SDG

人工智能惠及人类

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​5G BCKGROUNDER图片提供:Shutterstock​​​

概述


什么是人工智能?


人工智能(AI)包括一系列大不相同的技术,这些技术可以被广泛定义和归为自我学习、自适应系统。定义人工智能的方法有多种:


​人工智能由一系列丰富的方法和学科组成,包括视觉、感知、言语和对话、决策和规划、问题解决、机器人技术和其它能够实现自我学习的应用。将人工智​​​能视为一组补充人类传统属性(如智能、分析能力和其他能力)的技术和技巧最为恰当。计算机处理、能力和速度方面的最​新进步极​大推动了人工智能、机器学习(ML)和现代数据技术的发展,而人工智能的进步反过来又取决于数据技术的进步。​

机遇


人工智能向许多行业提供了新型和创新服务的优势,以及扩大规模、提高速度和准确性的潜力。人工智能扩展了其中许多优势,并将它们与统计和大数据得到的洞察结合起来。在趋势分析基础上,人工智能助力业务和政策模型以及监管方式从描述性分析和趋势预测转变为更加敏感的主动预测和基于证据的模型和方式。例如,人工智能正被用来发现健康漏洞和保险风险的模式。

人工智能工具和技术的使用正给许多不同领域带来新的机遇。人工智能和其它算法广泛用于在线搜索、娱乐、社交媒体、自动驾驶汽车、视觉识别、翻译工具、智能助手/扬声器、语音转文本和许多其它应用。

挑战


人工智能政策和监管框架仍处于初步形成阶段。存在的主要政策问题涉及:


主要问题出现在用于训练人工智能的数据集的质量和代表性方面。研究人员虽然在致力于提高软件工具和算法的准确性,但也担心它们会放大种族和社会经济偏见。例如,新冠大流行在许多国家对少数族裔产生了不成比例的影响,但基于人工智能的预测模型可能并不总是包括其它相关的健康差异,因此可能并不总是能够正确评估每个人或每个群体的风险。

数据所有权已成为一个重要问题。要帮助每个模型保持预测结果的正当性、准确性和有效性,须不断聚合数据。深度伪造(如,高知名度人士按照视频创作者的要求说或做一些事情的令人信服的假视频)和其它人工智能生成的材料越来越多。事实上,深度伪造技术已被用于在主流媒体上制作误导性视频,以及制作早已去世的名人的照片。撇开有关用途和准确性的关键伦理问题不谈,这些“新"作品的版权归谁所有呢?

人工智能具有非凡的潜力,可以成为一股惠及人类的力量。然而,依然存在巨大挑战:

1. 基本的信任和模型透明度:我们经常不清楚深度学习模型是如何得出结论的,而且这些模型可能隐晦难懂,也不是很透明。虽然研究人员希望人工智能做出准确的预测,但根据目的的不同,一些研究人员可能依然喜欢简单但可解释的人工智能模型,而不是更准确但更隐晦的模型。一些人愿意“信任"具有复杂系统和做出艰难决定的机器,而另一些人可能从根本上更愿意保留一定程度的人类参与。

2. 偏见:虽然人工智能可以非常有用,但它也可能会在无意中产生不良或不恰当的目的或意外的结果。人们越来越担忧人工智能和机器学习算法中的种族、残疾和性别偏见问题,以及它们对整个社会产生的更广泛的影响。人工智能机器学习模型的准确性取决于训练人工智能模型的数据的质量和数量。在现实生活中,数据标签往往做得很差。需要实现数据集的标准化。数据也往往有偏颇。需要开展有关人工智能道德应用的培训课程,而且不仅仅是面向计算机工程专业的学生。

3. 数据可用性和所有权:获取数据非常困难。需要确定在哪些情况下可以提供数据以及向谁提供数据的最佳做法,同时尊重数据的所有权和对某类数据做出的明确的保密承诺。

4. 数据隐私和安全性:网络攻击导致的安全漏洞可能会产生可怕后果。联邦学习等技术可以降低风险,使人工智能模型能够在本地保存数据的设备上进行训练而无需交换数据,同时隐私保护技术有助于保障个人数据得到保护。

5. 有限的知识技能:人工智能可以解决许多问题,但仅有少数专家知道如何以道德的方式应用人工智能。许多研究人员指出,有必要让社会学家和决策者参与讨论,而不是假设由少数“技术专家"、计算机工程师和数据科学家设计的人工智能将得到合乎道德的使用。教育是学习负责任地使用人工智能的关键。

6. 人工智能的公平使用:人工智能研究是一项计算密集型工作。对计算能力和数据的不平等获取加深了少数拥有资源的公司和精英大学与世界上没有资源的其他人群之间的鸿沟。

人工智能惠及人类的潜力


人工智能有许多重要的应用可以助力加速实现联合国可持续发展目标(SDG)。在许多对可持续发展目标很重要的领域,人工智能使新服务成为可能,例如:

在与SDG3有关的医疗保健领域,人工智能被用来帮助提供远程健康检查和后续跟进工具。人工智能可以分析大量数据,汇集从大量患者群体身上得出的看法,改进诊断和预测分析。人工智能已被成功用于通过肺部扫描和影像诊断新冠的模型,或区分新冠引起的咳嗽和其它类型的咳嗽。人工智能和大数据具有完善医疗系统的潜力,优化医院的工作流程、提供更准确的诊断、优化临床决策,以及以更低的成本提供更好的治疗和更高质量的护理。

图:2020年拥有新兴技术战略的国家数量
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来源:Babyl

1. 在与SDG4有关的教育领域,人工智能被用来监测学生的注意力或情绪,以确定儿童学习某些科目的舒适程度,识别在考试结果出来之前备受煎熬的学生。在许多国家,人工智能正被用于开发个性化测试工具,以识别学生的薄弱环节并帮助他们提高。

2. 在金融领域,人工智能通常为会计和投资工作提供洞察和帮助,包括日常任务自动化和发现新的数据模式,利用小额投资助力消除贫困(SDG1)或引入新的金融服务和基础设施(SDG9)。

3. 在制造业、工业和可持续经济增长(SDG8)方面,自动化、第五代(5G)移动电话、物联网(IoT)和更广泛的机器人技术的使用改变了亚洲、欧洲和美洲的工厂、补给站和仓库,提高了制造、生产和分销效率。

4. 在线翻译和发布软件改变了在线发布、媒体以及包括书籍和网站在内的文本和材料的分发。许多行业现在使用聊天机器人和智能助手来处理日常的客户查询和问题。

5. 在交通领域,人工智能正在助力推动全自动车辆和自动驾驶系统(ADS)的发展,通过自我学习程序稳步提高其驾驶和导航技能,并通过城市空间进行实时交通管理。

6. 在农业领域,人工智能可用于农场管理,根据作物、土壤和天气监测数据进行预测分析,以支撑决策和优化资源(水、肥料等)的使用。它可以通过分析植物图像和牲畜行为数据来帮助检测虫害和疾病。农业机器人和自动化技术在许多消耗资源的任务中节省了劳动力。

国际电联在人工智能方面开展的工作


​国际电联广泛参与了与人工智能领域的新趋势和新兴趋势相关的工作,并帮助国际电联成员、成员国和利益攸关方为其广泛的政策和监管结果做好准备。

人工智能惠及人类平台

人工智能惠及人类平台[https://aiforgood.itu.int/programme/]侧重于利用人工智能帮助满足人类的基本需求,包括实现联合国制定的到2030年实现的17项可持续发展目标,这是一项全年始终在开展的计划。峰会的目标是确定人工智能的实际应用,以推进可持续发展目标的实现,并扩大解决方案的应用,在全球取得影响。此次峰会由国际电联与38家联合国姐妹机构合作组织,并与瑞士共同召开。 

“人工智能惠及人类"YouTube频道有数百段视频,尤其是对人工智能领袖和创新者的采访,展示AI解决方案加速实现可持续发展目标的创新和演示,并作为一个追赶人工智能惠及人类新兴趋势的一站式服务点。订阅该频道在线加入以获取最新和独家内容,围绕人工智能助力实现可持续发展目标探索想法、见解和积极讨论。该频道以主题演讲、网络研讨会、观点、创新工厂和社交媒体为主。

政策和监管

国际电联通过年度监管调查和监测(https://www.itu.int/itu-d/sites/regulatory-market/)跟踪各国人工智能战略和政策的发展。训练机器学习模型需要大量数据,因此,在考虑各国利用人工智能的方式时,须考虑各国在数据隐私、监管和数据保护方面的政策,以及利用物联网(IoT)、传感器网络和实现数据传输的5G网络的方式。

根据国际电联最新的电信/ICT监管调查,截至2019年,虽然很多国家拥有专门的人工智能行业战略,但只有约有18个国家制定了具体的人工智能战略,到了2021年,这一数字上升到了49个国家。然而,人工智能包含多种技术,很少有国家战略能够顾及整个领域。各国还需考虑如何处理当前物联网和传感器网络产生的数据流,它们为机器学习模型和人工智能技术提供了数据。包括美国和沙特阿拉伯在内的几个国家已经就全部三个议题(5G、物联网和人工智能)制定了战略。根据联合国贸易和发展会议(UNCTAD;2020年),大约三分之二的国家制定了数据保护政策,包括人工智能促进发展的政策。

图:2020年拥有新兴技术战略的国家数量
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来源:国际电联年度监管调查。


制定标准

展望未来,国际标准—人工智能及其它技术发挥良好作用所需的技术规范和要求—可以通过设置明确的界线和实现可预测、可靠且高效的机器学习(ML)来帮助应对真正和可感知的风险。

人工智能和机器学习正在国际电联的标准化工作中取得进展,研究、分析和利益攸关方讨论的重点是网络编排和管理,多媒体编码,服务质量评估,电信管理、运营和服务的各个方面,以及有线网络、数字卫生、环境效率和自动驾驶。


无线电通信标准中的人工智能

国际电联无线电通信部门(ITU-R)各研究组和即将发布的报告研究了人工智能在无线电通信中的使用:



针对人工智能和机器学习的ITU-T标准

从事网络业务的ICT公司正在引入人工智能和机器学习,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(ITU-T Y.3172);一个评估网络不同部分智能水平的框架(ITU-T Y.3173);以及一个支持机器学习的数据处理框架(ITU-T Y.3174)。这些标准源自ITU-T面向包括5G在内的未来网络的机器学习"焦点组开展的讨论。

2020年推出的ITU-T 5G中的AI/ML挑战赛汇集了全球志同道合的学生和专业人士,研究人工智能和机器学习在新兴和未来数字通信网络中的实际应用。第一届挑战赛吸引了来自62个国家的1300多名学生和专业人士,争夺全球认可和36000美元的奖金。通过对照新兴人工智能和机器学习解决方案,该挑战赛培养了一个社区来支持国际电联标准的演进。查看挑战赛GitHub(可点击链接:https://github.com/ITU-AI-ML-in-5G-Challenge)。

ITU-T人工智能及其它新兴技术的环境效率"焦点组旨在衡量最佳做法,并介绍制定标准化环境框架的途径。

与世界卫生组织(WHO)共同设立的ITU-T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和流程,用于衡量人工智能促进医疗卫生发展解决方案的表现,包括在应对新冠疫情方面的表现。它代表着一个向来自不同领域的所有利益攸关方开放的开放平台。焦点组从事多个领域(例如,机器学习/人工智能、医学、监管、公共卫生、统计)的工作,并包括重视标准化基准框架的决策者。

ITU-T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"全球举措汇集了与可持续发展目标相一致的人工智能项目的主要资源,支持快速实施,旨在助力人工智能惠及人类项目扩大规模并推广至全球。

人工智能和机器学习广泛用于开发提高语音和其它音视频(AV)数据质量的模型。ITU-T“人工智能促成的多媒体应用"工作组(ITU-T5/16号课题)正在讨论音视频流、逐步下载和自适应比特率音视频(ITU-T P.1203)以及视频流(ITU-T P.1204)进行质量评估所需要的标准。

新的ITU-T标准涉及智能网络分析和诊断(ITU-T E.475)以及机器学习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(ITU-T P.565)。其它标准则涉及环境可持续性、有线网络以及服务提供和电信管理的运营问题。

国际电联的其它新标准介绍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(ITU-T L.1305),旨在减少数据中心的能源需求,并为高级有线网络平台提供框架,以支持行业为人工智能辅助有线网络提供高级多媒体服务(ITU-T J.1600)。


人工智能和信息通信技术用于解决发展问题 

国际电联正在收集和传播有关有效和可持续人工智能解决方案的信息,以便向相关利益攸关方提供采用和利用相关人工智能应用的证据和知识。粮农组织和国际电联发布了《电子农业行动报告:人工智能促进农业发展》,介绍了有关人工智能在农业中的应用的案例研究,提供了有用信息,并对实施、成功因素和经验教训提出了宝贵见解。

此外,国际电联还直接参与了一些有前途的人工智能应用的部署和测试,以支持SDG相关服务和工具的提供。国际电联与世卫组织和塞内加尔卫生与社会行动部密切合作,正在该国领导一项人工智能应用的试点测试工作,用于自动检测糖尿病视网膜病变,以提高筛查的覆盖率和可及性。该解决方案可以支持眼科医生分析视网膜的数字图像。

国际电联发布了人工智能和大数据促发展4.0报告,强调机遇并概述了供实施的良好的政策和监管实践,同时提出了管理和克服障碍的建议。该报告介绍了促进发展的国家人工智能和数据系统的组成部分,包括治理、监管、道德考量、数字和数据技能、技术创新前景和国际合作机会等。


联合国系统开展的活动

2019年,联合国行政首长委员会在方案问题高级别委员会(HLCP)的支持下,通过了由国际电联协调的、在联合国系统范围内支持人工智能能力发展的战略方针和路线图。HLCP还致力于人工智能的道德规范,并考虑到秘书长的《数字合作路线图》。2020年10月召开的HLCP第四十次会议决定设立一个由联合国教科文组织和国际电联共同领导的HLCP人工智能机构间工作组(IAWG-AI),重点关注联合国内人工智能活动的政策和规划一致性。在评估联合国内部能力和联合国系统范围内的战略所涉及的其他利益攸关方方面,该工作组利用了国际电联的评估和差距分析工作。

国际电联还发布了《联合国人工智能活动汇编》,概述了联合国系统正在开展的活动。经过国际电联与37家联合国机构和组织以及2020年人工智能惠及人类全球峰会的所有合作伙伴的共同努力,最终在9月21日以虚拟形式举行的第六次人工智能惠及人类联合国伙伴会议上更新了该《汇编》。2020年的《汇编》涵盖了36家联合国机构和组织的约260个案例和项目,从智慧农业和食品系统到交通、金融服务、医疗保健以及利用人工智能解决方案应对新冠疫情。


最后更新日期:20216