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359大多數(shù)人在談?wù)撊斯ぶ悄艿奈磥頃r(shí)，都會聯(lián)想到黑客帝國中邪惡的網(wǎng)絡(luò)或者終結(jié)者中的電子人殺人機(jī)器。
當(dāng)今的人工智能無法完全取代人類的工作，機(jī)器人不會帶來世界末日。無論是倫理學(xué)家還是計(jì)算機(jī)科學(xué)家都不認(rèn)為機(jī)器人的未來會走向世界末日。對人類來說，人工智能的前景非常廣闊，可以讓我們的世界越來越美好。
本文描述的場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未來的發(fā)展?jié)摿Α?/span>
AI的社會成本
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)致的錯誤，主要問題之一是決策方面的偏見。人們已經(jīng)意識到這些錯誤，并正在逐步克服。
考慮一下美國刑事司法系統(tǒng)做出帶有偏見決策的那段歷史，金融業(yè)和教育機(jī)構(gòu)也存在同樣的偏見，機(jī)器學(xué)習(xí)模型也在重復(fù)人為的偏見。
COMPAS系統(tǒng)是一個(gè)帶有偏見的AI示例。美國有幾個(gè)州使用該軟件來確定犯罪分子的風(fēng)險(xiǎn)等級。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數(shù)據(jù)集時(shí)，也會引發(fā)有偏見的決策。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。
最后的誤差就很嚴(yán)重：非裔美國人和亞洲人被誤識別的比率比白種人高10-100倍。美國國家標(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)前的面部識別系統(tǒng)不能在執(zhí)法和國家安全領(lǐng)域使用。
為了避免偏差，負(fù)責(zé)人臉識別應(yīng)用程序開發(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。
面臨禁止的人臉識別
對于政府和企業(yè)來說，人臉識別是一項(xiàng)前景廣闊的技術(shù)，但事實(shí)并非如此。由于某些原因，社會并不贊同。
美國奧克蘭和舊金山的警察部門和公共機(jī)構(gòu)禁止使用面部識別技術(shù)，俄勒岡州、加利福尼亞州和新罕布什爾州的警察部門不能在警用攝像機(jī)中使用該技術(shù)。四分之一的美國居民認(rèn)為，聯(lián)邦政府應(yīng)限制面部識別技術(shù)的使用。而且除了美國之外，別的國家也有類似的現(xiàn)象。
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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跟蹤學(xué)生的出勤率，雖然學(xué)生家長同意收集生物識別信息，然而歐盟還是對該校進(jìn)行了罰款。DPA裁定面部識別之類的生物識別技術(shù)屬于隱私數(shù)據(jù)，根據(jù)該法規(guī)，除非參與識別活動的人同意收集隱私數(shù)據(jù)，否則不能收集和存儲隱私數(shù)據(jù)。
2020年初，歐洲委員會就是否禁止在公共場所進(jìn)行面部識別展開了辯論，擬議的禁令將持續(xù)五年。這項(xiàng)禁令從未真正實(shí)施過，委員會人工智能白皮書的最終版本中已經(jīng)刪除了這項(xiàng)禁令。
目前，美國有自己的地方法律，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)新者仍在開發(fā)面部識別軟件，這項(xiàng)技術(shù)在中國和美國越來越受歡迎。2019年，面部識別的市場價(jià)值高達(dá)50.7億美元（美國），到2025年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)計(jì)，在未來五年（2020年-2025年）的復(fù)合年增長率為12.5%的情況下，該領(lǐng)域的市場價(jià)值將達(dá)到101.9億美元。有人預(yù)測，面部識別技術(shù)有望進(jìn)入零售市場，用于提高銷售以及個(gè)性化購物體驗(yàn)。
AI技術(shù)的另一面
現(xiàn)代監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施需要面部識別技術(shù)，中國等國家依靠這種技術(shù)來維持社會控制，這種用途讓禁止和提高面部識別限制的呼聲越來越高。然而，面部識別是一種可用于其他方面的多用途技術(shù)，面部識別技術(shù)可以在公共健康與安全中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。
政府和私營企業(yè)正在使用面部識別技術(shù)來遏制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、身份證號碼和體溫。掃描后，再授予區(qū)域的訪問權(quán)限。此外，社交媒體平臺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，面部識別技術(shù)可以檢測到人群中體溫較高的人，還可以檢測某個(gè)人是否戴口罩。報(bào)告顯示，面部識別技術(shù)可以識別戴口罩的人，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)會之后，面部識別技術(shù)就進(jìn)入了公共領(lǐng)域。自2015年以來，中國政府機(jī)構(gòu)、金融服務(wù)和零售部門都開始廣泛使用面部識別技術(shù)。雖然人們對于該項(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）對該項(xiàng)技術(shù)表示贊賞。
揭露危險(xiǎn)
自然語言處理是人工智能改變未來的另一個(gè)例子。在COVID-19迅速傳播到中國以外的國家之前，自然語言處理技術(shù)提供了可以挽救生命的情報(bào)。
BlueDot是一個(gè)AI平臺，使用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)來追蹤全球的傳染病，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，該平臺在中國武漢發(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)將該平臺用于對抗COVID-19，研究人員和科學(xué)家可以免費(fèi)使用該模型來加速疫苗的開發(fā)。
尋找治療新病毒的方法
透過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。
一篇論文描述了總部位于韓國的Deargen開發(fā)和實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過程，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)測目標(biāo)分子（例如病毒）是否會與目標(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的平臺對數(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)開放的數(shù)據(jù)集來幫助組之間的通信，COVID-19開放研究數(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)可通過計(jì)算機(jī)讀取，且在不斷更新。任何訪問數(shù)據(jù)庫的人都可以獲取存儲的數(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
人工智能的未來取決于人類管理和創(chuàng)新解決方案。科學(xué)家和研究人員在他們的腦海中構(gòu)思治愈的方法，人類的創(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。如果沒有人類提供的輸入，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)新人員可通過設(shè)置模型來確定AI的實(shí)用性以及價(jià)值。
現(xiàn)在決策者可以做些什么？
此次疫情遲早會結(jié)束。雖然疫情給經(jīng)濟(jì)帶來的影響尚待確定，但COVID-19對經(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。
