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对于人工智能,我们有理由乐观
业界广泛认为,我们需要设计真正有效的人工智能,要让其更加可靠和透明,并摆脱偏见。
时间:2019-11-01 13:22:49  来源:财富中文网  作者:Bernhard Warner

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图片来源:Sompong Rattanakunchon—Getty Images

作为位于海平面数米之下、蓬勃发展的自由市场圣地,阿姆斯特丹可谓是举办人工智能会议的不二之选。

人工智能支持者们认为,这一经历了数十年发展才有了当前成就的技术将带领我们上升至新的高度,释放前所未有的商业效率,引领医疗突破,并催生一系列新事物,例如自动驾驶汽车。

确实如此,然而,它“也可能成为岗位终结者”。这是一位常驻纽约的注册会计师在世界人工智能峰会(WSAI)召开期间在推特上给我的留言。

我并不打算回避社会上有关人工智能的广泛争辩,也不打算否认#WSAI19组织方的功劳。他们邀请了怀疑论者、极客和销售人员汇聚一堂,共同探讨未知人工智能及其众多衍生功能的优缺点。

自然,最看好人工智能技术的莫过于大型经销商——亚马逊和华为。亚马逊计划向外界出售公司新近开发的机器学习技术,例如无人机导航用计算机视觉、帮助预测购买行为和管理库存的预测建模、能够让人们在Amazon Go店面越过收银员但依然为所购花生酱付款的计算机视觉,就像公司以前通过其AWS店面销售云计算一样。一位公告关系人士告诉我,使用亚马逊AWS机器学习服务的客户已经达到了数万名。

华为亦是人们谈论的焦点。尽管这家中国电信巨头被美国拒之门外,但这并未阻止其实现自身人工智能的销售目标。公司称,在不久的将来,所有业务流程的81%都可以被人工智能自动化。对了,如果你想要机器人从明天开始就为你工作,它还为你准备了可供出售的 IT堆栈,其展位工作人员兴高采烈地提醒着各位与会人员。

埃森哲则试图全面公正地审视这一技术。公司称其调查预测,到2035年,人工智能发展潮流将为全球经济贡献14万亿美元。

但埃森哲在这个数据上打了个大大的星号。市场现有的很多人工智能产品所专注的领域过于狭窄。它在培训后被用于解释特定的数据组,但并非是推断含义或搜集我们周边复杂的世界中有着特别广泛影响的情报。它善于执行特定的任务,只是别对其做过多的要求。

业界广泛认为,我们需要设计真正有效的人工智能,要让其更加可靠和透明,并摆脱偏见。这一所谓打造“有道德的人工智能”的举措并非仅仅是华而不实的口号。其支持者称,它将增强公众对人工智能的信任以及对人工智能的采纳。

我在这里总结了一些人工智能早期采用者的观点,他们都是WSAI演讲者。供读者们参考。

在面向客户推出新事物时,严格地测试一切环节,包括数据组、模型和算法。谷歌的决策情报负责人凯西科兹科夫说:“不要盲目信任,要测试。要通过测试来打造安全、负责任的人工智能。”

在预测某个没有先例的现象时,机器语言得到的结果并不是特别准确,例如负利率。不止一位财务高管跟我提到了这个问题。

感应器=清洁数据。人类=肮脏数据。人工智能流程的命脉是训练数据。然而,一位制造商告诉《财富》,训练数据也存在着参差不齐的情况。按照计算机科学家的说法,来自于物联网传感器的数据通常十分可靠,而且可以用于培训人工智能。然而,来自于人类的数据(例如社交媒体贴文)则应该谨慎对待。

加密一切内容。荷兰数据科学家、亚马逊的首席技术官维内·沃杰尔斯在10月10日早上发表了主旨演讲。他穿着一件写着“加密一切内容”的黑色T恤衫跑到了台上。他在演讲之后仅回答了一个问题。自然,是有关其T恤衫的问题。他说:“保护隐私或保护你客户隐私的最佳方式就是确保对数据进行加密。这是我们拥有的能够让除了自己之外的其他人无法访问你数据的唯一工具。(财富中文网)

译者:冯丰

审校:夏林 

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