可信人工智能有哪些应用场景？

我来概括一下，内容都来自报告《可信人工智能产业生态发展报告（2022年）》，如果想要更多了解的话，可以前往原报告查看。

1.智慧金融

人工智能驱动金融服务应用程序已经成为金融创新的一大趋 势，在金融产品设计、市场营销、风险管理、客户服务和其它支持 性活动等金融行业主要业务链条均有落地，生物特征识别、知识图 谱、智能语音等技术已经衍生出智能营销、智能客服等典型场景。

人工智能赋能金融业的深度逐渐加深，金融系统复杂性日益提 升，对金融市场的公平性、透明度和稳定性提出了新的挑战。依托 可信人工智能适当和透明的设计能够合理规避风险，增进消费者保 护和信任。一方面，通过解释人工智能算法如何开发与运作，能够 促进建立对人工智能应用的信任，整体提升金融市场的可信度；另 一方面，减少人工智能结果的偏见，避免产生歧视性结果及市场趋 同和羊群行为，从而确保市场的稳定性和可复现性。

可信人工智能在金融领域的实践主要集中于业务运营、风险管 控、销售营销等环节。在业务运营环节，匿踪私密查询等技术能够 保护用户隐私，防止用户信息被误用滥用。金融机构在联合运营 商、政务机构、保险机构、支付机构等获取相关客户信息解决日常 业务的过程中，使用匿踪私密查询技术对查询方的客户身份ID进行 混淆加密，使数据源方无法确切知道客户信息，有效避免客户身份 ID信息泄漏。通过不可更改的固件安全启动、硬件加密算法保证的加密信任链以及离线签名的加解密算法，保证系统运行环境的无人 为篡改和可信安全性。在风险管控环节，通过联合计算与统计解决 风险信息不对称问题，丰富目标主体风险评价信息维度，提升金融 服务的普惠性和公平性。通过安全求交等技术[24][25]，横纵向打通不 同领域数据，从而实现金融机构风控信息的全面补充，形成跨行业 线上线下真实经营数据信息的评估链条，交换机器学习参数，提升 对目标主体信贷风险洞察能力，实现本行优质高潜客户挖掘，有效 缓解中小银行客户相对资质稍差的问题。支付服务环节，以注入式 攻击防御方案增强支付系统安全稳定性。针对刷脸支付等新型支付 潮流和潜在的注入式攻击威胁，金融机构主要采用整套防控方案， 既包含硬件环境检测+传感器参数+图像视觉特征融合的多模态防控 方案+TEE+暗水印，又融合隐式多帧、微表情等算法创新，可以防 御99.9%的注入式攻击。

2.智慧医疗

人工智能作为一种“通用”技术，几乎渗透医疗系统所有领 域，从临床决策到生物医学研究和卫生系统管理等，将临床医生从 非临床事务中解放出来，在影像诊断、药物发现、肿瘤诊治等行医 过程中甚至具有更高的效率。

如何在人工智能可信框架内规范智慧医疗，高效发挥人工智能 技术作用至关重要。可信治理框架强调透明度、信任的重要性，可 信人工智能在医疗领域的推广能够在保护数据隐私的同时打通数据 群岛、实现数据价值、提升医疗算法的可解释性，从而提高社会整体医疗水平与效率。目前，医疗行业内存在数据共享难、分析难的 困境，并伴随着医疗数据异构、类型复杂等问题。

可信人工智能在医疗领域的运用主要体现在医疗辅助诊断、药 物发现与罕见病治疗方面。医疗辅助诊断方面，可信人工智能能够 实现高质量医疗服务的标准化，缓解地区医疗水平发展不平衡的问 题。通过数字化、标准化的专家经验和知识图谱，可将高质量医疗 服务复制并输出，增加医疗资源的总体供给，快速提升基层医院的 医疗水平，使得患者无论是在发达地区或是偏远地区，均可就近就 医，享受到基本同质的医疗服务，促进医疗卫生资源均衡化发展。 药物研发和罕见病研究方面，以联邦学习协同各机构合作，提高精 度和成功率，保护病人隐私。单个机构罕见病数据量偏少且高度有 偏，共享存在高壁垒、高成本、高机密性等困难，联邦学习框架 下，机构之间仅通过共享模型权重即可协同训练，彼此增强模型效 果，还可通过蒸馏学习解决参与聚合的模型参数量过大的问题，维护系统稳定性。此外，将随机对照试验作为检验医疗人工智能创新 的金标准，保证泛化性和可靠性。随机对照试验（RCT）通常被认 为是医学临床试验的黄金标准，2021 年 Nature Review Cancer 的一 篇研究显示，3578 项与深度学习相关的癌症诊断技术研究中，符合 三期临床 RCT 标准的仅有 3 项。目前，结肠镜计算机辅助诊断、冠 脉 CTA 等领域已经开展了符合医学标准的科学验证，从而保证医疗 人工智能的准确度和可靠性。

3.智慧教育

智慧教育在发展过程中已催生出大量应用和新业态，覆盖教育 各个环节，依托知识图谱、情感计算、自然语言处理等技术，通过 计算机辅助教学、学习管理系统、自适应学习等方式，全面促进教 育机会多样性，内容丰富性，方式灵活性与途径便捷性。

教育的社会性与敏感性意味着人工智能带来的不确定性和风险 更加显著。可信人工智能在公平，稳健、保护隐私的前提下充分发 挥人工智能在教育领域的潜力。一方面，降低系统复杂性，给出选 择特定学习轨迹的过程与理由，避免信息不对称及歧视性结果，确 保包容、公平的优质教育。另一方面，在保护用户个人数据的前提 下促进因材施教和个性化学习，避免个人信息滥用引发道德风险。

可信人工智能在教育领域的实践主要体现在确保公平性、增强 系统稳健性、完善数据安全保障三方面。可信智慧教育的公平性体 现在系统设计的多样性与无偏性。一方面，保证设计和训练人工智 能系统团队多样性，如在专业领域、教育背景方面，并定期更新教学数据避免系统固化；另一方面，对系统设计建立监督程序，明确 分析系统的目的、操作范围、限制和要求等，评估可能出现不公平 偏见的情况，并保证人工智能教育系统态度、诊断和教学行为的一 致性。可信智慧教育能够确保系统的稳健型，对抗恶意攻击与数据 过载等问题，全程保障教学质量。一方面，建立稳健教学服务引 擎，对教学服务实时监控，并设立预警通知机制，保障监测到警告 信息后及时处理，以维持底层服务的稳定性；另一方面，通过对各 个关键业务点的智能模拟访问，保障教育系统实时可用，并依据运 行状态数据分析，动态调整云端环境的配置和数量，提升业务高峰 期的运行稳定性。可信智慧教育将教育大数据的信息储存和共享变 得安全、可信。一方面，强化防泄漏、防窃取的全场景监测、预警 和应急处置等能力建设，并建立起数据流动的异常行为画像机制， 对可能存在的风险部署人工智能检测模型，将数据的时效性和检测 行为融为一体；另一方面，建立可信执行环境，通过密文查询手段 防止工作人员查询敏感数据，保护学生隐私。同时，提升区域教育 大数据含金量，实现隐私保护下的高质量数据协作，利用上链数据 实现事中数据流通可控，事后可溯源监管、审计。

4.智能制造

在机器视觉、语音技术、机器学习等技术助力下，人工智能在 工业领域的应用推动了生产优化、智能质检、生产设备预测性维护 以及供应链管理等制造体系的全局决策优化，推动产业提质增效。

目前，人工智能在工业领域的实践存在工业数据流通不畅、信 息泄露，数据价值融合、释放困难，数据涉及主体众多、无法确权 等问题。可信人工智能试图寻找一种适合工业场景的新型数据共享 流通解决方案，在数据价值释放及数据安全需求中取得平衡，保障 工业数据合规流动与有序利用，有助于构建数据驱动、人机协同、 跨界融合，共创分享的智能工业经济形态。

可信人工智能在工业领域的实践主要体现于生产优化、智能质 检与生产设备预测性维护等方面。可信人工智能能够避免信息孤岛 带来的效率低下、工艺水平参差、重复性工作等问题，促进生产优 化。通过建立以数据+模型双驱动的数据共享方案，将样本数据传输 至云端进行联邦学习实现多条产线间的联合训练与模型共享，并通 过数据清洗与储存、数据计算处理等步骤沉淀量化行业知识，构建 高品质、高效率的生产新模式。通过无量纲和互无量纲指标实现生 产设备的预测性维护，降低随机故障几率。原始振动与特征信号通 常隐藏了大量设备状态信息，能够反映设备系统状态与变化规律， 通过对该信号的提取与分析，能够有效进行设备故障诊断。一些企 业利用无量纲理论提取敏感特征，从而避免特征冗余，提升设备故 障识别和分类效率；在一些对精细度要求较高的领域，可以利用实 际模拟仿真，推导出具有更高灵敏性的互无量纲指标，适用于环境 和设备结构复杂的情况。使用基于正样本的异常检测、基于小样本 的模型快速迭代和基于未知缺陷的分割等方法，优化智能质检。人工智能质检在汽车制造、电子制造、新能源等多个工业细分领域均 有落地，目前主要采用基于正样本的异常检测、基于小样本的模型 快速迭代和基于未知缺陷的分割等方法，解决较为常见的换型效率 与模型精度要求高、难以使用一个通用模型覆盖所有应用场景、样 本数量不足以满足训练需求、数据质量参差不齐等问题，优化问题 工件预测模型，进行全量自动化质检。

5.智慧政务

人工智能融合知识图谱、语义分析、文字识别、语音识别等技 术，已经应用到政府办公、信息管理和公共服务等多个场景中，助 力政务决策、业务流程优化，提升利企便民服务体验，提高城市政 务服务能力与水平。

智慧政务在助力政府信息化建设和实现政务应用无障碍的过程 中，数据共享、隐私安全与协同效率等受到挑战。可信人工智能帮 助促进政府信息在各部门间及时交换和广泛共享，为跨部门协同与 领导决策提供准确可靠的数据支撑，全面保证数据的可知、可管、 可控、可用，并为公众建立一个更为透明、公平、功能强大的公众 服务平台，提高政府的公共服务管理水平。目前，智慧政务主要面 临横、纵向信息交换存在“数据壁垒”，政务协同缺乏信任基础等 问题。

可信人工智能在政务领域的实践主要体现在实现跨域数据共 享，加强政务系统可靠性与实现公平普惠。可信人工智能能够突破 政务跨域数据壁垒，打通政务跨域数据应用价值链。建立非人为控制的信任系统，通过联合计算、联合建模等实现政务数据协同计算 与数据资源合规市场化、安全应用化、价值最大化，为跨部门跨层 级数据互联互通提供安全、可信环境，并实现政务信息的全流程存 证与数据确权，面向数据权属、采集、存储、存证、计算，提供全 生命周期安全保障。提高异构应用访问的适应性，实现外部公共数 据分布式访问，进一步提升公共数据融合和流通服务质量及效率， 形成社会效益与经济效益双发展。可信人工智能能够构建稳健政务 系统，稳固信任基础。政府层面，通过人工智能对抗技术，帮助政 府解决AI应用中的安全问题。定期检测AI模型安全漏洞，防御攻击 AI系统的行为，提升政务系统安全性，保证政府业务的全流程安全 访问，并防止政务敏感信息截屏、转发、复制等。用户层面，持续 监测终端设备和用户的安全风险，根据授权主体、客体环境和行为 风险进行动态授权。通过检测鉴别AI伪造内容，降低因滥用AI导致 的社会隐私和伦理风险。可信人工智能通过确保系统决策的公平 性，帮助构建泛在可及、公平普惠的公共服务信息体系。一方面， 构建完整的异质数据集，避免因文化、政策或历史因素所造成的社 会偏见，如针对少数和弱势群体，在设计理念与实际应用中考虑特 殊需求，推出相应的页面与符合群体特征的应用机制。另一方面， 定期检查数据集以确保数据的高质量，使用公平性指标来减轻或消 除偏见和潜在歧视。