如何在人工智能时代避开陷阱 实现落地？

Posted 2021-03-26 it-artical

目前人工智能产业规模在不断发展中，可要实现从理论到应用的完美落地，各方企业仍然有相当长的一段路要走。此次事件，便是敲响在人工智能领域的一记警钟。
前不久，一直活跃在美国加州大学伯克利分校的网红无人送餐车Kiwibot，被爆出是人工遥控的。据《旧金山纪事报》报道，Kiwi Campus公司承认，Kiwibot之前宣称可以利用人工智能避开行人，自动选择各个地点之间的最短距离等自动化操作，其实都离不开人工的辅助。通过GPS和车载摄像头，操作员每隔五到十秒就向Kiwibot发送指令，妥妥的把人工智能变身远程遥控。由此可见，尽管目前人工智能产业规模在不断发展中，可要实现从理论到应用的完美落地，各方企业仍然有相当长的一段路要走。此次事件，便是敲响在人工智能领域的一记警钟。

近年来，世界各国纷纷紧密出台人工智能规划、政策和投资计划，从国家战略层面强化人工智能布局。而中国自然也不甘居于人后。在各领域中实现人工智能产品制造，是未来我国人工智能行业发展的主要趋势。

比如说，人工智能与物联网的结合，能让更小的设备与传感器运行在更靠近计算机网络外围的地方，进而与智能设备结合，逐渐渗透进人们的日常生活。而2019年人工智能产业结构调整目录中也提到，鼓励人工智能标准测试及知识产权服务平台的建立，将进一步促进我国人工智能行业的健康发展。

但人工智能想要实现完整落地，仍有相当长的一段路要走。可以说，技术与场景这两者的支持缺一不可。此次被曝光的Kiwi Campus，便是技术不够的典型案例。在未能实现完全人工智能化的背景下，仍然一意孤行，试图用人工来取代AI，事情一经败露便引来指责无数。

此外还有场景的定位。与课堂监控相类似的技术在制造业中其实早已经有所应用，用于监控生产制造的工艺流程，特别是在制药等重点安全领域，可以在一定程度上识别工人的行为是否合规。但这种技术若是被用在了教育或是生活领域，则容易在并无益处的同时还带来了社会的负面效应，这便属于场景的选取方面出现了问题。

而在探讨解决方案时，技术问题由于其不可控性暂且不论，人工智能企业如何去界定自己的应用场景却是值得我们深思的。目前的一种方式是提前界定范围，将产业牢牢的束缚在一个方向上。比如说极链科技，专注于AI视频领域，并在此基础上延伸拓展出了视联网等概念。通过这种方式，企业可以避开人工智能运用时的坑，来达到“因材施教”的效果。

另一种方式则是根据场景来“定制”应用。但这种方式需要考量的方面会显得更多，一方面企业要确保产品的广泛适用性，当应用场景发生变动时，产品的细节也要随之而变;另一方面还要考虑到社会的接受度，是否符合正常的伦理与道德规范等。在近日召开的“人工智能的技术、伦理与法律的关键科学问题”的香山科学会议上，中科院科技战略咨询研究院研究员便提出，在技术高歌猛进的同时，人工智能也在不断模糊着物理世界和个人的界限，不断刷新人的认知和社会关系，延伸出复杂的伦理、法律和安全问题，但相应的规范和制度设计还存在盲区，这是一个极大的挑战。

依据普华永道的数据，预计到2030年，人工智能将为世界经济奉献15.7万亿美元。人工智能因其宽广的使用前景和重大的战略意义，近年来越来越受到各行各业的重视。不单单我们见到的云从、依图、WiMi微美全息这类视觉AI企业的代表，越来越多的传统企业都势必将加入人工智能产品的战场。

如果说前三次工业革命改变了我们的社会结构，那人工智能作为“第四次工业革命”，其所带来的意义必将远不止于此。人工智能的出现，足以改变人类的战略眼光，使我们看得更远，层次更高。但未来并非一蹴而就的，目前众多人工智能企业仍面临许多问题，如研发投入巨大、落地场景有限，入不敷出。因此，对于人工智能而言，当下最重要的依然是推动技术升级、加快商用落地。要想取得新的突破，兑现更多潜力，人工智能必须坚持以创新为驱动力、以市场应用为导向，走出实验室、走到人们的生活中去。

人工智能并非高高在上，也并不与我们的日常生活背道而驰。为了更好的推动其发展，人工智能的落地与应用必然会是一个循序渐进的过程。借助于“人工智能 ”，职业的浸透和整合将得以加快，低端残次生产能力和企业的筛选也将会被推进，拥抱人工智能将成为许多企业完成更好生计和开展的必要过程。也正因此，如何将人工智能完美的融入到各个领域中，将会是整个社会都需要思考的问题。

 

本文转自：http://ai.51cto.com/art/201909/603414.htm