AI仍在繼續(xù)興起，盡管它并沒有成為人們所期待的那種廣泛性力量。在過去幾年中，AI領(lǐng)域的發(fā)展速度令人震驚。自2000年以來，活躍的AI初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量增加了14倍，風(fēng)投對(duì)AI初創(chuàng)企業(yè)的投資增加了6倍，需要AI技能的工作比例增長了4.5倍。
不過，領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)Statista發(fā)布的調(diào)查結(jié)果顯示，截止2017年，全球只有5%的企業(yè)在其流程和產(chǎn)品中廣泛采用了AI，32%的企業(yè)尚未采用AI，22%的企業(yè)甚至沒有采用AI的計(jì)劃。知名AI研究人員菲利普·皮恩尼斯基(Filip Pieniewski)最近在科技媒體Venturebeat上撰文，闡述了他的觀點(diǎn)，宣稱“AI寒冬即將到來。”
皮恩尼斯基說：“我們現(xiàn)在正處于2018年中后期，AI領(lǐng)域的情況已經(jīng)發(fā)生了變化。盡管表面上看似乎并非如此，比如NIPS會(huì)議仍然超受歡迎，企業(yè)公關(guān)團(tuán)隊(duì)在新聞發(fā)布會(huì)上仍然充斥著AI，美國連續(xù)創(chuàng)業(yè)家伊隆·馬斯克(Elon Musk)仍在承諾打造無人駕駛汽車，谷歌也始終在推動(dòng)吳恩達(dá)(Andrew Ng)的理念，即AI比電力更強(qiáng)大。但這種敘述已經(jīng)開始崩潰。”
我們極力宣傳無人駕駛汽車的愿景。今年春天早些時(shí)候，一名行人被無人駕駛汽車撞死，這一事件引起了人們的警覺，人們不僅質(zhì)疑這項(xiàng)技術(shù)，還質(zhì)疑無人駕駛系統(tǒng)決策的背后是否存在道德問題。無人駕駛汽車的問題不是在挽救1個(gè)人還是5個(gè)人之間做出簡單的二元選擇，而是在演變成一場關(guān)于良知、情感和感知的辯論，使機(jī)器做出合理決策的道路變得更加復(fù)雜。
皮恩尼斯基等人得出的結(jié)論是：全自動(dòng)無人駕駛汽車的夢想可能比我們想象的遙遠(yuǎn)得多。AI專家們?cè)絹碓綋?dān)心，無人駕駛系統(tǒng)要想可靠地避免事故，可能還需要數(shù)年甚至數(shù)十年時(shí)間的努力。”
|AI落地只是試點(diǎn)
讓我們以史為鑒來看下，云計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)工業(yè)都花了大約5年的時(shí)間才開始對(duì)人們的生活產(chǎn)生重大影響，而這些行業(yè)影響市場的重大轉(zhuǎn)變也花了近10年時(shí)間。我們正在為AI設(shè)想一個(gè)類似的時(shí)間表。正如平臺(tái)技術(shù)、開源和封閉源系統(tǒng)以及AI技術(shù)方面經(jīng)驗(yàn)豐富的工程主管凱倫·班尼特（Karen Bennet）解釋的那樣：
“為了讓每個(gè)人都能采用，一款產(chǎn)品需要方便可用，需要是能夠擴(kuò)展至被所有人使用，而不僅僅是服務(wù)于數(shù)據(jù)科學(xué)家。該產(chǎn)品將需要考慮數(shù)據(jù)生命周期中數(shù)據(jù)捕獲、準(zhǔn)備、培訓(xùn)模型和預(yù)測等環(huán)節(jié)。隨著數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在云端，數(shù)據(jù)管道可以不斷地提取，并準(zhǔn)備用它們來訓(xùn)練模型，從而做出預(yù)測。模型需要借助新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷改進(jìn)，從而保持模型的相關(guān)性和透明性。這就是目標(biāo)和希望。”
我（本文作者杰西·瓊斯（Jessie Jones））和班尼特都來自科技和AI初創(chuàng)企業(yè)。我們所見證的以及在AI社區(qū)中與同行討論中我們所意識(shí)到的是，我們正在眾多商業(yè)問題上進(jìn)行廣泛的實(shí)驗(yàn)，然而這些實(shí)驗(yàn)往往停留在實(shí)驗(yàn)室中。這篇最近的文章證實(shí)了當(dāng)今普遍存在的AI炒作問題：
“AI技術(shù)供應(yīng)商往往會(huì)受到激勵(lì)，讓他們的技術(shù)聽起來比實(shí)際中更強(qiáng)，但這也暗示了它們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中的吸引力比實(shí)際上更大……企業(yè)中的大多數(shù)AI應(yīng)用程序不過是‘試點(diǎn)’。在AI領(lǐng)域兜售營銷解決方案、醫(yī)療保健解決方案和金融解決方案的供應(yīng)商，基本上只是在測試這項(xiàng)技術(shù)。在任何特定的行業(yè)中，我們發(fā)現(xiàn)，在銷售AI軟件和技術(shù)的數(shù)百家供應(yīng)商中，只有大約三分之一的公司具備開發(fā)AI所需的技能。”
風(fēng)投公司意識(shí)到，他們可能在一段時(shí)間內(nèi)看不到投資回報(bào)。然而，AI還沒有準(zhǔn)備好迎接黃金時(shí)段的到來，原因之一就在于幾乎無處不在的AI實(shí)驗(yàn)幾乎都沒有看到曙光。
| 算法需要負(fù)責(zé)任嗎
我們聽說過AI“黑箱”，即研究人員目前還不清楚AI如何做出決策。這種做法是在銀行和大型機(jī)構(gòu)面臨要求問責(zé)制的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)和政策的情況下出現(xiàn)的。由于系統(tǒng)是作為“黑箱”操作的，只要這些算法的創(chuàng)建經(jīng)過了審查，并且滿足了關(guān)鍵涉眾的一些標(biāo)準(zhǔn)，人們就可能對(duì)算法產(chǎn)生固有的信任。
鑒于大量證據(jù)表明開發(fā)中的算法存在缺陷，以及由此產(chǎn)生意想不到的有害結(jié)果，這種觀點(diǎn)很快就引發(fā)了爭議。我們的許多簡單系統(tǒng)都像“黑箱”一樣運(yùn)作，超出了任何有意義的審查范圍，原因包括公司有意保密、缺乏足夠的教育以及缺乏了解如何批判性地檢查輸入、結(jié)果，最重要的是，不理解為何會(huì)出現(xiàn)這些結(jié)果。
班尼特表示：“如今，AI行業(yè)正處于企業(yè)準(zhǔn)備采用的早期階段。AI是非常有用的，可以通過大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)現(xiàn)和分析，但是它仍然需要人類的干預(yù)作為對(duì)數(shù)據(jù)及其結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和行動(dòng)指南。”
圖：截至2017年，全球商業(yè)組織中的人工智能的采用水平
班尼特還澄清說，如今的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使數(shù)據(jù)能夠被標(biāo)記出來，以幫助識(shí)別真知灼見。然而，作為這個(gè)過程的一部分，如果有些數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地標(biāo)記，或者沒有足夠的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，亦或者有問題的數(shù)據(jù)產(chǎn)生偏見，很可能會(huì)出現(xiàn)糟糕的決策結(jié)果。她還表示，目前的流程仍在不斷完善：“目前，AI都是關(guān)于決策支持的，以提供洞察，讓企業(yè)可以從中得出結(jié)論。在AI發(fā)展的下一個(gè)階段，AI可將數(shù)據(jù)中的動(dòng)作自動(dòng)化，還有些額外的問題需要解決，比如偏見、可解釋性、隱私性、多樣性、倫理和持續(xù)的模型學(xué)習(xí)等。”
這表明，要想真正理解AI產(chǎn)品，需要有個(gè)關(guān)于對(duì)象和人的常識(shí)世界模型，以幫助AI去真正了解它們。一個(gè)模型只暴露在有限數(shù)量的標(biāo)記對(duì)象和有限種類的訓(xùn)練中，這將限制這個(gè)常識(shí)世界模型的有效性。企業(yè)需要進(jìn)行研究，以確定模型如何處理其輸入，并以人類可以理解的方式得出其結(jié)論。亞馬遜發(fā)布的面部識(shí)別技術(shù)Rekognition，是目前正在研發(fā)和許可使用的AI技術(shù)的典型例子，但其有效性存在明顯的差距。
美國公民自由聯(lián)盟發(fā)布的一項(xiàng)研究稱：“亞馬遜的技術(shù)將28名國會(huì)議員的照片與罪犯公開的臉部照片混淆了。鑒于亞馬遜積極向美國各地的執(zhí)法機(jī)構(gòu)推銷自己的Rekognition，這顯示其還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠好。”算法正義聯(lián)盟(Algorithmic Justice League)的創(chuàng)始人喬伊·布拉馬維尼(Joy Buolamwini)在最近的一次采訪中，呼吁暫停這項(xiàng)技術(shù)，稱其無效，并需要更多監(jiān)管。此外，在這些系統(tǒng)被公開發(fā)布之前，政府應(yīng)該制定更多相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。
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