揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族

注:原文来自“腾讯科技”,本文转载来自36氪。


    大型科技公司对注释数据的工作往往保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧加剧


划重点

  • 在AI系统能够学习之前,必须有人标记提供给它的数据,这项工作对自动驾驶汽车、监控系统和自动化医疗等AI的创造至关重要。

  • 大型科技公司对注释数据的工作往往保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧加剧。

  • 数以万计的上班族和通常在家里工作的独立承包商,正通过Amazon Mechanical Turk等众包服务对数据进行注释和贴标签,每个标签只能赚几分钱。

8月17日消息,据外媒报道,在距离孟加拉湾约60公里远的印度布巴内斯瓦尔市中心,纳米塔·普拉丹(Namita Pradhan)坐在办公桌前,盯着世界另一端某家医院录制的视频。

视频显示了某人结肠的内部,普拉丹正通过视频寻找息肉,即大肠中可能导致癌症的小肿块,看起来有点儿像黏糊糊的痘痘。当她找到息肉时,会用她的电脑鼠标和键盘标记,在这个小凸起周围画个数字圆圈。普拉丹没有接受过专门的医学培训,但她正在帮助训练一个人工智能(AI)系统,这个系统最终可以完成医生的工作。

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在一座小型办公楼的四楼,数十名印度年轻男女在办公桌前认真工作,普拉丹就是其中之一。他们接受的训练是对各种数字图像进行注释,从街道场景中的停车标志和行人,再到卫星照片中的工厂和油罐车,他们都能精确定位。

科技行业的大多数人都会告诉你,AI是他们行业的未来,这项技术正在快速发展,这要归功于一种叫做机器学习的东西。但科技公司的高管很少讨论其创建过程中的劳动密集型努力。AI正在向人类学习,而且是向很多人类学习。

但在AI系统能够学习之前,必须有人标记提供给它的数据。例如,人类必须精确定位息肉。这项工作对自动驾驶汽车、监控系统和自动化医疗等AI的创造至关重要。然而,科技公司对这项工作保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧加剧。

今年早些时候,资深科技编辑凯德·梅茨(Cade Metz)设法帮我们了解下AI培训的幕后场景,这是硅谷奇才们很少会同意的。梅茨在印度进行了一次漫步旅行,走访了五个办公室,那里的人们正在从事培训AI系统所需的、几乎没有终点的重复工作,所有这些工作都由名为iMerit的公司运营。

有像普拉丹女士这样的肠道测量师和区分咳嗽好坏的专家,有语言专家和识别街景标识的专业人士。什么是行人?那是双黄线还是虚白线?将来,机器人汽车需要知道其中的区别。

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图2:iMerit员工必须为他们贴标签的工作学习不同寻常的技能,比如在人体肠道上发现有问题的息肉

梅茨所看到的场景看起来不太像我们想象中的未来,或者至少是你可能想象的自动化未来。办公室可以是呼叫中心或支付处理中心,其中一个位于加尔各答西部低收入居民区中央的一栋旧式公寓楼中,那里挤满了行人、汽车三轮车和街头小贩。在他参观过的布巴内斯瓦尔以及印度、尼泊尔、菲律宾、东非和美国的其他城市,数以万计的上班族都在致力于训练机器。

还有数万名工人,也就是通常在家里工作的独立承包商,也通过Amazon Mechanical Turk等众包服务对数据进行注释,这种服务让任何人都可以将数字任务分配给美国和其他国家的独立工人,工人们每个标签能挣几分钱。

总部设在印度的iMerit,为科技和汽车行业的许多大牌公司贴数据标签。该公司以保密协议为由,拒绝公开这些客户的名字。但该公司最近透露,其在全球九个办事处的2000多名员工正在为亚马逊的在线数据标签服务SageMaker Ground Truth做出贡献。之前,它还将微软列为客户。

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图3:在印度加尔各答Metiabruz社区的iMerit办公室展示的艺术品

可以肯定的是,AI将来可能会掏空就业市场。但就目前而言,它正在创造收入相对较低的工作岗位。根据研究公司Cognilytica的数据,2018年数据标签市场价值超过5亿美元,到2023年将达到12亿美元。研究表明,这类工作占建设AI技术所花费时间的80%。

这项工作是剥削性的吗?这取决于你住在哪里,你在做什么。在印度,这是通往中产的门票。在美国新奥尔良,这是一份体面的工作。但对于作为独立承包商的人来说,这往往是一条“不归路”。

有些技能是必须学习的,比如在视频或医学扫描中发现疾病的迹象,或者在汽车或树的图像周围画数字套索时保持手部稳定。在某些情况下,当任务涉及医疗视频、色情或暴力图像时,工作就会变得可怕。

克里斯蒂·米兰德(Kristy Milland)说:“当你第一次看到这些东西时,会深深地感到不安。你不想回去工作,你可能不会回去工作了。”米兰德花了数年时间在Amazon Mechanical Turk上做数据标签工作,现在已经成为代表这项服务的工人的劳工维权人士。她称:“对于我们这些负担不起失去工作的人来说,你就只能继续忍受。”

在去印度之前,梅茨曾试着在众包服务上给图片贴上标签,在耐克标识周围画数字框,并识别“工作不安全”的图片。他当时显得非常笨拙。在开始工作之前,他必须通过测试,但却接连失败了三次。给图像贴上标签以便人们可以立即在网站上搜索零售商品,更不用说花时间将裸体女性和性玩具的粗糙图像识别为“NSFW”,并不完全是鼓舞人心的。

AI研究人员希望他们能够建立能从少量数据中学习的系统。但在可预见的未来,人类的劳动依然是必不可少的。微软的人类学家玛丽·格雷(Mary Gray)说:“这是个隐藏在技术之下、不断扩张的世界,很难将人类排除在循环之外。”

寺庙之城

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图4:员工离开印度布巴内斯瓦尔的iMerit办公室,这家私人公司是由Radha和Dipak Basu创立的,他们都在硅谷工作过很长时间

布巴内斯瓦尔又被称为“寺庙之城”。古老的印度教圣地矗立在城市西南端的路边市场上,包括可以追溯到公元10世纪的巨型石塔。在市中心,许多街道没有铺设路面。奶牛和野狗在轻便摩托车、小汽车和卡车之间徘徊。

这座城市拥有83万人口,也是一个快速增长的在线劳动力中心。从寺庙出发大约15分钟的车程,在市中心附近一条铺好路面的路上,一座白色的四层建筑坐落在一堵石墙后面。里面有三个房间,房间里摆满了长长的桌子,每个都有自己的宽屏电脑显示屏。这就是普拉丹女士给视频贴标签的地方。

24岁的普拉丹在城外长大,并从当地一所大学获得了学位,在接受iMerit的工作之前,她在那里学习生物学和其他学科。这是她哥哥推荐的工作,他本人此前已经在公司工作了。普拉丹在工作日时住在她办公室附近的一家旅社,每个周末都乘公交车回家。

梅茨曾在今年1月份参观了普拉丹的办公室。许多身穿印度传统服装、带着长长金耳环的女士坐在长长的桌子旁,普拉丹女士穿着一件绿色的长袖衬衫、黑色的裤子和白色的系带鞋,为美国的一位客户注释视频。在通常每天8小时的工作中,这位害羞的女士观看了十几个结肠镜检查视频,不断地倒转视频,以便更近距离地查看各个帧。

每隔一段时间,普拉丹就会找到她想要的东西,她会用数字“包围盒”套住它。她画了数百个这样的包围盒,给息肉和其他疾病征兆贴上标签,比如血块和炎症。

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图5:普拉丹(右二)在布巴内斯瓦尔的iMerit办公室和同事们一起工作

普拉丹的客户是美国的一家公司,iMerit不允许透露它的名字,它最终将把普拉丹的工作输入给AI系统,这样它就可以学会自己识别医疗状况。结肠镜的主人不一定知道视频的存在,普拉丹女士也不知道这些视频是从哪里来的,iMerit也是如此。

普拉丹女士在与一位非实习医生进行为期七天的在线视频通话时学会了这项任务。这位医生住在美国加州奥克兰,帮助培训许多iMerit办公室的工作人员。但是有些人质疑,是否应该由经验丰富的医生和医学生自己做这类标签。

威尔·康奈尔医学(Weill Cornell Medicine)和纽约长老会医院(NewYork-Presbyterian)的放射学家、初创公司MD.ai.的联合创始人乔治·施(George Shih)博士说,这项工作需要“有医学背景,并具备解剖学和病理学相关知识的人”。MD.ai.帮助企业为医疗保健构建AI。

在聊起普拉丹的工作时,她说那“很有趣”,但是很累。至于视频的图形化本质?她承认:“一开始很恶心,但后来你就习惯了。”

普拉丹标注的图像很可怕,但没有iMerit处理的其他图像那么可怕。他们的客户也在建立AI,可以识别和删除社交网络和其他在线服务上不想要的图片。这意味着需要标注色情、暴力和其他有害的图像。

这项工作可能会让从业者感到非常不安,iMerit试图限制他们审查这类内容的数量。在AI初创企业Clarifai负责数据注释工作的利兹·奥沙利文(Liz O‘Sullivan)表示,色情和暴力与更无害的图片混合在一起,那些贴上可怕标签的图片被隔离在不同的房间里,以保护其他员工。奥沙利文曾与iMerit在此类项目上密切合作。

奥沙利文说,其他标签公司将让员工对这些图片进行无限数量的注释。她指出:“如果这会导致创伤后应激障碍或者更糟情况,我不会感到惊讶。在道德上不受谴责的公司根本不愿意承担这样的责任。你必须用其他工作来填充色情和暴力,这样工人就不必看色情和斩首等内容。”

iMerit在一份声明中表示,它不会强迫员工查看色情或其他攻击性内容,只有在有助于改善监控系统的情况下才会承担这项工作。据一位公司高管透露,普拉丹和其他贴标员每月的收入在150美元到200美元之间,同时可为iMerit带来800美元到1000美元的收入。

按照美国的标准,普拉丹的工资低得不像话。但对于她和这些办公室的其他许多人来说,这大约与数据录入工作的平均工资差不多。尽管工作单调乏味,但它能帮助付得起公寓的费用。

揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族图6:iMerit员工普拉森吉特·拜迪亚与妻子派克在西孟加拉邦工作,他很满意当前的工作

普拉森吉特·拜迪亚(Prasenjit Baidya)在距离印度东海岸、西孟加拉邦最大城市加尔各答约50公里的农场长大。他的父母和大家庭仍然住在他儿时的家中,那是19世纪初建造的砖房。他们在周围的田里种植水稻和向日葵,并在铺满屋顶的地毯上烘干种子。

他是家里第一个接受大学教育的人,其中包括电脑课。但是学校没有教他那么多知识,教室里平均25个学生才能分配到一台电脑。大学毕业后,他自学了计算机技能,当时他报名参加了名为Anudip的非营利组织举办的培训课程。这是一位朋友推荐的,每月的费用相当于5美元。

Anudip在印度各地开设英语和计算机课程,每年培训约22000人。这家机构直接将学生推荐给iMerit,它的创始人在2013年将iMerit作为姐妹业务建立起来。通过Anudip,拜迪亚在加尔各答的一家iMerit办公室找到了工作,他的妻子巴纳利·派克(Barnali Paik)也是如此,她在附近的一个村庄长大。

在过去的六年中,iMerit从Anudip雇佣了超过1600名学生。目前,该公司的员工总数约为2500人,其中超过80%的人来自月收入低于150美元的家庭。

iMerit成立于2012年,仍然是一家私人公司,它让员工执行数字任务,比如转录音频文件或识别照片中的物体。全球各地的企业付钱给公司,而且越来越多地,他们在协助AI训练方面的工作。与丈夫迪帕克(Dipak)共同创立了Anudip和iMerit的拉达·巴苏(Radha Basu)说:“我们想让低收入背景的人进入科技行业。”巴苏和迪帕克在硅谷与科技巨头思科、惠普等长期合作。

这些工人的平均年龄是24岁。像拜迪亚一样,他们中的大多数人来自农村。该公司最近在加尔各答西部以穆斯林为主的社区Metiabruz开设了一家新的办事处。在那里,它雇佣的大多是穆斯林妇女,她们的家人不愿意让她们离开这个熙熙攘攘的地区。他们没有被要求看色情图片或暴力材料。

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图7:iMerit员工在加尔各答Metiabruz的办公室接受培训

起初,iMerit专注于简单的任务,为在线零售网站整理产品清单,审查社交媒体上的帖子,但它已经转移到了为AI提供支持的工作中。iMerit和类似公司的增长代表着从像Mechanical Turk这样的众包服务的转变。iMerit及其客户可以更好地控制员工的培训方式和工作完成方式。

拜迪亚现在是iMerit的经理,他负责为美国一家大公司为培训无人驾驶汽车所使用的街道场景贴上标签的工作。他的团队对数字照片以及激光雷达捕获的三维图像进行分析和标记。他们整天都在汽车、行人、停车标志和电线周围画边界框。

拜迪亚说这份工作可能会很乏味,但它给了他一种他本来可能不会拥有的生活。他和妻子最近在加尔各答买了一套公寓,步行就可到达她工作的iMerit办公室。拜迪亚说:“我的生活发生了梦幻般的变化,无论是从我的财务状况、个人经历以及英语技能等方面来看,都是如此。我获得了一个机会!”

听人们咳嗽

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图8:在iMerit新奥尔良办公室工作的奥斯卡·卡贝萨斯(Oscar Cabezas)。当公司开始开发西班牙语数字助理时,他加入了公司

印度之行几周后,梅茨乘坐Uber穿过新奥尔良市中心。大约18个月前,iMerit搬进了Superdome街对面的一栋建筑。美国一家大科技公司需要一种为其家庭数字助理的西班牙语版本标记数据的方法。因此,它将数据发送到新奥尔良的新iMerit办公室。

2005年卡特里娜飓风过后,数百名建筑工人和他们的家人搬到新奥尔良帮助重建这座城市,很多人留了下来。许多会说西班牙语的人随这支新的员工队伍而来,公司开始雇用他们。

23岁的奥斯卡·卡贝萨斯(Oscar Cabezas)和母亲从哥伦比亚搬到了新奥尔良。他的继父在建筑工地找到了工作,大学毕业后,卡贝萨斯加入iMerit,开始开发西班牙语数字助理。

他注释了从推文到餐馆评论的所有内容,识别人物和地点,并找出含糊不清之处。例如,在危地马拉,“pisto”意味着钱,但在墨西哥,它意味着啤酒。他所:“每天都有新的项目。”

这个办公室的工作已扩展到其他领域,为希望将数据保留在美国境内的企业提供服务。出于法律和安全目的,有些项目必须留在美国。

42岁的格伦达·赫尔南德斯(Glenda Hernandez)出生在危地马拉,她说她怀念以前在数字助理项目上的工作。她喜欢读书,曾为大型出版公司在网上评论书籍,这样她就可以获得免费的副本,她很享受用西班牙语进行阅读带来的有偿阅读机会。

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图9:格伦达·赫尔南德斯(Glenda Hernandez)是新奥尔良iMerit的工作人员,她已经学会了区分咳嗽好坏之间的区别

赫尔南德斯对图像标记或类似于对人们咳嗽的录音进行注释的项目不那么感兴趣,但这是建立AI的一种方式,可以通过电话识别疾病症状。她说:“整天听咳嗽有点儿让人觉得恶心!” 微软人类学家格雷说,这项工作很容易被误解。整天听人们咳嗽可能令人恶心,但这也是医生度过他们日子的方式。她说:“我们不认为这是苦差事。”

赫尔南德斯女士的工作是为了帮助医生做好他们的工作,或者也许有一天,取代他们。她以此为荣。在抱怨了这个项目后不久,她指了指办公室里的同事说:“我们都是咳嗽诊断大师。”

“我受够了”

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图10:多伦多的克里斯蒂·米兰德(Kristy Milland)在Amazon Mechanical Turk工作了14年,这是一家众包数据注释任务的公司,现在她试图改善从事这些工作的人的工作条件

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目 录摘 要 ........................................................7一、 简介 ....................................................... 9(一) 《国家人工智能研究和发展战略计划》的目的 ............. 9(二) 预期结果 ............................................ 11(三) 利用人工智能推进国家优先事项的愿景 .................. 121、 促进经济发展 ....................................... 122、 改善教育机会和生活质量 ............................. 133、 增强国家和国土安全 ................................. 14(四) 人工智能的现状 ...................................... 14二、 研发战略 .................................................. 18(一) 战略一:对人工智能研究进行长期投资 .................. 211、 提升基于数据发现知识的能力 ......................... 212、 增强人工智能系统的感知能力 ......................... 223、 了解人工智能的理论能力和局限性 ..................... 224、 研究通用人工智能 ................................... 235、 开发可扩展的人工智能系统 ........................... 246、 促进类人的人工智能研究 ............................. 247、 开发更强大和更可靠的机器人 ......................... 258、 推动人工智能的硬件升级 ............................. 269、 为改进的硬件创建人工智能 ........................... 26(二) 战略二:开发有效的人类与人工智能协作方法 ............ 281、 寻找人类感知人工智能的新算法 ....................... 292、 开发增强人类能力的人工智能技术 ..................... 303、 开发可视化和人机界面技术 ........................... 304、 开发更高效的语言处理系统 ........................... 31(三) 战略三:了解并解决人工智能的伦理、法律和社会影响 .... 331、 改进公平性、透明度和设计责任机制 ................... 332、 建立符合伦理的人工智能 ............................. 345 美国国家人工智能研究与发展战略计划 中国信通院(CAICT)编译组整理 3、 设计符合伦理的人工智能架构 ......................... 34(四) 战略四:确保人工智能系统的安全可靠 .................. 361、 提高可解释性和透明度 ............................... 362、 提高信任度 ......................................... 363、 增强可验证与可确认性 ............................... 374、 保护免受攻击 ....................................... 385、 实现长期的人工智能安全和优化 ....................... 38(五) 战略五:开发用于人工智能培训及测试的公共数据集和环境 391、 开发满足多样化人工智能兴趣与应用的丰富数据集 ....... 392、 开放满足商业和公共利益的训练测试资源 ............... 403、 开发开源软件库和工具包 ............................. 40(六) 战略六:制定标准和基准以测量和评估人工智能技术 ...... 421、 开发广泛应用的人工智能标准 ......................... 422、 制定人工智能技术的测试基准 ......................... 423、 增加可用的人工智能测试平台 ......................... 434、 促进人工智能社群参与标准和基准的制定 ............... 44(七) 战略七:更好地了解国家人工智能人力需求 .............. 46三、 建议 ...................................................... 471、 建议一 ............................................. 472、 建议二 ............................................. 47附录:首字母缩写词 ............................................. 48译者注 ......................................................... 506 美国国家人工智能研究与发展战略计划 中国信通院(CAICT)编译组整理 摘 要人工智能(AI)是一种具有巨大社会和经济效益的革新性技术。人工智能有可能彻底改变我们的生活、工作、学习、发现和沟通的方式。人工智能研究可以推进美国的国家优先任务,包括增加经济繁荣、改善教育机会和生活质量,以及加强国家和国土安全。由于这些潜在的益处,美国政府已经对人工智能研究投资多年。然而,与联邦政府感兴趣的任何重要技术一样,指导人工智能领域联邦资助研发的总体方向时不仅具有巨大的机会,还必须考虑到一些注意事项。 2016 年 5 月 3 日,政府宣布成立一个新的国家科学技术委员会(NSTC)机器学习和人工智能小组委员会,以帮助协调联邦在人工智能领域的活动。1 该小组委员会于 2016 年 6 月 15 日,请求网络和信息技术研究和发展计划(NITRD)小组委员会编写《国家人工智能研究和发展战略计划》(以下简称“AI 研发战略计划”或《战略》)。之后成立了一个 NITRD 人工智能工作组,以确定人工智能研发为联邦的战略重大计划,特别关注产业不可能解决的领域。 这项《战略》为联邦资助的人工智能研究制定了一系列目标,既包括政府内部的研究,也包括联邦资助的政府外部研究,例如在学术界。这项研究的最终目标是产生新的人工智能知识和技术,为社会提供一系列积极效益,同时尽量减少负面影响。为实现这一目标,《战略》确定了联邦资助人工智能研究的以下重大计划: 战略一:对人工智能研究进行长期投资。优先投资下一代人工智能,将促进新发现和洞察力,同时使美国在人工智能领域保持世界领先地位。 战略二:开发有效的人类与人工智能协作方法。并非取代人类,大多数人工智能系统将与人类合作以实现最佳性能。需要研究来创建人类和人工智能系统之间的有效交互。 战略三:了解并解决人工智能的伦理、法律和社会影响。我们期望人工智能技术根据我们持有人类同胞的正式和非正式规范表现。需要研究以了解人工智能的伦理、法律和社会影响,并开发设计符合伦理、法律和社会目标的人工智能系统的方法。 战略四:确保人工智能系统的安全可靠。在人工智能系统广泛使用之前,7 美国国家人工智能研究与发展战略计划 中国信通院(CAICT)编译组整理 需要保证系统将以受控、充分定义和充分理解的方式安全地操作。需要进一步加强研究,以解决创建可靠、可信任和可信赖人工智能系统的挑战。 战略五:开发用于人工智能培训及测试的公共数据集和环境。训练数据集和资源的深度、质量和准确性显著影响人工智能性能。研究人员需要开发高质量的数据集和环境,并允许负责访问高质量数据集,以及测试和培训资源。 战略六:制定标准和基准以测量和评估人工智能技术。人工智能进步极其重要的是指导和评估人工智能进展的标准、测试基准、测试台和社区参与。需要进行额外的研究来开发广泛的评价技术。 战略七:更好地了解国家人工智能人力需求。人工智能的进步将需要一个强大的人工智能研究人员社区。需要更好地了解人工智能当前和未来研发人员需求,以帮助确保有足够的人工智能专家能够应对本计划中概述的战略研发领域。 《战略》最后提出了两方面建议: 建议一:开发一个人工智能研发实施框架,以抓住科技机遇,并支持人工智能研发投资的有效协调,与本计划的第一至六项战略保持一致。 建议二:研究创建和维持一个健全的人工智能研发队伍的国家愿景,与本计划的战略第七项保持一致。 8 美国国家人工智能研究与发展战略计划 中国信通院(CAICT)编译组整理 一、简介(一)《国家人工智能研究和发展战略计划》的目的 1956 年,来自美国的计算机科学研究人员在新罕布什尔州的达特茅斯学院会面,讨论一个新兴的计算分支,即人工智能或 AI 的开创性思想。他们想象了一个世界,“机器使用语言,构成抽象和概念,解决现在人类的问题,并改善自己”。2 这次历史性会议为 AI 的政府和行业研究设置了几十年阶段,包括感知、自动推理/规划、认知系统、机器学习、自然语言处理、机器人和相关领域的进展。今天,这些研究进展已经产生影响我们日常生活的新兴经济部门,从制图技术到语音辅助智能手机,到邮件传递的手写识别,到金融交易,到智能物流,到垃圾邮件过滤,语言翻译,甚至更多。AI 进展也为精准医学、环境可持续性、教育和公共福利等领域的社会福利带来巨大的益处。3过去 25 年来,AI 方法的显著增加在很大程度上得益于统计和概率方法的采用,大量数据的可用性以及计算机处理能力的提高。在过去十年中,机器学习的 AI 子领域,使计算机能够从经验或例子中学习,已经表现出越来越准确的结果,引起了人们对 AI 近期前景更多的兴趣。虽然最近注意到例如深度学习等统计方法的重要性,4 但在其他各种领域 AI 也已经取得了影响深远的进展,例如:感知、自然语言处理、形式逻辑、知识展示、机器人技术、控制理论、认知系统架构、搜索和优化技术以及其他更多方面。 (注:深度学习是指使用多层神经网络的一系列方法的汇总,这些方法支持快速完成一度被认为无法自动化完成的任务。)AI 的最近成就对这些技术的最终方向和影响已经产生了重要问题:当前 AI技术的重要科学和技术瓶颈是什么?新的 AI 进展将提供什么积极,需要的经济和社会影响?如何继续安全和有益地使用 AI 技术?如何设计 AI 系统以符合伦理、法律和社会原则?这些进步对 AI 研发人员的影响是什么? AI 研发的情况变得越来越复杂。虽然政府过去和现在的投资造就了 AI 的突破性方法,但其他部门也已成为 AI 的重要贡献者,包括广泛的行业和非营利组织。这种投资环境提出了关于联邦投资在 AI 技术发展中适当作用的重要问题。联邦对 AI 投资的正确优先事项是什么,特别是在行业不可能投资的领域和时间框架方面?是否有机会进行产业和国际研发合作,推动美国的优先事项? 9 美国国家人工智能研究与发展战略计划 中国信通院(CAICT)编译组整理 2015 年,美国政府对 AI 相关技术的未分类研发投资约为 11 亿美元。虽然这些投资已经产生了重要的新科学和技术,但是仍有机会在联邦政府之间进一步协调,使这些投资能够充分发挥潜力。5认识到 AI 的革新性影响,2016 年 5 月,白宫科学和技术政策办公室(OSTP)宣布了一个新的跨部门工作组,以探讨 AI 的利益和风险。6 OSTP 还宣布了一系列四个研讨会, 举办于 2016 年 5 月至 7 月的一段时间,旨在促进 AI的公众对话,并确定其所带来的挑战和机遇。研讨会的结果是伴随公共报告《为人工智能的未来准备》的一部分,与该计划一起发布。 在 2016 年 6 月,新的 NSTC 机器学习和人工智能小组委员会 - 它被特许在联邦政府、私营部门和国际上与 AI 的进展保持同步,并帮助协调联邦在 AI 的活动,任命 NITRD 国家协调办公室(NCO)创建《国家人工智能研究和发展战略计划》。小组委员会指示本计划应传达一系列明确的研发优先重点,以解决战略研究目标,将联邦投资重点放在行业不太可能投资的领域,并解决扩大和维持 AI 研发人才渠道的需求。 本 AI 研发战略计划的输入来自广泛的来源,包括联邦机构、AI 相关会议的公开讨论、投资于 IT 相关研发的所有联邦机构的 OMB 数据呼叫、投资 IT 相关研发,OSTP 信息请求 RFI),该信息请求向公众征询了有关美国如何为未来的 AI7做出最佳准备的意见,以及 AI 公开出版物的信息。 该计划对 AI 8的未来做出多个假想。首先,假设 AI 技术将继续发展至复杂巧妙并无所不在,而这多亏了政府和行业对 AI 研发的投资。第二,本计划假设AI 对社会的影响将继续增加,其中包括就业、教育、公共安全和国家安全,以及对美国经济增长的影响。第三,假设行业对 AI 的投资将继续增加,因为最近的商业成就已增加了研发投资的预期回报。同时,本计划假设一些重要的研究领域不太可能获得来自行业的足够投资,因为它们受制于典型的公共物品投资不足问题。最后,本计划假设对 AI 专业的需求将继续在行业、学术界和政府内部增长,从而对公共和私人造成劳动力压力。 与 AI 研发战略计划相关的其他研发战略计划和方案包括《联邦大数据研究和发展战略计划》、9《联邦网络安全研究和发展战略计划》、10《国家隐私研究和发展战略》、11《国家纳米技术倡议战略计划》、12《国家战略计算计划》、13《推进创新神经技术脑研究计划》14 与《国家机器人方案》。15 涉及某10 美国国家人工智能研究与发展战略计划 中国信通院(CAICT)编译组整理 些 AI 子领域的其他战略研发计划和战略框架处于发展阶段,其中包括视频和图像分析、健康信息技术、机器人和智能系统。这些额外计划和框架将提供补助和详细叙述本 AI 研发战略计划的协同建议。 (二)预期结果 本 AI 研发战略计划超越了近期的 AI 功能,着眼于 AI 对社会和世界的长期变革影响。AI 的最新研究进展让 AI 的潜力更为乐观,使行业得到迅猛发展,并让 AI 方法变得商业化。然而,虽然联邦政府可以利用 AI 的行业投资,但许多应用领域和长期研究挑战不会存在明确的近期利润驱动因素,因此不可能完全由行业进行解决。联邦政府是长期高风险研究计划以及近期发展工作的主要资金来源,以实现部门或机构的具体要求,或解决私营企业并不从事的重要社会问题。因此,联邦政府应该强调重大社会重要性领域内的 AI 投资,这不针对消费市场的领域,如用于公共卫生、城市系统与智慧社区、社会福利、刑事司法、环境可持续性和国家安全的 AI,以及加速 AI 知识和技术生成的长期研究。 跨联邦政府的 AI 协调研发工作将增加这些技术的积极影响,并为决策者提供用于解决与使用 AI 相关的复杂政策挑战的所需知识。此外,协调方法将有助于美国利用 AI 技术的全部潜力来改善社会。 本 AI 研发战略计划定义了一个高级框架,该框架可用于确定 AI 的科学和技术差距,并跟踪用于填补这些差距的联邦研发投资。AI 研发战略计划确定了AI 短期和长期支持的战略优先事项,以此来解决重要的技术和社会挑战。然而,AI 研发战略计划并未为个别联邦机构定义具体的研究议程。相反,其为行政部门设定了目标,在这些目标中,各机构可以根据其任务、能力、权威和预算来决定优先顺序,以便整个研究组合能与 AI 研发战略计划保持一致。 AI 研发战略计划也并未制定 AI 的研究或使用政策,亦未就 AI 对就业和经济的潜在影响作更广泛的探讨。虽然这些议题对国家至关重要,但它们在题为“人工智能的机遇和挑战,这次会有所不同吗?”8 的经济顾问委员会报告中进行了讨论。 AI 研发战略计划侧重于有助定义和推进确保 AI 责任、安全和权益用途的政策的研发投资。 11 美国国家人工智能研究与发展战略计划 中国信通院(CAICT)编译组整理 (三)利用人工智能推进国家优先事项的愿景 推动此 AI 研发战略计划是未来世界充满希望的愿景,AI 将给所有社会成员带来显著益处。人工智能的进一步进展可以提升社会中几乎所有部门的福利,16让国家优先事项获得进展,其中包括促进经济发展、改善生活质量和加强国家安全。这种潜在利益的例子包括: 1、促进经济发展新产品和服务可以创造新市场,并提高多个行业现有商品和服务的质量和效率。通过专业决策系统创造更有效的物流和供应链。17通过基于视觉的驾驶员辅助和自动/机器人系统,18 能更有效地运输产品。通过用于控制制造工艺和调度工作流程的新方法来改善制造业。19如何促进经济发展? (1)制造业:技术进步能在制造业,包括整个工程产品生命周期内引发新工业革命。更多使用机器人技术能使制造业回归陆上。20AI 可以通过更可靠的需求预测、提升运营和供应链灵活性,以及对改变制造业营运的影响进行更好的预测来加速生产能力。AI 可以创造更智能、更快、更便宜和更环保的生产流程,这能提高工人的生产率、提高产品质量、降低成本并改善工人的健康和安全。21 机器学习算法可以改善制造流程的调度并减少库存要求。22 消费者可以从现时的商业级 3-D 打印中获利。23(2)物流:私营部门制造商和托运人可以使用 AI,通过适配调度和路线来改进供应链管理。24通过自动调整天气、交通和意外事件的预期影响,让供应链更加牢固难以中断。25(3)金融:工业和政府可以使用 AI 提供多种规模的异常金融风险早期检测。26安全控制可以确保金融系统自动减少恶意行为的机会,例如市场操纵、欺诈和异常交易。27他们可以进一步提高效率并降低波动性和交易成本,同时预防系统性失效,例如定价泡沫和低估信用风险。28(4)交通:AI 可以增强所有交通方式,实质上影响所有类型的旅途的安全。29它可以用于结构安全监测和基础设施资产管理,提高公众信任,降低维修和重建成本。30 AI 可用于乘客和货运车辆,从而通过增强情景意识来提高安全性,并为司机和其他旅客提供实时路线信息。31 AI 应用还可以改善网络级移动12 美国国家人工智能研究与发展战略计划 中国信通院(CAICT)编译组整理 13 性并减少整个系统的能源使用和运输相关的排放。32(5)农业:AI 系统可以创建通往可持续农业的途径,使农业产品的生产、加工、储存、分配和消费更灵活。AI 和机器人能收集有关作物的特定场所和时间数据,仅在它们需要的时间和地点才应用所需的投入(例如水、化学品和化肥),并填补农业劳动力的紧迫缺口。33(6)营销:AI 方法能使商业实体更好地配合供应与需求,增加用来资助进行中资助私营部门发展的税收。34 其能预测和识别消费者需求 35,使他们以更低的成本获得更好的产品和服务。 (7)通信:AI 技术可以最大限度地有效利用带宽和信息存储和检索的自动化。36 AI 可以改进数字通信的过滤、搜索、语言翻译和摘要,积极影响商业和我们的生活方式。37(8)科学和技术:AI 系统可以协助科学家和工程师阅读出版物和专利,使理论与之前的观察值更一致,使用机器人系统和模拟、进行实验,并设计新的设备和软件。382、改善教育机会和生活质量通过用于制定专有学习计划的虚拟导师来实现终身学习,以此根据每个人的兴趣、能力和教育需求进行自我挑战和参与其中。通过为每个人定做和调整的个性化健康信息,让人们能过上更健康和更积极的生活。智能家居和个人虚拟助手可以节省人们的时间,并减少每日重复任务所损失的时间。 AI 将如何改善教育机会和社会福利? (1)教育: AI-增强的学习型学校随处可见,通过其自动化辅导能衡量学生的发展 16。 AI 辅导员可补充面授教师,还可以因材施教。16 AI 工具可以促进终身学习并让所有社会成员获取新技能。16(2)医学:AI 能支持从大规模基因组研究(如全基因组关联研究,排序研究)中识别出遗传风险的生物信息学系统,并预测新药物的安全性和有效性。39 AI 技术允许进行多维度的数据评估,以研究公共卫生问题,并为医疗诊断和处方治疗提供决策支持系统。40 AI 技术为个人提供药物定制;由此可提高医疗效果、患者舒适度和减少浪费。41(3)法律:通过机器对法律个案史进行分析会变为普遍。42

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        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低,适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。        但是目前有个有趣的现象,那就是有很多进入数据标注行业做了一段时间的人慢慢的感觉数据标注行业就是个坑?为什么有些人会说数据标注就是个坑呢?        其实对与有上述问题认识的人我们认为,这些人多数都是有于对这个行业对自身条件的不了解,盲目的开始进入数据标注行业的。为什么我们会这样说呢?下面就给给大家来分析下到底有哪几方面的原因:        一、有相当一部分人是听了朋友或者网上消息说这行很火爆,好做,门槛低,也有一部分人了因此租办公室买电脑招人,然后就去群里面找分发项目的人就开张干起来了。可实际上这些人他们大多数都没有充分了解数据标注行业,更没有认真仔细得去调查分析,到底自己能不能做好一个项目,到底自己能不能有质有量按时交付的完成一个项目,到底自己有没有这个能力来管理项目。更多的人也没有去用长远的眼光去考虑数据标注项目。        二、数据标注项目虽然入门门槛低,但是相当一部分有于理解认知应变能力上都不能保证去做好数据标注项目,还有一部分人由于自己对标注项目重视程度不足接到项目之后呢?不仔细认真的去阅读理解项目规则,更没有很好的对规则质检标准去培训员工,而对员工的要求主要看重每天的产出效率,从而导致接到手的项目做的质量很差,频繁的返工,有提项目甚至因为质量太烂项目方不给结算或者是结算比例很少,最终的结果就是做好些个项目但基本都是赔钱。        三、虽然业内人都 说数据标注简单,但是标注项目他也是一个系统性的工程,一个项目能不能做好并不简单的看项目好做就能赔钱。实际上决定项目赚不赚钱考验的是一个团队的项目管理水平,质量管理能力,运营能力各方面因素的。一句话再好赚钱的项目也照样有人赚钱也有人赚钱,要赚钱不是那么简单的。        四、还有些工作室 、小公司因为对行业不够了解等他们做了一段时间后发现,自己团队经常会没有项目做,而自己团队接项目的业务能力又不具备,甚至有的时候为了员工有活干去接一些价格极低根本就不赚钱的标注项目,时间稍微一长这些工作室团队就会赔上很多钱最终关门倒闭。        五、下来要说的就是一部分人人兼职人员由于认识不到位,对项目的规则质量要求 文件不认真阅读消化理解导致做的项目质量差返工有的甚至最后不结算,最终退出这行。更有一些人由于经验不足被标注行业的项目骗子给忽悠到辛苦劳动到最后结算时找不到人。        标注行业本身由于进入门槛低,做的人很行业内盲目打价格战,导致很多转手二手三手的项目在质量工期的要求下根本就不赚钱甚至赔钱,所以在这里也提醒大家做任何事都要谨慎而行。