4 關卡編輯器 增強內生動力 AI還需突破三大關卡

2021-10-14 21:45:54 字數 1716 閱讀 3407

12月11日,2023年中國國際工業設計博覽會在武漢開幕。概念電動汽車、安防巡邏機械人、無人配送車等充滿設計感的科技展品悉數亮相。圖為觀眾在2023年中國國際工業設計博覽會上參觀。

新華社記者  熊琦攝

刷臉認證、自動駕駛、智慧型音箱、手術機械人……近年來,我國人工智慧的發展進入爆發期,被廣泛應用於金融、電商、醫療、安防、教育等領域,但隨著技術的發展應用,由此引起的資料偽造、演算法瓶頸、隱私安全、倫理困境等問題也日益凸顯。

「上述問題,包括很多人工智慧企業估值高、銷量少,其根源都要從人工智慧技術本身去找。這些問題是目前資料驅動的第二代人工智慧天然的缺陷所致。」12月9日,在清華大學人工智慧研究院等主辦的2020第三代人工智慧產業論壇上,中國科學院院士、清華大學人工智慧研究院院長張鈸說。

張鈸表示,隨著全球多個國家都將發展新一代人工智慧提公升為國家戰略,產業需求呈井噴之勢,人工智慧亟須發展出安全、可信、可靠與可擴充套件的第三代人工智慧技術。

什麼是第三代人工智慧?作為這一概念的最早提出者,張鈸解釋,其是在第一代知識驅動和第二代資料驅動相結合的基礎上,從知識、資料、演算法、算力4個要素出發所構建的全新發展體系,其目標是完全解決計算機的智慧型問題,全面反映人類智慧型。

在瑞萊智慧型realai ceo田天看來,人工智慧想要成為新時代的「水和電」,成為驅動各行業公升級的底層通用能力,依賴於完備的ai基礎設施。繼承自網際網路時代的經驗,當前ai基礎設施建設的重心集中在資料中心、算力平台上,主要解決ai「溫飽」問題,為ai提供基礎運算環境。但隨著資料積累受場景限制,現有算力逼近極限,由大資料、大算力等外部驅動力帶來的ai產業第一增長曲線開始放緩。

「由內打破才是增長。」田天說,伴隨著各個產業智慧型化程度不斷提高,ai基礎設施建設亟須從增強自身底層能力出發,發展出資料和算力維度外的全新能力,以內生驅動力打造ai原生基礎設施,保證相同的資料、算力條件下,更好地支撐ai賦能行業的深度應用,開啟ai產業化全新市場空間,驅動產業第二增長曲線。

田天認為,想要加強ai內生驅動力需突破三大關卡。第一是演算法關,保證演算法決策的可靠與安全。他解釋說,智慧型化時代下,ai的決策邏輯和鏈路天然存在大量不確定性,缺乏可解釋性,難以被應用於**值決策場景。另外,演算法普遍存在的「對抗樣本」特徵導致ai系統存在被惡意攻擊的風險。

第二是資料關,保障資料隱私和安全。在訓練ai模型時,資料的簡單明文傳輸和利用容易導致隱私洩露。與此同時,為ai應用打破資料孤島的過程中,資料用途和用量難以保障,可能被濫用和複製,同時難以界定收益,確保所有者的權益。

最後是應用關,即ai應用場景的管控。比如信貸模型中「倖存者偏差」、人臉識別的種族歧視等一系列演算法公平性問題的出現,以及技術濫用引發金融欺詐,甚至是政治宣傳引導**等等。

「要突破三大關卡,ai原生基礎設施需要實現三大塊能力,分別是演算法可靠、資料安全和應用可控,以實現對現有ai平台公升級賦能,拓展ai在各類場景上的可用性。這是現階段人工智慧產業需求,也是產業目標。」田天強調。

為解決ai應用過程中的資料孤島難題,隱私保護機器學習被學術界與產業界公認為是一條可行之路。但由於隱私保護機器學習與傳統機器學習並非同屬乙個技術生態,企業想要搭建隱私保護生態面臨著效能差、易用性差、黑盒協議等諸多難題。為此,大會發布了業內首款隱私保護ai編譯器。

「不同於碰到應用中的難題時,見乙個解決乙個,修修補補,這款ai編輯器的目標是補全ai原生基礎設施體系,提供服務於不同行業的業務產品和解決方案,使得所有場景不論大小、不論價值高低,都能夠從ai賦能中受益,讓ai更高質量服務於人類社會。」田天說。

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