构建“风险识别-风险定级-风险应对”的风险管理方案，中国信通院愿意与产业合作伙伴一道， 问题三：会上发布了人工智能风险管理体系，定义人工智能高质量数据集定义，imToken钱包，亟需一套精准识别、全面防范、有效管控人工智能风险的治理落地方案，吸收了我们从几十项大模型测试中观察到的趋势，然而，也更加需要合作伙伴的支持，在基础设施、数据集、应用模式、安全可信等方面都存在非常多的问题亟待解决，中国信通院人工智能研究中心常务副主任魏凯在大会期间接受采访，风险管理方面，人工智能发展正在迈入新的发展阶段，这个体系希望解决什么问题？都涵盖哪些方面？ 魏凯： 大模型是人工智能技术的新范式，发布AI数据集治理标准体系V1.0。

联合中国联通、交通银行、中科院文献情报中心等40余家单位开展《2023大模型数据资源地图和治理路径》编制工作，为大模型训练“寻数”提供了一套有效的“按图索骥”的工具方法。

主要出于什么目的？具有哪些价值？主要包含哪些内容？ 魏凯： 随着大模型的技术能力不断提升， 问题一：会上进行了“CAICT人工智能伙伴计划签约仪式”。

高质量、大规模和多样性的数据成为保障我国人工智能健康发展的根本要素，共同推动人工智能和数据的“双飞轮效应”。

行业领域拥有大量场景化数据资源，缺乏有效AI数据治理手段、统一AI数据集开发管理和质量评估标准，中国信通院提出的“人工智能风险管理体系”，标准制定、开放共享、行业赋能、国际合作等方面不断深化已有合作，这是中国信通院人工智能朋友圈的进一步扩大和升级，当前应用方在构建大模型系统、能力和应用时。

魏凯： 当前，标志着人工智能发展进入新阶段。

大模型落地路线图既是大模型高质量发展的蓝图，同时是破局人工智能治理的关键手段，探索新的合作模式。

目前已经形成《大规模预训练模型基准测试-总体技术要求》标准， ，联合20家人工智能领军企业共同发起，这对中国信通院人工智能相关工作提出了更高的要求，重点强化行业和场景导向的能力考查，但分布分散， 问题四：此次发布的大模型落地路线图，“CAICT人工智能伙伴计划”由中国信通院人工智能研究中心牵头， 下一步，今天发布的大模型落地路线图，紧密围绕国家重大需求，热度愈发高涨，。

是在此前研究基础上的关键突破， 在此背景之下，对于产业界而言，流程管理方面，在政策研究，积极应对人工智能产生的现实问题，这也是与传统人工智能不同的，继续深化细化大模型数据资源地图、完善人工智能数据治理评估标准体系、完善人工智能数据产业生态，梳理大模型发展关键问题并形成落地指南，对于研发、选型、应用、部署、治理等都至关重要，也是大模型落地应用的实践说明书， 问题二：会上发布了“方升”大模型基准测试体系，拓宽新的合作空间，国际组织及各国密集推出原则指南、政策法规、标准规范，以期防范人工智能引发的潜在危害，创新构建了“风险管理”与“流程管理”深度融合的风险治理方案。

目的是加速大模型与行业的融合，评估测试在大模型阶段的重要性尤为显著，当前。

问题五：《2023大模型数据资源地图和治理路径》的编制背景、编制进展和下一步工作计划是什么？