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AI的未來(lái)發(fā)展走勢(shì)是怎樣的?

2020/04/19410

大多數(shù)人在談?wù)撊斯ぶ悄艿奈磥?lái)時(shí),都會(huì)聯(lián)想到黑客帝國(guó)中邪惡的網(wǎng)絡(luò)或者終結(jié)者中的電子人殺人機(jī)器。

當(dāng)今的人工智能無(wú)法完全取代人類(lèi)的工作,機(jī)器人不會(huì)帶來(lái)世界末日。無(wú)論是倫理學(xué)家還是計(jì)算機(jī)科學(xué)家都不認(rèn)為機(jī)器人的未來(lái)會(huì)走向世界末日。對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō),人工智能的前景非常廣闊,可以讓我們的世界越來(lái)越美好。

本文描述的場(chǎng)景不僅可以幫助你理解當(dāng)前AI的使用方式,而且還可以讓你想象AI未來(lái)的發(fā)展?jié)摿Α?/span>

AI的社會(huì)成本

當(dāng)前AI技術(shù)面臨的最大難題是由于數(shù)據(jù)集不完整而導(dǎo)致的錯(cuò)誤,主要問(wèn)題之一是決策方面的偏見(jiàn)。人們已經(jīng)意識(shí)到這些錯(cuò)誤,并正在逐步克服。

考慮一下美國(guó)刑事司法系統(tǒng)做出帶有偏見(jiàn)決策的那段歷史,金融業(yè)和教育機(jī)構(gòu)也存在同樣的偏見(jiàn),機(jī)器學(xué)習(xí)模型也在重復(fù)人為的偏見(jiàn)。

COMPAS系統(tǒng)是一個(gè)帶有偏見(jiàn)的AI示例。美國(guó)有幾個(gè)州使用該軟件來(lái)確定犯罪分子的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。COMPAS使用了具有少量風(fēng)險(xiǎn)因素和特征的數(shù)據(jù)集,最終的算法將黑人被告標(biāo)記為高風(fēng)險(xiǎn)的偏向性更高。這些虛假標(biāo)志出現(xiàn)在黑人身上的概率是白人的兩倍,結(jié)果導(dǎo)致黑人被判刑的頻率高于白人,且更嚴(yán)厲。

當(dāng)AI模型使用有限的視覺(jué)數(shù)據(jù)集時(shí),也會(huì)引發(fā)有偏見(jiàn)的決策。例如,僅在高加索人臉數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了人臉識(shí)別系統(tǒng),然后將其應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界中的各種人群。

最后的誤差就很?chē)?yán)重:非裔美國(guó)人和亞洲人被誤識(shí)別的比率比白種人高10-100倍。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院(The National Institute of Standards and Technology,即NIST)發(fā)現(xiàn),由于存在這些差異,許多當(dāng)前的面部識(shí)別系統(tǒng)不能在執(zhí)法和國(guó)家安全領(lǐng)域使用。

為了避免偏差,負(fù)責(zé)人臉識(shí)別應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師必須考慮在多樣性的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型。

面臨禁止的人臉識(shí)別

對(duì)于政府和企業(yè)來(lái)說(shuō),人臉識(shí)別是一項(xiàng)前景廣闊的技術(shù),但事實(shí)并非如此。由于某些原因,社會(huì)并不贊同。

美國(guó)奧克蘭和舊金山的警察部門(mén)和公共機(jī)構(gòu)禁止使用面部識(shí)別技術(shù),俄勒岡州、加利福尼亞州和新罕布什爾州的警察部門(mén)不能在警用攝像機(jī)中使用該技術(shù)。四分之一的美國(guó)居民認(rèn)為,聯(lián)邦政府應(yīng)限制面部識(shí)別技術(shù)的使用。而且除了美國(guó)之外,別的國(guó)家也有類(lèi)似的現(xiàn)象。

-AL 人工智能的未來(lái)會(huì)是怎樣的

歐盟的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(General Data Protection Regulation,即GDPR)發(fā)現(xiàn)面部識(shí)別不符合條例要求。2019年,一所瑞典學(xué)校以受限的方式使用軟件來(lái)跟蹤學(xué)生的出勤率,雖然學(xué)生家長(zhǎng)同意收集生物識(shí)別信息,然而歐盟還是對(duì)該校進(jìn)行了罰款。DPA裁定面部識(shí)別之類(lèi)的生物識(shí)別技術(shù)屬于隱私數(shù)據(jù),根據(jù)該法規(guī),除非參與識(shí)別活動(dòng)的人同意收集隱私數(shù)據(jù),否則不能收集和存儲(chǔ)隱私數(shù)據(jù)。

2020年初,歐洲委員會(huì)就是否禁止在公共場(chǎng)所進(jìn)行面部識(shí)別展開(kāi)了辯論,擬議的禁令將持續(xù)五年。這項(xiàng)禁令從未真正實(shí)施過(guò),委員會(huì)人工智能白皮書(shū)的最終版本中已經(jīng)刪除了這項(xiàng)禁令。

目前,美國(guó)有自己的地方法律,與GDPR接近。加州的消費(fèi)者隱私法案與GDPR如出一轍,是美國(guó)數(shù)據(jù)隱私的默認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)。法規(guī)和指導(dǎo)方針限制了面部識(shí)別技術(shù)的創(chuàng)新。

盡管消費(fèi)者團(tuán)體和政府機(jī)構(gòu)設(shè)定了各種限制,但創(chuàng)新者仍在開(kāi)發(fā)面部識(shí)別軟件,這項(xiàng)技術(shù)在中國(guó)和美國(guó)越來(lái)越受歡迎。2019年,面部識(shí)別的市場(chǎng)價(jià)值高達(dá)50.7億美元(美國(guó)),到2025年,經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)計(jì),在未來(lái)五年(2020年-2025年)的復(fù)合年增長(zhǎng)率為12.5%的情況下,該領(lǐng)域的市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到101.9億美元。有人預(yù)測(cè),面部識(shí)別技術(shù)有望進(jìn)入零售市場(chǎng),用于提高銷(xiāo)售以及個(gè)性化購(gòu)物體驗(yàn)。

AI技術(shù)的另一面

現(xiàn)代監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施需要面部識(shí)別技術(shù),中國(guó)等國(guó)家依靠這種技術(shù)來(lái)維持社會(huì)控制,這種用途讓禁止和提高面部識(shí)別限制的呼聲越來(lái)越高。然而,面部識(shí)別是一種可用于其他方面的多用途技術(shù),面部識(shí)別技術(shù)可以在公共健康與安全中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。

政府和私營(yíng)企業(yè)正在使用面部識(shí)別技術(shù)來(lái)遏制COVID-19。代理商可以要求當(dāng)?shù)鼐用窕騿T工在掃描QR碼之前提供旅行歷史、姓名、身份證號(hào)碼和體溫。掃描后,再授予區(qū)域的訪問(wèn)權(quán)限。此外,社交媒體平臺(tái)也在積極跟蹤人們的出行,并啟用了熱線供用戶報(bào)告疾病,這些信息提供了有關(guān)熱點(diǎn)和區(qū)域分布的信息。

在中國(guó),面部識(shí)別技術(shù)可以檢測(cè)到人群中體溫較高的人,還可以檢測(cè)某個(gè)人是否戴口罩。報(bào)告顯示,面部識(shí)別技術(shù)可以識(shí)別戴口罩的人,準(zhǔn)確率達(dá)95%。面向消費(fèi)者的應(yīng)用可以捕獲個(gè)人健康信息,向用戶提供有關(guān)附近人員健康的信息。

在2008年北京奧運(yùn)會(huì)之后,面部識(shí)別技術(shù)就進(jìn)入了公共領(lǐng)域。自2015年以來(lái),中國(guó)政府機(jī)構(gòu)、金融服務(wù)和零售部門(mén)都開(kāi)始廣泛使用面部識(shí)別技術(shù)。雖然人們對(duì)于該項(xiàng)技術(shù)的廣泛使用感到擔(dān)憂,但公眾似乎接受了實(shí)際的使用,并且在某些情況下(包括抑制COVID-19的傳播)對(duì)該項(xiàng)技術(shù)表示贊賞。

揭露危險(xiǎn)

自然語(yǔ)言處理是人工智能改變未來(lái)的另一個(gè)例子。在COVID-19迅速傳播到中國(guó)以外的國(guó)家之前,自然語(yǔ)言處理技術(shù)提供了可以挽救生命的情報(bào)。

BlueDot是一個(gè)AI平臺(tái),使用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)追蹤全球的傳染病,其實(shí)現(xiàn)采用了可快速瀏覽大量資源的算法。該算法旨在標(biāo)記流行病的早期跡象,在2019年12月的最后幾周里,該平臺(tái)在中國(guó)武漢發(fā)現(xiàn)了一群確診的“異常肺炎”患者。一周以后,世界衛(wèi)生組織(WHO)正式發(fā)表聲明,稱武漢一名患者患有“新型冠狀病毒”。

BlueDot并不是唯一可以在數(shù)千個(gè)來(lái)源中標(biāo)記出關(guān)鍵領(lǐng)域的AI。全球電子商務(wù)巨頭阿里巴巴創(chuàng)建了由自然語(yǔ)言處理模型提供支持的StructBERT,該模型能夠快速處理病毒基因序列,并篩選蛋白質(zhì)。阿里巴巴已經(jīng)將該平臺(tái)用于對(duì)抗COVID-19,研究人員和科學(xué)家可以免費(fèi)使用該模型來(lái)加速疫苗的開(kāi)發(fā)。

尋找治療新病毒的方法

透過(guò)2020年2月發(fā)布的兩份論文,我們可以看到人工智能如何改變公共衛(wèi)生和生物技術(shù)未來(lái)。

一篇論文描述了總部位于韓國(guó)的Deargen開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)程,該模型確定了四種可減緩COVID-19影響的抗病毒藥物。Deargen的MT-DTI是一種學(xué)習(xí)模型,依賴于化學(xué)序列(而不是2D或3D分子結(jié)構(gòu)),該模型可以預(yù)測(cè)目標(biāo)分子(例如病毒)是否會(huì)與目標(biāo)蛋白結(jié)合。阿扎那韋(Atazanavir)是一種抗HIV藥物,已獲得FDA批準(zhǔn)。MT-DTI發(fā)現(xiàn),阿扎那韋可以與位于SARS-CoV-2分子外部的蛋白質(zhì)結(jié)合,并阻止其與人蛋白質(zhì)結(jié)合的能力,SARS-CoV-2引發(fā)了COVID-19。

總部位于香港的Insilico Medicine還于2月發(fā)布了另一篇論文。Insilico使用基于AI的平臺(tái)對(duì)數(shù)千個(gè)新穎分子進(jìn)行建模,希望尋找可以破壞SARS-CoV-2復(fù)制的新型分子。

這些公司只是眾多致力于尋找抗病毒方法的科技公司、學(xué)術(shù)研究實(shí)驗(yàn)室和政府科學(xué)家中的兩家。人們創(chuàng)建了一個(gè)開(kāi)放的數(shù)據(jù)集來(lái)幫助組之間的通信,COVID-19開(kāi)放研究數(shù)據(jù)集(CORD-19)是所有該主題研究的中心樞紐,其中的數(shù)據(jù)可通過(guò)計(jì)算機(jī)讀取,且在不斷更新。任何訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的人都可以獲取存儲(chǔ)的數(shù)據(jù),并將其輕松地應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型和AI技術(shù),這可以加快目前全球的研究速度。

COVID-19后的AI未來(lái)

人工智能的未來(lái)取決于人類(lèi)管理和創(chuàng)新解決方案??茖W(xué)家和研究人員在他們的腦海中構(gòu)思治愈的方法,人類(lèi)的創(chuàng)造力利用機(jī)器解析的數(shù)據(jù),并以有意義的方式將其組合在一起。如果沒(méi)有人類(lèi)提供的輸入,AI只是一個(gè)有效的數(shù)據(jù)收集器,僅此而已。COVID-19危機(jī)凸顯了AI的真正威力,創(chuàng)新人員可通過(guò)設(shè)置模型來(lái)確定AI的實(shí)用性以及價(jià)值。

現(xiàn)在決策者可以做些什么?

此次疫情遲早會(huì)結(jié)束。雖然疫情給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的影響尚待確定,但COVID-19對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響存在若干情況。

決策者可以選擇發(fā)展、創(chuàng)新和采用新技術(shù)。我們所要做的事了解真實(shí)情況,并伺機(jī)而動(dòng)。


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