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Google AI 七项原则发表一年,AI 业务掌门人杰夫‧迪恩谈技术与道德的距

从 DeepFake 的 AI 换脸风波,到 DeepNude 的「一键脱衣」,越来越多人意识到人工智慧技术被滥用的阴暗面,察觉这些技术与恶的距离。

近日,Google AI 业务负责人杰夫‧迪恩(Jeff Dean)在亚太地区的公开活动,讲述这些年来 Google 利用人工智慧和机器学习技术做了哪些造福社会的事,并再次谈到对人工智慧技术应用的原则和底线。

这距离 2018 年 6 月,Google CEO 桑达尔‧皮查伊(Sundar Pichai)宣布使用人工智慧的 7 项原则以及 4 条底线,也过去一年了。

基于道德原则,超过 100 个计画被审查

迪恩展示印度学生团队使用开源机器学习框架 TensorFlow 开发的空气品质监测 App。

App 藉助 TensorFlow Lite 及机器学习模型,用户只需拍一张空气照片就可以得到当地的即时空气品质。

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迪恩放了自己几十年前的怀旧毕业照。

相比之下,迪恩表示,30 年前自己的毕业论文就是与神经网路训练有关,直到如今,机器学习相关技术才逐渐广泛应用。他认为导致变化的重要原因是硬体进步。

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迪恩认为硬体进步是人工智慧技术广泛使用的原因。

目前 Google 在人工智慧领域大部分业务聚焦在机器学习。透过输入像素、音档、文字档等资料,电脑已可做到「看、听、说、理解」。

Google 在人工智慧技术的道德规则,主要体现在 7 项原则及 4 条底线。

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人工智慧应该遵守的 7 项原则:

    对社会有益。避免製造或加深不公平偏见。开发时测试以确保安全。对人类负责。隐私原则。坚守对卓越科学的追求。使用时考虑首要用途、技术的特徴及适用性、使用规模 3 个因素。

4 条底线是:

    对将产生或导致伤害的整体性技术,我们会确保利大于弊,并做好确保安全的相关限制。不会将 AI 用于製造武器及其他将会对人类产生伤害的产品。不会将 AI 用于收集或使用用户资讯,以进行违反国际公认规则的监视。不会将 AI 用于违反国际法和人权的技术开发。

迪恩早期曾大幅提高 Google 搜寻的品质,后续是 Google Brain 业务的负责人,并在 2018 年开始掌舵 Google AI 业务。除了有一大堆「Jeff Dean 有多神奇」的事迹,他也是地球上在人工智慧领域最有影响力的人物之一。

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身为 Google AI 掌门人,迪恩表示基于这套原则,已审查超过 100 个计画,并培训数千名 Google 员工关于机器学习的公平性。

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用户隐私安全方面,迪恩提及自家「Federated Learning」,这项技术会将初始资料保留在终端,并建立资料库。Android 手机的 Gboard 键盘应用,就使用了这技术。

迪恩认为,让人工智慧技术更公平公正,不仅需要看到技术对现阶段的影响,还要考虑对未来的影响。

为了让技术服务人类,Google 还开始「AI for Social Good」专案,点关注「科研与工程」(Research & Engineering)、「帮助他人解决重要问题」(Empower)。

Google 的 AI 能力,解决了哪些社会问题?

Google 的 AI 能力已融入搜寻、信箱、输入法等产品的角落,同时也在医疗、农业、环保等不同领域发挥作用。

这次 Google 展示多个计画,以及 4 个透过 TensorFlow 藉助 Google AI 能力,在保护热带雨林、垃圾分类、侦测农作物虫害、转录古代文献等方面有贡献的外界计画。

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洪水预测模型示意图。

準确率高达 75% 的洪水预测模型,是 Google 今年初公布的新成果。这个模型建立在相当有限的资料量上,也使用早期预测地震余震、卫星影像、量化火灾等研究基础。

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有效的灾害预警可大幅降低人员伤亡和财产损失,洪水预警模型将进入 Google 的公用警报程式,在搜寻、地图、新闻等产品预警用户。

Google Health 产品经理 Lily Peng 讲述人工智慧在肺癌筛检、移转性乳腺癌、糖尿病眼底检查这 3 个领域取得的成就。

肺癌是最常见的癌症之一,占全球死亡率 3%。Google 目前建立的机器学习模型,透过分析 CT 扫描结果,预测病患的肺部恶性肿瘤。

结果显示,Google 现有模型侦测到的肺癌病例,比放射科医生增加 5%,同时减少 11% 以上假阳性病例。

用于侦测乳腺癌病人淋巴结切片的模型,已能发现 95% 癌症病变,高于专业病理学家 73% 侦测率。

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眼底病变检查也已在印度等国家投入使用。

科技公司的新一轮技术竞赛,重点之一就是健康医疗领域,Google 则是将 AI 技术的优势与医学影像结合。

另外,Google 与美国国家海洋和大气管理局(NOAA)共同研究濒危物种座头鲸,处理分析 19 年来收集的音轨资料,目前已可做到从海洋杂讯辨识座头鲸的叫声,製作鲸鱼活动的轨迹地图。

产品经理 Sagar Savla 讲述 Live Transcribe 透过语音辨识(Speech Recognition),为听障人士提供超过 70 种语言的即时自动转录对话功能。

Euphonia 计画也正在构建语音辨识模型,帮助因残障、疾病有语言障碍的患者,让机器理解他们说话的方式,用语音帮这些患者「说话沟通」。

Google 曾以「Impact Challenge」计画,向全球徵集使用 AI 帮助解决社会问题的方案。

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其中印尼 Gringgo Indonesia 基金开发了拍照就能辨识可回收垃圾的应用,其中一个特点就是会在每个辨识出的垃圾上,标出回收后的价值。

除了印尼朋友需要这个应用,中国尤其上海及后续 45 个开始垃圾分类的城市,也对这类应用有强烈需求。

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Rainforest Connection。

Rainforest Connection 计画也入选「Impact Challenge」名单。创始人 Topher White 从 5 年前开始,将旧手机改造成热带雨林「千里耳」,监测伐木车和电锯的声音,提早警告护林员。近年已开始使用 TensorFlow 更深入分析音讯资料。

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此外,还有一个印度的研究所正在构建 AI 模型,用于自动侦测和计算农作物的病虫害数量。这个应用让印度棉花农民透过手机拍照,辨识出害虫,进而控制农药使用量。

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日本学者 Tarin Clanuwat 博士训练了一个模型以辨识日本古籍的草书,并将这些字元转录为现代日语。据悉这个模型能侦测约 2,300 字元,平均準确率为 85%。

上面这些无论 Google 正在研发的计画,还是外界利用 Google AI 能力的计画,都离不开 TensorFlow。

TensorFlow 为全球影响力最大的机器学习开源平台之一,目前拥有超过 4,100 万下载量。

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