AI热（rè）潮不（bú）减（jiǎn）。过去一周，“双马对话”拉开（kāi）世界（jiè）人工智（zhì）能大会的讨论热潮，同一时间， 百度在北京举办（bàn）“百度（dù）云智峰（fēng）会”喊出“AI工业化”的口号。京东云发（fā）布智能城（chéng）市（shì）战略。仅（jǐn）一个周末，由陌陌推出的（de）AI换脸APP，一夜“ZAO”热……

放眼（yǎn）国内，AI技术正展现大变（biàn）革潜力，AI赛道也日益（yì）拥挤。站在今天回看，2017年或许是中国人工智能发展（zhǎn）的一个重（chóng）要节点。从那一年（nián）开（kāi）始，人工智能风起云涌。一夜之间，仿佛（fó）所有（yǒu）的公司都（dōu）变成（chéng）了人工智能公司，资本、人才向人工智能领域快速涌入。“人工智能”成（chéng）为科技界（jiè）、学界（jiè）、企业界最（zuì）热门、最受追捧的词汇之一。而彼（bǐ）时，科技巨（jù）头（tóu）Google、IBM等对人工（gōng）智能（néng）的研（yán）究已（yǐ）逾十（shí）年，近（jìn）几年（nián）部（bù）分研（yán）究成（chéng）果（guǒ）已经进入（rù）商业应（yīng）用。

从这些维度（dù）来看，人工智能可谓已经迎来一（yī）个非常好的时代，但是热闹背后一些问题也浮现（xiàn）出来。在释（shì）放巨大应用价值（zhí）和商业（yè）价值的同时，人工（gōng）智（zhì）能的推广（guǎng）使用也产生（shēng）了（le）一些“副（fù）作用”。个人隐私信息被非法采集、利用大数据实施精准诈（zhà）骗（piàn）等，已开始露出苗头；“人工智能可能拉大数字鸿沟（gōu）、取代工作岗位”的猜测（cè），也引发了一些担忧。

人（rén）工智（zhì）能需要“交通法规”

回应社会上（shàng）对人工智能的种种担忧（yōu），又为这一（yī）技术（shù）保留了（le）足够（gòu）的创新空间（jiān）。前不久，国家新一代人工智（zhì）能治（zhì）理专业委员会发布了《新一代人工智能治理（lǐ）原则——发展负责任的人工智能》，明确了人工智能治理（lǐ）的框（kuàng）架和行动指南。

这意味着，正在快车道上飞奔（bēn）的中国（guó）人工智能多（duō）了一部“交（jiāo）通（tōng）法规”。 作为一项影响深远的颠覆性技术，人工智能（néng）技术可能带（dài）来的“副作（zuò）用”不可小觑（qù）。特别是在人（rén）工智能（néng）进（jìn）入实用的新阶段，鼓励创新和（hé）规范应用必须双管（guǎn）齐下（xià）。我国（guó）已是人工智能发展大国，尽早立下“包容共享（xiǎng）、敏捷治（zhì）理”等规矩，将（jiāng）为人（rén）工（gōng）智能的健康发展保驾护航。

消除偏见，打造负责任（rèn）的人（rén）工智能

在探讨人工（gōng）智能可能带来（lái）的偏见和歧（qí）视问题时，微软（ruǎn）的研（yán）究团队，正在从称为“单（dān）词（cí）嵌入”的（de）自然语言处（chù）理工具做起，试图解决（jué）文本搜索中的性别偏（piān）见的（de）问（wèn）题（tí）。

所谓单词嵌入，是（shì）一（yī）种用来将单词转换为向量数字的算（suàn）法，它能够以来自新闻数据或者网页（yè）数（shù）据（jù）的海量文本（běn）数（shù）据为依据，为每个单词赋予一个对（duì）应的（de）向量数字。通过在（zài）向量坐标系（xì）中（zhōng），比对常见（jiàn）词汇与“他（tā）”、“她”这两个（gè）性别代词之间（jiān）的关联度，研究人员发现了（le）一些（xiē）明显的特征，例（lì）如“sassy(刁蛮)”、“knitting(编织)”这样的（de）词（cí）更靠近女性，而“hero(英（yīng）雄)”、“genius(天才)”更靠（kào）近男性。

算法之所以会为这些词汇（huì）赋予性别特（tè）征，原因在于训（xùn）练算法用的基准数（shù）据集——通常（cháng）是（shì）来自新闻和网页（yè）的（de）数据——本（běn）身就存在着由语（yǔ）言习惯造（zào）成的“性别偏见”，算法也自然“继承”了人类对（duì）这些词汇理解的性别差异。其结果就是（shì），当微（wēi）软用（yòng）试验算法，根据梅林达·盖茨的 linkedIn 信息推测其职（zhí）业时，得到了“教师（shī）”的判断，但只要将人称代词换成“他”，盖茨夫人的职业就会变（biàn）为“律师”。为了解决这个问题，微软的研（yán）究（jiū）员提出了（le）一个简单易行的方案：在单词嵌入中，删（shān）除（chú）区分“他”和“她”的判断维度（dù），从基准数据集中（zhōng）消除偏（piān）见（jiàn）。

AI芯片喧嚣背后（hòu）市场痛点犹存

AI芯片已成为中外科技企业竞争的（de）焦点（diǎn）之一，以至于（yú）清华大学（xué）微（wēi）电（diàn）子所所长魏少军用“无产业不（bú）AI，无应用不AI，无芯片不（bú）AI”这样的话语描述（shù）当下的人工（gōng）智能（néng）热潮（cháo）。

“我们离人工智能（néng）还有多远？目（mù）前（qián）很多企业所做的只是增强智能而不是真（zhēn）正的人工（gōng）智能，离真正（zhèng）的人工智能还（hái）差得很远”。魏少军表示，人工智能网络能够（gòu）崛（jué）起（qǐ）取决于三个因素，算法、数据和算力。当（dāng）前，AI芯（xīn）片面临两个现实问题：其一，算法（fǎ）仍在不断演（yǎn）进，新算法层出不穷，每隔几个月算（suàn）法就发生新的（de）变化；其二，一（yī）种算法对应一种应用，没有统一的算法，而让芯片处理不同的（de）算法十分困（kùn）难（nán）。

在魏少军（jun1）看来（lái），AI芯片（piàn）应该具（jù）备的要素包（bāo）括（kuò）可编程（chéng）性、架构（gòu）的动态可变（biàn）性、高效的架构变换能（néng）力、高计（jì）算效（xiào）率、高能耗效率（lǜ）、低成本等。按照这些要求，目（mù）前业界流行的一些做（zuò）法均不（bú）是理想的（de）架构。过去几年，AI芯片领域一个重（chóng）要变化就是架构的变化。人工智能芯片不在（zài）于（yú）追（zhuī）求算力，而（ér）在于架构（gòu）创（chuàng）新。业界也需要（yào）找到一种针（zhēn）对人（rén）工智能计算（suàn）的全（quán）新计（jì）算（suàn）引擎。

云（yún）从科技副（fù）总裁（cái）张立认为，传（chuán）统芯片企业通（tōng）常更关注（zhù）是如何把芯片做成通用（yòng）化，以支持各种不同应用（yòng）场（chǎng）景。但这样的通用化（huà），在（zài）AI场景落地时会遇到问题，比（bǐ）如公司对AI芯片考虑较（jiào）多的是单位功耗，而芯片企业对功耗要求（qiú）可能不是首要（yào）优（yōu）先级。公司在将AI场景落地的过程中，发现通用芯片完全（quán）满（mǎn）足不了需求。这给（gěi）从事AI解决方（fāng）案和核心算法的企业（yè）带来了难题——公司的（de）算法是统一的，但需要在（zài）不同的场景（jǐng）适配（pèi）不同的芯（xīn）片和模组。

“目前，AI芯片发展还（hái）处在婴儿期”。张立表示，现在企业使用的很多AI芯（xīn）片（piàn）因为工艺要求（qiú）较高，很难在大（dà）陆流片（piàn），都是在台（tái）积电进行流片。同时，也正因这工艺复杂（zá）度较高，导（dǎo）致芯（xīn）片（piàn）价格较高，使得下游很多（duō）使用其模组的产品无法量产（chǎn）。

AI+教育的变革与反思

日前（qián），某人脸识别系统在课堂上的应用在（zài）笔者朋（péng）友圈引起热议。图中显（xiǎn）示，两名在教室中的女（nǚ）生身边，显示出了相应（yīng）的课堂行为数据，比如趴（pā）桌子、玩（wán）手机、睡觉（jiào）、听讲、阅读、举手等（děng）等。业内某名（míng）嘴犀利点评：非（fēi）常反感这种应用，且毫（háo）无意义（yì）！教育，跟养猪的区（qū）别还是蛮大的！

联合国教科文组织在2019年3月份发布过《教（jiāo）育中的（de）人工智能：可持续发展的挑战和机遇》报告，比较系（xì）统综合了各国人工智能和教（jiāo）育相结合的做法。报（bào）告的愿景是促进人工智能教（jiāo）育可持续发展，但（dàn）更重（chóng）要（yào）的目（mù）标是（shì）怎么样体现教育个（gè）性化、包容化（huà）、公平性，驱动教育管理（lǐ）步入全新的轨（guǐ）道，以及帮助学生为“就业革命（mìng）”做好准（zhǔn）备。

上（shàng）海（hǎi）市人工智能学（xué）会理事长、同（tóng）济大学（xué）企（qǐ）业数字化技术（shù）教育部工程中心主任（rèn）、同济大学教授张浩（hào）就曾指出，数据驱动的智能教育主（zhǔ）要考虑几个因素：一方面是个性化（huà）“教”，作为教师，应该体现（xiàn）教学中的个性化。过去老师（shī）都是猜，现在可以通过数据辅助。另一方（fāng）面是个（gè）性（xìng）化的“学”，以前的学生总是听（tīng），现（xiàn）在（zài）可以通过个性（xìng）化数据辅（fǔ）助，可以学得（dé）更有序，从此建立个性化学习模（mó）式。目（mù）前，大数据主（zhǔ）要还是（shì）推（tuī）动个性化教育”。

未来学校的功能是转变的，教育的内容是转变的，教育的环（huán）境也（yě）是转变的。教育是永恒的话题，AI结合教育刚刚开始（shǐ）。《中国（guó）教（jiāo）育现代（dài）化2035》中提到“智能”为先（xiān）驱，以人才培（péi）养为核心，有四（sì）大方面的考量：提升校（xiào）园智能化、新（xīn）型教（jiāo）学模式、教育服务（wù）新（xīn）业（yè）态、推进教学治理方式变（biàn）革。人（rén）脸识别在课堂上（shàng）的应用，相（xiàng）信只是AI落地教育（yù）领域的最初（chū）尝试，经过（guò）不断的（de）试错、调整，最（zuì）终真正地辅助教育的目的。

人（rén）工智能要做（zuò）高产值关键要以人为本

人工智能要做高产值不是什么难事，关键是要以人为本（běn）。”上海人工智能安全专委会主任、中（zhōng）科院院士、计算机软件专家何积丰表示（shì）：“上海人（rén）工智能的发展取得（dé）了很大的进步，政府投入了大量的（de）资源，给予了高度（dù）重视，但是在全（quán）面性方面（miàn）仍然有待完善。

何积丰院士所说（shuō）的全面（miàn）性，是指要关注科（kē）研（yán）创新体制改革，以及关注新技（jì）术带来的新挑战（zhàn），包括（kuò）人工智能的（de）安全性、人工智能的人（rén）才培养、核（hé）心基（jī）础研究的投入以（yǐ）及相应的配套设（shè）施（shī）的建设。

以安全为例，何积丰（fēng）院士援引数据称（chēng），上海人工智能三年（nián）的（de）产值规模要达到（dào）500亿人（rén）民币，五（wǔ）年产值规模（mó）要达到1000亿人民币。“要做高产值很容易，理论上一部分信息（xī）通信技术(ICT)行业的产值也（yě）可以算（suàn）到（dào）人工（gōng）智能（néng）领域。但要（yào）真正打造人（rén）工智能（néng）高地，让人工智能服务于我们的社会经济，还有很多工作要做。”何积丰院士表示。

他强调（diào），人工智能要解决的是基础的算法问（wèn）题，因此数学基（jī）础研究很重要。他（tā）认为，由（yóu）于中国基（jī）础研究长时间地被边缘化（huà），要鼓动基础（chǔ）研究（jiū）人员参（cān）与其中需要更（gèng）大的努力。此外，何积丰院（yuàn）士还强调应让（ràng）人（rén）工智能（néng）技术与5G技术充分结合（hé），尽快（kuài）建设完善各（gè）类网（wǎng）联（lián）基础设施，让（ràng）城市完（wán）成智慧协同，实现精（jīng）细化的治理。

无数据，不AI

2018年，全球（qiú）人工智能（néng）市场突破2700亿元，其中（zhōng）中国超过360亿元，相比（bǐ）2015年的（de）203亿元复合增（zēng）长率为21%。飞速上（shàng）扬（yáng）的（de）曲（qǔ）线背后是科（kē）技发（fā）展（zhǎn）的日新月异，于互联（lián）网下半场（chǎng），AI已经（jīng）成为很多公司、企（qǐ）业面向未来的武器和底气。

与之（zhī）对应的是另外一组数字，据We Are Social公司（sī）统计，全球独立移动设备用户渗（shèn）透率（lǜ）超过了（le）总人口的65％，活（huó）跃互联网用户突破了（le）40亿人，接入互联网的（de）活跃移动设备超过了50亿台。根据IDC预测，2020年，全球将总共拥（yōng）有35ZB的数（shù）据（jù）量。

这是一组每（měi）天都处于千（qiān）万亿次增长的数据曲线。

人工智（zhì）能，算法是发动机，数据是燃（rán）料。对于大（dà）部分（fèn）公（gōng）司的AI业务来说，获取海量而（ér）优质的标注数据是进（jìn）行人工智能的先（xiān）决（jué）条件。算法模型（xíng）是计（jì）算机基于大规模的训练数据集（jí），归纳出的识别逻（luó）辑，以实现精准的（de）物（wù）体和场景（jǐng）识别。可以说，实现机器精准识别的（de）重要一步，就是获取（qǔ）海量（liàng）而优质的标注数据。

但在现阶段（duàn）工业界的AI应用研发，标数（shù）据是一定跳不过去的，可（kě）能10年之（zhī）内都（dōu）要依赖（lài）于标数（shù）据。”一位业内人士表示。

就当下而言，从（cóng）最基本（běn）的构（gòu）建模式来看（kàn），数据是人工智能（néng）的原料（liào）；但如果将数据（jù）与人工智能技术的整体发展相比，如今数据的（de）采集和标（biāo）注方（fāng）式（shì）却是后者发展的（de）“木桶短板”。

这门生意正（zhèng）在进（jìn）步。从粗放型（xíng）到如今的（de）精细（xì）化运作（zuò），数（shù）据的生（shēng）意模式正（zhèng）在不断升级。身处这（zhè）个赛道的玩家们，则是给它做了（le）最佳注（zhù）脚。可以预测，“无数据，不AI”将（jiāng）会成为常态。

结语

经历了这个（gè）夏天（tiān），AI热度有增无减。但（dàn）是（shì）相比最初（chū）由产业界、投资界（jiè）所推动的热潮，现在学（xué）界和基础研究领域也在逐渐（jiàn）产生一些革命性（xìng）变革，人才缺口问题（tí）也越来越受到重视，有望从根源上得到解决。

用一麻袋的钱买书（shū），书看（kàn）完了，卖了（le）书却发（fā）现钱（qián）不够买麻袋。生活（huó）中很多事情往往会落入这个套路。

无意于用（yòng）这个逻辑来暗讽（fěng）AI创业的（de）某（mǒu）些（xiē）乱象。只是希望热潮退却时，不只（zhī）是烧掉（diào）了投资人（rén）的钱，还有许多落（luò）在（zài）实处的（de）有意义的应用。

退一万步说，读书也好，投（tóu）资（zī）也好（hǎo），最重（chóng）要（yào）的（de）意义不在于是否能够回收麻袋成本，而（ér）是在这个（gè）过（guò）程中明白，自己是否真的需要（yào）麻袋（dài），以及在（zài）这个过程（chéng）中（zhōng），那（nà）些无法用金钱来衡（héng）量的收获。