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应用|增强内生动力 AI还需突破三大关卡

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应用|增强内生动力 AI还需突破三大关卡
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12月11日 ， 2020年中国国际工业设计博览会在武汉开幕 。 概念电动汽车、安防巡逻机器人、无人配送车等充满设计感的科技展品悉数亮相 。 图为观众在2020年中国国际工业设计博览会上参观 。 新华社采访人员 熊琦摄
刷脸认证、自动驾驶、智能音箱、手术机器人……近年来 ， 我国人工智能的发展进入爆发期 ， 被广泛应用于金融、电商、医疗、安防、教育等领域 ， 但随着技术的发展应用 ， 由此引起的数据伪造、算法瓶颈、隐私安全、伦理困境等问题也日益凸显 。
“上述问题 ， 包括很多人工智能企业估值高、销量少 ， 其根源都要从人工智能技术本身去找 。 这些问题是目前数据驱动的第二代人工智能天然的缺陷所致 。 ”12月9日 ， 在清华大学人工智能研究院等主办的2020第三代人工智能产业论坛上 ， 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹说 。
张钹表示 ， 随着全球多个国家都将发展新一代人工智能提升为国家战略 ， 产业需求呈井喷之势 ， 人工智能亟须发展出安全、可信、可靠与可扩展的第三代人工智能技术 。
什么是第三代人工智能？作为这一概念的最早提出者 ， 张钹解释 ， 其是在第一代知识驱动和第二代数据驱动相结合的基础上 ， 从知识、数据、算法、算力4个要素出发所构建的全新发展体系 ， 其目标是完全解决计算机的智能问题 ， 全面反映人类智能 。
在瑞莱智慧RealAI CEO田天看来 ， 人工智能想要成为新时代的“水和电” ， 成为驱动各行业升级的底层通用能力 ， 依赖于完备的AI基础设施 。 继承自互联网时代的经验 ， 当前AI基础设施建设的重心集中在数据中心、算力平台上 ， 主要解决AI“温饱”问题 ， 为AI提供基础运算环境 。 但随着数据积累受场景限制 ， 现有算力逼近极限 ， 由大数据、大算力等外部驱动力带来的AI产业第一增长曲线开始放缓 。
“由内打破才是增长 。 ”田天说 ， 伴随着各个产业智能化程度不断提高 ， AI基础设施建设亟须从增强自身底层能力出发 ， 发展出数据和算力维度外的全新能力 ， 以内生驱动力打造AI原生基础设施 ， 保证相同的数据、算力条件下 ， 更好地支撑AI赋能行业的深度应用 ， 打开AI产业化全新市场空间 ， 驱动产业第二增长曲线 。
田天认为 ， 想要加强AI内生驱动力需突破三大关卡 。 第一是算法关 ， 保证算法决策的可靠与安全 。 他解释说 ， 智能化时代下 ， AI的决策逻辑和链路天然存在大量不确定性 ， 缺乏可解释性 ， 难以被应用于高价值决策场景 。 另外 ， 算法普遍存在的“对抗样本”特征导致AI系统存在被恶意攻击的风险 。
第二是数据关 ， 保障数据隐私和安全 。 在训练AI模型时 ， 数据的简单明文传输和利用容易导致隐私泄露 。 与此同时 ， 为AI应用打破数据孤岛的过程中 ， 数据用途和用量难以保障 ， 可能被滥用和复制 ， 同时难以界定收益 ， 确保所有者的权益 。
最后是应用关 ， 即AI应用场景的管控 。 比如信贷模型中“幸存者偏差”、人脸识别的种族歧视等一系列算法公平性问题的出现 ， 以及技术滥用引发金融欺诈 ， 甚至是政治宣传引导舆论等等 。
“要突破三大关卡 ， AI原生基础设施需要实现三大块能力 ， 分别是算法可靠、数据安全和应用可控 ， 以实现对现有AI平台升级赋能 ， 拓展AI在各类场景上的可用性 。 这是现阶段人工智能产业需求 ， 也是产业目标 。 ”田天强调 。
为解决AI应用过程中的数据孤岛难题 ， 隐私保护机器学习被学术界与产业界公认为是一条可行之路 。 但由于隐私保护机器学习与传统机器学习并非同属一个技术生态 ， 企业想要搭建隐私保护生态面临着性能差、易用性差、黑盒协议等诸多难题 。 为此 ， 大会发布了业内首款隐私保护AI编译器 。
【应用|增强内生动力 AI还需突破三大关卡】“不同于碰到应用中的难题时 ， 见一个解决一个 ， 修修补补 ， 这款AI编辑器的目标是补全AI原生基础设施体系 ， 提供服务于不同行业的业务产品和解决方案 ， 使得所有场景不论大小、不论价值高低 ， 都能够从AI赋能中受益 ， 让AI更高质量服务于人类社会 。 ”田天说 。 （采访人员 付丽丽）

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