你对 AI 的信任有几分？
前情 · 提要
企业在 AI 的落地与扩展中，总逃不开“技能短缺”、“信任缺失”和“复杂数据”三大困扰。上一次，我们用数据科学家、CIO、CEO 的赶考之路，描绘了企业 AI 之旅人才技能短缺的难题（详情请移步 →《庚子年赶考实录：金榜题名背后，这届考生太难了！》）。今天，我们就来谈谈下一话题——信任。
进入正题前，来投个票先：
在过去的半个世纪里，AI 系统性能突飞猛进，通过对复杂模型的训练，机器人能够轻松完成复杂的精细动作，AI 的诊断水平甚至可以接近于专业医生。但问题是，如果这些系统真正走进我们的生活，你会信任它们作出的决定吗？
几年前，就出现了某品牌的图像识别系统将人打上“大猩猩”标签的乌龙，如今，这种让人啼笑皆非的事情仍屡见不鲜。数据不会说谎，但这并不意味着我们能无条件信任建立在其上的 AI 系统。面对这个看不见摸不着根本无法解释其决策的神秘 AI“黑盒”，我们似乎也只能叹息一句：“说好的信任呢？”
你是否正在寻找一个方法
能在大规模应用 AI 前，确保数据安全和合规，提升数据治理？
能自动检测和减轻模型偏差，解释机器学习的模型决策，让可信赖 AI 应用不难？
能准确解锁非结构化数据中隐藏的价值，加强可信赖的知识管理？
能通过可信赖的自助分析洞悉业务，加强科学决策力？
2020年8月26日
“数 有 价，AI 无 界”
IBM 数据与 AI 线上论坛
“打开 AI 黑盒，构建可信企业级AI”
主题专场来袭！
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深度洞察
1 | AI 赋能的数据治理，驱动可信赖业务成果 确保数据合规，提升数据质量，为大规模应用 AI 做好准备 |
2 | AI 模型解释及自动纠偏，推动可信赖 AI 应用 通过自动检测和减轻模型偏差，解释机器学习的模型决策，推动可信赖的 AI 应用 |
3 | AI 搜索和文本分析，洞察可信赖的数据价值 演示介绍集成了 Project Debater 关键技术的 Watson 产品如何解锁非结构化数据中隐藏的价值，加强客户知识管理 |
4 | AI 驱动的商业智能，奠定可信赖的业务决策 利用 AI 驱动的 BI，通过可信赖的自助分析洞悉业务，加强科学决策力 |
精选集锦 按需点播
IBM 全球数据与 AI 大会精华
1 | 信任：难于建立，却易于打破 聚集包括公平性、健壮性和可解释性在内的信任维度 |
2 | DataOps IBM DataOps 如何通过数据治理提供可信的业务就绪数据，从而提升业务敏捷性、速度和可信度 |
3 | 云端现代化 全球数字化机构 Wunderman Thompson 如何使用 AI/ML 支持客户在后疫情时期实现经济复苏 |
4 | 数据现代化 信任 AI：从数据基础开始 |
5 | 数据科学与 AI 实现 AI 生命周期自动化，打造可信 AI 与业务价值 |
6 | AI 风险与合规性 AI 治理：连接信任与风险 |
7 | 行业聚焦 - 信任 AI，重视护理行业：iKure 的远程医疗发展 - 在 Generali，可信任 AI 意味着做正确的事情 |
重磅嘉宾
1 | Standard Bank of South Africa 南非乃至非洲规模最大的商业银行 |
2 | Wunderman Thompson 新型营销代理机构，为全球客户提供端到端系统性营销服务 |
3 | Forrester 知名独立技术和市场调研公司 |
4 | Royal Bank of Canada 加拿大市值最高、资产最大的银行之一 |
5 | iKure 印度卫生保健与医疗护理社会企业 |
6 | Generali 世界第三大保险公司 |
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