年技术展望显示，采用机器学习模型的审计项目将关键风险 识别速度提升 3 倍，但模型可解释性不足导致 35%的审计结论难以 通过监管复核。这揭示出当前 AI 应用需要解决的核心矛盾：如何 在保持审计证据链完整性的前提下，实现技术赋能的实质性突破。 流程自动化（RPA）的局部应用虽能提升基础核对效率，但在 面对非结构化数据（如合同文本、邮件通信）时仍显乏力。某上市 公司审计案例显示，其采购循环审计中仍有 可能导致关键 异常数据被遗漏。某国际会计师事务所 2023 年的内部报告显示， 传统抽样方法对低于 5%发生频率的舞弊行为识别率不足 12%，而 全量数据分析能将该指标提升至 89%。 审计证据的时效性存在显著短板。传统手工处理流程平均需要 3-5 个工作日完成单个会计科目的核查，而上市公司季度报告涉及 的科目数量通常超过 200 个。这种延迟导致审计结论往往基于过时 数据，某证券监 确定性推理；对于职业判断类任务（如关联交易公允性评估），使 用微调的 DeepSeek-R1 模型，在证监会披露样本测试中显示审计 意见预测准确率提升 37%。动态工作内存区实现上下文保持，确保 多轮对话中能持续追踪审计证据链条。 性能优化方面采用分级响应策略：简单查询（如法规条款检 索）响应时间<500ms，复杂分析（如财务舞弊信号识别）启用异 步处理机制，通过任务队列保证系统吞吐量维持在 200+并发请 求。安全模块集成国密

时代临近 (2025 年 2 月 10 日 ) 72/80 ● 随着通用人工智能变得更有能力，额外风险的证据正在逐渐出现。这些风险包括大 规模劳动力市场影响、人工智能黑客攻击或生物攻击，以及社会失去对通用人工智 能的控制。专家们对这些风险的现有证据有不同的解读：一些人认为这些风险还需 要几十年的时间，而另一些人则认为通用人工智能可能在未来几年内导致社会规模 的危害。通用人工智能能力的最新进展——特别是在科学推理和编程测试方面—— 为人工智能支持的黑客攻击和生物攻击等潜在风险提 供了新的 证据，导致一家主要 的人工智能公司将其对生物风险的评估从最佳模型的“低”提高到“中”。 As general-purpose Al becomes more capable,evidence of additional risks is

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模型的回答与事实不符， 因为尼尔 · 阿姆斯特朗 才是第一个登上月球的 人，而尤里 · 加加林是 第一个进入太空的人。 模型的回答是虚构的，因 为没有经过验证的现实世 界证据支持独角兽在亚特 兰蒂斯的存在，特别是与 皇室的关联。 违反事实，专业知识不足 https://www.lakera.ai/blog/guide-to-hallucinations-in-

规有深入了解， 尤其是涉及个人数据保护（如 GDPR 或 CCPA 等）、信息安全 和公众安全的政策条款。 2. 监控目的的合法性：必须明确视频监控的具体目的，通常包括 公共安全、犯罪预防或证据收集，并且仅限于达到预设目的的 必要范围内。例如，监控不应超出特定的时间段或地理位置。 3. 信息透明性：向公众传达监控的存在、目的及其管理方式。这 可以通过在监控区域设置清晰的告示标志，告知公众他们的数 进行实时监控。 再者，视频智能挖掘的能力可以为事件的调查提供深入分析， 帮助检察机关、司法机关和执法部门更快、更准确地还原事件经 过。此时，AI 技术应用于资料的整理与比对，将减少因人为失误而 导致的证据缺失。此外，结合人工智能的信息推理能力，执法部门 能够更全面地分析事件发生的原因，进而强化对同类事件的预防。 然而，在应用过程中也需注意数据隐私与伦理问题。实施 AI 监控系统需要确保其合法合规，保护公民的隐私权。在推行智能视 更加先进的图像鉴别算法来应对伪造视频对公共安全的潜在威胁。 采用对抗网络（GAN）技术进行视频真实性验证，将是一个有效的 解决方案。结合区块链技术，可以构建不可篡改的视频存证体系， 从而增强视频证据的可信度。 在用户交互层面，增强现实（AR）技术的应用将提升信息传 递的可视化效果，通过智能眼镜等设备实时将分析结果 overlay（叠加）在视野中，辅助执法人员做出快速决策。此外， 结

估患者在特定治疗方案下可能面临的风险，帮助医生在方案选 择时考虑患者的整体健康状况。 4. 实时文献检索：模型能够接入最新的医学文献及指南，在医生 需要时提供最新的研究成果和实践建议，确保临床决策基于当 前最佳证据。 此外，AI 生成式大模型在临床决策支持中的应用还伴随着一系 列潜在的挑战和注意事项，例如：  数据隐私与安全：在使用患者数据进行模型训练时，必须遵循 严格的数据保护法规，确保患者隐私不被侵犯。 人工智能与放射学结合：建立多学科团队，结合人工智能技术 与放射学专家的专业知识，共同制定出适合临床实际应用的影 像分析协议。 4. 临床决策支持系统：将 AI 生成的影像分析结果整合到临床决 策支持系统中，为医生提供基于证据的诊断和治疗建议，提高 疾病管理的科学性和精确性。 5. 反馈与优化机制：引入反馈机制，以便医生对 AI 的分析结果 进行评价，并根据反馈不断优化模型，使其更加符合临床实际 需求。 在实际应用中，AI

方案，例如 汽车保险中的自动化预先评估、小额理赔的快速评估，以实现高效的理赔。 （4）欺诈检测：基于AI的工具可有效利用现有数据检查欺诈行为，包括欺骗性语言、不 一致或异常行为；篡改图像或视频证据；根据历史数据预测欺诈可能性；以及社交网络分 析，以在索赔人、被保险人和证人中揭露欺诈者。 （5）海事理赔：AI工具海王星（Neptune）有效提升了北美地区的海事理赔处理和结算 工作效率。海