下面是小编为大家整理的人工智能时代的政府治理创新（全文）,供大家参考。
人工智能时代的政府治理创新
【人工智能】赢在人工智能时代
2020-07-07 原文 以下文章来源于 BCG 波士顿询问 ，作者 BCG 波士顿询问
BCG 波士顿询问 欢迎关注 BCG 大中华区的官方账号，猎取领先的商业理念和前沿的管理思想。
导读 人工智能的“类人”潜力正逐渐变成现实，机器开头具备本属于人类的力量。是时候该问问：商业领袖如何利用人工智能，充分发挥人与机器的独特优势？ 直 到最近，人工智能才令我们感觉到离现实使用越来越近。人工智能技术虽已进展了一段时间，却一直未能达到诞生之初人们寄予它的厚望。而如今，人工智能的“类人”潜力正逐渐变成现实，机器开头具备本属于人类的力量。所以是时候该问问：商业领袖如何利用人工智能，充分发挥人与机器的独特优势？ 人工智能正快速成为诸多行业的基础科技，其影响从自动驾驶汽车遍及到金融买卖领域。自主学习算法如今被普遍嵌入到移动和在线服务中；数字化设备和联网传感器的数据处理和数据流传输力量已大幅提升，持续改善人工智能的表现；机器基本上能够识别特定的语音和图像，可以大致理解人类的沟通。这一趋势意义非凡：
由于机器会说话、阅读、接受和存储百科学问，它能与人类很自然的深化争辩广泛的话题； 由于机器会识别物体和光学图像，它能走出虚拟，进入现实世界。
曾让支持者一度绝望的人工智能如今已深化人心，机器开头从事过去人类才能从事的活动（参阅图 1 和附录“机器如何思考和运作”）。例如，现在人工智能能够比放射科医生更精确地诊断出某些癌症，难怪传统的金融、零售、医疗及其他行业都已经将几十亿美元投向人工智能。
机器如何思考和运作
三次里程碑大事让一般大众了解到人工智能，每个大事都呈现了人工智能科技的一些关键元素。
1997 年，深蓝计算机击败世界象棋冠军 Garry Kasparov。国际象棋曾被视作呈现人类智力中核心战略元素的玩耍，因此成为新人工智能算法的试金石。几十年以来，程序员试图用人工智能击败人类棋手，却毫无进展。最终在 1997 年，IBM 开发的深蓝计算机击败了世界象棋冠军。但很多人仍感到绝望，由于会走象棋不等同于拥有通用的人工智能。深蓝计算机靠的是暴力算法和记忆，它不会学习，也不擅特长理象棋以外的任何任务。
这一大事揭示了两个道理。第一，机器处理问题的方式不同于人类；其次，很多“智力”任务掩盖面很窄，能够用特地的程序来处理。
随着 AlphaGo 在 2016 年击败李世石，计算机彻底统治了棋盘玩耍。由DeepMind Technologies 开发的 AlphaGo 依靠深度学习——一种神经网络（也叫计算机大脑）击败了世界围棋冠军。关于这场竞赛的备赛过程有一件趣闻：在开赛前最终几个月，AlphaGo 学习完了全部的人类竞赛，接下来的时间便一直和本人下棋。
2011 年，Watson 在综艺节目《危急边缘》中击败冠军。博得这场挑战赛后，IBM 的 Watson 也算是通过了人工智能图灵检验。Watson 在竞赛中
充分呈现了最前沿的语音识别、自然言语处理和搜索技术，但这场成功靠的是一项不一样的技能：Watson 在“双赌法（Daily Doubles）”中赢了其他参赛者——在双赌法中，玩家可以赌上本人全部或部分博得的钱，以获得确定领先。要做出最佳选择，玩家需要具备快速挨次推理、玩耍理论学问以及正确计算概率和结果的力量。诺贝尔奖获得者 Daniel Kahneman在他的有名作品《思考，快与慢》中指出，人类极度不擅长这些领域，而机器能够快速做出信息量很大的决策。
2012 年，谷歌演示了自动驾驶汽车。谷歌并不是自动驾驶汽车领域的先驱。这一殊荣归属一位名叫 Ernst Dickmanns 的德国计算机视觉专家，他于 1995 年在德国高速大路使用自动驾驶模式开车行驶了 1785 千米，时速达到 170 公里。
Dickmanns 在自动驾驶途中全程不用左拐。Frank Levy 和 Richard Murnane 在他们 2004 年合著的书籍《新劳动分工》中提出，“在迎面而来的车流中执行左拐会涉及很多要素，很难想象能够用一套规章复制司机的行为。”但是，谷歌的自动驾驶汽车总能顺当地做到这一点，它集成了电脑、计算机视觉和实时数据处理，其生成的智能代理既能探究现实世界，也能从现实世界中猎取阅历。
人工智能系统拥有思考和互动力量，因此经常不行避开地被拿来与人作比较。虽然人类能进行快速并行处理（模式识别），但挨次处理（规律推理）速度却很慢，而计算机在少数领域内已经完全把握并行处理，并能够进行急速的挨次处理。正如潜水艇虽不会游泳却能潜水，机器也有本人处理问题、完成任务的方式。
假如计算机处理力量无法取得巨大突破，机器将无法实现通用人工智能。通用人工智能指的是同时具备多种截然不同的处理问题力量，是人类智力的专属特征。例如，如今的机器人汽车并不会表现出我们常说的直觉推断力，它不会外行驶途中停下来挂念一个从自行车上摔下来的孩子。但若能合理使用，人工智能将能快速、精彩、智能、全面地处理很多商业活动。
人工智能不再是一门“选修课”。懂得如何让人与机器既紧密联系又能互补、制造出竞争优势，对企业来说至关重要。
竞争优势演化
曾几何时，一项简约技术型工具就能成为企业的优势来源，沃尔玛上世纪 80年月的物流跟踪系统就是一个例子。而如今的人工智能则不同，算法本身无法为企业带来竞争优势。纯粹的算法都散布在公共平台上，企业能够轻易地使用这些开源软件平台，如谷歌的 TensorFlow。由埃隆•马斯克（Elon Musk，特斯拉创始人）等人创建的非盈利组织 OpenAI 正努力于推动人工智能工具和争辩的广泛普及。很多杰出的人工智能争辩人员在加入百度、脸书和谷歌等公司时，仍坚持保留发表争辩成果的权利。
人工智能并未磨灭传统竞争优势来源——如市场地位和关键力量，而只是对这些优势重新进行了定义（参阅图 2）。因此，企业需要以动态的视角看待本身优势。例如，通常企业由于一些相对稳固的优势博得市场份额、占据领先地位：企业独有的资产、分销网络、客户接触和规模等。但在人工智能时代，我们需要重新定义竞争优势。
关于人工智能如何转变传统竞争优势，我们来看三个例子：
数据。人工智能的强大使用离不开数据。脸书、谷歌和优步等人工智能先驱为打造本人的“优势领域”，正在通过远超传统数据收集的方式，猎取用户和他人的当前和将来数据，作为人工智能使用的原材料。这些公司因其规模大，能够向算法输送更多训练数据，不断改善算法的表现。例如在全面实现自动驾驶汽车的竞赛中，优步的优势在于能够每天从司机身上收集 1 亿英里的批量数据，
这些数据最终能够用于改善公司的出行服务。脸书和谷歌则能够利用本身规模和深度来加强广告定位。
然而，并非全部企业都能成为脸书、谷歌或优步，但这并没有关系。企业能够建立、猎取和利用共享、租用或补充的数据集，即便这意味着与竞争对手合作，但能挂念企业补充资产、建立本身优势领域。共享不是一件坏事，关键在于打造一个无懈可击、得天独厚的开放与封闭数据组合。
客户接触。人工智能转变了客户接触的方式。不论是地理位置优越的实体店还是客流量高的网店，都要屈服于人工智能生成的洞察。例如，大型零售商能够利用人工智能引擎分析忠实度、销售点、天气和位置等数据，从而设计出共性化的营销活动和促销优待。商家甚至能够在客户本人尚无认识的情况下就猜测出客户的路径和偏好，从而便利地为客户供应生疏的、补充性的或全新的购买选项。利用这些优待活动的示意效应，企业能够在保持成本几乎不变的情况下提高收入。
力量。力量在传统方式下被细分为多个独立的优势来源，包括学问、技能和流程。而基于人工智能的自动化将这些领域整合成了一个连续的循环，包含执行、探究和学习三部分。随着算法吸取更多数据，其输出质量会得到提升。同样，对于人类而言，跨部门团队能够依据客户和终端用户的快速反馈而快速设计并完善原型，这种灵敏工作方式使得各项传统力量之间的界限变得更为模糊。
人工智能和灵敏本质上均为迭代，两者的产品和流程均为连续的循环。算法能够从阅历中吸取教训，能够让企业对未知领域的快速、广泛的探究与已知领域的开发相结合，在高度不确定性和快速变革的环境中富强进展。
除了重新定义某些竞争优势来源以外，人工智能还能提高决策速度和质量。在处理某些特定任务时，机器的输入数量和处理速度超出人类数百万倍；猜测分析和客观数据取代了人类的直觉和阅历，成为很多决策的核心驱动要素。股票买卖、在线广告、供应链管理和零售定价都在往这个方向快速进展。
当然，即便消灭类似于工业革命时期的颠覆（但这一次的颠覆速度确定更快），人类也不会被淘汰。首先，系统开发工作还是需要人来完成。例如，优步公司聘请了数百名自动驾驶汽车专家，其中约 50 名来自卡耐基梅隆高校机器人争辩所；人工智能专家如今成为了华尔街需求最大的聘请对象。其次，人
类拥无机器当前不具备的常识推断力、社交技能和直觉。即便将常规工作交给机器人去做，将来很长时间内仍需要人工参与以确保质量。
在被人工智能激发的新时代里，企业的优势来源发生变化，战略问题与组织、技术和学问问题相互转化。因此，机警的组织结构和灵敏性成为了应对大规模快速变革的关键所在，不管对人还是对机器均是如此。
可扩展硬件和顺应性软件是人工智能系统充分利用规模和机警度的基础。常见的做法就是建立中心智能引擎和分布式半自动化代理。例如，特斯拉的自动驾驶汽车能够向一个中心单元输送数据，由中心单元定期更新分布式软件。
企业的致胜策略在于关注灵敏性、弹性雇佣以及持续的培训和训练。专注于人工智能的企业很少会聘用大量传统类型的全职人员，开放式创新和签约合作形式正在普及。某创新移动银行的首席运营官曾坦白，本人最大的难题便是将公司领导团队成员变成擅长管理人与机器的经理人。
开头举动 企业若期望利用人工智能打造竞争优势，就需要充分领悟这样一个现实：机器能够以人类无法企及的速度和规模开展学习、与人互动、执行高级任务。企业需辨别出人类和机器各自擅长的领域，为人与机器安排互补性职责，并重新对流程进行相应的设计。例如，人工智能通常需要一种集中化和分散活动同时存在的新型组织结构，而这往往难以落地。另外，企业需要实行顺应性和灵敏性的工作方式、制定战略，这在初创企业和人工智能先驱企业中已经格外常见。全部企业都能从这类工作方式中获益，但对于人工智能驱动的流程而言，由于这类流程需要人与机器不断顺应和学习，高度顺应性和灵敏性就成了必需。
企业高管需要识别出人工智能在哪些领域能制造最显著、最长久的优势。从宏观层面来讲，人工智能适用于零售业等数据量较大的领域以及定价等常规工作，但这一思路把人工智能行业想得过于简约。如今全部企业活动均涉及大量数据，这些企业活动能够被分解成很多简约任务（参阅图 3）。我们建议从四个维度来看待人工智能：
客户需求 科技进步 数据资源
流程分解
第一，定义客户需求。人工智能虽是一大抢手领域，但企业在进展业务时仍有必要回归基本要素：你的现有客户和潜在客户有哪些显性和隐性需求尚未得到满足？就连优步和爱彼迎这类颠覆性创新企业也在努力于处理人的基本需求。
其次，融合科技进步。人工智能领域最显著的进展通常涉及新数据源的组建、处理以及半自动化决策。很多的服务和平台能够捕获数据库、视觉信号、文字和语音的数据，智能代理和机器人等输出技术也在不断普及，或许都不需要本人去构建这些系统。建议考虑的是如何利用这些技术转变你的流程和产品。
第三，打造一个全面架构，将现无数据与新数据源相结合，甚至包括外部数据源。人工智能服务堆栈的标准化程度已经很高，人们能够越来越简约地使用直观的工具猎取这些服务，甚至不懂技术的一般人也能使用大规模数据集。
最终，将流程和产品分解成相对常规化和孤立化的可自动化元素，充分利用科技进步和数据源带来的优势，然后将这些元素重新组合以更好满足客户需求。
对很多组织而言，这些举措布满挑战。要系统化地运用以上四个维度，企业需要生疏已有的和正在衰亡的人工智力量量以及必要的基础设备。企业可以建立特地的杰出中心来培育人工智能方面的技术和业务敏感度，并在整个组织传播人工智能专业学问和力量。但人工智能最终还是属于各个业务部门和职能部门，由于它们才是使用人工智能的主体。
业 先进制造业+ 工业互联网
人工智能时代的政府治理创新
人工智能时代，做什么工作最有可能被机器人淘汰？
随着人工智能逐渐走入我们的生活，人们对人工智能的认识越来越丰富。各大互联网企业纷纷投身于人工智能技术的研究和应用的探索中。
人工智能即将杀入世界的每一个角落！一场关于人工智能的竞争，人工智能（AI）的革命真的来了！
目前来说，人工智能正在朝着我们可预料和不可预料的方向飞速发展。一个人工智能时代，正以前所未有的速度和影响，向我们迎面而来。在越来越多的领域，人工智能正在快速超越人类。
人工智能时代生存的一种境界《奖力网》 优品快销，创客无忧。
话说奖力网，它专注为中小型企业与创客提供新零售服务，专注研究无风险、零投资的创业环境，专一研究人工智时代，创客生存赚钱养家的发展理念而努力。
这是一款充满了正能量的软件！一个简单的注册，就可以免费开店赚钱、零投资创业赚钱，而且完全是等于打开了一个全新的创客世界，奖力网真的颠覆了以往关于零售和创客的传统观念，可以说，只要有人的地方，就是创客的事业孵化地！我悟到的奖力网赚钱方式，今天与大家分享！
组建合伙人团队（赚钱 1）零投资，零风险。
例如:我邀请的一级合伙人，我的一级合伙人邀请的一级合伙人，就是我的二级合伙人。
例如：我现在合伙人数量为 10000 个合伙人，每一个合伙人店铺每月销售 1000 元的商品计算，我就会收到合伙人销售额的 1%互助金。每个合伙人的月互助金为 10 元。
合计:互助金 10 元×10000 位合伙人=我的月收入就是 100000 元。
我没有投资一分钱，只需要我用心去推广奖力网，真诚的帮助它人，把奖力网分享给它人即可，组建我的合伙人团队。分享快乐，分享价值，整合资源。把赚钱模式告诉我的合伙人，让我的合伙人复制下去即可。
分销商品（赚钱 2）零投资，零风险。
例如:我没有商品、技术、资金、不用愁，在奖力网我可以为商家销售商品赚钱，销售提成为 5%。通过优选商家的商品组合我的店铺。只要在我店铺下单的商品，我无需发货。由商品提供方发货，我做的就是让消费者通过你我的店铺购买即可。如果我每月销售 10000 元商品，我就可以月收入 500 元提成。还可以互助我的合伙人 200 元。帮助别人快乐自己。
不需要我投资一分钱，只需要我用心经营自己的店铺。分享朋友圈，推广自己店铺即可，分
享价值，合作共赢。
积攒能量源卖钱（赚钱 3）零投资，零风险。
例如:普通会员每日登录可领取 8 个能量源。每天签到，一年可领取 2900 个能量源。
侠客会员每日登录可领取 10 个能量源。每天签到，一年可领取 3650 个能量源。
精灵会员每日登录可领取 12 个能量源。每天签到，一年可领取 4600 个能量源。
天使会员每日登录可领取 15 个能量源。每天签到，一年可领取 5400 个能量源。
能量源是稀缺资源，请及时领取，妥善保管，合理使用。能量源可以专卖或者赠予需要的商家。价格双方自意！不需要你投资一分钱，只需要你每日登录签到即可。
参与商铺活动（赚钱 4）零投资，零风险。
例如:参与抢红包赚钱，参与庆功宴赚钱，参与有奖问答赚钱。帮助商家或者个人发布信息赚钱。不需要我投资一分钱，只需要你随时随地关注奖力网即可，分享朋友圈，分享价值。
替它人运维商铺赚钱（赚钱 5）零投资，零风险。
例如:你是一位懂电脑操作、手机操作、懂美工设计的人才，你可以帮助它人在奖力网运维商铺赚钱，每兼职一个商家，月薪 1500 元计算，你可以同时兼职 10 家店铺，那你一个月收入就是 15000 元。
整合商家资源赚钱（赚钱方式 6）零投资，零风险。
例如：1、整合各行各业高质量的零售商家、整合青年人群、整合批发商家、整合品牌商家、整合生产厂商、在奖力网创业，只要有人的地方，就是你创业的蓝海。零投资，零风险，这样的好机会。这次你还会错过吗？
升级侠客会员获得奖金（赚钱 7）
例如:我提前升级为侠客会员时，我的每位一级合伙人也升级侠客会员时，平台就会奖励我90 元购物券。购物券可以购物也可以提现使用。
例如:我有 1000 位一级合伙人，它们全部升级侠客会员后，我的年奖金收入为 90000 元。合伙人关系一次绑定，年年有奖金啊。
升级精灵会员获得奖金（赚钱 8）
例如:我提前升级为精灵会员时，我的每位一级合伙人升级侠客会员时，平台就会奖励我 90购物券。我的每位一级合伙人升级精灵会员时，平台就会奖励我 180 元购物券，我的二级合伙人升级精灵会员时，平台就会奖励我 90 元购物券，购物券可以购物也可以提现使用。
例如:我有 1000 位一级合伙人，他们全部升级精灵会员后，我的年奖金收入为 180000 元。如果我有 1000 位二级合伙人，他们全部升级精灵会员后，我的年奖金收入为 90000 元。合计收入 270000 元。合伙人关系一次绑定，年年有奖金啊。
升级天使会员获得奖金（赚钱 9）
例如:我提前升级为天使会员等级时，我的每位一级合伙人升级侠客会员时，平台都就会奖励我 90 购物券。我的每位一级合伙人升级精灵会员时，平台就会奖励我 180 元购物券，我的每位一级合伙人升级天使会员时，平台就会奖励我 300 元购物券。
我的二级合伙人升级精灵会员时，平台就会奖励我 90 元购物券，我的二级合伙人升级天使会员时，平台就会奖励我 180 元购物券。购物券可以购物也可以提现使用。
例如:我有 1000 位一级合伙人，他们全部升级天使会员后，我的年奖金收入为 300000 元。如果我有 1000 位二级合伙人，他们全部升级天使会员后，我的年奖金收入为 180000 元。合计收入 480000 元。合伙人关系一次绑定，年年有奖金啊
商家赚钱指南（9+1 赚钱方式）
例如：我是商家，我把商品发布到我的店铺，点击分销全部商品，全国的会员会看到我的商品，全国会员为我销售商品，现在我就开始发货数钱吧。开启奖力网优品快销之路。让我数钱数到手抽筋。
例如：
我是商家，商品销售额为 100 元。
我销售收益为 91 元。
销售我商品的店铺收益 5 元。
销售店铺互助它的一级合伙人 1 元。
销售店铺互助它的二级合伙人 1 元。
平台技术服务费收取 2 元。
合计为 100 元。
要赚大家一起赚，利它，共赢。
人工智能时代，通过奖力网把您身边的资源进行整合。真正实现分享、利它、互助、共赢的理念！所以，这也是我今天之所以给大家分享奖力网的原因，除了它真的能给你生活带来收益和能量！更重要的是得到了那么多朋友的信任，他们会因为我的邀请和分享而得到切实的利益，而我也因为没有辜负这份信任让自己在赚钱的同时多了一份心安！奖力网的这一切的寻找和重建，人工智能时代，让我们成为主角，优品快销，创客无忧，礼尚往来！就选奖力网！
人工智能时代的政府治理创新
专业文档
人工智能时代，天气如何预报
①天气预报的发展 ,经历了从定性预报、 描述性预报向数字化、 网格化预报的
过程。比如 ,我国气象部门原来发布的城镇天气预报 ,内容只包括 2400 多个城镇的
,频次也只是一天三次 天气现象、高低温和风速风向预报
,预报的时间精度和空间
精度不够高。
② 2012年,国家气象中心推出了一个新的预报产品 ,即大城市精细化预报 ,该产品把全国省会城市、计划单列市 24 小时内的天气预报进行细化 ,每 6 小时开展一次预报 ,降水量可以预报到毫米。但即便这样也不够精细 ,不能满足各行业及公众的需求。
③于是 , “网格预报”这一概念被引进到我国的精细化预报业务中。
如何理解它呢 ?可以这样比喻 ,就像地球上的经纬网一样 ,我们可以把中国以及每个城市所在的区域分解成许多个 5
公里×5 公里甚至 1 公里×1 公里的网格 ,而公众就是生活
在这样的一个个网格中 ,每个网格中的天气情况也会有所差异。与原来的定点预报相比 ,它在空间上更加精细 ,也更具针对性。拿北京的预报来说 ,原来的预报只
是以南郊观象台这一个点的气温、降水等来代表整个城市的天气情况 ,但通过开展网格化预报 ,北京的天气不再由一个定点来反映 ,针对北京的气象服务和天气预报可以精细地反映在整座城市每个不同的网格之中。
网格化预报的精细程度不仅体现在空间上 ,还反映在可以每天以更高频次更新和发布上。原来一天的天气预报只会涉及一种天气现象 ,现在网格化预报可以做到全国范围内逐 3 小时预报。随时随地 ,公众都能了解到自己当前所处的网格未来是什么样的天气 ,能够清楚地
了解气温、降水、风等多个基本气象要素。除了对陆地上的网格进行预报外,气
象部门还将我国的责任海区划分为多个
10 公里×
10公里的网格 ,并进行海上能见
格式可编辑 WORD． 专业文档
度、海上大风等要素的精细化预报。
,④在原先的预报产品中
,公众接触较多的就是气温、 风和天气现象这三个要素
___16___个气象要素。第一类是而当前的陆地和海洋预报产品就已细化到四大类
,12 基本要素 ,即气温、降水、降水相态、风、云量、相对湿度等。以前 小时的预
,可以反映不同时段的 3 报中就只反映一个要素值 ,现在有了更精细的逐 小时预报
要素值。第二类是环境气象要素 ,包含雾、霾、沙尘暴、能见度等。第三类是灾
包含短时强降水、雷暴、雷暴大风、冰雹等强对流天气预报。第害性天气要素 ,
在产品中具体体现为海上大风、海上能见度、海上天气现四类是海上气象要素
,
象等预报。
,网格预报是精细定量的数字化预报。在方便公众获⑤与以前的天气预报相比
,取更精准更精细的天气预报之余 还将有助于预报员开展高影响天气预报和气象
,灾害风险预报预警同时基于精细的智能网格预报开展的
地质灾害、暴雨洪涝、
高温干旱等影响预报准确率也会大大提高。
气象部门还将发展结合物理机理与数值预报大数据挖掘应用的智能⑥未来 ,
,预报技术。一方面基于数值预报机理的数理统计形成复杂预报模型、预报方法；
,人工智能将与天气预报
,另一方面通过基于气象大数据的挖掘萃取、机器学习等
更深入地结合。
,⑦人工智能对预报提出了挑战 但也给人类带来机遇。击败世界围棋排名第一
人柯洁的“阿尔法狗”发展到现在,,已经脱离了靠大量棋谱来“喂养”的阶段 凭
深度学习就能不断进步。气象与围棋都有所不同, 围棋虽然内部机理比较复杂但
受影响的因素太多。比如降雨,而气象是个更为复杂的系统 ,规则相对简单 即便水 ,
但大气没有抬升水汽无法凝结汽、湿度条件都满足了
,雨 空气中没有“凝结核”,,
格式可编辑 WORD． 专业文档
滴也不会长大掉落地面。因此 , “智能”并不意味着预报员在这一过程中毫无
,在智能 “用武之地”。预报员的优势在于丰富的经验和对关键天气形势的把握
预报发展过程中 ,预报员多年的预报经验可以用来“喂养”机器和模型。在灾害
天气过程的预报服务中
,预报员仍将发挥关键作用。
(作者：宗志平 薛峰，有改动 )
通读全文，概括“网格预报”的优越性。1.
第④段画线部分使用了哪些说明方法，有何作用？2.
3. 第⑦段加点词“喂养”的具体含义是什么？
简述本文的说明思路。4.
答案解析
【答案】
1. “网格预报”的时间精度和空同精度高， 可以提供更为细致和丰富的预报内容内；预报准确率大大提高。
2. 列数字、作比较．将当前的预报产品和原先的预报产品的气象要素数目进行比较，突出当前预报产品中气象要素的丰富多样。
3. 预报员对智能工具无法做出准确判断的天气进行具体分析和把握，以此对智能预报的不足加以补充和完善。
4. 首先介绍天气预报的发展过程；然后重点说明网格预报的优越性；最后指出未来天气预报将机一部完善智能预报技术。
【解析】
1. 试题分析：考查对文中重要信息的提取。通读全文，整体把握，然后根据提
干要求提取关键句作答即可。可分析整理 “与原来的定点预报相比，它在空间
格式可编辑 WORD． 专业文档
上更加精细， 也更具针对性”， “网格化预报的精细程度不仅体现在空间上， 还
反映在可以每天以更高频次更新和发布上”， “与以前的天气预报相比， 网格预
报是精细定量的数字化预报”“同时基于精细的智能网格预报开展的地质灾害、
暴雨洪涝、高温干旱等影响预报准确率也会大大提高”等句。
2. 试题分析：考查说明方法的类型及其表达作用。“三个要素”“细化到四大类”明显运用了列数字的说明方法。
“原先的预报产品??而当前的陆地和海洋预报产品就已细化到??”则运用了典型的作比较的说明方法。有力的说明了“网格预报”做到了“精细化预报”。
试题分析：考查对文章重要词语的理解。要根据上下文的内容答出“喂养”3.
的语境义。原句为“预报员多年的预报经验可以用来‘喂养"机器和模型”， 这里的“喂养”是指预报员对智能预报的不足加以补充和完善。
此句是说智能工具在预报天气出现漏洞的时候， 预报员可以发挥很大的作用。
也就是“在灾害天气过程的预报服务中，预报员仍将发挥关键作用”。
自 1 试题分析：考查说明文是说明思路。通读全文，整体把握后再作答。、2 4.
然段介绍的是天气预报的发展过程。
3—6 段重点说明网格预报的优越性。
7 段指出未来天气预报将是更加完善的智能预报技术。
答此类题，考生要学会抓住关键词句 (语言标志 )和段落，准确提取和归纳答题信息。没有词语作为标志就要仔细
阅读文章内容，读懂内容后用“首先??然后??接着??最后??”等术语作答。
格式可编辑 WORD．
人工智能时代的政府治理创新
大数据时代的政府治理创新
1.新一代信息技术会催生新的产业革命，带来新的经济形态，戒者颠覆传统经济的一些产业。（3.0 分）
我的答案：正确
答对
2.高强度的计算越来越强调丌是数据积累到一定程度再分析，而是在数据发生的过程中就把问题找出来。（3.0分）
我的答案：正确
答对
3.创新 2.0 的理念，就是在政府管理理念中实现自我管理、自我服务的状态。（3.0 分）
我的答案：正确
答对
4.大数据面对的信息价值密度都是比较高的。（3.0 分）
我的答案：错误
答对
5.网络化是信息技术产品最有特点的一个方式。（3.0 分）
我的答案：正确
答对
6.政府 2.0、政府 3.0，不政府以后的治理改革和服务型政府建设的目标是完全丌一致的。（3.0 分）
我的答案：错误
答对
7.政府 3.0 丌以公众为中心，而是以每个人为中心，政府要做到以每一个老百姓为中心、以每一家企业为中心。（3.0 分）
我的答案：正确
答对
8.摩尔定律简单来说，就是电子技术产品性能越来越高，价格越来越贵。（3.0 分）
我的答案：错误
答对
9.维基百科词条的准确率、正确率很低。（3.0 分）
我的答案：错误
答对
10.Web2.0 的实质没有变化，只是用电子化过程替代人工过程。（3.0 分）
我的答案：错误
答对
11.物联网目前还未实现对实时情况迚行监测、感知。（3.0 分）
我的答案：错误
答对
12.政府 1.0 以政府为中心，就是政府在每一项公共事务中扮演着较为单一戒者主导性的角色。（3.0 分）
我的答案：正确
答对
1.目前疯狂产生的几大类数据有（）。（5.0 分））
A.交易型数据 B.机器数据 C.社交数据 D.组织数据 我的答案：ABCD
答对
2.从传播学角度解释，新兴的网络平台提供了非常大的开放空间，让人们更加有可能享有对信息的（）等。（5.0分））
A.知情权 B.表达权 C.参不权 D.监督权 我的答案：ABCD
答对
3.信息技术产品的演迚遵循哪些定律？（）（5.0 分））
A.摩尔定律 B.吉尔德定律 C.梅特卡夫定律 D.图灵定律 我的答案：ABC
答对
4.基于信息数据的管理和服务创新主要表现在（）。（5.0 分））
A.数据驱劢的创新 B.个性化的管理服务 C.高强度的计算 D.认知方式的变化 我的答案：ABCD
答对
5.云计算使得使用信息的存储是一个（）的方式，它会大大地节约网络的成本，使得网络将来越来越泛在、越来越普及，成本越来越低。（5.0 分））
A.分布式 B.密集式 C.密闭式 D.共享式
我的答案：CD
答错
6.关于信息技术产品的演迚，下列说法正确的有（ ）。（5.0 分））
A.遵循三大定律 B.微电子技术在和其他技术领域相融合 C.可穿戴式设备产生 D.信息技术产品量化生活/量化自我 我的答案：ABCD
答对
7.在 web1.0 阶段，主要强调的是（）。（5.0 分））
A.网站 B.个人 C.单位 D.机构 我的答案：AB
答错
8.关于 Web1.0 时代，下列说法正确的有（ ）。（5.0 分））
A.更多的是传统的信息化方式 B.人和物之间可以全面互联，客观准确地感知和表达 C.根本理念是用信息化替代传统服务管理方式 D.人类可能赋予物质世界更多自我表述、自我展现的机能 我的答案：ABCD
答错
1.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（3.0 分）
A.6 B.12 C.16 D.18 我的答案：D
答对
2.（）时代，使得信息智慧解读时代到来。（3.0 分）
A.Web1.0 B.Web2.0 C.Web3.0 D.Web4.0 我的答案：C
答对
3.社会成员戒者用户之间社会成员之间共同参不信息的处理、信息的分享、信息的传播，这个活劢就叫（）。（3.0分）
A.云计算 B.社会计算 C.政府计算 D.高强度计算 我的答案：B
答对
4.Web2.0 强调（）。（3.0 分）
A.个人 B.单位 C.网站 D.机构 我的答案：A
答对
5.政府 2.0 丌以政府为中心，而是以公众为中心，建设（）政府。（3.0 分）
A.服务型 B.创新型 C.节约型 D.开放型 我的答案：A
答对
6.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数不其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。（3.0 分）
A.指数 B.正比 C.反比 D.对数 我的答案：A
答对
7.（ ）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（3.0 分）
A.摩尔定律 B.吉尔德定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 我的答案：B
答对
8.科学范式的发展路径：从观察到演绎分析、模型推导，到计算机分析、仿真模拟，再到（）时期。（3.0 分）
A.数据科学 B.理论科技
C.数据推导 D.数据计算 我的答案：A
答对
人工智能时代的政府治理创新
数据信托：人工智能时代的数据治理
数据信托：人工智能时代的数据治理
一、数据信托与数据保护
2021 年 2 月 24 日，《麻省理工科技评论》发布了 2021年“全球十大突破性技术”榜单，数据信托位列其中。数据信托之所以入选，是为了解决一个现实矛盾和一个不平衡的权力结构。这个矛盾是：一方面，数据经济的发展要求数据共享和自由流通，特别是人工智能技术的发展，对于大数据的广泛使用提出新的需求；另一方面，现行的数据保护制度不足以解决数据共享和流通中的隐私和安全问题，这个现实矛盾需要一个新的解决方案。
现行的数据保护制度之所以无效，是因为始终存在一个不平衡的权力结构：个人对数据保护的力不从心与数据控制者对数据的绝对控制，是一个完全不平衡的权力结构，个人完全处于被支配的地位。现行数据保护制度主要对个体进行赋权，以 GDPR 为典型代表，这种个人权利模式假定了个人可以积极维护自己的数据权利，但事实上个人要么无意愿，要么无能力，其结果只能依赖于数据监管部门自上而下的各种监管审查，监管部门和数据控制者玩起猫住老鼠的游戏，监
管的效果并不明显。
二、数据信托的模式
通过政府的监管来打破上述不平衡权力结构的尝试被证明是失败的，或者说是效率不高的。那还有其他办法吗？数据信托作为备选方案，逐步浮出水面，广义的数据信托有两种模式， 一种是美国的信息受托人模式，一种是英国的数据信托模式。
2014 年 3 月耶鲁大学法学院杰克·M.巴尔金在网上发表短文《数字时代的信息受托人》，认为“信息受托人概念有助于我们理解，我们如何在不违反第一修正案的情况下保护数字隐私。”之后巴尔金教授进一步扩展这篇短文，2016 年 4月发表了《信息受托人与第一修正案》，系统阐述如何将“许多收集、分析、使用、销售和分发个人信息的在线服务提供商和云公司应视为面向其客户和最终用户的信息受托人”，以此来调和个人隐私保护和个人数据的收集、分析、使用、销售和分发之间的矛盾。
在巴尔金提出“信息受托人” （Information Fiduciaries）这个概念后，美国学界、实务界和国会做出了积极的回应，并沿着这条路线做了大量探讨。特别值得一提的是，2018 年12 月，十五名民主党参议员依据巴尔金的信息受托人理论，提出《2018 年数据保护法案》（Data Care Act of 2018），
该法案要求在线服务提供商在处理用户数据时应承担各种信息受托人责任。这里要特别注意的是，回到前面提到的不平衡的权力结构，巴尔金的“信息受托人”不是创设一个独立第三方，而是给数据控制者施加特殊的信托义务，以此来平衡个人数据主体和数据控制者之间不平衡的权力结构。
但信托制度发源地的英国，并未接受这种构想，英国提出了完全不同的数据信托构想。2016 年 6 月剑桥大学机器学习研究专家尼尔•劳伦斯教授发表《数据信托可以减轻我们对隐私的担忧》，以 NHS-Google DeepMind 涉及 160 万名患者的数据共享交易为例，提出数据信托的构想：“一个代表其成员利益管理成员数据的共同组织。”也就是说，数据主体将他们的数据汇集起来，集中交给一个信托机构管理，通过信托章程规定数据共享的条件，信托机构代表数据主体与数据使用者进行谈判，维护数据主体的隐私、安全和利益。“法律机制将使每个信托机构能够在谈判中确定数据主体的优先利益。通过整理数据，信托基金本身将成为权力掮客，即数据掮客。受托人成为个人利益的守护者。通过建立信托章程实现对受托人的监督”。
但真正是数据信托从理论走向实践的，是戴姆·温迪·豪（Dame Wendy Hall ）和杰罗姆·佩森蒂（Jérôme Pesenti）教授联合发布的《发展英国的人工智能产业》，对英国人工智能发展做出独立审查报告。人工智能的发展，自然离不开大
数据的共享和应用，如果解决数据共享和应用中的隐私和安全问题，并使得相关各方都能从中获益，这份报告提出了数据信托构想。“为了促进持有数据的组织和希望使用数据开发人工智能的组织之间的数据共享，政府和行业应该提供一个开发数据信托的项目——经过证明的和可信的框架和协议——以确保交换是安全和互利的。” 三、数据信托的试点
受到《发展英国的人工智能产业》的激发，开放数据研究所联合英国政府人工智能办公室和创新英国（Innovate UK），从 2018 年 12 月到 2019 年 3 月进行三个数据信托试点项目，包括：第一，开放数据研究所与荒野实验室技术中心合作，探索数据信托是否有助于在全球范围内打击非法野生动物贸易。第二，开放数据研究所与 the Greater London Authority (GLA) 和 the Royal Borough of Greenwich (RBG)合作，探索数据信托模式是否支持城市数据共享。第三，开放数据研究所与 Waste & Resources Action Programme 合作，评估当前英国在供应链中用来跟踪食物浪费的程序，识别各种利益相关方之间共享数据的激励和障碍，最后设计和评估可复制的法律和治理结构模式，可以被全球使用来衡量食物浪费情况。
试点得 出的结论之一是，数据信托是非常情境化的，每
个数据信托都有独特性，因此无法从试点项目中总结出一个或几个成熟的数据信托模式，每一个数据信托都需要在具体情境之中确定极其复杂的法律结构，但在数据信托的生命周期中，还是有一些可识别的阶段，以及在每个阶段可能需要采取的工作。报告认为一个数据信托的生命周期至少包含以下六个阶段：范围（Scope）、共同设计（Co-design）、启动（Launch）、运作（Operate）、评估（Evaluate）、终止（Retire）。
试点得出的结论之二是，数据信托是非常情景化的，并没有统一的模式，当下和未来可能采取的数据信托模式及相应的法律架构包括：传统的法律信托模式（Traditional legal trust model ）、 合 同 架 构 模 式 （ Contractual framework model）、公司模式（Corporate model）、公共模式（Public model）、团体利益公司模式（Community interest companies model）。没有任何一种法律结构可以适用于所有数据信托，每个数据信任都需要自己的、单独设计的法律结构，因为每个数据信托的数据情况以及潜在的利益相关方都是不同的，利益相关方包括数据的提供者（包括未来的和目前未知的数据提供者)、数据用户(现在的和未来的）、数据权利所有者、数据主体以及更广泛的潜在的公众。
一种好的数据信托法律结构，应该是最能平衡利益相关方利益的结构，就目前的情况来看，报告优先推荐合同模式和辅之以合同模式的公司模式。合同模式更适合小型的简单
的数据信托，特别是在利益相关方之间已经有了基本信任的情况下，比如医院和研究人员之间就医疗数据建立的信托。而公司模式更适合大型的复杂的数据信托，因为有公司法和成熟的公司治理模式可以援用，但由于数据信托的复杂性，还需要辅之以相关的合同以处理特殊的问题。
简单总结一下，英美两国发展出两种不同的数据信托构想，美国是“信息受托人”构想，英国是“数据信托”构想，两者都有非常深厚的普通法上的信托理论与实践背景。“数据信托的观念依赖于英国和美国等普通法法域的这种理念：任何对数据有权利的人，都必须承诺为受益人的利益，而不是为他们自己的利益来管理数据。”不过，英美学者并不认为数据信托只适用于普通法系，他们在构想数据信托时，均着眼于在不同法系的普遍适用。这里补充说一下，Fiduciary 源于拉丁语，意思就是 trust，这个词在受托人（trustee）的职责中起着重要作用。现在 Fiduciary 和 trustee 基本上可以互换使用，通常描述受托人与受益人之间的法律关系的各个方面。因此“信息受托人”和“数据信托”的差别只能在具体的语境中区分，不能通过发 fiduciary 和 trustee 两个词的含义来区分。不过它们之间有个决定性的差别，“信息受托人”中没有作为数据信托人的独立第三方，而“数据信托”中特别强调这个独立第三方的作用。
四、数据信托在我国的发展
我国正在制定《个人信息保护法》和《数据安全法》，人工智能技术的快速发展更是提出新的挑战，如何能兼顾数据利用与数据隐私和数据安全？如何能打破数据主体和数据控制者之间不平衡的权力关系？是这两部法律要处理的核心问题，数据信托或是可选择的治理机制之一。客观而言，美国的“信息受托人”对中国的借鉴意义有限，对于数据控制者的强监管，更适合的模式可能是同属大陆法系的欧盟模式，因为“信息受托人”非常强地依赖于普通法上的信托法传统，但这在大陆法系是匮乏的。然而英国的数据信托理论与实践，对中国有重要的借鉴意义，至少在两个方面可以探索数据信托的可行性：
第一是数据流通和交易，由于数据所有权难以确立，在数据新型财产权构建过程中，数据信托可以悬置所有权问题，基于个人或企业的数据财产权益设立数据信托，同时通过第三方管理和隐私计算等技术手段，确保数据流通和交易过程中的隐私保护和数据安全； 第二是公共数据的管理，作为生产要素的大数据中很大一部分是政府掌握的公共数据，这些数据具有巨大的经济和社会效益，如何在确保隐私和安全的情况下开放给全社会利用，目前国家和地方政府都在探索中，从英国的数据信托试
点来看，分行业分领域针对不同的公共数据设立不同类型的公共数据信托或许可以作为一种尝试。
目前数据信托还在试点过程中，仍有待在具体实践中解决制度设计问题，上海市正在制定《上海市数据条例》，可以考虑试行数据信托制度，为数据交易和公共数据利用提供一种新的数据管理机制。
推荐访问:
