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PK內容升級 人機大戰不斷上演

AI的橫空出世離不開圍棋大戰，這種人與機器的鏖戰既吸引眼球，讓AI熱度高漲，又以最通俗的方式科普了人工智能技術的現狀和應用。今年，人機大戰依然令人樂此不疲，人與機器孰強孰弱的問題總能瞬間點燃輿論，似乎誓要在每個領域分出高下。

寫作大概是人類最自負的“山頭”，不過AI也沒打算放過，寫詩有微軟“小冰”，寫文案也有了“莎士比亞”。這個專為寫商品文案而生的AI一秒鐘可以作出千條文案，號稱讓編輯下崗。這套系統基于平臺自身在商品標簽和搜索數據庫層面積累的大數據，從句子層面做結構解析、訓練模型和語言生成，從而能夠一秒鐘生成千條文案，系統還能根據用戶對文本的選擇實現機器算法的優化。但網站編輯別慌，目前的人工智能協作還非常初級，既需要人工干預，也受到特定場景的局限。

另一場引發討論的人機大戰來自游戲領域，馬斯克創立的人工智能非營利組織OpenAI宣布，由5個神經網絡組成的OpenAI Five，已經能夠組成5v5團隊在經典戰斗競技類游戲《刀塔2》中擊敗人類業余玩家隊伍。這次事件更是被比爾·蓋茨稱為“里程碑”，因為OpenAI Five展現出了類似于人的長期規劃和團隊協作能力，也展現了極高的智能決策能力。

游戲AI涉及推理和決策等認知智能，這也是研究者熱衷于這項研究的原因。不過相關研究者也表示，真正的認知智能還有很多問題沒有解決，比如推理過程的表示、決策優化算法，以及如何讓AI使用更少的計算量做到更好的推理、讓AI消化吸收學習的速度更快等。因此，這階段人類著實無需擔心機器的威脅。在認知智能上，AI還有相當長的路要走。

重視倫理爭議 行業規范待定

伴隨人工智能的高歌猛進，相關的“噪音”也越來越多，比如數據隱私、AI偏見、AI造反……相關話題引發了數次討論甚至恐慌，人們開始疑問：AI是不是太強了？它會失控嗎？

麻省理工學院媒體實驗室曾出品一個名叫諾曼的“暗黑版AI”，它會以負面想法來理解它看到的圖片。團隊希望通過諾曼的表現提醒世人：用來教導或訓練機器學習算法的數據，會對AI的行為造成顯著影響。

但其實，當人們談論人工智能算法存在偏差和不公平時，罪魁禍首往往不是算法本身，而是帶有偏差、偏見的數據。

偏見、刻板印象、歧視這些人類社會的痼疾，已經深入社會肌理。在這樣的語境中產生的數據，攜帶著大量復雜、難以界定、泥沙俱下的觀點。如果研究者沒有意識到或著手處理這一問題，機器學習的偏見幾乎無解。真正的“公正算法”或許是不存在的。但通過正確地校準標簽、數據的均衡和可靠等，機器出現偏見、謬誤甚至失控的可能會相應減少。此外，研究者也應該著手建立一種預防的機制，從道德的約束、技術標準的角度對人工智能進行價值觀的干預。

還有一個重要的憂慮來自隱私，相對于AI的偏見或失控，人類對隱私的擔憂要真實可感地多，畢竟，我們每天的吃住行都已經充分數字化，與之相伴的隱私暴露風險也指數級上升。

目前，國內從消費電子領域到安保、數字金融等領域都在逐步引入人臉識別， 特別是隨著“刷臉支付”的普及，用戶的姓名、性別、年齡、職業等身份信息，甚至用戶在不同情境狀態下的情緒等信息都被機器收集。這些信息如果得不到妥善保管而被泄露，用戶個人信息就處在“裸奔”狀態。保護公民個人信息的安全，需要管理者、相關行業企業、公民個人的協同努力。目前在人臉識別技術領域，我國尚無相應的安全監管機制，應及早籌謀，完善法律法規、提升應用程度及存儲設備的安全程度、強化網絡安全和信息保護意識、規范行業信息收集標準等。