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哪些AL能完成根据财务报表生成财务分析,

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目前有多种 AI 工具和技术可以辅助完成根据财务报表生成财务分析的任务。一些常见的包括专门的财务分析软件,这些软件通常结合了机器学习和自然语言处理技术,能够对财务报表中的数据进行提取、分析和解读,并生成相应的报告和分析结果。此外,一些大型的企业资源规划(ERP)系统也可能具备一定的财务分析功能,利用其内置的算法和模型来处理财务数据。但具体选择哪种 AI 工具,还需要根据您的具体需求、预算和技术能力来决定。

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AL最新前沿
以下是 AI 领域的一些最新前沿信息: 2024 年 2 月第一周: Maimo:能从任何内容中提取要点。 Jellypod:可将订阅内容变成播客。 ARTU:能汇总和总结内容。 Lepton Search:用 500 行代码构建的 AI 搜索工具。 VectorShift:AI 自动化应用构建平台。 Findr:AI 搜索您所有软件中的内容。 Recraft:AI 帮助创建平面内容和矢量标志。相关链接:,日期:2024/02/01。 2024 年 1 月第四周: 扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI,将两大 AI 研究团队 FAIR 和 GenAI 合并,并投入超 90 亿美元向英伟达采购超 34000 张 H100 显卡,预计 24 年底 Meta 的 GPU 算力达 60 万个 H100。 今年英伟达总的 H100 出货量将有 15 万张,Meta 采购量占 1/5。 Meta 正在开发名为 Llama 3 的大语言模型,以提升代码生成和逻辑推理能力。 扎克伯格推动开源的通用人工智能开发方式,这也是大家关注其进展和 Llama3 的原因。相关链接:,日期:2024/01/23。
2025-01-01
scalinglaw什么意思
Scaling Law(规模定律)指的是在模型预训练中,只要三个关键因素——模型大小、数据量、训练时间(计算量)不断增长,模型性能就能大斜率指数级爆发式提升。足够的规模带来——“涌现”,即自发地产生复杂智能,完成复杂问题的推理、并形成非同分布下的泛化性提升。 2024 年整年,一个争论笼罩着 AI 界——Scaling Law 是正确的,但在现实中,Scaling Law 是不是已经触及天花板。算力需求已达惊人规模,基础设施跟不上发展速度,优质数据接近极限,合成数据训练存在“近亲繁殖”问题可能导致模型能力长期衰退。 在 OpenAI 的相关研究中,“良好且通用的数据表示,良好且通用的数据标注,良好且通用的算法”为检测 Scaling Law 做好了准备。同时,在 Sora 的研究中,也遵循了 Scaling Law,即在足量的数据、优质的标注、灵活的编码下,Scaling Law 在 transformer+diffusion model 的架构上继续成立,其想法很大程度上沿袭了大语言模型的经验。
2024-12-30
ALPHAgo 大战李世石
AlphaGo 是由 Google DeepMind 开发的计算机程序。在 2016 年,它成为首个在围棋游戏中击败人类职业棋手的程序,并以四比一的比分战胜了世界顶级围棋选手李世石。 AlphaGo 结合了多种元素,包括价值和策略神经网络。这些网络是卷积网络,将围棋棋盘视为 19×19 输入“图像”。通过使用专业人士的围棋比赛数据训练策略网络,在监督训练阶段完成后,强化学习发挥作用,AlphaGo 与自己对抗以完善棋步策略和评估获胜可能。 2016 年 3 月在首尔,AlphaGo 对战李世石具有划时代意义,这不仅是 AI 对人类的胜利,也展示了其超越简单模式模仿、真正“思考”的开端。与早期游戏 AI 系统不同,AlphaGo 在预训练时模仿人类专家决策,还会在作答前“停下来思考”,通过模拟未来棋局和评估得分选择最优应对方式,推理时间增加其表现提升并最终超过人类。 在游戏人工智能的发展中,AlphaGo 是一个典型案例,它与电子游戏和人工智能的发展密切相关。甚至最近突破性的 AI 技术 ChatGPT 也与游戏 AI 存在一定关联。
2024-12-27
scaling law
以下是关于“scaling law”的相关信息: 在 AI 领域,“scaling law”(规模法则)具有重要意义。以下是一些相关的研究和报告: 在 GPT 相关的研究中,如Tom Henighan 等人的“Scaling laws for autoregressive generative modeling”(2020),对语言模型的规模法则进行了探讨。 在关于 OpenAI 技术栈的研究中,“良好且通用的数据表示,良好且通用的数据标注,良好且通用的算法”为检测“scaling law”做好了准备。例如在 GPT1、2、3 几代的迭代路径,以及 Sora 中,都可以在更小规模的模型和数据上检测算法的效果。同时,公理 3“Emerging properties”也是一条检验公理,用于判断“scaling law”带来的是“质变”而非“量变”。当模型随着“scaling law”的进行,突然能够稳定掌握之前不能掌握的能力,这是所有人能够直观体验到的。 此外,还有一些相关的参考文献,如Ian McKenzie 等人的“Inverse Scaling Prize:First round winners”(2022)等。
2024-12-27
如何写一个al聊天机器人
以下是关于如何写一个 AI 聊天机器人的相关内容: 一、打造聊天机器人 1. 对于订单聊天机器人,需要收集整个订单并总结,再次确认客户是否需要添加其他内容。若涉及送货,需询问地址并收取支付款项,以简短、口语化且友好的方式回应。同时要澄清所有选项、附加项和规格,唯一地从菜单中识别出项目。 2. 可以利用大型语言模型构建自定义聊天机器人,如为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。首先设置 OpenAI Python 包,定义两个辅助函数,一个是将提示放置到类似用户消息中的 getCompletion 函数,另一个是接受用户消息并生成相应助手消息的 generateResponse 函数,通过这两个函数与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 二、零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人 1. 在复制的 dockercompose.yml 文件中,修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考官方来源:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 2. 配置里面的每个参考名称的全大写描述,如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY,model 对应编排模板的 MODEL 等。 3. 私聊或群交流时,最好加上一些前缀才触发机器人回复,如配置的,即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX,在私聊或群里发消息,必须包含 bot 或者@bot 才会触发机器人回复。在群组里,对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX,机器人只会回复群里包含@bot 的消息。 4. GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数用来配置哪些群组的消息需要自动回复。
2024-12-18
如何将网站搜索,修改成al聊天提问回答
要将网站搜索修改为 AI 聊天提问回答,您可以参考以下内容: 在 Cursor 中: Chat 聊天:允许您与看到您代码库的 AI 交谈,始终能看到当前文件和光标,可通过“⌘+Shift+L 或‘@’将特定代码块添加到上下文中,使用“⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案:使用“@Codebase 或“⌘Enter 询问有关代码库的问题,Cursor 会搜索代码库以查找相关代码。 Reference your Code 引用您的代码:通过带有“@符号的参考代码用作 AI 的上下文,只需键入“@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像:点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框以包含视觉上下文。 Ask the Web 询问 Web:使用“@Web 从 Internet 获取最新信息,Cursor 会为您搜索网络并使用最新信息回答问题。 在 Customize 自定义方面: 可以在 Cursor Settings>Features>Chat 下自定义光标聊天。相关设置包括: 始终在网上搜索答案:这会使 AI 模型在每个查询中浏览网络以获取最新信息。 添加聊天淡入淡出动画:为生成的 AI 消息添加平滑动画。 默认为无上下文:使 AI 模型仅使用用户消息作为上下文,不包含其他上下文如当前文件。 自动滚动聊天:在 AI 在线程底部生成文本时自动滚动聊天。 在聊天窗格中缩小滚动条。 开始新聊天时显示聊天历史记录。
2024-12-18
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。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,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
AI直播主要财务假设
以下是关于 AI 直播的主要财务假设相关内容: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接销售数字人工具软件,实时驱动类一年价格在 4 6 万往上(标准零售价),非实时驱动类一个月 600 元,但效果差,市场价格混乱。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;不适用于服装,过品快且建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路和调动氛围能力等。 4. 电商直播中,数字人直播在店播方面效果较好,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 长期来看技术上无壁垒,但目前仍有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果公司。 3. 真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值,疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击,例如剪映若不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务,会绑定商家,竞争难度大。 RPA + 财务税务问答机器人制作教程相关: 1. 关于 AI 税务机器人的直播准备与开场,包括封面制作、声音测试、人员分工等,并进行了直播开场。 2. AI 在税务工作中的应用及实现方式,包括利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题,结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等。 3. 使用引到 AP 创建税务 AI 智能助手及相关部署,包括搭建知识库、创建并部署 AI 工作流,还提及结合飞书功能使用的原因。 4. 飞书机器人与引到 AP 的结合及相关问题,包括操作步骤、常见问题及与其他产品的区别等。 5. RPA 产品介绍及应用场景,杭州分叉智能公司成立三四年,获几亿美金融资,其 RPA 产品可控制桌面软件,实现办公流程自动化。RPA 是流程自动化机器人,可替代电脑办公中的重复有逻辑工作,为企业降本增效,底层语言用 Python,使用界面为全中文。适用场景如开具大量发票、查询大量出租车违章、朋友圈点赞等,在财务领域可用于开票、网银流水下载等。还展示了创建 RPA 机器人的流程,通过指令控件让机器人执行任务,操作比代码更简单。公司多人多部门使用 RPA 可实现无人化办公专区,提高办公效率,节省人力时间成本。
2024-12-26
哪些AI工具可以帮助财务提高工作效率
以下是一些可以帮助财务提高工作效率的 AI 工具: 1. 生成式 AI: 预测方面:帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,并建议如何适应模型以支持公司决策。 报告方面:自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 会计和税务方面:综合、总结税法和潜在扣除项,提供可能的答案。 采购和应付账款方面:自动生成和调整合同、采购订单、发票以及提醒。 2. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce 的 AI 工具,能通过分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务。 3. Clari:专门从事智能收入运营的软件,能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现,简化财务预测过程。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
AI在中国国内财务领域的应用
AI 在中国国内财务领域有以下应用: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。 例如摩根大通通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量,利用人工智能完善经济和货币预测,为政策选择提供信息,改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。
2024-11-10
最好的AI财务分析软件
以下是为您提供的关于 AI 财务分析软件的相关信息: 在销售相关的 AI 工具方面,有以下几种: 1. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce,能分析大量数据集以识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还能自动化日常或耗时任务,让销售团队专注于关键方面,如建立客户关系和完成交易。 2. Clari:专门从事智能收入运营,以创建高度准确的收入预测著称,能统一多源数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 3. Hightime:是销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时研究。 在金融服务领域,生成式 AI 具有以下作用: 1. 帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队日常工作流程,从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面:可帮助编写公式和查询实现分析自动化,发现模式,为预测建议输入并建议适应模型的方法。 报告方面:可自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析。 会计和税务方面:能综合、总结并就税法和潜在扣除项提出可能答案。 采购和应付账款方面:可帮助自动生成和调整合同、采购订单、发票及提醒。 此外,还有 MondaytoFri 这款被提及的 AI 财务分析软件。 以上只是部分例子,实际上还有许多其他的 AI 财务分析工具可根据您的具体需求选择使用。
2024-10-11
我想借助AI这个工具学习创意文本生产,写小说或者是具有知识产权的作品,最终实现财务自由,我可以如何规划,应该 做什么?
要借助 AI 工具学习创意文本生产并实现财务自由,您可以参考以下规划: 首先,深入学习和了解 AI 在创意文本生成方面的应用和技术。掌握常见的 AI 写作工具,如某些具有辅助创作功能的软件。 其次,不断提升自己的写作基础和创意能力。阅读大量优秀的小说和文学作品,学习不同的写作风格和技巧,积累丰富的素材和灵感。 然后,制定明确的创作计划。确定自己擅长和感兴趣的小说类型或主题,设定合理的写作目标和进度安排。 在创作过程中,充分利用 AI 工具提供的创意启发和辅助功能,但要注意保持作品的独特性和原创性,避免过度依赖 AI 生成的内容。 完成作品后,积极寻求出版或在合适的平台发布,通过版权销售、付费阅读等方式获取收益。 同时,持续关注市场需求和趋势,不断改进和优化自己的作品,以提高其市场竞争力。 需要注意的是,实现财务自由并非一蹴而就,需要长期的努力和坚持。
2024-10-11
直方图是用什么工具生成的
生成直方图的工具多种多样,以下为您列举部分常见工具: 1. Excel:在数据分析和图表制作方面广泛应用,可通过数据选择和图表功能生成直方图。 2. Python:利用相关的数据处理和绘图库,如 matplotlib、seaborn 等,通过编程实现直方图的生成。 3. R 语言:拥有丰富的绘图函数和包,可用于生成直方图。 4. MATLAB:常用于科学计算和数据可视化,能方便地创建直方图。 需要注意的是,选择工具应根据您的具体需求和使用习惯来决定。
2025-01-01
GPT可以生成数据图表源文件吗
GPT 在一定条件下可以辅助生成数据图表相关的内容。例如,在数据分析流程中,通过限定用户提示(user prompt)和系统提示(system prompt),校验生成的 SQL 语句,以及对返回格式的精确设定,可以让 GPT 为生成数据图表提供支持。 ChatGPT 4.0 的 Canvas 功能未来可能支持数据图表生成。但需要注意的是,这需要遵循特定的流程和设定,并且可能存在一定的复杂性和准确性的挑战。
2025-01-01
请问如何生成图片?
以下是几种生成图片的方法: 1. 使用 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频: 提示词告诉 flux 生成一张技术草图,如 CAD 等。 在 runway 里面,使用提示词从空白页面开始逐行创建,并把生成的图片作为尾帧。 使用 flux 的 controlNet 为草图上色,注意 depth 固定,Union 版本的权重和结束时间不宜过高。 生成上色后的视频。 2. 使用 MJ 应用篇快速给 PPT 配图: 复制图像链接,打开 discord,在聊天栏输入 /imagine prompt。 复制图像的提示词,回到 discord 粘贴到拷贝的网址后面并空一格。 输入命令生成图像,若效果不理想可多反复生成几次。之后可改变比例和镜头拉远,检查构图。 3. “城市狂想”直接上手操作: 点击回车等待几十秒生成图片,一次性生成 4 张,可选择喜欢的图片进入进行变化、高清、重塑、扩图等操作。变化会生成 4 张新图片,高清可放大图片,重塑分为细微和强烈两种方式。
2024-12-31
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示: 1. 立法理念方面:我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处,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,欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面: 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应,一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成,欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求,与我国相关规定有一致性,但我国规定更全面,不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能,欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型,并规定了额外义务,我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面: 中国针对不同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。 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风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管,进一步界定了各类主体的义务。
2024-12-31
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在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面: 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,以落实主体责任作为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。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,并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估:在我国,相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求,以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议,但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
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