6 normas nacionais de IA do Laboratório de IA de Xangai, China, aprovadas para estabelecimento

De acordo com pt.wedoany.com-Seis normas nacionais lideradas pelo Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai (Laboratório de IA de Xangai) foram recentemente aprovadas para estabelecimento, abrangendo áreas de ponta da inteligência artificial, como grandes modelos, ciência inteligente, segurança de IA e IA incorporada. Simultaneamente, várias normas-chave de IA lideradas pelo laboratório estão avançando de forma constante nos processos de estabelecimento e elaboração, incluindo a primeira norma internacional do IEEE no campo da ciência inteligente. Assumindo as responsabilidades da unidade líder do WG9, o laboratório está construindo sistematicamente um conjunto completo de especificações de controle de segurança de IA, contribuindo para o desenvolvimento de alta qualidade da indústria de inteligência artificial da China.

Com base em uma colaboração de longo prazo entre indústria, academia e pesquisa, o laboratório já estabeleceu uma matriz de padrões de avaliação de IA que cobre áreas abrangentes, um sistema hierárquico tridimensional e todo o fluxo do processo de negócios. Ao criar um sistema de avaliação abrangente que integra métodos subjetivos e objetivos, o laboratório está explorando o estabelecimento de um paradigma de avaliação que equilibre desempenho técnico e aplicação prática, fornecendo suporte para a iniciativa "Inteligência Artificial+".

As seis normas nacionais aprovadas para estabelecimento são: "Inteligência Artificial — Especificações para Requisitos de Construção de Plataforma de Avaliação de Grandes Modelos", "Inteligência Artificial — Especificações Técnicas para Preparação de Dados Científicos", "Inteligência Artificial — Especificações Técnicas para Coleta e Classificação de Pistas de Dados Científicos", "Tecnologia de Segurança de Rede — Método de Avaliação de Maturidade de Capacidade de Segurança de Inteligência Artificial", "Inteligência Artificial — Especificações de Avaliação de Modelos Mundiais" e "Inteligência Artificial — Especificações de Qualidade de Dados para IA Incorporada — Parte 2: Dados Gerados". Até o momento, o Laboratório de IA de Xangai, em conjunto com institutos de pesquisa, universidades e o setor industrial, estabeleceu uma matriz de padrões de avaliação de IA que cobre áreas abrangentes, um sistema hierárquico tridimensional e todo o fluxo do processo de negócios. Em termos de cobertura de área, a matriz abrange horizontalmente quatro áreas principais: grandes modelos, ciência inteligente, segurança de IA e IA incorporada, subdividindo-se em cenários como grandes modelos de uso geral, modelos multimodais, modelos mundiais, agentes inteligentes e simulação de robôs humanoides, cobrindo texto, áudio e vídeo, interação incorporada e cenários reais de teste de produtos de IA em vários setores. Em termos de sistema hierárquico, a matriz constrói verticalmente uma arquitetura de padrões de quatro níveis coordenados: normas nacionais definem os limites mínimos da indústria, normas setoriais detalham requisitos de avaliação subjetiva, normas de grupo implementam soluções específicas para cenários, e simultaneamente são desenvolvidas normas internacionais do IEEE, formando um sistema de "especificações básicas — indicadores especializados — regras de implementação — regras internacionais". Em termos de fluxo de processo de negócios, todas as normas são elaboradas seguindo um ciclo fechado de "definição de indicadores — métodos de teste — especificações de conjuntos de dados — construção de plataforma — aceitação de segurança", cobrindo etapas-chave como iteração de desenvolvimento de modelos, inspeção de fábrica, avaliação por terceiros, implementação no setor e operação e manutenção de plataformas de avaliação.

Uma inovação nesta matriz de padrões é o mecanismo de avaliação abrangente integrado subjetivo-objetivo. Este mecanismo baseia-se em avaliação quantitativa objetiva, alcançando cobertura total de indicadores, implementação em todo o fluxo e reconhecimento mútuo de resultados entre instituições; ao mesmo tempo, padroniza indicadores de percepção subjetiva, como experiência de interação e adaptação a cenários, quantificando e arquivando percepções humanas dispersas. Os dois tipos de dados de avaliação se calibram mutuamente, elevando a avaliação de IA de uma simples pontuação de desempenho para um sistema de avaliação abrangente que considera capacidade técnica, experiência do usuário e valor industrial.

A matriz de padrões de avaliação de IA construída pelo Laboratório de IA de Xangai visa quebrar as barreiras de avaliação da indústria, unificar os benchmarks de avaliação de IA de ponta domésticos, permitir o intercâmbio e reconhecimento mútuo de resultados de avaliação entre instituições e reduzir os custos de avaliação repetida para as empresas. A matriz também padronizará a iteração de desenvolvimento de tecnologias de ponta, como grandes modelos, IA incorporada e ciência inteligente, melhorará o desempenho dos produtos de IA e os níveis de conformidade de segurança, e apoiará o posicionamento internacional da China em padrões de IA.

Olhando para o futuro, o Laboratório de IA de Xangai continuará a se concentrar no campo da padronização de avaliação de IA, iterando e atualizando a matriz de padrões, complementando regras detalhadas de avaliação para cenários específicos e otimizando o fluxo de implementação da avaliação integrada subjetivo-objetiva. O laboratório aprofundará a colaboração entre indústria, academia, pesquisa e aplicação, estabelecerá uma plataforma de verificação de padrões aberta e compartilhada, mobilizará institutos de pesquisa, universidades e empresas industriais para realizar o desenvolvimento e teste experimental de padrões, e promoverá a implementação de padrões, acelerando a exportação em larga escala de padrões nacionais.