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社会|机器的猜想与边界( 二 )


如果可能要等几十年甚至上百年 ， 人类才能够对技术的「黑盒子」进行解释 ， 「我们是不是要等这么长的时间（才去应用）？」
从数字文娱的美颜特效、智能上妆 ， 虚实结合的体感游戏 ， 到深入到金融、工业、农业等等方面的数字人、智造、智检智控 ， 技术应用逐步渗透进生产生活的方方面面 。 新冠疫情期间 ， 无感测温、健康码、远程教学办公 ， 甚至于 AI 智能解译医疗摄片 ， 通过一方屏幕 ， 人们能真切感受到经济脉搏与技术活力 。
但是 ， 也有无法忽视的独特风险与挑战 。
与自行车、内燃机驱动的工业经济不同 ， 立基 AI 的数字经济离不开「数据飞轮」——海量数据获得改善服务 ， 更受欢迎 ， 吸引更多的海量数据 。 二者是一种互相强化的关系 。
这不仅是字节跳动短短几年就估值 10 亿美元、让 Facebook 相形见绌的原因 ， 也是亚马逊、谷歌、苹果和 Facebook 等超级明星科技公司在极短时间内积累巨大市场力量的重要因素 。
反过来说 ， 人工智能如果不辅以数据治理则可产生严重的马太效应从而加深社会分化 。
《社会心态蓝皮书：中国社会心态研究报告（2019）》显示 ， 对第三方保存个人信息「非常有信心」的民众不足一成 。 「商业机构」位列最担心个人信息和数据被收集、保存和使用第三方的第二位 。
这一结果与 2019 年普华永道的一份调查结果吻合 。 中国企业数字化进程中面临的最严峻风险是数据治理或隐私问题 ， 比例达到 28% ， 高于全球平均水平（11%） 。
吊诡的是 ， 对于当下陆续奔赴二级市场的中国 AI 公司来说 ， 主流业务的规模商用根本离不开客户信任 。 当 AI 从安装期（installation ）步入真正部署期（deploy）后 ， 算法本身不是壁垒 ， 未来更多的（壁垒）是如何与行业结合 ， 对技术的信任问题成为其中重要一环 。
目前 ， 各国和各地区的法律正在扎紧篱笆 ， 对企业的启示相似——数据安全风险不是闹着玩的 ， 企业都要在数据安全上做足投入 ， 依法达成数据安全合规 。
过去几个月 ， 中国立法机构敲定了至少四部新的法律法规 ， 随后陆续生效 ， 中国互联网版图可能被重塑 。
二、约束求解
作为《数据安全法》和《个人信息保护法》颁布后首家向港交所递交招股说明书的企业 ， 商汤科技招股说明书中的「业务」章节 ， 总计有 22 处提到「数据安全」 ， 并对自身伦理治理、管控做了详细披露 。
社会|机器的猜想与边界
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商汤通过软件平台快速部署及商业化人工智能模型的流程 。
徐立打过一个比方 ， 如果优化函数是 AI 推动社会的进步 ， 纵观全世界 ， 大概有三个约束条件需要满足：以人为本、可持续发展以及技术可控 。

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