近日，由中國建銀投資有限責任公司傾力打造的2020年度“JIC講堂·科技投資系列”第六場活動在建投書局舉行。

本期活動上，上海紐約大學計算機系終身教授、亞馬遜云服務上海人工智能研究院院長張崢與《經濟學人·商論》執行總編輯吳晨二人，以“人工智能產業的未來與挑戰”為主題進行了一場信息量巨大的對談。

談到目前人工智能已經可以輔助人類進行寫作，張崢表示這是數據量大幅增加后“大力出奇跡”的結果。他表示，人工智能的應用需要解決數據的獲取、數據的清洗與數據的洞察三方面的問題。自動駕駛是一個人工智能應用非常好的場景，但它需要分場景、分階段落地。談到數據安全和隱私的理念，張崢則認為，“原始粗暴的數據積累早日結束早日好”，并介紹了新的數據和隱私安全理念下“聯邦學習”的加密分布式學習技術。

人工智能寫作是“大力出奇跡”的結果

吳晨介紹，《經濟學人》有一個熊彼特專欄，有15年歷史約1000篇稿件，三年前編輯部做過一個實驗，把這1000篇稿件輸入機器，讓機器人去寫，但寫出來的結果是每句話都像英文，連在一起不知道在說什么。但三年以后的現在，機器人已經能夠寫出像樣的稿件了。

對此，張崢表示，這是數據量大幅增加后“大力出奇跡”的結果。

“我們給機器喂了46個T的數據，相當于幾百個100G手機的容量，有1750億個參數要去慢慢調整。”張崢表示，“這幾年人工智能在質量方面確實有一定的飛躍，所以變得越來越像‘人話’”。

當前計算機在寫作上已經能夠給予人類一定的輔助，但機器其實并不能理解人類用詞時的情感和意義。

以當前各類應用都會有的詞匯聯想功能為例，張崢舉例稱，一個《紐約客》的作者做了一個實驗，他在給兒子寫一封郵件，寫I'm very p..，其實他的原意是I'm very pleased，但機器給他的提示是I'm very proud。

“這比他本意要好多了——作為爸爸應該為兒子感到自豪，而不能總是居高臨下。”張崢評論道，“但機器其實不知道是怎么回事，是人自己腦補做爸爸的做得不夠好。”

人工智能落地關鍵是業務數字化的可能

張崢表示，人工智能落地的關鍵是這個業務有沒有數字化的可能。

他具體介紹，人工智能的應用需要解決數據的獲取、數據的清洗與數據的洞察三方面的問題。人工智能是否能在產業中落地，首先要看產業數字化轉型程度，一個產業如果已經數字化并且大量地依靠數據，人工智能才能更好地進入。其次，產業數字化后，還需要注意對數據的清洗，因為獲得的數據往往非常粗糙，“噪聲”很大。最后是解決對數據的洞察，如何從無結構的數據中獲取結構，也是人工智能未來亟待解決的問題。因此，較有發展前景的應用領域應該是實現了良好的數字化轉型，并能通過結構化將數據轉化成生產力的領域。

談到自動駕駛行業時，張崢表示，自動駕駛是一個人工智能應用非常好的場景，但它需要分場景、分階段落地。

吳晨也表示，街上跑的車都變成自動駕駛在3-5年內是不現實的，但是在園區、高速公路、貨運卡車這些領域可能會更快地看到變化。他介紹，“硬件領域一定有很多的投資機會，所以會不斷有需求，但是真正組合起來到底會是什么樣新的商業場景，這中間存在很大的風險。”

談隱私：原始粗暴的數據積累應盡早結束

數據對于人工智能發展的重要性毋庸置疑，吳晨引用李開復的觀點稱，中國人工智能和大數據之所以在過去幾年這么快地發展，就是因為中國的數據無論從總量還是搜集渠道都比美國要多得多。

對此張崢表達了自己的看法，稱“原始粗暴的數據積累早日結束早日好，這是不能亂來的。我覺得保護隱私是大家的責任”。

吳晨提出，用戶在使用很多免費服務的時候，實質是拿自己的行為信息在換取某種便利的服務，但這個數據到底應該歸于誰，手機上的行為信息到底屬于這個App還是屬于用戶自己，這是中國、歐美都在探討的問題。

歐洲《通用數據保護條例（GDPR）》專門提出了兩個重要的領域，一是數據的“可遷移性”（portability），如當用戶不想使用某個社交網絡服務時，可以把上面過去形成的所有數據都帶走。另一個是數據的“遺忘權”，就是過去在網上分享的內容，不想再保留的話用戶可以將其刪除。

在這種數據安全的理念指導之下，張崢介紹了新興的“聯邦學習”（Federated Learning）技術。

聯邦學習是一種加密的分布式學習技術，各個參與方可以在不披露底層數據和底層數據的加密（混淆）形態的前提下共建模型，適合訓練數據涉及隱私敏感，和訓練數據太大無法集中收集的情況。

張崢表示，聯邦學習的這種“模型與數據互相不信任，但是還可以達到某一種服務。這中間有一定的折衷，質量可能要低一點，但是換取了其他意義上的信任”。

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