不雅點 | 沈向洋：技能創新具有週期性，人工聰明的下一個週期是人工聰明創作創造

雷鋒網 AI 科技評論將他的文章內容編譯整理如下：

1）技術創新具有周期性、加速性

這些年來，我發現技術創新是周期性的。首先，這是創新，然後創新被人們接受，接下來是「做到」：人們到底在用這項技術做什麼？然後，我們的責任是：我們如何最好地開發和部署這項技術？

以汽車為例。汽車最早是在 19 世紀末發明的，在 20 世紀初，Ford 讓它走進了千家萬戶。1968 年開始，法律要求所有車輛都裝上安全帶。但在 1984 年紐約頒布法律之前，沒有哪個州會要求你系安全帶！

汽車也帶來了好處，它給世界各地的人們帶來了旅行自由並促進了經濟轉型。人工智能是一樣的，它具有驚人的潛力，但同時也伴隨著風險。今天，我們知道人工智能的一些潛在危險。雖然我們不知道 80 年後我們的責任應該是什麼，但我們需要現在行動起來。

我們在人工智能技術上取得了驚人的進展，在語音、視覺和翻譯的行業基準中達到了人類的水準。但我們並不總能全面地考慮這些技術的社會影響，從而也導致了許多問題。目前我們還存在很多難題待解決，例如臉部識別偏差。

在微軟，我們已經採取措施去解決這一難題。我們正在與全球的客戶和各個行業合作，目標是讓臉部識別技術能識別所有的面孔。在微軟研究院，我們一直在研究一種叫做合成數據的東西，這種數據可以幫助訓練機器學習算法，使其具有更完整、更具代表性的數據來消除偏差。

論文地址：

https://arxiv.org/pdf/1810.00471.pdf

在這個行業，我們一直共同努力去糾正其中的許多問題，在前進中落實更好的做法、原則和政策。

但總的來說，我們一直是被動的。我們必須面對困難的問題，在事前想而不是事後想。因為下一個周期將會很長。

2）人工智能創新的下一個周期是人工智能創造

人工智能發展的下一步將是其創造、識別人類情感的能力，這些能力讓它表現得更像人類。我稱之為人工智能創造（AI Creation）——一種可以產生新的媒體並參與諸如講故事等創造性活動的技術。

我們在中國的社交聊天機器人 Xiaoice 向我們展示了人工智能的創造。五年來我們一直在培養她，她變得相當有名。自 2014 年以來，她已經參與了 300 多億次對話。這些對話比我們過去所看到的更冗長、更有意義。

我們讓 Xiaoice 學會了對話中的情感層面，也就是「情商」。當我們交流時，會涉及到語氣、文字遊戲以及幽默，這都是計算機很難理解的東西。但 Xiaoice 了解「情商」，這使得交流更加自然順暢。

讓我再舉幾個 Xiaoice 如何使用人工智能創造的例子。

Xiaoice 創作並講述兒童有聲讀物，利用深度學習，根據輸入對從背景音樂到故事人物的一切進行個性化設置。Xiaoice 可以在 20 秒鐘內完成這項工作，創作時長 10 分鐘的定制故事。

通過機器學習，我們讓 Xiaoice 學習了 550 多位中國現代詩人的作品。她現在可以自己寫詩，我們創造了一個工具，讓任何人都能在 Xiaoice 的幫助下寫一首詩。如果你給 Xiaoice 一張照片，她會分析照片，並根據照片的特點推薦一首詩。我是一個計算機科學博士，在遇到 Xiaoice 之前，我從來沒有寫過一首詩。

人工智能創造的能力達到人類的水平還需要很長的時間，它的優點在於速度很快。

Xiaoice 擁有機器閱讀和文本創建功能，可以為金融部門提供服務。她可以合成大量信息，為 90% 的中國金融機構生成季度收益報告。

這項工作通常需要花費分析師大約 20 分鐘的時間。現在，Xiaoice 可以在幾秒鐘內為分析師生成高質量的草稿，分析師只需幾分鐘就可以編輯完成報告。

Xiaoice 並不是在取代人類，相反，她讓我們可以做更多的事情，提供建議、使人們的創造行為更快、更有成效，幫助人們更快地做更多的事情。

3）人工智能創造將帶來新的挑戰

當前，我們基本上處於人工智能創造全民化的階段，就像一輛在路上形式的汽車一樣。這就是我們可能遇到問題的地方，因為人們可能會以我們沒有預料到的方式使用技術，或者以對社會有害的方式使用技術。

對於人們來說，創造假聲、圖片、視頻或文章已經變得容易多了。但這並不是現在才出現的事情。早在 Photoshop 之前，人們就已經會「篡改」照片。自從無聲電影問世以來，好萊塢就用特效來製作不存在的場景。

與以往不同的是，現在人工智能可以輕易地創造出一個虛假的「現實」，並且它正在變得越來越擅長做這件事。

4）我們正在尋找解決方案

從上一個人工智能周期讓我們知道，在前進之前，我們需要思考我們的責任和社會影響。

因此，在我們開發這些具有創造性的技術的同時，人們也在努力開發能夠檢測虛假「現實」和濫用的技術。在計算機科學領域，檢測虛假「現實」的問題正在學術界、政府和商業界得到廣泛的研究。

現在有很多關於如何通過低分辨率、模糊或殘缺圖像來檢測虛假視頻的研究。在微軟研究院，我們的研究人員正在探索解決圖像、視頻、語音和文本中這些難題的方法。

5）我們必須積極主動

我們需要提前處理一些我們現在知道的可能會發生的重大問題。我們必須積極主動。在某些情況下，我們需要先發制人。

我們需要和各個行業、學術界和政府的人員合作。我們要讓消費者了解他們所看到和使用的內容的來源。我們需要創造一種跨學科的工程文化，在開發周期之初就解決這些問題。

我們不要重蹈以往技術周期的覆轍，必須加速前進。汽車經過 80 年的等待才開始規定系安全帶，我們不能讓人工智能創造的安全帶等那麼久。

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