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2021/12/25
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「轉自：燈塔大數據；」
導讀：通過AI，我們的人群社會網路能夠覆蓋試點範圍內70%的青年，而現有的常規技術只能達到25%。對比傳統的技術，在傳播艾滋病信息方面，AI演算法可以將信息傳遞給更多的人。（文末更多往期譯文推薦）
在南加州大學，建立AI模型也許不僅僅涉及到在電腦面前整理數據，有時候還得去採訪洛杉磯搜集信息繪製人群社會網路圖。有時還得去烏干達去探訪瀕臨滅絕的物種。
「通過AI，我們的人群社會網路能夠覆蓋試點範圍內70%的青年，而現有的常規技術只能達到25%。對比傳統的技術，在傳播艾滋病信息方面，AI演算法可以將信息傳遞給更多的人」。AI社會研究中心的聯合創始人、維特比學院的教授 Milind Tambe說道，「如果我做AI，通常我會從外部獲取數據，我會分析數據，生成演算法等等，但我不會去收容所。」
試點項目將擴大到1000個人。其他項目也正在AI中心研究探索中，包括犯罪預防、野生動物保護等等，通過預測模型來提高網路安全性、防止自殺、幫助流浪者尋找住處。
AI中心還為聯邦機構開發和搭建機器演算法，如美國海岸警衛隊，空警服務和安全管理局（TSA）。
Tambe是一個極少數能夠寫出前瞻性報告的作者，他的報告主要探討從現在到2030年的時間範圍內，AI將會如何融入並影響企業、政府和社會。斯坦福大學也受到委託承擔了AI100中的部分調研項目，研究發現，旨在解決社會問題的AI項目一直缺少投資，因為它沒有任何具有盈利價值的商業應用。因此，新報告提出，將給予非盈利項目更多的優先性，並給研究人員提供相應的獎勵。但Tambe仍舊認為，一個全新的研究類別還等待著被開發。
「這些項目產生了一些全新的問題，由於研究的是資源缺乏的領域，因此數據是稀疏的，而不是豐富的。當你談論大數據時，那些不是我們在這裡正在做的。不管是野生動物保護或流浪者的研究，我們說的是不完整的數據，實際上，我們也沒有能力生產大量準確純凈可以做深入學習的數據，」他說。
「我們正在努力開發新的人工智慧科學以及新的社會科學，」中心副主任Eric Rice在接受電話採訪時告訴Venture Beat。「我們不僅僅是想成為那種利用公開數據資源的數據科學家，也不是成為使用唾手可得的機器學習工具的社會科學家，那樣太過於單一和穩定，我們真正想做的是建立起在這兩者之上的新的科學。
南加州大學的AI社會研究中心就是這種計算機科學和社會科學之間的融合，創立這樣的交叉學科是為了解決一些世界上現在面臨的最大的問題。
AI社會研究中心創建於2013，該項目重點研究社會工作的12大挑戰以及聯合國可持續發展目標。
社會工作的12大挑戰是由一些社會學者在去年提出的，他們的目標就是確保所有青年的健康發展，消除社會隔離，阻止家庭暴力，消除無家可歸。
可持續發展的目標是聯合國成員國在2015通過的，目標是在2030年之前消除優先順序教育，保證全民享受優質教育，性別平等，解決貧困和飢餓。
「當我們意識到在AI和社會工作之間的聯繫，便產生了這二者的第一次融合。因此我們在真正意義上的融合學校（工程設施部分）、人工智慧、社會工作，在解決這些社會問題的時候，也自然而然遇到了一些全新的挑戰和麻煩，」Tambe 在電話採訪中告訴Venture Beat。「在流浪青年當中傳播傳播艾滋病的相關信息、減少藥物濫用、對無家可歸的青年進行家庭匹配這些都是目前AI領域還沒有解決的問題。」
有時AI數據科學家通過數據資料組，可能仍然理解不了一些社會問題，有時候社會學家也難以理解演算法對一個社會問題產生的顯著影響，因此，社會學家和數據科學家們總是會在一塊工作。
不可能如果他們沒有看到它在數據集中出現的理解一個社會問題，社會學家有時可能無法理解一個演算法可以顯著影響的社會問題。
社會學家和數據科學家起初就會遇到一些由於對方的專業術語所造成的困惱，而這二者的協作使得成效達到1+1>2的效果。
「社會工作往往是不精確的，工程也非常集中，所以這正是數據科學家能夠發發揮作用的地方，」Rice說。「我們正在增加更多的粗略的模型，他們認為我們的論點過於尖銳，所以這是一個很好的加強合作和成果提升的途徑。」
英文原文
AIis targeting some of the world』s biggest problems: homelessness, terrorism, andextinction
Making AI models at the University ofSouthern California (USC) Center for AI in Society does not involve a clean,sorted dataset. Sometimes it means interviewing homeless youth in Los Angelesto map human social networks. Sometimes it involves going to Uganda for betterconservation of endangered species.
「With AI, we are able to reach 70 percent ofthe youth population in the pilot, compared to about 25 percent in the standardtechniques. So AI algorithms are able to reach far more youth in terms ofspreading HIV information compared to traditional methods,」 said Milind Tambe, a professor atthe USC Viterbi School of Engineering and cofounder of the Center for AI in Society. 「If I were doing AInormally I might get data from the outside and I would analyze the data,produce algorithms, and so forth, but I wouldn』t go to a homeless shelter.」
The pilot project will next be expanding toserve 1,000 youth. Other projectscurrently being taken on by the Centerfor AI in Society include gang prevention, wildlife conservation with computervision, and predictive models to improve cybersecurity, prevent suicide, andhelp homeless youth find housing.
The center has also developed and deployedalgorithms for federal agencies such as the U.S. Coast Guard, Air MarshalsService, and Transportation and Security Administration (TSA).
Tambe was one a handful of authors of aforward-looking report that examines how AI will evolve and affect business,government, and society between the present and 2030. Commissioned by StanfordUniversity as part of The AI 100 Project, the studyfound that AI aimed at solving social problems has traditionally lackedinvestment because it produces no profitable commercial applications. Thereport prescribes making AI for low resource projects a higher priority andoffering AI researchers incentives, but Tambe also believes an entirely newdiscipline may need to be developed.
「[These projects] bring up completely newkinds of AI problems because working with low resource communities, data issparse, as opposed to being plentiful. When you talk about big data, that』s notwhat we』re doing here. Whether it』s wildlife conservation or working with homelessyouth, we』re talking … incomplete data and there』s no capacity to actuallyproduce that massive clean big data that you can do deep learning on,」 he said.
「We』re trying to develop novel AI science aswell as novel social science,」 co-director Eric Rice told VentureBeat in aphone interview. 「We』re not just trying to be data scientists who takeadvantage of publicly available datasets or social scientists that takeadvantage of out-of-the-box machine learning tools that are pretty much readilyavailable through canned software packages. What we』re really trying to build is new science on both sides.」
The USC Center for AI in Society is acollaboration between computer science and social science schools at USC, anambitious initiative created to cross-pollinate ideas between the twodisciplines in order to solve some of the world』s biggest problems.
Created in 2013, the program focuses onproblems found in the 12 Grand Challenges of social work and the United Nations』Sustainable Development Goals.
The 12 Grand Challenges of Social Work was created last year by social workers and espouses goals like ensuring healthydevelopment for all youth, eradicating social isolation, stopping familyviolence, and ending homelessness.
The Sustainable Development Goals were adopted by U.N. member nations in2015 and focus on implementing measures to address priorities — like access toquality education, gender equity, and the end of poverty and hunger — by 2030.
「This is the first collaboration as far as we are aware between AI and social work in a center. So we』re really collaborating across schools in terms of engineering and AI and social work, and it』s bringing up completely new sets of challenges to the core in terms of problems that the AI community has tackled,」 Tambe told VentureBeat in a phone interview. 「Spreading HIV information amongst homeless youth ，or trying to reduce substance abuse or matching homeless youth to homes, these are challenges that generally have not been tackled within the AI community.」
The two schools work together because sometimes an AI data scientist may not understand a social issue if they don』t see it emerge in a dataset, and social workers may sometimes fail to understand that an algorithm could significantly impact a social issue.
While there was some initial difficulty in understanding the different vocabularies social scientists and data scientists use, the collaboration 「leads to completely new kinds of discovery that wouldn』t have been possible if either of us were working alone,」 Tambe said.
「Social work tends to be less precise and engineering is very focused, so there』s this dance we』re in,」 Rice said. 「We』re adding more muddiness to the model and they』re insisting that we are more crisp in our argument, so there』s a nice generative aspect to that kind of back and forth.」
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