人工智能在现实生活中的应用越来越多，比如OpenAI等都是人工智能的应用产品。为增进大家对人工智能的认识，本文将对人工智能的实际应用、人工智能的安全监管予以介绍。如果你对人工智能具有兴趣，不妨一起继续往下阅读哦。
一、AI人工智能的实际应用有哪些
人工智能的应用范围很广。虽然不是详尽无遗的清单，但以下是一些突出人工智能不同用例的示例。
1、智能文档处理
智能文档处理(IDP)可将非结构化文档格式转换为可用数据。例如，它将电子邮件、图像和 PDF 等业务文档转换为结构化信息。IDP
使用自然语言处理(NLP)、深度学习和计算机视觉等人工智能技术来提取、分类和验证数据。
例如，英国土地注册局 (HMLR) 处理超过 87% 的英格兰和威尔士的财产所有权。HMLR
社会工作者比较和审查复杂的法律文件有关的财产交易。该组织部署了一个人工智能应用程序来自动进行文档比较，从而将审查时间减少了
50%，并增强了财产转让审批流程。
2、应用程序性能监控
应用程序性能监控(APM)是使用软件工具和遥测数据来监控关键业务应用程序性能的过程。基于 AI 的 APM
工具使用历史数据在问题发生之前对其进行预测。他们还可以通过向您的开发人员推荐有效的解决方案来实时解决问题。这种策略可以保持应用程序的有效运行并解决瓶颈。
例如，Atlassian 生产的产品旨在简化团队合作和组织。Atlassian 使用 AI APM
工具来持续监控应用程序、检测潜在问题并确定严重性优先级。借助此功能，团队可以快速响应基于机器学习的建议并解决绩效下降的问题。
3、预测性维护
人工智能增强型预测性维护是使用大量数据来识别可能导致运营、系统或服务停机的问题的过程。预测性维护使企业能够在潜在问题发生之前将其解决，从而减少停机时间并防止中断。
例如，Baxter 在全球拥有 70 个生产基地，可全天候运营以提供医疗技术。Baxter
采用预测性维护来自动检测工业设备中的异常情况。用户可以提前实施有效的解决方案，以减少停机时间并提高运营效率。
4、医学研究
医学研究使用 AI
来简化流程、自动执行重复任务并处理大量数据。您可以在医学研究中使用人工智能技术来促进端到端的药物发现和开发，转录病历，并缩短新产品的上市时间。
举一个现实世界的例子，C2i Genomics
使用人工智能来运行大规模扩展、可定制的基因组管道和临床检查。通过涵盖计算解决方案，研究人员可以专注于临床表现和方法开发。工程团队还使用 AI
来减少资源需求、工程维护和 NRE 成本。
5、业务分析
业务分析使用 AI 来收集、处理和分析复杂的数据集。您可以使用 AI 分析来预测未来价值，了解数据的根本原因，并减少耗时的流程。
例如，富士康使用人工智能增强的业务分析来提高预测准确性。他们的预测准确性提高了 8%，从而使工厂每年节省 53.3
万美元。他们还使用业务分析来减少劳动力浪费，并通过数据驱动的决策提高客户满意度。
二、人工智能的安全监管
当前，生成式人工智能在发展过程中面临着多个挑战。首先，模型可能反映和放大训练数据中的偏见和歧视，导致不公平或有偏见的结果。其次，生成式模型通常被认为是黑盒模型，缺乏透明度和解释性，难以理解其决策过程。知识产权和数据隐私问题涉及对版权保护信息的使用。此外，生成式人工智能技术有可能被滥用，用于制造虚假信息、深度伪造和其他恶意用途。因此，应用程序的决策过程应易于理解，应用程序的目标应向运营商和最终用户明确披露，并且尊重个人隐私。必须制定道德准则和治理结构，以减轻潜在危害并确保技术进步与负责任的使用相平衡。必须解决版权归属问题，以便人工智能设计师、训练数据的创建者和应用程序使用说明的作者得到适当认可。
国家网信办联合国家发展改革委等七部门于2023年7月10日颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，从法律基础、技术发展与治理、服务规范、监督检查和法律责任等多个方面提出了一系列治理方法。在技术发展方面，鼓励生成式人工智能技术创新发展，构建应用生态体系，并支持国际交流与合作。在服务规范方面，强调遵守法律、尊重社会公德，不得生成违法内容，并要求在技术开发过程中采取措施防止歧视。监督检查和法律责任方面，各部门加强管理，生成式人工智能服务提供者应配合监督检查，对违法行为进行处理。
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