標準化在AI的發(fā)展中扮演著支撐和主導(dǎo)的角色。它不僅對促進行業(yè)創(chuàng)新至關(guān)重要，而且對提高AI產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量、確保用戶安全并創(chuàng)建公平開放的行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)也至關(guān)重要。

參考來源?/? ?IEC:《Artificial intelligence across industries》白皮書

編譯?/? Helen

人工智能領(lǐng)域的標準化活動
人工智能領(lǐng)域的標準化還處于早期的階段。一些標準化小組已經(jīng)就AI或支持技術(shù)的某些領(lǐng)域展開了相關(guān)工作，正在成立新的小組從更廣泛和全面的角度解決AI的問題。

ISO/IEC JTC 1

ISO / IEC JTC 1是IEC和ISO就信息技術(shù)問題成立的聯(lián)合技術(shù)委員會，長期以來一直在AI術(shù)語領(lǐng)域開展工作。

JTC 1前詞匯工作組發(fā)布了以下關(guān)于AI術(shù)語的一系列國際標準：

• ISO / IEC 2382-28:1995，信息技術(shù)–詞匯 –第28部分:人工智能–基本概念和專家系統(tǒng)

• ISO / IEC 2382-29:1999，信息技術(shù)–詞匯 –第29部分:人工智能–語音識別和合成

• ISO / IEC 2382-31:1997，信息技術(shù)–詞匯– 第31部分:人工智能–機器學(xué)習(xí)

• ISO / IEC 2382-34:1999，信息技術(shù)–詞匯 –第34部分:人工智能–神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這些歷史標準現(xiàn)在已經(jīng)合并到通用的IT詞匯表JTC 1標準中：ISO / IEC 2382:2015 。

ISO/IEC JTC 1/SC 42
該小組委員會成立于2017年11月，旨在解決AI的具體標準化要求。JTC1 / SC 42將作為JTC 1的AI標準化計劃的焦點實體和支持者，為JTC 1、IEC和ISO委員會開發(fā)與AI相關(guān)的應(yīng)用提供指導(dǎo)。

該小組委員會部分工作主題是：

• 基礎(chǔ)標準

• 人工智能的計算方法和特征

• 可信度

• 用例和應(yīng)用

• 大數(shù)據(jù)

• 社會關(guān)注

在2018年4月舉行了第一次全體會議之后，JTC 1 / SC 42建立了基礎(chǔ)標準工作組1，包括第一批批準的兩個項目:人工智能概念和術(shù)語(ISO / IEC 22989)、使用機器學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)框架(ISO / IEC 23053)。

JTC 1 / SC 42全體會議還設(shè)立了三個研究小組:

• 第1研究小組：人工智能系統(tǒng)的計算方法和特征

• 第2研究小組：可信度

• 第3研究小組：用例和應(yīng)用

其它JTC1小組委員會一直在進行與推動者和支持性技術(shù)的AI相關(guān)的標準化工作:

• JTC 1 / SC 24：計算機圖形學(xué)、圖像處理和環(huán)境數(shù)據(jù)表示

• JTC 1 / SC 27：IT安全技術(shù)

• JTC 1 / SC 35：用戶界面

• JTC 1 / SC 37：生物識別

• JTC 1 / SC 38：云計算和分布式平臺

• JTC 1 / SC 40：IT服務(wù)管理和IT治理

• JTC 1 / SC 41：物聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)技術(shù)

IEC
一些IEC委員會已經(jīng)將AI視為能推進他們工作計劃的一個因素。這方面的例子包括:

• SC 45A：核設(shè)施的儀表、控制和電力系統(tǒng)，已經(jīng)對AI展開了研究，以應(yīng)用新興的IT和電子技術(shù)發(fā)展可支持和監(jiān)管核儀器及控制要求的計算機和信息系統(tǒng)。

• TC 100：音頻、視頻和多媒體系統(tǒng)和設(shè)備，開發(fā)與可穿戴設(shè)備相關(guān)的標準，并發(fā)起了一個主題為“可穿戴設(shè)備的使用場景”的討論，其中包括AI和虛擬現(xiàn)實的元素。

• TC 124：可穿戴電子設(shè)備和技術(shù)，負責(zé)制定可穿戴技術(shù)的電氣工程、材料和人身安全技術(shù)標準。

ISO??
國際標準化組織的幾個委員會正在準備編制與AI應(yīng)用相關(guān)的標準，例如:

• TC 22：道路車輛，制定道路車輛的基本標準

• TC 68：金融服務(wù)，致力于金融和銀行業(yè)的標準化

• TC 299：機器人技術(shù)，涵蓋了各種用途機器人領(lǐng)域的標準化。

ITU?
在AI領(lǐng)域，ITU-T成立了一個面向未來網(wǎng)絡(luò)(包括5G(FG-ML5G))的機器學(xué)習(xí)焦點小組。該小組的目標包括: 幫助未來的網(wǎng)絡(luò)采用機器學(xué)習(xí)，包括架構(gòu)、接口、用例、協(xié)議、算法、數(shù)據(jù)格式、互操作性、性能、評估、安全和個人信息保護。

• 為未來網(wǎng)絡(luò)中的機器學(xué)習(xí)研究、審查和調(diào)查現(xiàn)有技術(shù)、平臺、指南和標準。

• 識別可幫助實現(xiàn)安全可信地使用機器學(xué)習(xí)框架的要素。

• 審查和研究如何在未來的網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練、適應(yīng)、壓縮和交換機器學(xué)習(xí)算法，以及多個算法之間如何相互作用。

• 考慮到各種固定和移動通信堆棧，明確適用于未來網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)的可能要求，并促進滿足這些要求的新機器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展。

• 明確對網(wǎng)絡(luò)功能、接口和使用機器學(xué)習(xí)所需能力的可能要求。

• 明確面向通信的機器學(xué)習(xí)中的標準化挑戰(zhàn)。

• 編制標準鴻溝分析和機器學(xué)習(xí)路線圖，以便確定ITU-T關(guān)于這些主題的建議書的范圍。

IEEE
IEEE主要集中研究AI相關(guān)技術(shù)標準的倫理層面。2016年3月，IEEE標準協(xié)會發(fā)起了“人工智能和自主系統(tǒng)中的倫理考慮全球倡議”，旨在幫助人們應(yīng)對 AI帶來的威脅，并制定出從數(shù)據(jù)隱私到故障安全工程的倫理設(shè)計原則和標準。

在此框架下，IEEE已經(jīng)批準了以下標準化項目:

• IEEE P7000：解決系統(tǒng)設(shè)計過程中的倫理問題的建模過程

• IEEE P7001：自主系統(tǒng)的透明性IEEE P7002:數(shù)據(jù)隱私處理

IEEE P7003:對算法偏見的考量

• IEEE P7004：兒童和學(xué)生數(shù)據(jù)治理標準IEEEP7005:透明雇主數(shù)據(jù)治理標準
  IEEE P7006：個人數(shù)據(jù)的人工智能代理標準 IEEE P7007:倫理驅(qū)動的機器人和自動化系統(tǒng)的本體標準

• IEEE P7008：機器人、智能和自主系統(tǒng)中倫理驅(qū)動的助推標準

• IEEE P7009：自主和半自主系統(tǒng)的故障安全設(shè)計標準

• IEEE P7010：合乎倫理的人工智能和自主系統(tǒng)的健康度量標準

• IEEE P7011：識別和評定新聞來源可信度的過程標準

• IEEE P7012：機器可讀的個人隱私條款標準

?ETSI
ETSI有一個關(guān)于體驗式網(wǎng)絡(luò)智能(ENI)的行業(yè)規(guī)范小組(ISG)，其目標是為采用閉環(huán)控制方法的認知網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)制定標準。這種方法基于“監(jiān)控-分析-計劃-執(zhí)行”模型，并且將通過學(xué)習(xí)能力得到增強。

設(shè)想的認知網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)可根據(jù)用戶需求、環(huán)境條件和業(yè)務(wù)目標的實時演變調(diào)整對可用網(wǎng)絡(luò)資源和服務(wù)的使用。系統(tǒng)做出的決定依賴于有關(guān)網(wǎng)絡(luò)資源復(fù)雜狀態(tài)的詳細信息以及表達運營商偏好的策略。

ISG ENI方法的獨特增值之處是通過引入一個指標來量化運營商體驗，并通過利用機器學(xué)習(xí)和推理來隨時間優(yōu)化和調(diào)整運營商體驗。

中國的標準化活動

全國信息技術(shù)標準化網(wǎng) (SAC/TC 28)??主要處理與詞匯、用戶界面、生物特征識別和其他方面有關(guān)的AI標準化工作。

到目前為止，在術(shù)語和詞匯領(lǐng)域，已經(jīng)發(fā)布了四個基本的國家標準，例如GB/T 5271.28-2001:信息技術(shù)–詞匯–第28部分：人工智能–基本概念和專家系統(tǒng)。用戶界面小組委員會正在制定多個國家標準，并成立了運動感應(yīng)交互和腦機接口工作組來進行相關(guān)的標準化研究。

生物特征識別委員會已經(jīng)制定了有關(guān)指紋、面部和虹膜識別的標準。此外，國家信息安全標準化技術(shù)委員會的大數(shù)據(jù)標準工作組、云計算標準工作組和國家傳感器網(wǎng)絡(luò)標準工作組也在努力形成基本的標準，以支持AI的相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用。

全國自動化系統(tǒng)與集成標準化技術(shù)委員會 (SAC/TC 159)?在SAC / TC159下，SC2機器人設(shè)備小組負責(zé)工業(yè)機器人的整體標準制定工作，包括系統(tǒng)接口、組件、控制器等。它已發(fā)布了多個標準，例如GB / T 17887-1999:工業(yè)機器人–自動末端執(zhí)行器交換系統(tǒng)–詞匯和特征表示。

全國音頻、視頻及多媒體系統(tǒng)與設(shè)備標準化技術(shù)委員會(SAC/TC 242)??SAC / TC 242對音頻、視頻和智能醫(yī)療產(chǎn)品的相關(guān)標準進行了研究。比如，當前標準包括虛擬現(xiàn)實音頻的主觀評估方法(2017-0279T-SJ)。

全國信息安全標準化技術(shù)委員會 (SAC/TC 260)??SAC/ TC 260在生物特征識別、專注于AI技術(shù)的智慧城市和智能制造等領(lǐng)域制定了與安全相關(guān)的標準。

全國智能交通系統(tǒng)標準化技術(shù)委員會(SAC/TC 268)??SAC/ TC 268在智能交通領(lǐng)域進行了標準化工作。它還制定了標準，例如GB / T 31024.2-2014 :協(xié)作式智能交通系統(tǒng)–專用短程通信–第2部分:介質(zhì)訪問控制層和物理層的規(guī)范。

?美國的標準化活動
幾家總部位于美國從事AI業(yè)務(wù)的私營公司與幾家跨國公司一起建立了AI伙伴關(guān)系(Partnership on AI)，旨在發(fā)展和分享最佳實踐。也有越來越多的研究機構(gòu)和非政府組織致力于與人工智能有關(guān)的政策、倫理和安全問題。在可預(yù)見的將來，像 Partnership on AI這樣協(xié)作性的私人計劃最有可能成為美國公司某種標準的來源。

歐洲AI聯(lián)盟??
歐盟致力于開發(fā)一種全面的AI戰(zhàn)略，以解決關(guān)于確保信任和提高認識的合理關(guān)切，并將覆蓋所有相關(guān)利益相關(guān)者(企業(yè)、學(xué)術(shù)界、決策者、消費者組織、貿(mào)易組織以及民間社會的其他代表)。因此，歐盟計劃建立一個歐洲AI聯(lián)盟。第一步是成立一個高級AI專家組，作為該聯(lián)盟工作的指導(dǎo)小組，此外，該專家組還將負責(zé)就中長期AI挑戰(zhàn)和機遇向歐盟提出建議。專家組將通過其他舉措來支持歐盟介入和外展機制，并提出AI倫理準則。高級專家的征選工作已于2018年4月完成，該小組應(yīng)于2018年下半年開展活動。

行業(yè)協(xié)會和其它組織

Partnership on AI，它是由50多家最大的技術(shù)公司和以AI為重點的研究組織組成的不斷壯大的聯(lián)盟，目的是確保AI惠及人類和社會。盡管 Partnership on AI仍處于建設(shè)階段，尚未發(fā)表任何研究成果，但它可以在不久的將來為標準的辯論做出寶貴的貢獻。

皇家學(xué)會和信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)理事會之類的其他組織則著重強調(diào)了需要進一步開展標準工作的領(lǐng)域。除了私營公司和行業(yè)協(xié)會的工作外，目前有十幾家著名的研究組織正在考慮AI發(fā)展的影響，通常是為了確保安全創(chuàng)建通用AI。

標準化鴻溝
從開源和標準化的協(xié)調(diào)開發(fā)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示方法和性能評估，再到機器學(xué)習(xí)算法以及與AI相關(guān)的安全性，標準化鴻溝無處不在。

統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型和語義?

今天已經(jīng)有了一些針對特定領(lǐng)域標準化信息和數(shù)據(jù)模型的工作成果。但是，這些工作之間缺乏協(xié)調(diào)。為了AI，有必要協(xié)調(diào)并確保采用統(tǒng)一的方法來標準化不同領(lǐng)域的信息和數(shù)據(jù)模型。

基于數(shù)據(jù)模型的通用本體

不同領(lǐng)域中已經(jīng)存在各種各樣與本體有關(guān)的活動。因為機器學(xué)習(xí)通常不會局限于一個領(lǐng)域，而會涉及多個領(lǐng)域，所以必須協(xié)調(diào)這些依賴于領(lǐng)域的本體。需要努力協(xié)調(diào)不同領(lǐng)域之間的活動并標準化一個通用本體。

人工智能算法的驗證

AI算法與其他算法的不同之處主要在于它們在運行時會發(fā)生變化。環(huán)境的變化也會影響自學(xué)習(xí)算法的功能。需要闡明要驗證AI算法的哪些需求，或部署在哪里時需要驗證整個系統(tǒng)。一次性驗證是否有用或者周期性核查是否恰當也是需要斟酌的問題。

人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的基準測試和評估

隨著不斷采用創(chuàng)新設(shè)計、改進的體系架構(gòu)和新的硬件組件進行基礎(chǔ)設(shè)施和平臺的開發(fā)，需要一些標準對平臺就功能、性能或可伸縮性進行基準測試和評估。可以使用通用機器學(xué)習(xí)算法或特定場景下的工作負載(例如狀態(tài)監(jiān)視、監(jiān)視視頻)進行基礎(chǔ)設(shè)施的評估。