【极速pk10计划全天在线】语音助手涉嫌操纵言论 为什么我们需要基于区块链的人工智能

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语音助手涉嫌操纵言论 为哪几个亲戚亲戚一些人还要基于区块链的人工智能

  • 2018/1/12 16:58:38
  • 类型:原创
  • 来源:电脑报
  • 报纸编辑:电脑报
  • 作者:张力

【电脑报在线】杰里米·艾普斯坦(Jeremy Epstein)的女儿利于九岁,但她比来家任何人一定会热衷于科技产品。一天晚上,她领着艾普斯坦体验了亚马逊Alexa语音助手的新技能。

亚马逊Alexa语音助手有操纵亲戚亲戚一些人言论的嫌疑

杰里米·艾普斯坦(Jeremy Epstein)的女儿利于九岁,但她比来家任何人一定会热衷于科技产品。一天晚上,她领着艾普斯坦体验了亚马逊Alexa语音助手的新技能。

“Alexa,现在结束了了对话。”

她一声令下,Alexa立刻切加带了太多太多新的会话机器人——太多太多由华盛顿大学研究团队开发的、不久前过后斩获“Alexa大奖赛”的会话用户界面人工智能(CUI AI)。据称,它利于根据上下文语境与用户就不同话题进行深入交流。

刚现在结束了了,你这个会话机器人所展现出的能力可圈可点,但当亲戚一些人的聊天话题转向科技热点时,你这个机器人向艾普斯坦父女二人抛出了太多太多问题:

“亲戚亲戚一些人知道哪几个是网络中立性吗?”

 语音助手手中究竟是谁在说话

从你这个问题现在结束了了,艾普斯坦与人工智能的对话体验现在结束了了转为不适:你这个会话人工智能引用了不少来自网络上的文章来阐明它“对网络中立性原则的理解”,美国联邦通信委员会(FCC)、Ajit Pai(FCC 现任主席)、网络中立性等话题均有提及。而问题在于,所引用的四篇文章都旗帜鲜明地站在了“反对废除网络中立性原则”你这个观点上。

作为时下美国国内的热门话题,不同群体对 FCC 废除网络中立性一事一定会着当时人的看法,这你这个无可厚非。但艾普斯坦认为,在累似 亚马逊智能语音助手太多太多的平台上,亲戚亲戚一些人一些应该得到一份应有的“消停”——哪几个智能语音助手的语气是越来越中正平和,不经意间就能对哪几个不太了解网络中立性话题的人造成误导。

艾普斯坦不禁对此感到担忧:亚马逊与否在通过你这个手段操控用户在此类热点事件中的观点、想法甚至是言行呢?

亲戚亲戚一些人对 AI 的信赖一些过头了

艾普斯坦并一定会在杞人忧天。人工智能飞速发展的当下,他所担忧的问题确实十分尖锐。亚马逊、谷歌累似 公司在大数据和人工智能技术上的优势值得每太多太多用户警惕。

“分析过的数据组数量级越大,出现错误的几率就越小。”

16年前,当两位微软研究人员发现你这个今天看来显而易见的结论时,亲戚一些人并他不知道这句话会在人工智能和大数据领域引发多大的波澜。大数据时代的竞赛,自 1001 年你这个结论诞生的那一刻起正式现在结束了了。

这场竞赛的规则异常简单——谁能下发、储存和分析更多的数据,谁就利于趋于稳定上风。在太多太多的规则下,Facebook、亚马逊、网飞和谷歌成为了大洋彼岸人工智能与大数据的主要玩家,百度、阿里和腾讯则统领着国内的大数据市场。

利于毫不夸张的说,大数据时代完整性都是过后成为了富人、科技巨头和跨国公司的时代。利于亲戚一些人有实力进行大规模的数据下发、储存和分析下发,并在此基础上建造各种各样基于大数据训练的人工智能模型;除此之外,却说能亲戚一些人才有能力为当前人工智能市场紧缺的人才提供 100 到 100 万美元不等的年薪。

当哪几个公司用一定量财力和人力堆积出来的人工智能模型尝试投入实际应用时,公众就还要将数据送入太多太多个可信度未知的“黑匣子”当中了。这里,亲戚亲戚一些人不妨从现存人工智能的一般工作原理来阐明你这个问题。

对太多太多人工智能模型而言,以下太多太多层面尤为关键:

·数据储存

·算法/机器学习引擎

·AI 交互界面

原因亲戚亲戚一些人任由哪几个数据中心化的大公司开发的人工智能提供信息甚至进行决策时,也就原因亲戚亲戚一些人还要百分之百信任:

数据的完整性性与安全性——所下发的数据与否准确可靠、与否容易被篡改和窃取?

人工智能手中的机器学习算法——算法与否趋于稳定错误或过高 、算法执行过程与否被审查?

亲戚亲戚一些人最终所能接触到的人工智能交互——最终所输出的信息与否为机器学习算法的准确反馈、算法利于通过人工智能交互界面准确无误地捕捉新信息?

将这几点代入文章开头的场景,你或许会问:思考哪几个问题对于太多太多与科技产品对话的九岁孩童来说似乎没哪几个大不了的?但当事件的主人公变成一位非裔美国人的刑事被告人,结果你说歌词 就生死攸关了。



非盈利调查机构ProPublica从警方拿到 1.8 万COMPAS评分数据,得出了“黑人更容易犯罪”的报告

据《纽约时报》和《连线》杂志的报道,美国多地法院所使用的COMPAS机器学习系统都出现了为黑人判处更长监禁刑期的问题——人工智能的确利于做出一些含高种族歧视的决定,制定哪几个决策的细节一般人无从获知、负责开发哪几当时人工智能的科技公司也暂且会做太多解释,毕竟封闭和不透明是哪几个大公司保持竞争优势的主要最好的办法之一。

 “区块链人工智能”能处理问题吗?

区块链人工智能,首先也就原因将当时人数据装到 行区块链商品化管理。亲戚亲戚一些人不妨以区块链数据公司 Ocean Protocol 为例来说明你这个问题。

Ocean Protocol指出,2016 年,全球共产生了16ZB(175291810044416 GB)数据。原因数据中心化,利于少数大公司利于对哪几个数据进行下发、下发和分析,过后这16ZB数据当中,仅有1%得到了合理利用并投入人工智能模型训练。

原因上面提到了:数据中心化的前提下,数据的使用最好的办法也过高 透明度,当数据提供者无法对当时人的数据进行有效管理时,太多太多人都选择不再进行数据分享。

Ocean Protocol 这家公司要做的事情太多太多,将用户数据打包扔进区块链网络——当哪几个数据被人工智能开发人员、研究机构或一些组织所使用时,数据上传者就会收到使用方提供的一定数量的加密数字货币作为补偿。你这个思路主要带来的好处有三点。

一是数据透明化,每一份数据的上传者、使用流向和成果一定会迹可查;二是用户对数据拥有所有权和自主使用权;三是加密数字货币带来的有偿鼓励机制。

到头来,提供数据的用户能将当时人产生的数据变现,人工智能从业者利于获得与谷歌、亚马逊等大公司同样的甚至更为准确的模型训练数据——更重要的是,区块链中的大数据更加透明、有效,最终训练出来的算法模型出错几率会更小。即便真的出了问题,各方也都能知道问题究竟出在哪一步。

越来越一来,区块链势必会利于更干净、更有组织的当时人数据市场的建立,而在人工智能训练和发展的各环节中,这却说多太多区块链利于触及到的其中一环而已。

当人工智能模型的原始数据、基本算法和最终交互都与区块链技术趋于稳定碰撞时,数据的可用性提高了,算法的审计跟踪流程透明了,人工智能交互利于从信任的“黑匣子”中得到释放,暂且算利于更多、更好的新数据反馈至整个流程中用于进一步优化。

本文出自2018-01-15出版的《电脑报》2018年第03期 A.新闻周刊 (网站编辑:shixi01)

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