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如何讓AI終究造福社會或許需要谷歌蘋果們

2019/05/01 来源:宝鸡信息港

导读

摘要:世界各地的公司正在爭先恐后地將機器學習納入他們的商業模式中,無論它們屬于哪一個行業。2016年是AI投資創紀錄的年份。到2019年,機

摘要:世界各地的公司正在爭先恐后地將機器學習納入他們的商業模式中,無論它們屬于哪一個行業。2016年是AI投資創紀錄的年份。到2019年,機器學習運用市場價值將超過300億美元。成為AI公司的競爭非常激烈。在科技圈從業25年后,我想說,AI產業是我見過的競爭殘暴的領域。

6月29日消息,据VentureBeat报道,你可能已经听说过,2022年全球将有500万个工作岗位被人工智能(AI)支持的自动化所取代。你可能还听说过,牛津大学估计美国47%的工作岗位正处于自动化的威胁之下。除此之外,你可能知道许多类似令人感到恐怖的统计数据。但你知道吗?AI能够发现人类医生无法发现的遗传疾病,使用智能电能够大幅度降低耗电量,AI可以超个性化的教学技巧教育孩子。

像上面那些可怕的数字被广泛地用来吸引人们关注头条,但我们很少关注AI能够和即将产生积极全球影响的巨大潜力,这需要我们通过透明和深思熟虑的合作积极地增进它的成长。作为一个母亲,我很担心自己的孩子们生活的这个世界,警惕AI对商业世界和就业市场的冲击。但我也是一个企业家和乐观主义者,我不认为AI带来的都是坏消息。

事实上,我相信AI带来的好处将远远超过其带来的不安和耽忧。但是,如果我们继续鼓励围绕AI的恐惧文化,这类潜在的真正危险就不会成为现实。我们可以建设更光明的未来,AI可以帮助我们做到这一点。但主要利益相干者政府、科技公司、研究人员和教育工作者必须共同努力,制定全球解决方案,同时反思AI会造成的社会影响。

终结保密传统

世界各地的公司正在争先恐后地将机器学习纳入他们的商业模式中,无论它们属于哪个行业。2016年是AI投资创纪录的年份。到2019年,机器学习运用市场价值将超过300亿美元。成为AI公司的竞争非常激烈。在科技圈从业25年后,我想说,AI产业是我见过的竞争残暴的领域。

谷歌和Uber仍在就无人驾驶汽车的商业窃密案对簿公堂。亚马逊、微软和谷歌正在竞相打造的虚拟助手。许多公司都在为入门级的AI专家开出巨额薪酬。AI正成为科技公司的竞争焦点,而且其风险比以往任何时候都高。

有鉴于此,科技巨头施行如此严格的保密制度并不令人感到奇怪。苹果始终对其AI进展守口如瓶,拒绝发表研究论文,并利用严格的合同限制员工。直到Facebook谴责苹果的政策阻碍该公司聘请到AI人才后,苹果才同意出版了部份研究成果。谷歌也对其张量处理单元(TPU)技术严格保密,只是偶尔在一般公众无法参加的会议上揭露其进展。

这种保密措施造成的后果就是,大量资源被用于少数项目。研究和发展也趋于集中在亮眼和面向消费者的项目上,比如无人驾驶汽车、聊天机器人和虚拟助理等,对于解决健康、清洁能源、教育和其他方面的挑战关注过少。我们不仅需要优先考虑这些更具有社会影响力的技术,还需要我们共同创造它们。

组建AI联盟

AI研究人员都在致力于解决机器学习的基本问题,即如何识别和处理原始文本、语音以及图像,预测行为和事件,以及在算法不能做出高度可信决策时帮助排除不确定性。如果有关这些问题的关键知识被公开分享,我相信我们可以更快速地开发出具有社会影响力的AI技术。

作为多伦多MaRS Discovery District的工作和学习负责人,我和多家致力于实现这些目标的公司合作。PeopleAnalytics利用AI和语言心理学管理组织风险,如工作场所暴力和欺诈;Rank Software使用大数据和深度学习帮助对抗络安全风险和保护客户;Clearfit利用AI技术来保证组织机构把合适的人放到合适的岗位上。但这三家公司在开发向善AI方面存在共同点,并且在联手加强它们的技术。

MaRS Discovery District也是AI矢量研究所的驻地,这是一个独立的研究机构,聚集了全球许多和聪明的AI人才。AI矢量研究所将学术人材、世界知名研究人员以及科技公司联合起来,鼓励信息同享和交叉合作。正是在这里,IBM Watson研究人员与3D设计软件公司Autodesk的工程师密切合作,多伦多大学的机器学习研究人员与Deep Genomics等公司联手将创意变成现实,在社会上有影响力的技术每天都在这里诞生。

AI助力未来

通过共同致力于识别算法中的偏见、优化预测智能以及解决机器学习中其他根本问题,我们也可以将这些学习到的知识运用到许多行业中,从清洁能源到医疗领域,并创造能够造福整个社会的全盘技术。协作可以释放资源,让我们产生全新的想法,跳出我们的思维界限,并就关键技术问题提供指点。我可以在MaRS Discovery District看到这样的未来。

但是,这些技术并没有以平衡即将到来的自动化影响的速度进步,也无法在全球范围内满足市场需求。无人驾驶汽车和聊天机器人本身没有带来我们的社区需要的积极改变。我们需要更多专门用于AI的开放资源,利用它们发现疾病,帮助教育孩子,并建立可持续的环境解决方案,但我们孤立地工作无法实现这些目标。

通过鼓励大公司更少地对自己的技术遮遮掩掩,建立自然开放和合作的空间,并识别出和投资于可以创造积极社会影响的可以公司,我们必须找到更多方法以增进AI增长。

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