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曲线|专访瑞莱智慧CEO田天： AI产业“第一增长曲线”放缓，需突破三大“关卡”打开新市场

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每经采访人员：张虹蕾 每经编辑：陈俊杰
近年来 ， 人工智能在全球进入爆发期 。 值得注意的是 ， 由此引起的数据伪造、算法瓶颈、隐私安全、伦理困境等问题也日益凸显 。 人工智能也亟需发展出安全、可信、可靠与可扩展的技术 。
人工智能企业瑞莱智慧CEO田天告诉《每日经济新闻》采访人员 ， 传统行业由于场景复杂和隐私保护强监管等因素 ， 真正可以使用的数据往往并不充足 ，由大数据、大算力驱动的AI产业“第一增长曲线”开始放缓 。
为此 ， 需要从增强AI底层能力出发 ， 围绕算法可靠、数据安全、应用可控的三大目标打造新一代基础设施 ， 推动AI在金融、工业、安全、新基建等领域的高价值赋能 ， 挖掘产业“第二增长曲线” 。

曲线|专访瑞莱智慧CEO田天： AI产业“第一增长曲线”放缓，需突破三大“关卡”打开新市场
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【曲线|专访瑞莱智慧CEO田天： AI产业“第一增长曲线”放缓，需突破三大“关卡”打开新市场】瑞莱智慧CEO田天 受访者供图
算法、数据、应用层“关卡”待突围
人工智能想要成为新时代的“水和电” ， 成为驱动各行业升级的底层通用能力 ， 依赖于完备的AI基础设施 。
“2020第三代人工智能产业论坛”上 ， 瑞莱智慧CEO田天在接受《每日经济新闻》采访人员专访时表示 ， 继承自互联网时代的经验 ， 当前AI基础设施建设的重心集中在数据中心、算力平台上 ， 主要解决AI“温饱”问题 ， 为AI提供基础运算环境 。
在上述基础设施的支撑下 ， 数据和算力的快速增长作为“外部驱动力” ， 带动了AI技术在包括人脸识别、语音识别等领域的一波浪潮 ， 驱动AI产业“第一增长曲线”出现 。
然而 ， 随着AI赋能传统行业的逐步深入 ， 新矛盾开始凸显 。 传统行业由于场景复杂和隐私保护等限制 ， 真正可以使用数据往往并不充足 ， 同时算力的增长也解决不了算法能力上限的问题 ， 在这种情形下 ， AI“第一增长曲线”开始放缓 。
“就好比赛车 ， 我们不仅要供给更多的燃料 ， 更好的配件 ， 更重要的还需要一个能更好驾驭各类情形的驾驶员 ， 在复杂条件下作出正确的操作选择 。 ” 基于上述行业背景和挑战 ， 田天表示 ， 要在相同的数据、算力条件下 ， 更好地支撑AI赋能行业的深度应用 ， 需要为AI打开“数据”和“算力”之外的全新维度 ， 在数据平台和算力平台之外 ， 打造基于第三代人工智能技术的AI基础设施 ， 从增强算法底层能力出发 ， 发展出AI“内生驱动力” 。
不过 ， 打开新市场也面临新的挑战 。 田天称 ， 人工智能发展亟需突破算法、数据、应用层的三大“关卡” 。
在算法决策层 ， AI决策任务往往涉及高价值场景 ， 决策一旦出错可能引起巨大损失 ， 甚至威胁生命安全 ， 为此每一个决策都需要极高的可靠性 ， 包含提供可理解的决策依据与抵御漏洞攻击的能力 。
而在备受关注的数据隐私和安全层面 ， 由于提升AI能力需要最大限度挖掘数据价值 ， 但是在金融、医疗、公共安全等场景的AI应用中 ， 需要用到的数据往往涉及个人隐私信息 ， 简单明文数据传输和利用很可能导致隐私泄露 ， 因而 ， 在训练AI模型时 ， 必须与密码学、区块链等技术进行融合发展 ， 保证数据隐私安全 。
最后 ， AI应用场景的管控也至关重要 。 田天举例称 ， 近年来 ， 人脸识别“种族歧视”背后的算法公平性问题 ， 深度伪造换脸技术的负面应用等案例就曾引发诸多争议 。 因而 ， 对于AI技术的应用发展 ， 需要持续思考 ， 在商业性与社会影响之间需要寻找到平衡 。
底层创新需与用户需求深度融合
事实上 ， 纵观全球人工智能产业 ， 多家企业也在探索与思考人工智能智能发展过程中面临的上述“关卡” 。
但在田天看来 ， 随着产业需求不断深入 ， 技术探索方式也应迭代创新 。 区别于此前常态化“见一个解决一个”的问题处理办法 ， 目前在人工智能技术的落地过程中 ， 需要做到“发现一个问题就看到一类问题” ， 并通过底层框架、平台和方法论的突破 ， 打造AI原生基础设施 ， 助力产业的整体升级 。
那么 ， 如何突破“三大关卡”打造AI原生基础设施 ， 实现产业赋能升级？
对此 ， 田天向《每日经济新闻》采访人员表示 ， 需要在算法可靠、数据安全、应用可控三方面持续探索 ， 以实现对现有AI平台升级赋能 ， 拓展AI在各类场景上的可用性 。 他进一步解释 ， 这是现阶段人工智能产业需求 ， 也是产业目标 。
不过 ， 打造AI原生基础设施并非易事 。 田天坦言 ， 在这个过程中 ， 在技术路径上需要突破传统以数据驱动的方式 。 贝叶斯深度学习、可解释机器学习、AI安全对抗攻防、新一代知识图谱、隐私保护机器学习等第三代人工智能技术框架则提供了实现基础 。
“通过技术重构和能力升级 ， 构建AI原生基础设施 ， 可以打开AI能力的全新维度 ， 激发AI的第二增长曲线 ， 为AI赋能各行各业带来全新市场机会 。 ”田天举例称 ， 在金融应用场景 ， 基于隐私保护机器学习平台 ， 可以在合规、隐私保护的前提下 ， 实现基于多方数据的联合AI建模 ， 显著提高智能风控、反欺诈、精准营销等应用的效果；在刷脸支付场景 ， 可以在AI安全平台保护下 ， 提供安全、受保护的刷脸支付系统 。
与此同时 ， 田天表示 ， 打造基于第三代人工智能技术的AI基础设施是一种底层创新 ， 一方面 ， 需要和科研单位及学科机构保持深度合作 ， 才能保持技术先进性 。 另一方面 ， 需要与不同平台类型的厂商、不同领域的行业组织展开合作 ， 制定行业标准、规范 ， 与不同垂直行业终端用户需求深度融合 ， 才能推动应用大面积落地 。
每日经济新闻

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