聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******
中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛,12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行,中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题,发表主旨演讲建言献策,并深入研讨交流。
美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为,大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练,难以开发出具有可解释性的算法框架,深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外,由于数据可以带来巨大的规模效应,当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中,因此,未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性,需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题,使基于人工智能的公共服务变得更加高效。
国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出,由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性,导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战,因此,需要加强人工智能基础研究工作,这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前,理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面,理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型,加强对大脑思维机理的理解,建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验,建立全球性的人工智能研究数据库,形成全球共享的研究社区。另一方面,构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上,建议建立类似于自由协作式的知识库,通过全民民众参与,推动知识在全球层面共享。
中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示,由于深度学习等算法存在不可解释性,导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法,开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术,以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台,赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导,并需要政策法规对数据使用的正确规范,充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合,推动人工智能的创新发展。
中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为,当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段,至2030年,中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看,中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈,当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势,而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看,人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求,鼓励各种可能的强人工智能探索,“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图;在安全问题层面,强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性,人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护,重视探索人工智能伦理问题,并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。
美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示,AI已经应用于生活和工作的方方面面,目前甚至在法律上也具有一定的应用,比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑,包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”,应该打开“黑箱”,探究和理解其中的具体内容和因果关系,我们一定要做可解释性的AI。同时,他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点,作为新兴领域,还需要向其他领域学习,从而更好的服务于人类。
中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出,“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择,又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网,智联网可以赋能绿色计算,助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节:首先,由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次,多参数全链系统配置优化。最后,通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架,该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统,应用路径包括绿色园区和工业节能。
2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办,清华大学人工智能国际治理研究院承办,国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天,设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)
Meta四季度净利润下降55%,元宇宙部门去年亏137亿美元******
拥有Facebook、Instagram和WhatsApp的Meta发布了截至12月31日的2022财年第四季度及全年财报。财报显示,Meta第四季度总营收为321.65亿美元,较上年同期的336.71亿美元下降4%;净利润为46.52亿美元,较上年同期的102.85亿美元大降55%。
即便Meta四季度净利润大降,但依旧略高于预期,此前市场普遍预期Meta第四季度净利润下降幅度为60 亿美元。同时,该公司将2023年的支出预期下调了50亿美元,并宣布追加400亿美元用于股票回购。
Meta股价在盘后交易中疯狂飙升,涨超20%。彭博社估计,如果这一收益持续存在,它的市值将增加约760亿美元。截至目前,Meta股价为153.120美元。
预计今年将恢复增长
2022年,在经济放缓的背景下,Meta受到多方挑战。一方面来自TikTok的竞争日渐加剧,另一方面苹果隐私政策变化后,公司的广告活动受到了挑战。Meta在11月首次宣布裁员,裁员数量为1.1万人,占员工总数的13%,以期削减成本。尽管如此,其利润在本季度受到了重挫。公司第四季度净收入下降55%至47亿美元。
在与投资者的电话会议开始时,扎克伯格说了他的2023年管理主题——“效率年”。他表示,Meta现在专注于减少一些中层管理人员,削减绩效不佳的项目。
“我们可以做更多的事情来提高我们的生产力、速度和成本结构。”扎克伯格说。“2022年是充满挑战的一年。但我认为,只要我们继续提高效率,我们最终在主要优先事项上取得了良好进展,并为今年取得更好的成绩做好了准备。”
第四季度,Meta多款应用的月活跃用户增长了4%,累计达到37.4亿,Facebook应用的用户数量增长了2%,达到29.6亿。
Meta预计2023年第一季度的收入将达到260亿美元至285亿美元,与273亿美元的平均预期相符。分析师预测,Meta将在本期之后恢复增长。
竞争对手Snapchat的母公司Snap周二给出了扭盈为亏的财报数据,导致其股价下跌10%。首席执行官埃文·斯皮格尔(Evan Spiegel)表示,广告下滑似乎正在触底反弹。“广告需求并没有真正改善,但也没有明显恶化。”
开始盯上人工智能
值得一提的是,Meta被外界广泛关注的包含元宇宙业务的部门Reality Labs仍在持续烧钱,该部门2022年第四季度实现7.27亿美元,同比下降17.1%;第四季度亏损额达42.79亿美元,全年亏损额达到137.17亿美元,亏损额同比分别增长29.50%和34.57%。公司表示这是由于虚拟头显(VR headset)Quest的销售额下降。
Meta公共政策董事总经理陈澍此前在接受第一财经记者采访时表示,元宇宙的经济潜力前景非常大。“我们跟一些汽车厂商有合作,他们已经可以在原宇宙里设计和测试汽车,这个效果其实远远超过手绘或建造一个概念车来实验。”目前,扎克伯格已经花费数百亿美元打造元宇宙,不过在业内人士看来,目前Meta的多数努力仍处于早期阶段,这意味着大部分投资带来的回报并不会很快。
扎克伯格2月1日对投资者提出了公司新的基调:在人工智能的大力帮助下,这家社交媒体巨头将变得更精简、更高效、更果断。他表示,该公司正在使用人工智能来改进其内容推荐的方式——一种让平台对用户和广告商等更具吸引力的策略。
他还表示,他希望Meta成为生成式人工智能领域的“领导者”,这是一种快速兴起的技术,可用于制作图形或文学等新颖内容。“你会看到我们今年推出了许多不同的东西,”扎克伯格说。
然而,新的内容推荐方式是否能够帮助Meta重获广告商的青睐还是个未知数,目前Meta仍未摆脱数字广告需求低迷的影响。研究机构Insider Intelligence最新报告指出,Meta和谷歌母公司Alphabet的美国广告营收的合计市场占有率,预计2023年将下滑2.5个百分点至48.4%。Insider Intelligence预计2023年Meta的美国广告营收增长率分别仅有5%。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)