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全球AI發展面臨四大挑戰 演算法偏見有待解決

有研究顯示,2016年,全球AI市場規模達到1791.1億美元,2017年,市場規模將達到2688.44億美元,年均增長率為50.1%。從行業看,2016年健康醫療在全球AI市場中佔比最高,達到15.1%。從區域上看,美國在全球AI市場佔比最高,達到了38.51%。從技術上看,深度學習採用的增長,對全球AI市場的貢獻最大,達到50.51%。

AI發展的三大驅動力

Technavio的研究顯示,促進AI在全球發展的主要驅動力有三個。

一是深度學習技術應用的增長。深度學習是AI技術的先進版本之一,它試圖模仿人腦功能和活動,學習識別聲音、圖像和其他數據模式。目前,計算機科學家可模擬幾層虛擬神經元和多個神經網路。深度學習技術的發展,使得AI能執行諸如高速數據處理、圖像識別和語音識別等複雜功能。目前,谷歌已使用該技術開發了談話認知軟體。

二是機器人部署的增長。通過機器人部署,企業可大幅度減少運營支出,提高效率,但這需要很多的初始投資。隨著AI的普及,大量製造業、健康醫療、汽車、金融行業的企業開始使用AI技術替代員工。一些大企業,如:西門子、IBM和亞馬遜網站服務已投資初創企業或合併小的AI企業,希望通過增加效率和提升經營,實現企業的優化。

三是AI初創企業的數量增長。AI初創企業吸引了大量投資。多數初創企業專註於開發重要工業過程的AI解決方案,特別是石油和天然氣行業。如初創企業Kepler/Oquant使用基於AI的地理探測技術,監控石油和天然氣的船運,這是推動遠程監控、石油溢出預防、環境保護的重要戰略。其它初創企業還瞄準醫療行業,開發了AI護士。

AI發展仍面臨諸多挑戰

首先,AI對就業的影響是把雙刃劍。自動化對製造業就業的侵蝕已有幾十年歷史,AI的發展使這一問題更加突出,並擴展到其它主要由人類智能壟斷的領域。從卡車駕駛,到新聞撰寫、財務報表處理,AI演算法正對中產階級就業帶來前所未有的威脅,而且還可能瞄準其它領域,如:對醫生、律師,甚至總統的替代。AI革命在侵蝕就業的同時,也創造了很多新就業機會,如:數據科學、機器學習、工程和IT崗位。這些崗位與AI演算法的系統開發和維護,以及軟體的運行有關。但許多人因不具備相關技能,無法勝任這些工作。技術人才的開發和擴展出現真空,會使失業率增加。

為了防止問題失控,技術行業有責任幫助社會適應即將到來的變革,平滑過渡到未來機器人主導和就業的時代,例如,為可能失業的人們提供技能培訓。技術企業還可以利用新趨勢,將複雜的任務進行細分,降低技術就業的進入門檻。從長遠看,政府和企業須考慮相關舉措,如統一基本收入、面向所有人的無條件月和年工資,以應對所有工作都由機器人完成的時代來臨。

其次,AI與人相比存在偏差。機器學習是AI的一種分支技術,其背後是認知演算法、產品建議、廣告引擎等,依賴數據訓練和磨練演算法。問題是:如果為演算法提供信息者提供的信息不平衡,系統在採用時就會出現顯性和隱性偏差。現在,AI行業面臨諸多問題,一些被冠以「白人問題」(White Guy Problem),或稱之為由白人男性主導。這就是為什麼AI選美大賽最後產生的候選人都是「白人」。按名字排名的演算法最終有利於冠冕堂皇的名字;廣告演算法更傾向於向男性訪問者展示高薪廣告。

另一個問題是過去幾年公開辯論的過濾泡沫現象。此前,臉譜和其它社交媒體在定製內容時與用戶的喜好出現了偏差,並關閉了相關業務。如果由AI負責關鍵任務,大部分情況下出現的無辜錯誤可能產生迥異的結果。通過演算法資料庫透明性和開放的加強,可解決這些問題。

再次,是責任問題。如果軟體或硬體出現功能性問題,到底應責怪誰?在沒有AI之前,在確定事故責任時相對容易。但在AI驅動的時代,用戶、開發商和製造商的責任界線變得模糊了,每一方都會把責任推給別人。因此,未來必須建立新的圍繞AI的監管。

最後是隱私問題。今天,數據的使用越來越多,企業在使用數據時,很可能會跨越隱私邊界。除非企業規範其信息收集和共享實踐,並採取必要措施對匿名的用戶數據進行保護,否則會給用戶帶來危害。此外,必須對技術的使用和可用性進行修訂和規範,以防範不良用途。



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