【111平台网址-111彩票平台网址】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 为哪些大伙儿 都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)的女儿还都都可否都都可否 九岁,但她比我家有任何人前会 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语音助手有操纵大伙儿 言论的嫌疑

杰里米·艾普斯坦(Jeremy Epstein)的女儿还都都可否都都可否 九岁,但她比我家有任何人前会 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,结速对话。”

她一声令下,Alexa立刻切加带了2个多多 新的会话机器人——2个多多 由华盛顿大学研究团队开发的、不久前之前 斩获“Alexa大奖赛”的会话用户界面人工智能(CUI AI)。据称,它都都都可否根据上下文语境与用户就不同话题进行深入交流。

刚结速,你可是会话机器人所展现出的能力可圈可点,但当大伙儿 的聊天话题转向科技热点时,你可是机器人向艾普斯坦父女二人抛出了2个多多 大大问题:

“大伙儿 知道哪些是网络中立性吗?”

 语音助手身前究竟是谁在说话

从你可是大大问题结速,艾普斯坦与人工智能的对话体验结速转为不适:你可是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。而大大问题在于,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”你可是观点上。

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前会 着另一方的看法,你這個种生活 无可厚非。但艾普斯坦认为,在类式亚马逊智能语音助手可是 的平台上,大伙儿 可是应该得到一份应有的“消停”——哪些智能语音助手的语气是还都都可否都都可否 中正平和,不经意间就能对哪些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:亚马逊是是否是在通过你可是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?

大伙儿 对 AI 的信赖可是过头了

艾普斯坦并前会 在杞人忧天。人工智能飞速发展的当下,他所担忧的大大问题人太好十分尖锐。亚马逊、谷歌类式公司在大数据和人工智能技术上的优势值得每2个多多 用户警惕。

“分析过的数据组数量级越大,出显错误的几率就越小。”

16年前,当两位微软研究人员发现你可是今天看来显而易见的结论时,大伙儿 并我可是 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 4001 年你可是结论诞生的那一刻起正式结速。

这场竞赛的规则异常简单——谁能整理、储存和分析更多的数据,谁就都都都可否发生上风。在可是 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。

还都都可否都都可否 毫不夸张的说,大数据时代也而且成为了富人、科技巨头和跨国公司的时代。还都都可否都都可否 大伙儿 有实力进行大规模的数据整理、储存和分析整理,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,也还都都可否都都可否 大伙儿 才有能力为当前人工智能市场紧缺的人才提供 400 到 400 万美元不等的年薪。

当哪些公司用多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,公众就都要将数据送入2个多多 个可信度未知的“黑匣子”当中了。这里,大伙儿 不妨从现存人工智能的一般工作原理来阐明你可是大大问题。

对2个多多 人工智能模型而言,以下2个多多 层面尤为关键:

·数据储存

·算法/机器学习引擎

·AI 交互界面

肯能大伙儿 任由哪些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,也就导致 大伙儿 都要百分之百信任:

数据的完整性性与安全性——所整理的数据是是否是准确可靠、是是否是容易被篡改和窃取?

人工智能身前的机器学习算法——算法是是否是发生错误或发生问题、算法执行过程是是否是被审查?

大伙儿 最终所能接触到的人工智能交互——最终所输出的信息是是否是为机器学习算法的准确反馈、算法还都都可否都都可否 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:思考哪些大大问题对于2个多多 与科技产品对话的九岁孩童来说似乎没哪些大不了的?但当事件的主人公变成一位非裔美国人的刑事被告人,结果也许就生死攸关了。



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机器学习系统都出显了为黑人判处更长监禁刑期的大大问题——人工智能的确都都都可否做出可是含有种族歧视的决定,制定哪些决策的细节一般人无从获知、负责开发哪些人工智能的科技公司也并不不做没有来越多解释,毕竟封闭和不透明是哪些大公司保持竞争优势的主要辦法 之一。

 “区块链人工智能”能避免大大问题吗?

区块链人工智能,首先也就导致 将另一方数据倒入行区块链商品化管理。大伙儿 不妨以区块链数据公司 Ocean Protocol 为例来说明你可是大大问题。

Ocean Protocol指出,2016 年,全球共产生了16ZB(175291840044416 GB)数据。肯能数据中心化,还都都可否都都可否 少数大公司都都可否对哪些数据进行整理、整理和分析,而且这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。

导致 里边提到了:数据中心化的前提下,数据的使用辦法 也发生问题透明度,当数据提供者无法对另一方的数据进行有效管理时,可是人都选者不再进行数据分享。

Ocean Protocol 这家公司要做的事情可是 ,将用户数据打包扔进区块链网络——当哪些数据被人工智能开发人员、研究机构或可是组织所使用时,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。你可是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、使用流向和成果前会 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另一方产生的数据变现,人工智能从业者都都都可否获得与谷歌、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。即便真的出了大大问题,各方也都能知道大大问题究竟出在哪一步。

还都都可否都都可否 一来,区块链势必会利于更干净、更有组织的另一方数据市场的建立,而在人工智能训练和发展的各环节中,这也可是 区块链都都都可否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发生碰撞时,数据的可用性提高了,算法的审计跟踪流程透明了,人工智能交互都都可否从信任的“黑匣子”中得到释放,并不算利于更多、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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