热点:疫情之下 AI研发更需重视隐私保护网络法治频道

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原题:疫情下ai的研究开发必须重视隐私保护。

在疫情的特殊时期，如何看待ai (人工智能)的快速发展状况？ 瘟疫会加速ai的应用，带来那些风险吗？

前几天，在以“深度科学技术造福人类”为主题的科学技术活动中，创新工厂的理事长兼ceo李开复对话图灵奖获得者、深度学习行业的先驱之一约书亚·本杰奥( yoshua bengio )，分享了新冠引发肺炎疫情的时期

下一个突破:“深度学习2.0”

说到ai技术的下一个突破，本吉奥认为，现在机器学习的巨大限制是学习系统的泛化能力。

本吉奥解释说，过去几十年开发的系统基于默认测试数据和训练数据具有相同的数据分布的假设，但在现实世界中，无论什么行业，与ai训练时相比，现实状况都不同。

“这个问题看起来无法解决，现在我们找到了一些断点和想法。 首先，参考人类的意识加工机制，积累本来分散的知识，迅速进行新的重组。 本吉奥说，这些知识的组合不一定服从训练数据分布，但从中可以得到某种重组方向的特征，在训练分布中可以进行更好的总结。

据本吉奥介绍，下一项研究很重要，但新进展令人振奋。 特别是在深度学习行业，被称为吸收人的归纳倾向，泛化数据分布算法的“深度学习2.0”。

李开复说，进入ai语音识别、自然语言理解是ai界追求的目标。 现在，出现了基于深入学习的智能问答功能，可以直接向机器“说”来回答。

“但是，我们不应该停留在此，应该致力于通过深入学习的进一步研究，提高机器对人类指令意图的理解和执行能力。 》李开复比如向智能扬声器发送“送妈妈生日礼物”的指令，就会自动有线索，知道主人可以收到的价格范围。 另外，我知道主人妈妈想要的礼物是什么，安排送货。

瘟疫ai :公共卫生与隐私保护的权衡

瘟疫加速了ai在很多行业的落地，但这些都是很多人看到的。

李开复介绍说，疫情期间医疗公司利用ai平台开发了抑制病毒的新药小分子。 本吉奥本人也参加了将ai用于药物开发的项目，在化学生物行业中需要测试的组合方法太多，不可能一个一个地进行研究，因此介绍说需要合理的检索战略。 “我们想通过用ai缩短研究时间，重组现有的药物，开发新的抗病毒药。 ”本吉奥说。

另外，ai还被用于建立接触者追踪系统，抑制疫情的蔓延。 “根据我们的研究，如果用机器学习事先预测某人是否具有传染性和传染性的强度，用稍微模糊的数据进行观察，就可以大幅度节约等待时间，提前知道接触过病毒携带者的人，抑制病毒的传达。 ”本吉奥说。

但是公共卫生和个人隐私的平衡值得重视。 “我认为必须以公共卫生和个人健康为背景考虑隐私。 在公共卫生危机期间，国家应该在尊重权利和必要的防控措施之间进行权衡，比较有效地控制疾病的传递。 等到疫情结束，再次恢复正常。 ”李开复说。

本吉奥说，隐私保护与机器学习的诉求之间存在兴趣矛盾。 隐私保护需要尽量减少数据交换，但机器学习需要尽量收集大量的数据。

“许多国家担心接触者追踪的滥用会侵犯隐私。 这是因为产生了很多隐私保护技术。 幸运的是，两者可以共存。 ”。 本吉奥说。

李开复预计将来ai将用于预防流行病的发生和传播。 医院广泛采用传感器、可穿戴设备，总结疫情新闻，及时报告潜在危害，早期控制疫情指数的增加趋势，从而在不失控的情况下更好地应对危机。

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