2024企业可信人工智能治理情况调研

可信人工智能(Trustworthy AI)指的是人工智能技术在开发和部署过程中,能够确保其公平性、透明度和可解释性、网络安全和隐私等,并且是值得信赖的。通过部署可信人工智能,组织不仅能够确保其人工智能技术的道德和合规性,还能够在快速变化的人工智能领域保持竞争力和可持续性。

本次可信人工智能治理情况调研,旨在向您了解贵司人工智能应用情况、可信人工智能治理情况,及中国企业可信人工智能治理现状和难点,并进一步为企业AI治理提出我们的观点。为了保证完整性,请您尽量回答调查问卷中的所有问题。

我们意识到保护您的数据非常重要,将会实行严格的控制措施来满足您的安全需求。该调研问卷的结果仅用于内部使用,在未经您准许的情况下,本调研项目不会披露任何可识别的个人和公司信息。

本次调查问卷将分为4个部分,您大概需要花费5-10分钟完成这份问卷。感谢您的参与和支持!

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问卷填写人:
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公司名称
第一章:公司基本情况
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1.贵司所属的行业是什么?
科技、媒体和通信业(TMT)
制造业和工业
金融服务业
医疗保健业
消费品和零售业
能源、公用事业和资源业
其他,请具体说明:
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2.贵司在中国大约有多少员工?
少于50人
50-500人
500-5000人
超过5000人
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3. 贵司过去12个月在中国的营业额是多少?(人民币)
营业额<100亿
100亿<=营业额<500亿
500亿<=营业额<1000亿
1000亿<=营业额<2000亿
营业额>=2000亿
不适用(如,政府持有,非营业额)
第二章:人工智能技术应用情况
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4. 贵司认为当前贵司对于人工智能技术应用正处于哪个阶段?【多选题】
人工智能技术规划
人工智能技术治理
训练数据准备
人工智能技术与基础设施配置
测试用例选择与优化
人工智能技术成熟度评估
人工智能技术开发、整合与部署
人工智能技术持续维护
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5. 贵司在哪些业务场景中应用人工智能技术?【多选题】
研发设计(如:数据分析与处理、内容创作、药物发现等)
生产制造(如:设备运维、自动化重复性任务、供应链管理等)
经营管理(如:提升办公效率、增强网络安全防护、改进决策制定等)
客户服务(如:聊天机器人、自动化客户服务、产品推荐与个性化等)
暂未应用,但正在计划中
无应用人工智能技术的计划
其他,请具体说明:
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6. 贵司目前正在应用的人工智能工具/模型有哪些?【多选题】
OpenAI,如:ChatGPT
微软认知工具包(CNTK)
英伟达CUBA/CuDNN
IBM Watson
Microsoft CoPilot
Google Gemini
Claude
通义千问
文心一言
WPS AI
基米(Kimi.AI)
华为盘古
开源LLM模型
以上都没有,请具体说明:
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7. 如若部分海外人工智能工具/模型应用受限,贵司是否会选择本土化的人工智能工具/模型进行替代?
需要根据本土化工具/模型的能力而定
正在部署本土化工具/模型
已应用本土化工具/模型
未遇到此类问题
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8. 贵司在应用人工智能技术时,最看重的因素是什么?【多选题】
性能指标,如:技术稳定性、可靠性、准确性、可集成性、可扩展性等
算法的透明度和可解释性
成本效益
处理数据时的安全性
解决伦理性问题,如:隐私保护、公平性等
其他,请具体说明:
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9. 贵司过去12个月在人工智能技术应用方面的投入是多少(人民币)?
少于100万元
100万元<=投入<500万元
500万元<=投入<1000万元
1000万元<=投入<2000万元
投入>=2000万元
不清楚
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10. 您认为贵司过去12个月在人工智能技术应用方面的投入是否满足实际需求?
超出需求
基本满足需求
无法满足需求
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11. 贵司认为人工智能技术对业务流程的改进效果如何?
非常显著
显著
一般
没有改进
不适用
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12. 贵司是否认为应用人工智能技术有助于提高企业竞争力?
不确定
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13. 贵司认为人工智能技术在贵司所在行业中的普及程度如何?
非常普及
相对普及
一般
不太普及
完全不普及
第三章:人工智能技术应用面临的挑战
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14. 贵司认为在人工智能技术应用的过程中,可能遇到的挑战有哪些?

【多选题】
技术障碍,如:算法复杂、人工智能与现有业务流程集成性低等
决策过程不透明或难以解释
算法合规性问题
数据安全问题,如:数据源可靠性、数据处理、隐私保护等
投资回报问题
伦理性问题,如:算法偏见、深度伪造等
其他,请具体说明:
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15. 贵司认为在人工智能技术应用的过程中,数据管理方面可能遇到的挑战是什么?【多选题】
数据收集困难
数据清洗和预处理复杂
数据安全和隐私保护
数据使用的合规性问题
生成内容安全
其他,请具体说明:
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16. 贵司认为在人工智能技术应用的过程中,“数据安全和隐私保护”方面可能遇到的挑战是什么?【多选题】
因数据量增加而导致的数据泄露风险
全球各地的数据保护法规(如欧盟GDPR)不断变化
在保护个人隐私的同时,需要确保数据的可用性
数据从收集到销毁的全生命周期保护
全球化发展过程中的数据出境规制
其他,请具体说明:
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17. 贵司认为在人工智能技术应用的过程中,“伦理性问题”方面可能遇到的挑战是什么?【多选题】
不同国家和地区对伦理的理解和标准不同
算法决策过程过于复杂,导致难以向非技术用户解释其工作原理
人工智能技术在设计和应用过程中可能加剧或产生偏见和歧视
在人工智能技术应用过程中出现错误或导致不良后果后的责任归属
人工智能与人类工作者之间的关系
其他,请具体说明:
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18. 贵司认为在人工智能技术与长期业务战略融合的过程中,可能面临的挑战是什么?【多选题】
技术快速迭代,从而导致研发困难、算力紧张等
数据源的可靠性和数据使用的合规性
人工智能相关的监管政策不断调整
持续的成本投入是否能带来预期的收益
缺乏具备人工智能知识和技能的专业人才
其他,请具体说明:
第四章:可信人工智能治理情况
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19. 贵司中哪个团队/岗位负责可信人工智能治理工作?【多选题】
高级管理层或董事会
技术团队
合规团队(含隐私)
安全团队
风控团队
不确定
暂时没有负责人/团队
其他,请具体说明:
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20. 贵司是否制定了可信人工智能相关的内部政策或指导原则?
已制定全面且正式的政策
有限的政策已经就位
正在规划政策,但尚未投入使用
目前没有相关政策,也不打算制定
不确定
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21. 如已制定内部政策,在制定过程中主要参考哪些标准或框架?【多选题】
ISO/IEC 42001-2023 人工智能管理体系
欧盟《人工智能法案》
中国人工智能相关法规与标准
美国NIST AI风险管理框架
其他,请具体说明:
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22. 贵司关于可信人工智能方面的培训主要面向哪些员工?
面向公司内部全体员工
仅面向人工智能技术相关岗位的员工
没有提供过可信人工智能方面的培训
不确定
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23. 贵司是否对人工智能技术应用进行风险评估?
计划中
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24. 贵司在人工智能技术应用风险评估方面,最关注的评估点是什么?【多选题】
性能指标,包括准确性、速度、稳定性和可扩展性等
算法的透明度和可解释性
伦理合规性,包括公平性、人类参与等
数据全生命周期的保护情况
成本与预期收益,包括直接成本、运营成本和潜在回报等
其他,请具体说明:
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25. 贵司对评估过程中发现的可信人工智能相关风险持哪种立场?
与可信人工智能相关的风险是当前的紧急优先事项
与可信人工智能相关的风险是长期优先事项
目前并未考虑解决与可信人工智能相关的风险
不确定
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26. 您认为贵司在可信人工智能治理方面,已满足以下哪些要求?【多选题】
AI管理制度
明确组织和人员角色
事件应急处理
知识产权管理
建立投诉机制
供应链管理
训练数据来源合规
训练数据标注规范
数据质量保证
数据安全防护
个人信息保护
内容安全治理
模型安全保障
算法公平
算法公开透明
人类监督
基础网络安全
自动记录日志
附加问题
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27. 贵司是否有意愿参与关于可信人工智能治理的进一步研究或合作?
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28. 贵司是否愿意分享关于人工智能技术帮助解决特定业务问题的优秀案例?
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29. 您对人工智能技术的未来发展有哪些期待或建议?【多选题】
加强技术研发
完善法律法规
提升公众认知
加强国际合作
其他,请具体说明:
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