SDG

人工智能惠及人类

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​5G BCKGROUNDERPhoto by Shutterstock​​

概述


人工智能的希望


近年来,软件的智能化程度已显著提高。

目前人工智能的拓展是机器学习领域进步的结果。机器学习涉及使用算法,利用算法使计算机通过查看数据和执行基于示例的任务来进行自主学习,而不是依靠人类的显式编程。[1]

“深度学习"是一种机器学习技术,受生物神经网络的启发,在大量数据中发现并记忆模式。深度学习系统通过考虑示例来执行任务,通常不用编程,而且胜过传统的机器学习算法。[2]

大数据系指可以通过计算分析揭示模式、趋势和关联性的超大数据集,[3] 加之以工智能和高性能计算的力量,正在生成新形式的信息和洞察力,对于应对人类所面临的最大挑战具有巨大价值。​

以下仅介绍几个可说明人工智能如何惠及人类的示例:

挑战


虽然人工智能带来许多机会,但也存在风险。

数据集和算法可以反映或强化性别、种族或意识形态方面的偏见[4] 。当人工智能所依赖的、(由人类提供的)数据集不完整或存有偏见时,它们可能会导致人工智能得出存有偏见的结论。

人类越来越多地使用深度学习技术来决定谁获得贷款或工作。但是深度学习算法的工作方式不透明,而且不向人类提供为什么人工智能会得出某些关联或结论、何时会出现故障、以及人工智能会在何时以及如何再现偏差的背景情况。[5]

由于日常任务自动化的实现和工作的取代,人工智能可能会加深不平等状况。

(包括在手机、安全摄像头和电网上运行的)软件,可能存在安全缺陷。[6] 可能会从而导致金钱和身份的失窃,或者互联网和电力故障。

随着人工智能技术的进步,国际和平与安全也会面对新的威胁。例如,机器学习可以被用来制作虚假视频和音频来影响投票、决策和治理。[7]

解决方案:确保将人工智能用于惠及人类


相关国际标准的制定和采用,以及开放源码软件的提供,将为协调提供一种共同的语言和工具,从而促使许多独立方参与人工智能应用程序的开发​。这有助于将人工智能进步的益处带给全世界,同时减轻其负面影响。

确实,由方方面面的利益攸关方来指导人工智能系统的设计、开发和应用至关重要。准确且具有代表性的人工智能结论要求数据集能够准确且具有代表性。此外,需要制定并落实到位保障措施,才能促进人工智能和大数据能得到合法、遵守道德、私人和安全的使用。

提高人工智能的透明度,以便为法律或医疗方面的决策提供信息,这将有助于人们了解人工智能会为什么得出某些关联或结论。而反之,这又将鼓励人们利用各自的专业知识、经验和直觉来验证结论,或者做出不同于机器建议的决定。虽然机器分析和所得结论的速度和准确性比以前高不少,但具有质疑机器结论并做出最终决定能力的依然是人类。

为了平衡人工智能对就业的影响,并使人们受益于人工智能提供的新工作机会,创建有利于获得数字技能的环境至关重要,无论是通过正规教育还是工作场所的培训。特别是,人工智能将为那些拥有创建、管理、测试和分析ICT所需的先进数字技能的人们带来就业机会。

需要部署相关工作,以保护最终用户的安全、隐私、身份、金钱和财产,从而应对网络金融、电子治理、智慧可持续城市和联网汽车等广泛领域与人工智能相关的安全挑战。

国际电联为实现人工智能惠及人类所做的贡献


推进有利的政策和监管

国际电联作为联合国在信息通信技术领域的专门机构,汇集了代表各国政府、行业、学术机构和来自世界各地的民间团体的各利益攸关方,以便更好地了解人工智能惠及人类这一新兴领域。

在国际电联成功举办首届“人工智能惠及人类全球峰会"的基础上,2019年峰会与30多个联合国大家庭的机构及其它全球利益攸关方开展协作,以确定战略,确保人工智能技术以可信、安全且包容的方式发展,使人们能够公平享受其益处。此届峰会催生了多个 “人工智能惠及人类" 方面的开创性项目提案,内容涉及拓展和完善医疗保健、利用卫星图像加强对农业和生物多样性的监测、智慧城市开发以及增强对人工智能的信任等各个领域。

国际电联维护着一个人工智能知识库,任何从事人工智能领域工作的人员均可向此知识库提供有关如何利用人工智能惠及人类的关键信息。这是唯一的一个可以识别从事于加快实现17个联合国可持续发展目标(SDG)相关工作的、与AI相关的项目、研究举措、智囊团及组织的全球性知识库。

国际电联定期举办有来自世界各地的ICT监管机构负责人参加的会议,针对人工智能及其它紧迫监管问题交流看法和进展情况,研究解决治理问题,加强合作,以便利用人工智能惠及人类。

制定标准

展望未来,国际标准 – 人工智能及其它技术欲想表现良好则需满足的技术规范和要求 – 可以通过利用合乎道德、可以预测、可靠且高效的机器学习来帮助应对人工智能的风险。

国际电联“采用机器学习,促进(包括5G在内的)未来网络发展焦点组" (FG-ML5G)一直在研究在大数据分析以及未来5G时代的安全和数据保护等领域,技术标准化可以如何支持机器学习的新兴应用的问题。该组将起草规范,使ICT网络及其组成部分能够在顾及道德、效率、安全和最佳用户体验的情况下自主调整其行为。

在2019年人工智能惠及人类峰会上,新成立的人工智能促进健康焦点组(FG - AI4H)提出呼吁,要求在卫生方面实现更多的标准化,该组的目标之一是,创建可用于评估卫生保健应用中使用的人工智能算法的标准化基准。​


推进人工智能和机器学习各个方面的开放平台

国际电联“面向包括5G在内的未来网络的机器学习"焦点组正在定义机器学习的要求,因为它们涉及到接口、协议、算法、数据格式和网络架构。

国际电联“人工智能及其它新兴技术的环境效率"焦点组将对最佳做法进行基本衡量,并阐述形成标准化框架的途径以评估采用新兴技术的环境影响。

在国际电联和世界卫生组织(WHO)密切协作的推动下,国际电联“人工智能促进医疗卫生发展"焦点组正在努力建立一个框架及相关进程,用于确定“人工智能促进医疗卫生发展"解决方案的性能基准。

国际电联的“人工智能促进自动驾驶和辅助驾驶"焦点组正在努力制定国际标准,以监测和评估人工智能“驾驶员"在控制自动驾驶车辆方面的行为表现。

2020年1月发起的“人工智能与数据共享"全球举措旨在支持人工智能造福人类项目实现全球化规模。此举措将提供各种资源,以启动与可持续发展目标相一致的人工智能新项目,并迅速扩大其规模。

国际电联标准如何解决人工智能和机器学习的问题?

从事网络业务的ICT公司正在将人工智能和机器学习引入其创新活动,以优化网络运营并提高能源和成本效率。国际电联新标准提供了一个将机器学习集成到5G和未来网络中的架构框架(国际电联Y.3172),一个评估网络不同部分智能水平的框架(国际电联 Y.3173),以及一个支持机器学习的数据处理框架(国际电联 Y.3174)。这些国际电联标准的基础由国际电联“面向包括5G在内的未来网络的机器学习"焦点组*提供的。

这些“面向5G的机器学习"标准也为 国际电联5G人工智能和机器学习全球挑战赛提供了指导性文件。竞赛参与者们正在结识新的合作伙伴——并获得新工具和数据资源——以实现由全球行业和学术界提供的问题陈述所设定的目标。2020年12月15日至17日在线举行的挑战赛决赛将展示优秀的解决方案,并决出挑战赛的总冠军。

人工智能和机器学习在多媒体编码中起着重要的作用,凭借获得黄金时段艾美奖的视频压缩标准,国际电联在这一领域的标准工作广为人知,其中包括国际电联H.264“高级视频编码"标准、国际电联H.265“高效视频编码"标准和国际电联 H.266“多功能视频编码"标准。国际电联还成立了一个关于“人工智能赋能的多媒体应用"(第Q5/16号课题)的新工作组(“课题")。

人工智能和机器学习广泛用于开发评估语音、音频和视频质量的模型,例如,应用在国际电联视听流质量评估标准,特别是国际电联P.1203(逐行下载和自适应比特率音视频)和国际电联P.1204(高达4K的视频流服务)当中。

国际电联新的质量评估标准涉及智能网络分析和诊断(国际电联E.475)以及基于机器学习的模型的创建和性能测试,以评估传输网络对4G语音业务的语音质量的影响(国际电联P.565)。

在人工智能和机器学习领域,其他值得关注的国际电联的新标准涉及环境可持续性、有线网络以及服务提供和电信管理的运营。

国际电联的一项新标准规定了基于大数据和人工智能技术的数据中心基础设施管理(DCIM)系统(国际电联L.1305),支持DCIM系统降低控制数据中心温度所需的能耗。

国际电联的一项新标准为高级有线网络平台提供了框架,以支持行业提供高级多媒体服务(国际电联J.1600)。这是国际电联关于人工智能辅助有线电视网络新系列标准中的第一个。

人工智能是国际电联支持智能服务运营、网络管理和基础设施维护(国际电联 M.3041)的新框架的五个特征之一。在此领域正在开发的国际电联新标准将解决人工智能增强型电信运营和管理,采用人工智能实现5G无线电接入网的节能以及基于机器人的电信网络智能巡检等领域。​ 


[1] https://www.wired.com/story/guide-artificial-intelligence/
[2] https://www.wired.com/story/new-theory-deep-learning/
[3] https://en.oxforddictionaries.com/definition/big_data
[4] https://www.wired.com/story/machines-taught-by-photos-learn-a-sexist-view-of-women/
[5] https://www.technologyreview.com/s/604087/the-dark-secret-at-the-heart-of-ai
[6] https://www.wired.com/story/as-artificial-intelligence-advances-here-are-five-projects-for-2018/
[7] https://maliciousaireport.com/​​

 

最后更新日期:202010