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模型|城市需要AI“心脏”，伦理治理筑梦AI未来

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【模型|城市需要AI“心脏”，伦理治理筑梦AI未来】
模型|城市需要AI“心脏”，伦理治理筑梦AI未来
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公众号 | itlaoyou-com
来源 | 地歌网
作者｜楼雨歌
机器人管家、飞行汽车……这是曾出现在《银翼杀手》《机械姬》等科幻电影中的场景 。 早在数个世纪之前 ， 人们对人工智能就充满了想象 。
今天 ， 电影里人们对于人工智能的畅想或许还未完全实现 ， 但实际上 ， AI已经开始进入我们日常生活中 ， 润物细无声 。
尽管普罗大众并不容易感知 ， 但不可否认 ， 在金融、制造、消防等诸多场景中 ， AI正起到重要的作用 。 即使在日常生活中 ，AR导航、智慧城市等 ， AI已经与我们密切相关 。
不过 ， AI在国内的发展已经从实验室进入到产业阶段 ， 因此当前更迫切的问题 ， 则是如何实现落地 ， 以及实现大规模商业化 。
在此背景下 ， 在近日的世界人工智能大会（WAIC）上 ， 商汤科技提出了一个解决方案——新型人工智能基础设施 ， 称为SenseCore 商汤 AI 大装置 ， 集算力、平台、算法能力为一体 ， 聚焦于化解 AI 应用落地中的 “长尾应用” 问题 。
这个设备 ， 对AI应用的落地将会带来怎样的作用？
人工智能驶向大模型时代 虽然目前AI融入各行各业已经不再是什么难事 ， 但在应对不同的场景时 ， 需要对AI模型进行不同的训练 。 AI开发变得更加碎片化 。 这也由此导致AI开发者的负担越来越重 。
因此 ， 能够集成更多能力、更强算力的通用模式的重要性就显而易见了 。
自2018年以来 ， 谷歌BERT、OpenAI GPT-3等大规模预训练语言模型逐渐成为NLP界的主流 ， 并且发展迅猛 。
2020年6月 ， OpenAI发布GPT-3 ， 具有1750亿个参数的自然语言深度学习超大模型 ， 是自AlphaGo之后人工智能领域最具突破性的研究成果 ， 能进行原始类比、生成配方、甚至完成基本代码编写 。
仅半年后 ， 2021年1月 ， 这一记录被打破了 。 谷歌研究人员开发出一个新的语言模型Switch Transformer ， 包含超过 1.6 万亿个参数 。
今年4月 ， 华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow田奇博士在演讲中称 ， 未来人工智能将表现出两点趋势 ， 一是神经网络从小模型到大模型的趋势 ， 过去十年 ， AI算法对算力的需求增长了40万倍 。 二是人工智能与科学计算的深度融合 ， 在很多领域 ， 包括工业、气象、能源、生物、医学等等 ， 已经看到人工智能对它们的深刻影响 。
他认为像GPT-3这样的大模型 ， 是解决AI应用碎片化的一种方式 。 大模型可以吸收海量的知识 ， 从内部提高模型的泛化能力 ， 可以减少对领域数据标注的依赖 。
“现在的应用80%都是在于低频的、长尾的需求 ， 这些需求如果没有统一的人工智能方法去解决的话 ， 面临的就是投入大量的人力、收集巨量的数据 ， 并且还不能解决我们可以引发的小数据、小样本问题 。 ”商汤科技联合创始人、CEO徐立在日前结束的WAIC上如此说到 。
现实世界正在经历一场数字化过程 ， 现实世界和虚拟世界的界限正在变得模糊 ， 如何促进现实世界与数字世界进行产生联系 ， 尤为重要 。
数字化世界的建立通常需要场景的数据化、要素的结构化、流程的可交互化几个步骤 ， 但当前 ， 80%结构化应用都是低频的、长尾的场景 ， 如果没有通用人工智能 ， 我们面临的就是大量人力投入到单一项目中 ， 且还不能很好解决这些本质上是小数据、小样本的问题 。

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商汤AR挂幅
但是 ， 技术上如果还聚焦于单一问题过程 ， 就很难在很多通用场景下有很好的泛化能力 ， 导致性能不稳定 。 面对这一问题 ， “通用超大规模模型再加上小样本单一场景的细分优化成为解决生产成本和准确率的核心 。 ”
同时 ， 随着通用人工智能技术的发展 ， AI算法已经不完全依赖于标注的大数据 ， 但对于巨大未知可能性的探索则必须要借助于大型算力 。
在这种情况下 ， 产业应用可以逐步验证“机器猜想”的边界 ， 帮助我们更加审慎地推进新技术的场景落地 ， 逐步尝试出新技术的合理应用边界 。
大模型正在加速我们驶入AI时代 。
城市需要AI“心脏” 2012年前后 ， 人工智能在中国方兴未艾 ， 诞生了商汤、依图、云从、旷视、寒武纪等多家明星公司 ， 也吸引了众多风险投资机构的加入 。
资本推动了行业的快速发展 ， 但AI公司们的商业化路径在初期却并不算明朗 。 旷视联合创始人唐文斌曾直言 ， 创业前两年很焦虑 ， 搞不清楚自己要干嘛 。
华为轮值董事长胡厚崑就表示 ， 当前AI技术普及的瓶颈 ， 已经不在技术上 ， 也不在需求上 ， 而是在开发效率上 ， AI应用开发太慢 ， 严重阻碍了技术和需求的结合 。
目前 ， 智慧城市拥有广泛AI应用场景 ， 包括城市治理、交通、园区、景区等等 。
但不可否认 ， 在人工智能的长尾应用上 ， AI的大规模落地还存在挑战 。
当前大部分AI的开发模式还是比较传统的手工作坊模式 ， 需要高度依赖专家和数据 ， 不仅花费大量时间去搜集和处理数据 ， 还要耗费大量人力去进行参数调优 ， 很难在短时间内达到产品化要求 。
因此 ， 站在整个行业上 ， 如何促进AI与产业进行更密切的关联 ， 让AI摆脱对人工密集的依赖 ， 提高AI的产出效率比 ， 是行业亟需解决的问题 。
关于AI商业化 ， 此前已经有诸多尝试 ， 而近年来 ， 大模型开始成为提升AI业务能力的新兴发展方向 ， 主要原因在于 ， 大模型成为一个公共的AI基础设施后 ， 数以万计的行业模型将基于此 ， 能快速满足AI应用的需求 。
人工智能平台型公司商汤科技也推出了SenseCore 商汤AI大装置 。 所谓SenseCore商汤AI大装置 ， 指整合了强大的算力基础和领先的算法能力 ， 能够对数据进行拆解和碰撞 ， 深入挖掘潜在价值 ， 并实现AI降本增效和规模化的创新及应用 。

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SenseCore商汤AI大装置
据介绍 ， SenseCore商汤AI大装置包含三层：算力层（AI芯片及处理卡+AIDC+AI传感器）；平台层（模型生产+训练平台+数据平台）和算法层（算法工具箱+开源框架） 。
但随着AI算法突飞猛进的发展 ， 越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施 ， 甚至有行业人士表示 ， 算力是未来人工智能应用取得突破的决定性因素 。 在此背景下 ， 商汤投资56亿元建了一个人工智能计算中心AIDC 。
今年底 ， 商汤AI智算中心（AIDC）将投入试运营 ， 据称项目全部建成后计算峰值速度可达到3740 Petaflops（1 petaflop等于每秒1千万亿次浮点运算） ， 可满足四个2000万级人口的超级城市使用 。 AIDC将成为SenseCore商汤AI大装置的重要一环 ， 推进更大规模参数模型的训练的实现 。
AI行业大趋势已经显现 ， 要加速AI的落地进程 ， 必须让算力像水和电一样 ， 成为一种可获得、可负担的城市公共资源 ， 没有充足的AI算力 ， 就像没有水和电一样 ， 会大大制约城市数字化的进程 。
AI正在从技术比拼 ， 进入到对行业基础建设的搭建 。
AI滋润万物 ， 伦理治理助力AI发展 不难发现 ， 国内的人工智能行业正迎来蝶变期 。 一方面其需要解决如何大规模实现商业化；另一方面 ， 新技术的发展也带来了一系列的问题 。
目前 ， AI的商业化场景主要还是集中在智慧城市、手机、汽车等业务 ， 以及医疗、教育、卫星遥感甚至游戏等行业的落地 。
但人工智能作为一项技术革命 ， 从B端进入更广泛的消费端 ， 是必然的趋势 。 而且根据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》的目标显示 ， 到2020年 ， 人工智能产业成为新的重要经济增长点；2025年 ， 人工智能基础理论实现重大突破 ， 部分技术与应用达到世界领先水平 ， 人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力 ， 智能社会建设取得积极进展 。
这就意味着 ， 人工智能必须要走出“闺中” ， 更贴近产业 ， 贴近消费端 。
今年的WAIC世界人工智能大会上 ， 诸多AI企业也展示了在各个领域的遍地生花 。 例如 ， 生活中十分常见的电梯场景 ， AI企业通过和电梯厂商联手 ， 能够实现从事前预防、事中干预到事后追溯的全流程智能管理 ， 让安全事故的主动预防成为可能 。 更早之前 ， 上海长宁区江苏路街道基于商汤的SenseFoundry方舟城市开放平台 ， 构建多场景、一站式AI城市治理解决方案 ， 有效解决了暴露垃圾识别、共享单车乱堆放、乱晾晒、道路积水等城市痛点问题 。
在博物馆、展馆、景区、商场、机场、火车站等城市级文旅场景 ， 商汤通过原创SenseMARS火星混合现实平台进行3D建模、AR应用部署 。
值得一提的是 ， 在本届世界人工智能大会上 ， 商汤智能汽车解决方案独立品牌SenseAuto商汤绝影也一并亮相 。
据介绍 ， SenseAuto商汤绝影是一个依托原创AI技术、可持续输出 ， 覆盖从智能驾驶、智能座舱到车路协同的全栈体系 。 在绝影正式亮相之前 ， 商汤就已经和国内外30多家主机厂合作 ， 量产项目覆盖车辆总数超过2000万辆 。
基于 SenseCore 商汤 AI 大装置 ， 无论是“工业明珠”的汽车 ， 还是日常生活中的车站、展馆 ， 商汤真正将AI渗透入各行各业 。
赋能百业 ， 似乎是AI生来已有的使命 。 历史上的蒸汽时代、电力时代、信息时代都是以科学技术的突破命名 ， 而这些技术都有三个共同特征 ， 通用性、实用性、持久性 ， 并能够与各行各业深度结合 。
但另一方面 ， 随着人工智能的发展 ， 科技伦理和隐私的边界越来越受到各界的关注和重视 。 例如隐私管理、就业鸿沟等相关问题 ， 都在业界引发过广泛的讨论 。
对此 ， 商汤科技联合创始人徐立近日就分享了倡导“发展”的AI伦理治理观 ， “人工智能伦理治理有一个非常重要的目标 ， 那就是用人工智能推动社会整体的普惠发展 。 ”另外 ， 商汤此前就提出了“可持续发展、以人为本、技术可控”的“AI治理三角形” 。
落实在具体行动上 ， 今年3月 ， 商汤与上海交通大学举行了“计算法学与AI伦理研究中心”揭牌仪式 ， 携手打造人工智能治理的丰富案例基础 ， 为AI伦理和治理提供判例依据；另外 ， 商汤科技还在内部设立了伦理委员会、安全委员会和产品委员会 ， 通过制定并实施严格的人工智能技术使用的伦理标准 ， 以确保最大限度地尊重及保护个人隐私 ， 让AI技术获得正确的应用……

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