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Google AI 七项原则发布一年,AI 业务掌门人杰夫‧迪恩谈技术与道德的距离

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能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 利用人工智能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能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)宣布使用人工智能的 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 个计划被审查

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。

▲ 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络训练有关,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件进步。

▲ 迪恩认为硬件进步是人工智能技术广泛使用的原因。

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

人工智能应该遵守的 7 项原则:

  1. 对社会有益。
  2. 避免制造或加深不公平偏见。
  3. 开发时测试以确保安全。
  4. 对人类负责。
  5. 隐私原则。
  6. 坚守对卓越科学的追求。
  7. 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:

  1. 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。
  2. 不会将 AI 用于制造武器及其他将会对人类产生伤害的产品。
  3. 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。
  4. 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 搜索的品质,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能领域最有影响力的人物之一。

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

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。

我们相信,人工智能可帮助解决这个时代最困难的社会和环境问题──如医疗、灾害预测、环境保护、农业或文化保护。

迪恩认为,让人工智能技术更公平公正,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 能力已融入搜索、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 展示多个计划,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划。

▲ 洪水预测模型示意图。

准确率高达 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。

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 的公用警报程序,在搜索、地图、新闻等产品预警用户。

Google Health 产品经理 Lily Peng 讲述人工智能在肺癌筛检、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。

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识别座头鲸的叫声,制作鲸鱼活动的轨迹地图。

产品经理 Sagar Savla 讲述 Live Transcribe 透过语音识别(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 计划也正在构建语音识别模型,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」计划,向全球征集使用 AI 帮助解决社会问题的方案。

其中印尼 Gringgo Indonesia 基金开发了拍照就能识别可回收垃圾的应用,其中一个特点就是会在每个识别出的垃圾上,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。

▲ Rainforest Connection。

Rainforest Connection 计划也入选「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。

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,识别出害虫,进而控制农药使用量。

日本学者 Tarin Clanuwat 博士训练了一个模型以识别日本古籍的草书,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,平均准确率为 85%。

上面这些无论 Google 正在研发的计划,还是外界利用 Google AI 能力的计划,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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