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智能的代价

吴洋洋

人工智能的历史已将近60年,不过,很多拐点性的事件都是在最近5年发生的。

还记得AlphaGo吗?它第一次打败人类围棋冠军李世石是在2016年——近5年前;人脸识别算法准确率首次超过人眼识别率,则是在2014年——5年多一点。

紧接着,这类以“更好地做决策”为目标的新技术就迅速迈出了其商业化步伐。2015年,支付宝启动了人脸支付;2016年4月,腾讯成立人工智能实验室AI Lab;同年9Jq,百度发布并对外开放集成了视觉、语音识别等AI技术在内的“百度大脑”;以推荐算法著称的拼多多和抖音则先后于2015年和2016年上线。到今天,与我们关系最紧密的机器——智能手机——里大约80%的App都拥有了AI功能。

最成功的商业应用来自于广告和商品推荐的“千人千面”。技术公司越来越能猜对用户有可能对什么感兴趣,这些猜测有些是基于逻辑,更多基于的是大数据+机器学习——作为人工智能的新范式,机器学习的核心能力就是通过算法在海量数据中寻找规则。

人工智能带来了前所未有的便利和商业价值一准确地说,用户获得了便利,商家因资源配置的优化获得增量收益。我们的生活的确变得越来越智能,但这一切并非没有代价。首先,每家公司都愈加渴求数据——在机器学习范式下数据科学家只掌握起始算法是不够的,还要有足够的数据,才能训练出能在更大数据集上做出有效决策的AI。

一些公司会在冗长的“软件服务协议”中暗含霸王条款,要求用户自愿贡献他的数据,不同意,就无法使用;还有一些公司会铤而走险,偷偷查看用户暂时存放在剪贴板上的信息;走在街上、走进商场,具有人脸识别功能的摄像头越来越多,矗立在厕所门口的还会乔装成纸巾发放机;回到卧室和客厅,智能手环、智能音箱、智能电视、或者可以跟人对话的扫地机器人……这些商品有些比非智能的款式還便宜,因为对商家来说,比硬件更加昂贵的是你的数据。

传统时代,人观看电视,智能时代,人被电视另一端的AI观看。在这样的时代保护隐私变成一项庞大工程——庞大到可能需要一个私人AI来帮你管理。

另一个同样对隐私构成威胁、给我们带来恐惧感但显得更加隐蔽也更系统化的地方在于:以大数据为基础的AI所形成的产业链复杂且不透明。迄今为止,还没有多少普通用户知道他们的数据是如何被采集、如何在产业链上流通、被哪些机构共享,以及AI究竟给自己贴了哪些标签、这些标签是否带来歧视……整个AI产业像个黑盒,普通人在AI时代失去了自我掌控。

“千人千面”只是数据和人工智能的应用之一。通过分析足够病例样本,一些算法可以预测整个社会在某些疾病上的发病率,从而提前管理。通过借鉴AlphaGo的算法,一家燃煤公司也可以计算出怎样燃煤才能实现动态的结果最优。人工智能绝对是个前所未有的革命性工具——疫情期间,你肯定也体验过健康码带来的防疫效果,大数据+算法决定了每个人拿到手的二维码颜色。

但它同时也是个烫手的工具,每个迫切想要使用它的人都有必要知道自己行为的边界。

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