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后疫情时代,释放AI科技力量,助力畅通国内大循环 | 圆桌论坛
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后疫情时代,释放AI科技力量,助力畅通国内大循环 | 圆桌论坛

  • 分类:展会动态
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  • 来源:
  • 发布时间:2020-12-23 18:50
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【概要描述】自习近平总书记提出:“在当前保护主义上升、世界经济低迷、全球市场萎缩的外部环境下,我们必须充分发挥国内超大规模市场优势,通过繁荣国内经济、畅通国内大循环为我国经济发展增添动力,带动世界经济复苏”后,“国内大循环”近来成为热门话题。

后疫情时代,释放AI科技力量,助力畅通国内大循环 | 圆桌论坛

【概要描述】自习近平总书记提出:“在当前保护主义上升、世界经济低迷、全球市场萎缩的外部环境下,我们必须充分发挥国内超大规模市场优势,通过繁荣国内经济、畅通国内大循环为我国经济发展增添动力,带动世界经济复苏”后,“国内大循环”近来成为热门话题。

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自习近平总书记提出:“在当前保护主义上升、世界经济低迷、全球市场萎缩的外部环境下,我们必须充分发挥国内超大规模市场优势,通过繁荣国内经济、畅通国内大循环为我国经济发展增添动力,带动世界经济复苏”后,“国内大循环”近来成为热门话题。
 
那么,在人工智能产业领域,AI科技力量可以从哪些方面着力,助力畅通国内大循环呢?目前的经济环境、社会背景下,AI发展面临什么样的机遇与挑战?产学研深度结合后,AI在哪些领域可以有更好的发展?
 

圆桌论坛

 
在最近的深圳(国际)人工智能展暨数字经济峰会上,深圳市人工智能行业协会会长董振江、小米集团副总裁,集团技术委员会主席崔宝秋、腾讯优图实验室副总经理黄飞跃、鹏城学者,深圳大学计算视觉研究所所长沈琳琳四位学届、企业界的嘉宾就《释放AI科技力量,助力畅通国内大循环》这一话题进行深入探讨。
 
本次论坛探讨主要围绕以下四个话题进行:
01人工智能在国内大循环中将会发挥什么样的作用
02当前经济环境背景下,如何看待AI发展面临的“危”与“机”
03产学研更深入结合后,国内AI在哪些领域会有更好的发展
04关于AI未来发展过程中可能遇到的难题
 
注:本次论坛由深圳市人工智能行业协会会长董振江先生主持、提问。
 
以下为本次圆桌论坛的具体内容:
 
 

1.人工智能在国内大循环中会发挥什么样的作用

 
 

深圳市人工智能行业协会会长董振江

(深圳市人工智能行业协会会长董振江)

 
董振江:今天非常有幸邀请到各位到我们现场,今天峰会最后一个圆桌论坛,谈谈现在最热的一个话题就是大循环,特别是目前形势下,发挥内部力量可能对国内发展有更大作用。
 
我想就几个话题请教一下各位专家。第一,在国内大循环中,特别是“新基建”提出来几个最重要的内容,特别是5G做了支撑,那么人工智能在这次国内大循环中会发挥什么样的作用?我想请各位专家给我们分享一下,先请崔宝秋总说一下。
 
崔宝秋:国内大循环概念非常好,我刚才演讲中也分享了AI是中国的大机会,去年开始大家都在讲,这几年大家都在讲世界上两大AI巨头,一个美国,一个中国,这不是虚的,中国有各种人才、大数据、政府支持和应用场景红利,所以AI不管是在内循环还是“新基建”都可以扮演非常重要的角色。
 
AI在小米有代表性的产品里面都有用到,尤其智能手机,今天中国智能手机市场已经在全世界遥遥领先了,中国几大手机厂家用AI来赋能手机,让手机越来越智能,越来越超前,所以在很多点上的创新已经在引领世界了,光手机中国内需就非常大,所以世界也在被中国手机厂家推动着,这个非常明显。
 
另外智能改变未来,今天我带来的主题就是AIoT,就是AI+IoT,IoT更是中国的机会,中国的收入,消费者水平都上来了,人们对智能生活需求越来越旺盛,这中间AI可以做的事情太多了,这一点如果说手机中国在慢慢引领的话,那么在智能设备上,智能设备组合创新上,智能场景创新上,中国人的内需会越来越大。
 
人们要求为什么会越来越高,是因为技术进步,是因为大数据红利,是因为中国AI快速发展,所以不管是“新基建”还是内循环,AI,扮演着越来越重要的角色,所以这对行业从业者也是非常兴奋的,我们都是要抓住这个机会,真正让AI点燃我们内需,让AI加大内循环,这是我是非常看好的。
 
董振江:刚才崔总提到这个事情,我觉得就是5G来了以后连接更多了,刚才说的IoT实际上我觉得它奠定了这个基础,有了数据其实对我们后期人工智能性能提升也会带来很大的好处,反过来促进应用层面,这确实是非常大的机会。腾讯在这边应该是做的最出色的,特别是和人联系最多的,优图又在腾讯扮演了非常重要的角色,请黄总介绍一下,目前在国内大循环中有什么作用的看法。
 
黄飞跃:国内大循环是国家最新的宏观战略和布局,为的是适应国际一系列新形势。在整体的战略中,科技本身就需要建立一套内循环。在科技这个内循环中,我认为人工智能主要有两个角色:一个是作为新基建的核心组成,发挥出自身的作用;另外一个是帮助传统产业升级,加速实现第四次工业革命,也就是腾讯一直在提的产业互联网。
 
跟前三代工业革命,工业自动化,还有电力电气化,以及信息数字化这三次不同,第四代工业革命,核心在于智能化的体现。只看字眼,你都能看出来智能化当然和人工智能关系非常密切。
 
尤其是最近几年,随着人力成本的提高,过去我们引以为傲的传统产业,传统制造业,、优势已经不是那么强了,为了提升我们竞争力,就需要提升传统行业、制造竞争力,关键就在于怎么用新技术武装它们,人工智能就是助力这些产业技术实力提升中非常关键的一环。
 
 
董振江:也是这次变化最重要的红利。沈老师您作为学者,不知道您怎么看待这个问题。
 

鹏城学者,深圳大学计算视觉研究所所长沈琳琳

(鹏城学者,深圳大学计算视觉研究所所长沈琳琳)

 
沈琳琳:我从2002年读博士时开始做视觉,那个时候学术界这个技术本来隔几年会有新东西出来,那个时候这些技术可能出来的时候,学术都很兴奋,一旦应用到实际可能离实际要求都差别挺大的。但这几年深度学习上来以后,确实在实际当中应用起来解决了很多问题,像安防这块、人脸识别在中国已经应用很广了,即便没有疫情,这几年人工智能肯定还是会逐步深入应用到各个行业当中,学术界和工业界这几年合作从来没有像现在这么紧密过,大家确实能够互补。
 
这一场疫情,国家“新基建”肯定是加快了+AI的历程,尤其在中国。当然人工智能这个赛道也是中美竞争的一个主要竞争赛道,也是中国很有可能超越美国的一个主要赛道。我希望中国做人工智能不管学术界也好,工业界也好,可以紧密合作,这场疫情也给我们带来一些警示,比如说华为的事情。很多芯片,其实放在人工智能行业来讲,很多东西其实也是用的是美国的东西,比如说训练算法用的英伟达的芯片GPU,当然用的框架是开源的,还有很多代码放在GetUP上。
 
我觉得我们做人工智能行业要抓住机会,紧密合作,把行业技术往前推,发展超越美国,把这块东西完全变成自主的,像AI这块未来能够很好打造出世界领先地位来。
 
 

2当前经济环境背景下,如何看待AI发展面临的“危”与“机”

 
董振江:正如沈老师说的,我觉得现在的学界和产业界,特别在AI上还没有那么近,我觉得现在很多问题都是工业界提出来的,学界帮助解决,这也是很好的循环,也是看到了国内大循环。刚才您提到一个问题,我想向各位请教,这次中美冲突以后,可能很多技术会受到一定限制,这确实带来一定的危机,但反过来,危机里面还有一些机会,想请各位分别谈一下,在这样的形式下到底有哪些困难,会带来哪些危机?反过来,针对这些危机,无论是小米、腾讯,还是各个产业界,这样危机又会带来什么样的机遇,怎么样抓住他,想请各位谈一下,如果可以举几个例子,或者看好的场景也可以描绘一下。
 

小米集团副总裁,集团技术委员会主席崔宝秋

(小米集团副总裁,集团技术委员会主席崔宝秋)

 
崔宝秋:这个问题非常大,也很多点,我讲一两点我自己比较看重的,目前世界格局在慢慢变得让很多人都不是很喜欢的,在希望看到的一些方向上,越来越恶化,首先中国政府也在考虑这个,解决卡脖子问题,每家企业可能都要看一下,如果在哪些点上遇到卡脖子问题我们怎么解决,所以去年就讲,一个企业不可能什么都做,但是中国不可能被别人卡脖子,所以中国企业加起来应该什么都可以做,这是我个人的观点,中国不管是基础技术研究,还是上层应用技术都应该全面的开始布局、铺垫,所以这是一个大的(方向)。
 
另外一点还是应该乐观,应该自信一些,因为中国人才非常多,中国人非常勤奋,我们在大数据、云、AI上面,当然还有开源形式,开源技术,互联网,让我们中国有了很多可以自信的理由,所以在今天互联网新文明时代,开源是人类技术进步最佳的平台和模式,所以我相信很多卡脖子技术不会真正长时间卡脖子,只要中国人埋下头来潜心做研究,可能很快可以赶上,所以我觉得还是要有文化自信,技术自信,尤其我非常看好的,不管是移动互联网时代,还是未来的万物互联,下一代互联网时代,中国有很多智能场景创新,应用创新,应用创新会带来很多基础技术创新,所以有可能很快,中国可能在很多点上,不同层面全面引领,这是我比较乐观的一个地方。
 
董振江:刚才您说的,我觉得我有同样的感受,现在应该更自信,最大一个就是确实现在不是空着做研究,更多是它有真的应用在那里。在关于开源技术方面,腾讯在这里应该有更大的发言权,也请您谈一谈。
 
黄飞跃:当前经济形式下,对于人工智能企业来讲,实际上机遇和危机并存,一方面由于国内经济大循环,包括整个国际格局变化,还有受到疫情的影响,大家也可以注意到会发现在新背景下面,可能原有的线下的沟通交流都会有比较明显的影响,通过数字化智能技术的帮助,通过这一系列的产品和解决方案,可以很好的帮助生活、工作、交流,甚至会发现比原来更有效率了。
 
这种情况下,我们更加愿意加速拥抱新的技术,从而创造更多新的机会,人工智能作为新技术的应用就会有更多机遇,机遇对应就是挑战了,我们往往会把人工智能想象的无所不能,在实际应用中,我们会发现很多人工智能等新技术的应用其实是低于企业的预期,这个时候就会有比较大的落差。面对这样的情况,我们要做的事情更多是抓住这样的机会,埋头把技术做好,把技术落在实处,在这样的反复锤炼的过程中,等到技术应用真正成熟和规模化,企业真正对于这样实际应用产生价值认可的时候,AI会变得更加普惠化,这是我觉得非常好的一个适应过程。
 
沈琳琳:机会对我来说直接的感受就是,原来像华为,以前可能找很多美国大学合作,现在因为这件事不好找美国大学,就开始转到国内很多高校合作,所以华为和深大也有合作,包括他们总裁前段时间访问我们,这就是最大的机会,现在国内大企业转而找国内高校合作,他们可能也有更多经费投入国内科研这块,对于学术界来说这是非常好的事情。
 
可能对其他行业也一样,有些时候本来就是要去国外买这些东西,可能国内做的东西比国外差一些,但是也可以有机会去成为这些大公司供应商,我觉得这就是很好的例子。
 
还有“新基建”这块,比如说像这段时间电力行业有和我们谈合作,像智能巡检,这可能也是由于国家重视投入了很多经费,他们现在开始有机会或者经费来做智能化这一块,还有像基建这里,有做建筑智能化,信息化企业,也想找我们合作做建筑工地智能化,我想这也是国家对于做“新基建”投入的重视,工地上很多东西原来都是人工的,比如说看工地有没有覆盖,有没有戴安全帽,这可能用的比较多,还有泥头车监管,这些都可以把人工智能技术用上去,所有这些对于国内不管是学术界也好,还是人工智能企业也好都是一个很大的机会。
 
董振江:沈老师说这个产学研的事情了,我记得每年腾讯都会发一个叫“犀牛鸟”的计划,就像大家每年发的课题,不知道今年面临这个形势,特别是合作上,不知道有没有新变化。就像沈老师说的,很多和国外合作,可能慢慢受更大的限制,就给高校提供了非常好的机会,今年两位企业在这方面有没有新的计划或者想法。黄总从优图方面有没有新的合作计划?
 

腾讯优图实验室副总经理黄飞跃

(腾讯优图实验室副总经理黄飞跃)

 
黄飞跃:我们和非常多知名的国内高校和机构都有很多的合作。从2012年开始,我们和上海交大、清华自动化所、中科院软件所,厦门大学,浙江大学等等知名高校都在不断合作,包括“犀牛鸟”这些计划项目,每年我们都会发起或者参与一些重点方向的课题,聚集更多的学界专家们一起攻克难题。也有了非常好的成果,合作高校向优图输出了非常多的优秀学生,很多在优图工作了,成为了我们优秀的中坚力量。
 
另一方面我们和业界有非常多的合作,一方面腾讯优图对外提供了一个AI技术开放平台,会把像人脸检测识别、配准,还有像OCR一系列视觉能力对外输送给中小型企业使用,在2017年开始,我们通过腾讯云对外提供更多完整的标准化技术服务。
 
另一方面我们也和腾讯AI加速器和产业加速器有非常多的密切合作,提供像资本、导师、课程等一系列的帮助,对于加速器入围的企业和他们定期交流与沟通。整体来说,从学术界到产业界优图都有比较多的合作,今天我们推出了腾讯light俱乐部,也希望聚集更多的青年科学家共同来推进科技的建设和发展。
 
沈琳琳:大家知道马化腾是我们校友,所以腾讯和我们深大的合作,在疫情之前就已经比较多,像“犀牛鸟”项目,腾讯在深大有专门独立的项目,就和CCF是独立的,我们自己有“犀牛鸟”项目,这都是得益于腾讯,还有像和腾讯培养人工智能人才的腾讯人工智能学院的合作,就是自去年上半年开始,腾讯和我们联合开发针对本科生的人工智能课程,这是在疫情就有的紧密合作。现在和华为也有合作。
 
董振江:崔总这边有没有具体相关工作,就是在和高校合作这方面。
 
崔宝秋:有很多,首先大的环境,我8年多前加入小米,加入小米之后一直不停推动小米和高校合作,当时小米还比较年轻,早期业务跑太快,合作还不够深,去年小米集团成立集团技术委员会,技术合作是五大职责中的一个,非常重要,技术合作包括三方面,与高校的合作,与学术界合资,与企业的合作,第三个包括和中国政府合作,所以三大方向合作,这是今年我的工作重点。
 
黄老师也讲到了,在AI时代学术界和企业界更应该深度融合,今天很多在AI领域的创新,往往发生在企业,因为企业有应用场景,有产品,有数据,有算力,还有很多工程师,所以很多高校老师特别喜欢和小米合作。
 
过去几年来,我们和清华、北大、哈工大、武汉大学还有中山大学等等很多老师都保持了一些密切合作与沟通,今年正在推动和很多高校的合作,小米前段时间也拿出很多钱,设立了一批小米奖助学金,也是为了从另一方面加强与高校合作,加强人才培养。不管是人工智能、大数据还是云计算、IOT、硬件、无线电,还是材料等等,这些通讯技术都是小米特别看好的方向,我们会不段加深和高校合作,这是我今年一个大的任务。
 
另外,过去几年我个人代表小米也一直参与计算机学会的一些工作,也是为了促进企业和学术界的交流,今年我被推荐为CCF企业工作委员会主任,正在筹划很多CCF前线技术的研讨会,不定期举办,也是为了加深高校与企业合作,老师、学生和企业多交流,也在推动一个CTO俱乐部,让中国所有企业CTO们能够凝聚起来,向世界,向外面发出中国企业对技术对科技的一些话语,或者判断,或者方向指点,剖析观点等,这也是我代表小米在推动产学研融合的一些努力,在这个阶段非常重要,在AI时代也非常重要。
 
 

3.产学研更深入结合后,国内AI在哪些领域会有更好的发展

 
董振江:因为这也是很好的融合,特别是现在企业面临这种情况以后会碰到很多具体问题,也有更多机会,和学校沟通,我相信会越来越多。有了这种合作,有了内循环机会,不知道各位老师看好哪个方向?有没有觉得哪个场景非常有意义,值得投入下去的?不知道从企业里看有没有典型场景?黄总也提到新冠情况下,很多工作生活形态改变了,这种情况下,你们觉得在哪些领域,或者在公司从事方向里哪些方向有非常好的机会,能不能简单谈一下?沈老师,你从外围往里面看,你觉得会给我们企业里带来的机会在哪里,我们可能从哪些方面发展有利。
 
沈琳琳:首先我做教育的,我觉得教育是个很好的方向,疫情期间很多教育都是在线了,都放在线上,在线教育过程当中,本身AI教育就是几个方向,AI越来越大,对人才需求肯定也越来越大,本身进行AI教育课程,或者教育本身就是一个方向。当然教育也有多个层次,比如说有高层次,中层次,本来AI人才就是多个层次,从算法人才,到工程师也好,到训练工程师也好,人社部今年专门推出了新的职业叫做人工智能训练师,可能针对职业教育人,我觉得不同层次AI教育本身就是一个值得发展的方向。
 
还有在线教育过程中,可能产生了很多数据,不同教育课程,学而思也好,都产生了很多数据,如何从数据当中用AI算法挖掘一些东西,推动个性化教育也好,或者是更加好的内容制造,在我看来这本身就是很好的方向。
 
董振江:黄总您谈一下腾讯怎么看这个事情。
 
黄飞跃:从优图的角度来讲,我比较倾向两个维度来看,一个是在AI时代,哪些行业可以有更多广泛应用人才,有更大价值,这方面行业层面的确我比较看好像AI教育,还有像金融、医学,工业制造业,传统制造业怎么样能够用AI发挥更大的价值,这些领域可以产生的价值是巨大的。
 
另外一个维度看的更多是说从技术维度来看,这个时候AI看怎么样将来有价值的方向,我自己比较关注的点是未来5G发展的趋势,随着5G的发展趋势,将来数字化内容肯定是越来越多,所以内容生成,怎么样用AI去帮助生产更多有价值的内容是非常好的研究方向。
 
此外,随着未来数字化内容的不断发展,一方面是内容越来越多,怎么保证内容的真实性,另一方面怎么确保内容的安全性,比如说对于青少年儿童的内容保护,也是我们需要去思考和作为的。
 
董振江:还有一个,我最近看国家提“新基建”的时候,我觉得一个比较有发展前景的就是车联网方向,我看腾讯在这个方向也有发力,不知道现在怎么推进的。
 
黄飞跃:车联网是一个趋势,不管是无人驾驶,车联网将来肯定是非常有价值的,从技术来讲还不是特别成熟,未来需要更大投入和研发。
 
董振江:目前大家在“新基建”里面,还有工业互联网,我觉得优图本身在视觉上做的非常好,会不会有往工业视觉去走,有没有这样的考虑。
 
黄飞跃:在工业领域,我们已经有了非常多的应用和方案,举个例子,我们和华星光电的工业质检方案,基于自研的视觉AI算法,优图联合腾讯云打造的AI自动缺陷分类系统,识别单张图片只需要500-600毫秒,对比人工判片,AI识别速度提升5-10倍,每年可以为华星光电节省超千万元的成本。
 
董振江:好的,谢谢。崔总,从小米角度考虑,未来哪些场景你觉得会比较容易去抓的?或者你觉得这个东西值得进一步发展的?
 
崔宝秋:我个人觉得机会非常多,非常兴奋,但是回到小米主营业务,从小米角度,就像我之前PPT里面讲的,手机乘以AIoT,这是两条很厚重的主线,两个核心。对于手机,我觉得AI可发力的方向有两个,第一个就是AI相机,几年前雷总讲了这样一句话,他说手机之争就是相机之争,相机之争就是AI之争,大家都用美颜,各种AI提高影像质量,今天大家都可以想象到,手机变成相机,AI在相机里面可发挥的作用太多了,最近最新版的小米10,它的拍照功能是全球最高等级的,小伙伴们评分130分,这就是为什么我们关注这一点,AI团队,尤其是视觉团队,为AI相机做出了大量贡献。AI在影像处理上,或者是照片还有视频,可做的东西特别多。
 
另外就是小爱同学,小爱同学作为智能助理,自然语言处理,语意识别,能够真正懂用户、预测用户行为,能够为用户提供贴心的、个性化的、有情感的、更加贴近人性的服务,这也是一个科技无限投入的点,这也是小米在发力的方向。
 
所以,围绕数据,大量AI领域都值得投入,AI能力、AI资源都值得投入。另外AIoT更多了智能设备、智能场景创新,各种组合从摄像头到安防、到教育、到情感关怀和一些实际家庭环境的改善,非常多。所以从小米角度围绕这两个核心,手机和AIoT,这不仅是小米机会,也是中国企业的机会。
 
 

4.关于AI未来发展过程中可能遇到的难题

 
董振江:请各位思考一个问题,给我们提一下建议,现在从学界来看,从公司来看,在AI往前发展的时候,觉得最大困难在哪里?应该怎么解决。
 
沈琳琳:当AI慢慢开始进入传统行业,包括电力、制造,还有各种传统行业,现在变成+AI,从我的角度来讲,我和这些公司沟通过程中发现最大困难就是沟通问题,因为他们其实并不懂AI,当然可能懂一些皮毛,他们并不清楚AI系统从数据采集到算法训练,到最后部署整个过程当中,大概会有哪些困难,这个时候他们企业可能一来就说我要做这个事,你能不能一个月之内把智能识别系统做完,很多时候遇到这个问题,要非常耐心地和他解释一通整个过程是什么样,遇到的第一个问题就是有没有数据,通常他和你说的都是我数据有很多,问这些数据在哪里呢,数据有没有整理,是不是结构化的数据,这些数据有没有标注,这是第一个问题,他说的数据很多,和你理解数据很多是两码事,这是一个跨行业的合作沟通问题。
 
包括我和医院也有合作,同样和医生说的时候代沟就更大了,医生都和你说数据很多,这些数据分散在各个地方,而且完全没有任何整理,这就是非常大的问题,这几年感觉慢慢变好了,尤其深圳企业,深圳企业往往愿意投入一些时间和费用,他们很多企业靠技术创新发展起来,所以他们愿意做这样的事情。但是和部分企业沟通的时候,他们不愿意投入这个东西,包括数据采集这步他们不愿意去做,他就希望你一下子把所有系统都做了,对我来说具体感受是跨行业沟通问题,还有企业愿不愿意投入,花时间和你一起把AI做起来,应用起来,我觉得这个事情需要双方都投入,时间成本也好,财力成本也好,企业要有一定耐心,双方一起才可以把系统真正在你行业的特定场景上做好,我希望企业经过这几年对这个行业的了解,对这个技术了解,慢慢和我们达成共识,我觉得这样AI在各个行业应用就会越来越多,越来越成功。
 
董振江:是的,它是一个过程,现在较好的是各个企业都已经意识到AI重要性,要融入到里面去,我们要了解企业的需求,企业反向也要知道技术发展到哪里去了,结合会好一点。
 
沈琳琳:企业都知道AI要用上去,但是他们对AI过程缺乏系统了解,很多企业又不愿意投入这个事情,我觉得这个事情就没有办法做,包括数据采集,首先要做这个事情,先把数据采集做了,先把平台建了,才可以训练,才可以做这个,第一步都不愿意投入做,后面就无从谈起了,因为现在深入到各个行业,每个行业数据都是不一样的,不可能买一个通用放在里面,可能做个差不多的可以,但是把速度、性能不断提高,也有迭代的过程。
 
崔宝秋:挑战有好几个,可能维度不太一样,我就举两三个例子。
 
挑战一:信息安全和隐私保护。
今天的AI是大数据AI,它依赖很多大数据,所以有多少数据就有多少智能,今天为了提高AI能力,人们需要大量数据,很多数据都和人相关,这种情况下如何保护用户隐私,当一个企业掌握了数千万,数亿用户数据的时候,是一个很大的责任,信息保护,信息安全,这些是一个挑战,所以小米在这方面做了大量工作,要为用户负责,要尊重用户隐私,在这些前提之下才能挖掘大数据价值为用户提供贴心服务,这是过去小米八年来推动两个事情,一个是数据科学,数据智能。还有另外一条线就是隐私保护,这两个其实有些是相冲突的,如何把握好这两条线之间的平衡,不管怎样,用户隐私都是需要我们坚守的,在这个原则之上提供智能能力,发挥大数据价值,这是整个行业面临的挑战。
 
挑战二关于AI伦理。
基于今天大数据AI,做了一些判断,AI推理、结论到底对不对,很多情况下是不可解释的,无解释性,比如说它给一个人设计一个职业规划,那么很容易它会说女性不适合做学理工,男性适合学理工,或者它会说女性不适合做管理,不适合做CEO,或者说来自农村,或者低收入家庭最好不要读大学,类似这样的就是我认为可能存在某种歧视,把大数据骗了,这是非常让人值得关注的。
 
比如说AI技术出现以后,“眼见为实”这句话人们再也不敢讲了,因为AI能力可以被坏人所利用,可以把一些网上不好视频改换头面,以假乱真,所以眼见为实,耳听为虚,将来耳听、眼见都不见得可以相信,所以这是另外一个AI伦理也好,或者什么问题也好,当然任何技术都有两面性,被坏人利用是一方面,AI伦理我认为值得整个行业都来关注。所以挑战还是非常大的。
 
挑战三:AI向善
今天太多企业都在为了赚钱做AI,为了获得用户做AI,AI向善是能不能用AI解决贫穷问题,避免战争,解决用水问题,基本卫生医疗问题等,疫情期间AI可以发挥什么作用。
 
个人数据,信息安全隐私保护,AI伦理,AI向善。这些我认为都是AI面临的一些挑战。
 
董振江:崔总讲的非常好,因为我觉得一个技术要长期、稳定往前发展,这些是根本问题,包括向善这个,可能从法律上包括伦理上,可能一个是技术层面,一个是法律层面,还有从道德自我约束层面,可能都要考虑这些问题,否则技术单纯走下去是没有方向性的。
 
再次感谢沈老师、崔总、黄总给大家的精彩分享,谢谢大家。
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