑整个供应链的经济模型。
2024-12-05
AI如何根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高供应链管理效率
AI技术在供应链管理中的应用可以大大提高采购计划、库存预测和物流优化的效率。以下是如何利用AI根据历史数据和市场变化自动生成这些内容的详细步骤: 1. 数据收集和预处理 首先,需要收集大量的历史数据和实时市场数据。这些数据可以来自企业内部系统(如ERP、WMS)和外部数据源(如市场情报、经济指标)。 数据类型: 历史销售数据:包括销售数量、时间、地点等。 库存数据:当前库存水平、历史库存变化、仓储信息。 采购数据:采购订单、供应商信息、采购周期等。 市场数据:市场需求预测、经济指标、季节性变化等。 数据预处理: 数据清洗:处理缺失值、异常值和重复数据。 数据整合:将来自不同来源的数据整合成统一格式。 特征工程:提取关键特征,如时间序列特征、季节性特征等。 2. 采购计划自动生成 利用AI模型分析历史采购和销售数据,结合市场变化,生成优化的采购计划。 方法: 时间序列分析:使用ARIMA、Prophet等模型预测未来的需求量。 机器学习算法:如随机森林、XGBoost,通过学习历史数据中的模式来预测需求。 深度学习:如LSTM、GRU,适合处理复杂的时间序列数据。 具体步骤: 1. 需求预测:预测未来一段时间内的产品需求量。 2. 供应商选择和评估:根据历史绩效和市场条件,选择最佳供应商。 3. 采购量确定:结合库存水平、需求预测和供应商能力,确定每个产品的采购量。 4. 优化采购时间:利用AI优化采购时间,以最低成本满足需求。 3. 库存预测 利用AI技术进行库存预测,确保在最低库存水平下满足需求,减少库存持有成本和缺货风险。 方法: 库存优化模型:如Economic Order Quantity 。 库存水平预测:基于历史数据和需求预测,计算安全库存和再订货点。 机器学习算法:如支持向量机(SVM)、KNN,通过学习历史库存变化和需求波动,预测未来库存需求。 具体步骤: 1. 需求预测:预测未来的产品需求。 2. 库存水平计算:根据需求预测、订单交付时间、当前库存水平,计算安全库存和再订货点。 3. 库存补货策略:制定补货策略,确定何时和多少补货。 4. 物流优化 AI技术可以优化物流路径、运输方式和仓储布局,降低物流成本,提高运输效率。 方法: 路线优化:利用优化算法(如遗传算法、蚁群算法)优化运输路线,减少运输成本和时间。 运输方式选择:根据货物类型、运输距离、成本等因素,选择最佳的运输方式(如海运、空运、陆运)。 仓储布局优化:利用AI优化仓库布局,提高仓储效率和利用率。 具体步骤: 1. 运输需求分析:分析需求预测和库存计划,确定运输需求。 2. 路线规划:利用优化算法规划最佳运输路线。 3. 运输方式选择:根据成本和时间要求,选择合适的运输方式。 4. 仓储优化:利用AI优化仓库布局和操作,提高仓储效率。 案例示例:使用AI进行供应链优化 以下是一个使用AI进行供应链优化的具体示例: 需求预测: 1. 收集过去两年的销售数据和市场数据。 2. 使用LSTM模型对未来6个月的需求进行预测。 3. 将预测结果与当前库存水平进行比较,确定需要补货的产品和数量。 采购计划: 1. 根据需求预测结果,使用EOQ模型计算每个产品的最优采购量。 2. 结合供应商历史绩效数据,选择最佳供应商并确定采购时间。 库存管理: 1. 使用支持向量机(SVM)模型预测未来的库存水平。 2. 根据预测结果调整安全库存和再订货点,制定补货计划。 物流优化: 1. 利用蚁群算法优化运输路线,降低运输成本。 2. 根据货物类型和运输距离选择最佳运输方式。 3. 利用AI优化仓库布局,提高货物存取效率。 总结 通过利用AI技术,企业可以实现自动化和智能化的采购计划、库存预测和物流优化。这不仅可以提高供应链管理的效率,还能降低成本,减少库存风险,提升客户满意度。为了实施这些AI技术,企业需要投入时间和资源进行数据收集、模型开发和系统集成,同时需要培养数据分析和AI技术的人才。
2024-05-30
举例说明,意图和FAQ训练的区别
意图和 FAQ 训练是两种不同的概念。 意图训练主要侧重于理解用户的核心意图或目的。例如,在一个客服场景中,用户的意图可能是查询产品信息、寻求技术支持或进行投诉等。通过对大量的用户交互数据进行分析和学习,模型能够识别出这些不同的意图类别。 FAQ 训练则侧重于常见问题及其对应的标准答案。比如常见的“产品如何退换货”“售后服务的联系方式是什么”等问题,以及相应的准确回答。 总的来说,意图训练更注重对用户目的的分类和理解,而 FAQ 训练更侧重于对特定常见问题的准确回答。
2025-01-13
举例说明,医疗人工智能应用的风险及其法理防范
医疗人工智能应用存在以下风险: 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害,包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时,可能对人们的生计产生重大影响,并侵犯基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括: 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,这些规则应与《宪章》保持一致,是非歧视性的,并符合欧盟的国际贸易承诺,同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务,促进对法规的遵从,确保法律的确定性。 3. 在特定条件下,明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统,以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统,在符合一定条件时不视为高风险系统。
2025-01-02
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体,如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理:我国与欧盟在立法理念上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响:如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场,由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高,将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响,请举例说明
欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响举例如下: 积极影响: 1. 对中小企业的兼顾激励与监管:欧盟的法案顾及到了中小企业在人工智能领域的弱势地位,适当地将对中小企业的合规义务豁免规定以及合规支持规定纳入未来的人工智能立法中,有利于形成健康有序的公平竞争秩序,激发中小企业的科技创新活力,同时防止过度监管。例如,2023 年《AI 法案》折衷草案通过制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款、促进监管沙盒广泛而平等的参与、降低评估费用等措施降低中小企业的合规成本。 2. 纳入道德伦理和人权考量:《人工智能法案》将人工智能系统对伦理道德和基本人权的影响有机纳入规制框架和评估框架中,我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。 不利影响: 1. 以风险为基准的管理框架存在不确定性:伦理道德和人权具有高度概括性、抽象性和不确定性,如何将其融入人工智能治理考验立法技术。《人工智能法案》对“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统的界定和解释存在相当大的不确定性和模糊性,可能难以统一进行风险分类,成效有待进一步观望和研讨。 2. 可能无法完全适应中国国情:中国和欧盟在人工智能发展的阶段、市场环境、企业结构等方面存在差异,欧盟的法案在具体适用时可能需要进行较大的调整和适配,否则可能无法有效发挥作用。
2024-12-29
欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响,请举例说明(注意,简洁凝练)
欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响主要体现在以下方面: 1. 立法参考:我国与欧盟在人工智能立法工作上“齐头并进”,且立法理念有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。该法案对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。 2. 市场拓展:若我国的 AI 项目有意拓展欧洲市场,可能因针对不同市场重新训练特有模型效率不高,而不得不根据欧盟法案对产品进行调整。 同时,我国是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家,从 2022 年开始陆续出台全面指南,如今审查机构已介入。我国持续生产 SOTA 模型,由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案,发布模型前须提交测试以校准拒绝率。虽然禁止 Hugging Face 等国外网站访问,但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。此外,伦理道德和人权向来是人工智能技术发展绕不开的终极话题,我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。但由于该《办法》适用于所有科技活动,人工智能的特殊性可能无从得到体现,且如何界定和解释“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统也面临相当大的不确定性和模糊性。
2024-12-29
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱,只关注应用层,按照产品的类别来分类和举例
以下是 AI 写作领域应用层的产业图谱分类及举例: |序号|产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍| ||||||| |1|Grammarly、秘塔写作猫|AI 智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。| |2|阿里小蜜等电商客服|AI 智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|
2024-10-28