每經(jing)記者｜張虹蕾    每經(jing)編(bian)輯(ji)｜陳俊杰    

近年來(lai)，人工(gong)智(zhi)能在全球進入爆發期。值得注意的(de)是，由此引(yin)起的(de)數據偽造、算法瓶頸、隱私安全、倫理困境等(deng)問題也日益(yi)凸顯(xian)。人工(gong)智(zhi)能也亟需發展(zhan)出安全、可(ke)信、可(ke)靠與可(ke)擴(kuo)展(zhan)的(de)技術(shu)。

人(ren)工智(zhi)能企業瑞萊智(zhi)慧(hui)CEO田天告訴《每日經濟新(xin)聞》記者，傳統行(xing)業由于場景復雜和隱私保(bao)護強監管等(deng)因素，真正可以使用的(de)數(shu)據往往并(bing)不充(chong)足， 由大數(shu)據、大算力(li)驅動的(de)AI產業“第(di)一增(zeng)長曲(qu)線”開始放緩。

為此，需要從增(zeng)強AI底層能力出發，圍繞算法可靠、數據安(an)全(quan)、應用可控(kong)的(de)三大目標打造新一代基礎設施(shi)，推動AI在金(jin)融、工業、安(an)全(quan)、新基建等領(ling)域的(de)高價值賦能，挖掘產業“第二增(zeng)長(chang)曲線”。

瑞萊智(zhi)慧CEO田天 受訪者供圖

算法、數據、應用層“關卡”待突圍

人工智(zhi)能想要成為(wei)新(xin)時代的(de)(de)(de)“水和電”，成為(wei)驅動各行業(ye)升級的(de)(de)(de)底層通用能力(li)，依賴于完備的(de)(de)(de)AI基礎設(she)施。

“2020第(di)三代人工智能(neng)產業論壇(tan)”上，瑞萊(lai)智慧(hui)CEO田天在接(jie)受《每日經濟(ji)新(xin)聞》記者專訪時表示(shi)，繼承自互聯網時代的經驗(yan)，當前AI基(ji)礎設施建設的重心集中在數據(ju)中心、算(suan)力平臺(tai)上，主要(yao)解決AI“溫飽”問題，為AI提供基(ji)礎運算(suan)環境。

在上述基礎設施的(de)支撐(cheng)下，數據和算力的(de)快速增長(chang)(chang)作為“外部(bu)驅(qu)動力”，帶動了AI技(ji)術在包括人臉識(shi)別(bie)、語音識(shi)別(bie)等領域(yu)的(de)一波浪潮，驅(qu)動AI產(chan)業“第一增長(chang)(chang)曲線”出現。

然而，隨著AI賦能(neng)傳(chuan)統行業的(de)逐(zhu)步深(shen)入，新矛(mao)盾開始(shi)凸顯(xian)。傳(chuan)統行業由于場景復雜和隱(yin)私保護等限制(zhi)，真正可以使用(yong)數據往(wang)往(wang)并不充足，同時算力(li)(li)的(de)增長(chang)也解(jie)決不了算法能(neng)力(li)(li)上限的(de)問題，在這(zhe)種情(qing)形下，AI“第一增長(chang)曲線”開始(shi)放緩。

“就(jiu)好比賽(sai)車，我們不僅要供給更多的(de)(de)燃料，更好的(de)(de)配件，更重(zhong)要的(de)(de)還(huan)需(xu)(xu)要一個能更好駕馭各(ge)類情形的(de)(de)駕駛(shi)員，在復雜條(tiao)件下(xia)作出(chu)正(zheng)確的(de)(de)操(cao)作選(xuan)擇。” 基于(yu)上述行(xing)業(ye)背(bei)景(jing)和(he)挑戰，田天表示，要在相(xiang)同的(de)(de)數(shu)據、算力(li)(li)條(tiao)件下(xia)，更好地支撐(cheng)AI賦能行(xing)業(ye)的(de)(de)深度應(ying)用(yong)，需(xu)(xu)要為AI打開“數(shu)據”和(he)“算力(li)(li)”之外(wai)的(de)(de)全新維(wei)度，在數(shu)據平臺和(he)算力(li)(li)平臺之外(wai)，打造基于(yu)第三代人工智能技術(shu)的(de)(de)AI基礎設(she)施(shi)，從增強算法底層能力(li)(li)出(chu)發(fa)(fa)，發(fa)(fa)展出(chu)AI“內(nei)生(sheng)驅動力(li)(li)”。

不過，打開新市(shi)場也面臨新的挑(tiao)戰。田天稱，人工智(zhi)能發展亟需突破(po)算(suan)法、數據、應用層(ceng)的三大“關卡”。

在算法決策層，AI決策任務(wu)往往涉及高價值場景(jing)，決策一(yi)旦出錯可(ke)能引(yin)起(qi)巨大(da)損失(shi)，甚至威脅生(sheng)命安全，為(wei)此每一(yi)個決策都需要(yao)極高的(de)可(ke)靠(kao)性(xing)，包(bao)含(han)提供可(ke)理解的(de)決策依(yi)據與抵(di)御漏洞攻擊的(de)能力。

而(er)在備受關注的數(shu)據(ju)(ju)隱(yin)私(si)和(he)安(an)全(quan)層面，由于提升AI能(neng)力需要(yao)最(zui)大限度挖掘(jue)數(shu)據(ju)(ju)價(jia)值(zhi)，但是在金融、醫(yi)療、公共(gong)安(an)全(quan)等(deng)(deng)場景(jing)的AI應(ying)用中(zhong)，需要(yao)用到的數(shu)據(ju)(ju)往(wang)往(wang)涉及個人隱(yin)私(si)信(xin)息(xi)，簡(jian)單明文數(shu)據(ju)(ju)傳輸和(he)利用很可能(neng)導致隱(yin)私(si)泄露，因而(er)，在訓練AI模型時，必須(xu)與密碼(ma)學、區塊鏈等(deng)(deng)技(ji)術(shu)進行融合發展，保證數(shu)據(ju)(ju)隱(yin)私(si)安(an)全(quan)。

最后，AI應用場景的(de)管控也至關(guan)重(zhong)要。田天舉(ju)例稱，近年來，人臉識別“種族歧(qi)視”背(bei)后的(de)算法(fa)公平性(xing)問題，深度偽(wei)造換臉技術的(de)負(fu)面應用等案例就曾引(yin)發(fa)諸多爭議。因而，對(dui)于AI技術的(de)應用發(fa)展(zhan)，需要持(chi)續思考，在商業性(xing)與社會影響之間(jian)需要尋找到(dao)平衡。

底層創新需與用戶需求深度融合

事實上，縱觀全(quan)球人工(gong)(gong)智能產業，多(duo)家企業也在探(tan)索與思考人工(gong)(gong)智能智能發展過程中(zhong)面臨(lin)的上述“關卡”。

但(dan)在田天看來，隨(sui)著產業需求不(bu)斷深入(ru)，技(ji)術(shu)探索方(fang)式也(ye)應迭代創(chuang)新(xin)。區別于此前(qian)常態化“見一個解決一個”的(de)問(wen)(wen)題處理辦法，目(mu)前(qian)在人工智能技(ji)術(shu)的(de)落(luo)地過(guo)程中(zhong)，需要做到(dao)“發現(xian)一個問(wen)(wen)題就看到(dao)一類問(wen)(wen)題”，并通過(guo)底層框架(jia)、平臺(tai)和方(fang)法論的(de)突破，打造(zao)AI原生基(ji)礎(chu)設(she)施，助力產業的(de)整體升級。

那么，如何(he)突破“三(san)大關卡”打造AI原生(sheng)基礎(chu)設施，實現產業(ye)賦能(neng)升級？

對(dui)此，田天向《每日(ri)經濟新聞(wen)》記者表示，需(xu)要在算法(fa)可靠(kao)、數據(ju)安全、應用可控三(san)方面持續探(tan)索，以實現對(dui)現有AI平臺升級(ji)賦(fu)能，拓展AI在各類場(chang)景(jing)上的(de)可用性。他(ta)進(jin)一步解釋，這(zhe)是(shi)現階段人工智(zhi)能產業需(xu)求，也是(shi)產業目標。

不過(guo)，打造(zao)AI原生基礎設施并非易事(shi)。田(tian)天坦言，在這個過(guo)程中，在技術路徑上需要突破(po)傳統(tong)以數據驅(qu)動的方式。貝葉(xie)斯深度(du)學習、可解釋機(ji)器(qi)學習、AI安全對抗攻防、新一代(dai)知識圖譜、隱(yin)私保護機(ji)器(qi)學習等第三代(dai)人工智(zhi)能技術框架(jia)則提供了(le)實(shi)現基礎。

“通過技(ji)術重構和能(neng)力升級，構建AI原(yuan)生基礎設施，可(ke)以(yi)(yi)打開(kai)AI能(neng)力的(de)(de)(de)全新維度，激發AI的(de)(de)(de)第二增長(chang)曲線，為AI賦(fu)能(neng)各(ge)行各(ge)業帶來全新市場(chang)(chang)機(ji)會(hui)。”田天舉例稱，在(zai)金融(rong)應用場(chang)(chang)景(jing)，基于隱(yin)私保護(hu)機(ji)器(qi)學習平臺，可(ke)以(yi)(yi)在(zai)合規、隱(yin)私保護(hu)的(de)(de)(de)前(qian)提(ti)下(xia)(xia)，實現基于多方數據的(de)(de)(de)聯(lian)合AI建模(mo)，顯(xian)著提(ti)高智能(neng)風控、反欺詐、精準營(ying)銷等應用的(de)(de)(de)效果；在(zai)刷(shua)臉(lian)支付場(chang)(chang)景(jing)，可(ke)以(yi)(yi)在(zai)AI安全平臺保護(hu)下(xia)(xia)，提(ti)供安全、受(shou)保護(hu)的(de)(de)(de)刷(shua)臉(lian)支付系統。

與(yu)此同(tong)時，田天表示，打造基于第三代人工智能(neng)技(ji)術(shu)的(de)AI基礎設施(shi)是(shi)一(yi)種底(di)層創(chuang)新，一(yi)方(fang)面(mian)(mian)，需要(yao)和科(ke)研單位(wei)及學科(ke)機(ji)構保持深度合作，才能(neng)保持技(ji)術(shu)先進性。另(ling)一(yi)方(fang)面(mian)(mian)，需要(yao)與(yu)不同(tong)平(ping)臺類型的(de)廠商、不同(tong)領(ling)域的(de)行(xing)業組織展開合作，制(zhi)定行(xing)業標準、規范，與(yu)不同(tong)垂(chui)直行(xing)業終端用(yong)戶需求深度融合，才能(neng)推(tui)動應用(yong)大面(mian)(mian)積(ji)落地。