近日，由中國建銀投資有限責任公司傾力打造的2020年度“JIC講堂·科技投資系列”第六場活動在建投書局舉行。

本期活動上，上海紐約大學計算機系終身教授、亞馬遜云服務上海人工智能研究院院長張崢與《經(jīng)濟學人·商論》執(zhí)行總編輯吳晨二人，以“人工智能產(chǎn)業(yè)的未來與挑戰(zhàn)”為主題進行了一場信息量巨大的對談。

談到目前人工智能已經(jīng)可以輔助人類進行寫作，張崢表示這是數(shù)據(jù)量大幅增加后“大力出奇跡”的結(jié)果。他表示，人工智能的應用需要解決數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的清洗與數(shù)據(jù)的洞察三方面的問題。自動駕駛是一個人工智能應用非常好的場景，但它需要分場景、分階段落地。談到數(shù)據(jù)安全和隱私的理念，張崢則認為，“原始粗暴的數(shù)據(jù)積累早日結(jié)束早日好”，并介紹了新的數(shù)據(jù)和隱私安全理念下“聯(lián)邦學習”的加密分布式學習技術(shù)。

人工智能寫作是“大力出奇跡”的結(jié)果

吳晨介紹，《經(jīng)濟學人》有一個熊彼特專欄，有15年歷史約1000篇稿件，三年前編輯部做過一個實驗，把這1000篇稿件輸入機器，讓機器人去寫，但寫出來的結(jié)果是每句話都像英文，連在一起不知道在說什么。但三年以后的現(xiàn)在，機器人已經(jīng)能夠?qū)懗鱿駱拥母寮恕?/p>

對此，張崢表示，這是數(shù)據(jù)量大幅增加后“大力出奇跡”的結(jié)果。

“我們給機器喂了46個T的數(shù)據(jù)，相當于幾百個100G手機的容量，有1750億個參數(shù)要去慢慢調(diào)整?！睆垗槺硎荆斑@幾年人工智能在質(zhì)量方面確實有一定的飛躍，所以變得越來越像‘人話’”。

當前計算機在寫作上已經(jīng)能夠給予人類一定的輔助，但機器其實并不能理解人類用詞時的情感和意義。

以當前各類應用都會有的詞匯聯(lián)想功能為例，張崢舉例稱，一個《紐約客》的作者做了一個實驗，他在給兒子寫一封郵件，寫I'm very p..，其實他的原意是I'm very pleased，但機器給他的提示是I'm very proud。

“這比他本意要好多了——作為爸爸應該為兒子感到自豪，而不能總是居高臨下。”張崢評論道，“但機器其實不知道是怎么回事，是人自己腦補做爸爸的做得不夠好。”

人工智能落地關(guān)鍵是業(yè)務數(shù)字化的可能

張崢表示，人工智能落地的關(guān)鍵是這個業(yè)務有沒有數(shù)字化的可能。

他具體介紹，人工智能的應用需要解決數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的清洗與數(shù)據(jù)的洞察三方面的問題。人工智能是否能在產(chǎn)業(yè)中落地，首先要看產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，一個產(chǎn)業(yè)如果已經(jīng)數(shù)字化并且大量地依靠數(shù)據(jù)，人工智能才能更好地進入。其次，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化后，還需要注意對數(shù)據(jù)的清洗，因為獲得的數(shù)據(jù)往往非常粗糙，“噪聲”很大。最后是解決對數(shù)據(jù)的洞察，如何從無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)中獲取結(jié)構(gòu)，也是人工智能未來亟待解決的問題。因此，較有發(fā)展前景的應用領域應該是實現(xiàn)了良好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并能通過結(jié)構(gòu)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力的領域。

談到自動駕駛行業(yè)時，張崢表示，自動駕駛是一個人工智能應用非常好的場景，但它需要分場景、分階段落地。

吳晨也表示，街上跑的車都變成自動駕駛在3-5年內(nèi)是不現(xiàn)實的，但是在園區(qū)、高速公路、貨運卡車這些領域可能會更快地看到變化。他介紹，“硬件領域一定有很多的投資機會，所以會不斷有需求，但是真正組合起來到底會是什么樣新的商業(yè)場景，這中間存在很大的風險?！?/p>

談隱私：原始粗暴的數(shù)據(jù)積累應盡早結(jié)束

數(shù)據(jù)對于人工智能發(fā)展的重要性毋庸置疑，吳晨引用李開復的觀點稱，中國人工智能和大數(shù)據(jù)之所以在過去幾年這么快地發(fā)展，就是因為中國的數(shù)據(jù)無論從總量還是搜集渠道都比美國要多得多。

對此張崢表達了自己的看法，稱“原始粗暴的數(shù)據(jù)積累早日結(jié)束早日好，這是不能亂來的。我覺得保護隱私是大家的責任”。

吳晨提出，用戶在使用很多免費服務的時候，實質(zhì)是拿自己的行為信息在換取某種便利的服務，但這個數(shù)據(jù)到底應該歸于誰，手機上的行為信息到底屬于這個App還是屬于用戶自己，這是中國、歐美都在探討的問題。

歐洲《通用數(shù)據(jù)保護條例（GDPR）》專門提出了兩個重要的領域，一是數(shù)據(jù)的“可遷移性”（portability），如當用戶不想使用某個社交網(wǎng)絡服務時，可以把上面過去形成的所有數(shù)據(jù)都帶走。另一個是數(shù)據(jù)的“遺忘權(quán)”，就是過去在網(wǎng)上分享的內(nèi)容，不想再保留的話用戶可以將其刪除。

在這種數(shù)據(jù)安全的理念指導之下，張崢介紹了新興的“聯(lián)邦學習”（Federated Learning）技術(shù)。

聯(lián)邦學習是一種加密的分布式學習技術(shù)，各個參與方可以在不披露底層數(shù)據(jù)和底層數(shù)據(jù)的加密（混淆）形態(tài)的前提下共建模型，適合訓練數(shù)據(jù)涉及隱私敏感，和訓練數(shù)據(jù)太大無法集中收集的情況。

張崢表示，聯(lián)邦學習的這種“模型與數(shù)據(jù)互相不信任，但是還可以達到某一種服務。這中間有一定的折衷，質(zhì)量可能要低一點，但是換取了其他意義上的信任”。

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