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2018 人工智慧幻影在一片清算聲中落地

2018年,時光格外殘忍,霍金飛向群星,金庸長眠江湖…...那些熟悉的名字一個個接連離我們而去;而幣圈一夜暴富夢碎之後,從P2P爆雷區中死裡逃生的人們,發現又沒能逃過年底互聯網公司的裁員潮,只能摸摸逐漸後移的髮際線,在微博轉發錦鯉楊超越,祈禱2019年能對自己好一點。

在這個看來寒意頗濃的環境下,經歷了2017年投資熱潮的AI,在2018年更相信落地,無論是智能硬體還是人臉識別,都在快速更迭中進步。隨之而來的,是人工智慧的神話被打破,它的缺點和局限性被一覽無餘,其中不僅涉及落地中的局促,還涉及道德與倫理,人們為此或吐槽或爭議。

不過,這要比在喧鬧中宣揚空洞的概念,或是被默默地拋棄要好得多。畢竟,更多的爭議意味著反思和改進的可能。

但,人工智慧並不是魔法,它不能揮揮魔法棒,就能瞬間改進產品;更不能換套說辭,就立刻贏得消費者的心。總之,在未來很長一段時間內,它可能將在清算中被審議、被理解、被落地。

01

“AI無所不能?”

“嘿!Siri,叫救護車,我媽媽生病了。”

看到懷孕的媽媽吃藥後暈眩倒地,4歲的Austin並沒有驚慌失措,而是撿起媽媽的iPhone,用Siri順利召來了救護車並接通了999熱線,成功讓救護人員得知母子倆的住址,救回了媽媽一命。因為超乎尋常的機警,這個金髮男孩獲得了當地救護服務中心頒發的“勇敢證書”。

這是2018年12月發生在英國威爾士的一個真實故事。放到20年前,與機器對話更像是科幻小說的素材。但如今,這樣的場景已經像空氣一般融入我們的生活中。包括每一次在手機上使用美顏相機、刷臉支付,背後都有人工智慧。

2018年,人工智慧已經從幾十年前那個在某計算機實驗室里激蕩的靈感火花,進入了實幹的落地階段。我們也由此目睹了它給生活帶來的改變:

一位在美國西雅圖體驗了亞馬遜“無人商店”Amazon go的朋友,感嘆購物體驗的便捷舒暢,而科技在購物全程中又是無痕的;北京和上海的機場,在安檢和海關地帶設立的人臉識別自動系統,讓經常出差的人感受到過關的高效;在美的集團、聖象地板的工廠,人工智慧質檢系統第一次加入到生產流程,或節省因殘次品被退貨的高額成本,或提高效率....

不僅是生活工作上的便捷,還有安全。無論是化了妝還是打過玻尿酸,AI安防系統都能快速識別出目標對象的臉。過去一年,張學友的演唱會幾乎成了流動派出所,警方通過安檢通道的人臉識別系統抓了至少60多名逃犯。看來以後不能叫他“歌神”,應該叫一聲“阿Sir”了。抓逃犯還只是小case,人臉識別技術還幫助全國多地警方破獲命案懸案,找到走失老人和兒童。

(圖片來自網路)

能享受到AI福利的不只是人類,還有動物。比如英特爾就在用AI技術對北極熊、鯨魚等珍稀動物進行追蹤保護。甚至,AI還在改變一頭豬的生活。2018年,阿里、網易和京東都在大力發展AI養豬,小豬一出生就有ID身份證,成長全程有智能攝像頭、餵豬機器人、巡檢機器人為它服務。豬場里常發生仔豬被親媽壓死的事故,現在只要小豬一叫喚,飼養員就能馬上獲悉來援救。

AI似乎無所不能,這讓它變成一件要從娃娃抓起的事。在2018年,中國首部高中生AI教材出版,而在2019年,中國首部中小學人工智慧教材也即將問世。據說,它會教小學生搭建一個貓型機器人,通過編程技術使其眼睛發光。

已經有網友在心裡默默祈禱,希望以後孩子幼兒園畢業之後,不要看不起自己這個家長。

過去一年,大廠紛紛投身智能音箱大戰,不惜燒錢數億元大打價格戰。這可讓消費者撿了便宜,少喝兩杯星巴克的錢就可以把一台智能音箱抱走。在那些燈光絢麗的發布會上,各家都把智能音箱描繪成一個擁有18般武藝的電子保姆。不過,在AI普惠的過程中,也有些事引發人們的吐槽和爭議,其中也有讓人毛骨悚然的額外功能,詭異的狀況時有發生。

2018年,有個姑娘大晚上自己一個人窩在家裡看電視劇,看著看著,突然她的智能音箱開口說話:“Ta在家裡,Ta在家裡”,當場把她給嚇了個半死。但也有的甚至連基本的聽清歌名都做不到,沒用幾次就被塞到床底吃灰了。

儘管2018年音箱的整體表現讓人有點分不清“智能”和“智障”的區別,但AI語音對話技術確實已經能做到以假亂真。2018年,Google Assistant不僅學會了人類的說話語氣,還能假裝人類給美髮店、餐館預約服務,簡直是患有電話恐懼症宅男的福利了。

不過,這些技術有時也會被用歪了。

“無抵押貸款需要了解一下嗎?”“xx小區黃金地段均價只要二萬六喔!”人們幾乎每天都能接到這樣的騷擾電話,但很多時候,電話對面的推銷員根本就不是人,而是AI機器人。

在國內,現在至少有十幾家這樣的AI電話機器人公司。有自媒體測試過,只要花2萬-3萬元就能打10萬個電話,平均每個電話兩三毛錢。這些電話涵蓋賣房、裝修、放高利貸以及上門催債。關鍵是,有人甚至聊了半小時才發現那頭是機器人。機器人客服不僅聲音甜美,問啥都能接話,還會像人一樣在思考時停頓。最重要的是,機器人臉皮夠厚,它能無視你的憤怒繼續嘮嗑。

這讓我們有時不得不感嘆:AI似乎一半是天使,一半是魔鬼。

02

“誰忽悠了我們?”

2018年初,許多報道曾給人工智慧描繪了無比美好的圖景:在一些城市,人們能在道路上打到一輛無人駕駛計程車、機器人能友善地陪伴孤獨的老人……也許將來這些都會發生,但它們並沒有出現在2018年,許多留下了一地空頭支票。

還記得那些高喊著要在2018年實現無人車量產的公司嗎?是時候從他們鋪天蓋地的PR文案中醒過來了。真正的“無人車”距離我們仍然遙遠,連基本的安全問題都還沒解決。

2018年,全球首例無人車撞死行人的事故發生在美國。3月的一個夜晚,一輛 Uber無人車以接近63km/h的速度在空曠路段上測試,坐在副駕駛位置的測試員開了小差,掏出手機看起了選秀節目,沒注意到前方突然有人出現。美國國家運輸安全委員會的報告稱,汽車在撞到人前6秒就發現了她,而且在撞倒她前1秒就知道應該緊急剎車,但它卻沒有做出任何減速行為。

特斯拉惹下的禍也不少。一直以來,其官網都將自動駕駛功能作為賣點之一,聲稱只需要多花幾千美元,以及一點點耐心。但在最近兩年,特斯拉在無人駕駛狀態下,出了不少事故,甚至不乏駕駛員死亡。2018年,在中國發生的“全球首例自動駕駛致死車禍案”中,歷時一年多,特斯拉終於承認,死者在案發時的確處於“自動駕駛”使用狀態。

在2017年,鋼鐵俠馬斯克就立下flag,要在年底實現無須任何人為干預的“全自動駕駛”,近日的採訪中他又將時間表刷新到2019年。而在前段時間,特斯拉在其網站的訂單頁面上卻刪除了汽車將實現“全自動駕駛”的長期承諾。

這些悲劇加重了美國當地居民對自動駕駛車輛的不滿。過去兩年,谷歌的無人車Waymo在社區測試時,就常有人往汽車扔石頭、割破輪胎或者強行將車驅逐出公路。2018年,甚至有一名男子用槍威脅車上的測試員,他說自己鄙視和憎恨自動駕駛汽車,並提到了Uber撞死路人的事。

(圖片來自網路谷歌的無人車Waymo)

不過,你能從無人車中看到中美兩國態度的差別。有報告顯示,中國是全球對AI最樂觀的國家。在過去高速發展的40年中,中國消費者是全球接受新產品和新商業模式速度最快的人群,政府的政策也表達了對人工智慧的友善,不少城市爭先恐後地要成為人工智慧示範城市,規劃無人駕駛車輛路線,密集舉辦人工智慧大會,速度快到有的受邀嘉賓要拿著同一個PPT在不同城市間穿梭。

截止去年底,國內公開可查的30家主要自動駕駛創業公司里,有7家聲稱在“2021年前”就能實現高等級自動駕駛(L3、L4級)落地,這些公司大多數剛剛創立一年多時間。現如今,他們大都意識自己把事情想得太簡單了,一些企業無疑要跳票了。

同樣情況的還有AI晶元,這是人工智慧競爭的另一賽道。中興事件之後,人們更看重晶元,於是,AI晶元遍地開花。

以中科院畫一個圓,方圓20公里,有小几十家晶元公司,它佔據了中國AI晶元的半壁江山。圍繞人臉識別、語音識別和自動駕駛需求,互聯網公司、人工智慧算法公司和晶元公司一擁而上,開始了人工智慧晶元的競賽。

但最近,FPGA(可編程邏輯器件)大廠賽靈思總裁Victor Peng就站出來潑冷水,很多初創企業沒有資金去開發和量產AI晶元,因為研發成本巨大,它們應當專註於創新算法和架構,而非設計晶元。縱觀晶元發展歷史,“有幾家初創企業是因為做ASIC(專用定製晶元)取得成功的?”

這說得確實有道理。現在的AI晶元,大都是把自家的人工智慧算法拿出去做一個功能單一的晶元。市場上出來一堆細碎的小產品,沒有大創新,很難上量並支撐企業的後續發展。

有晶元行業人士評論,按照晶元行業的發展規律,在這數十家AI晶元企業中,最終能做出來的不會超過3家。

(圖片來自網路)

而一擁而上的背後還很可能滋生出“拿來主義”。比如2018年7月,因為竊取蘋果的自動駕駛技術,一名華裔工程師在回國航班起飛前被美國FBI逮捕。彼時,有創業企業CEO在朋友圈中感嘆:回國創業後,聽聞國內工程師跳槽“帶代碼上崗”很常見,震撼和無語。也有人一語道出行業潛規則:“大家都這樣。”

不過,相比2017年拼融資和時間表,2018年市場更理性。許多去年靠講故事拿錢的公司,基本聽不到什麼動靜,但務實的企業造血能力更強,融資還在不斷進入,馬太效應十分明顯。

根據IT桔子的報告,2018年人工智慧早期項目獲投數量減少,C輪以及之後的比重增加。資本也集中在了行業應用和技術層,兩者的獲投金額佔比超過了95%。

這也讓人感嘆,AI落地並不易,只有在潮水退去時,才知道誰在裸泳。

03

“AI的是是非非”

過去一年,不少公開論壇熱衷討論“AI是否會取代人類、消滅人類”、“人類會不會有一天真的愛上AI”,而除了這些爭議的話題,也許人類還該深思的,是如何創造出講道德的AI,如何不濫用AI進而侵犯個體的隱秘權。

有媒體報道,現在貴州某所中學的學生,人人一套智能校服。它不僅能精準、及時記錄每個人的出勤和活動,如果未經許可出校門,還會激活自動語音報警器,上課打瞌睡也會自動拉響警報。家長也可通過手機查看學生通過智能校服、指紋、指靜脈及人臉識別在校園內的各種消費,並控制消費上限。

還有學校在課堂上用人臉識別“記錄分析”學生表情——攝像頭30秒一次對學生進行掃描,能識別出高興、反感、難過、害怕、驚訝、憤怒和中性7種表情,系統進行大數據分析後,會計算出一套課堂行為記錄反饋給老師。

看完這些黑科技,真是忍不住感慨:還好,我讀書讀得早!

人工智慧的美好願景之一是給學生提供量體裁衣的教育,但“裁衣”的前提必須這樣“量體”嗎?如果真想用科技來改善教育環境,不如為學生們配備設施更齊全的網路教室。

在各種人臉識別數據用於交通、公安、教育、商場營銷的過程中,如何在個人隱私和公共數據之間求得一個平衡?2018年,歐盟發布了史上最嚴的數據保護法案《通用數據法案》;2017年國內開始實行的《網路安全法》,也規定非法收集、買賣用戶數據的行為要被處罰。這些正在引發更多的思考和爭議。

人工智慧不光涉及隱私,還涉及偏見和歧視。

(圖片來自網路)

幾個月前,亞馬遜關停了一個AI篩選簡歷項目。面對每天湧入郵箱的海量簡歷,工程師們希望機器人給簡歷先打分,來解放HR的部分工作。但他們很快發現,機器學習主動搞起了性別歧視,通過識別“女子學校”等性別暗示的關鍵詞,AI程序會降低女性應聘者的簡歷評分。

在亞馬遜過去10年收到的簡歷中,男性申請者居多,錄取比例自然更高,這讓機器學習形成一個認知:男性應聘者比女性更為優秀。亞馬遜的工程師發現這個漏洞並修改了AI算法,不再通過檢索關鍵詞來推斷應聘者的性別。但AI已經形成了這種認知,無法確保根本去除偏見。

英國上議院也在2018年出台了一份長達183頁的人工智慧報告,不僅提出“倫理必須佔據中心地位”,還呼籲建立權威的審核測試工具與數據集合,“確保AI在作出決定時不會出現含有偏見、歧視的決定”。此外,報告還提出,要讓AI世代的孩子們學會AI,讓前AI世代的成人們找到新飯碗。

飯碗,確實是一個問題。做好AI的關鍵是人,但做好AI後被衝擊的首先也是人。2018年,AI帶來的失業問題來得太快。一些製造企業已在建立無人化或少人化的工廠,一些呼叫中心正在用客服機器人替代人,一些倉儲中心正在試驗倉儲作業機器人......在銀行業、製造業、倉儲業和保險業,變化已在小範圍中發生。

電話銷售、銀行信貸專員、股市分析師、倉儲作業員、速記員、質檢員、律師助理、放射科醫生......都在受到衝擊的隊列中。

人工智慧將會取代人類,取代完成不專屬於人類的工作。矽谷也針對人工智慧引發的失業問題,提出三類可能的解決方案進行討論——失業者再培訓,減少大家的工作時間確保不出現大範圍失業,以及政府構築新的再分配方案,向人工智慧的贏家徵收巨額稅款,補貼失業者。

這些舉措有些可能僅是“暫時的止痛藥”。怎樣構築新的制度來應對複雜的經濟、社會和心理問題,需要認真權衡。

阿波羅網責任編輯:王篤若 來源:AI財經社 轉載請註明作者、出處並保持完整。

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