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186商标网:每家产物都在讲 AI!普林斯顿大学教授教你怎样区分「真假AI」

(图/美联社)

从处理器、手机的相机手艺、FinTech、平安辨识体系,最近险些一切的 3C 电子产物,都会在肯定水平上示意自家产物具有 AI 手艺。不过,普林斯顿大学电脑科学系副教授 Arvind Narayanan 日前撰文,反攻很多产物强调 AI,实在只是为了贩卖产物或融资,基础不是真正的 AI。

比方,有新创公司开发了一套 AI 口试体系,并以此募得了 9,300 万美元的资金,但 Narayanan 以为,实在没有任何证据指出这套口试体系能精准展望员工表现。因而说穿了,该体系只不过是仔细设想的随机数字产生器。

随后,Narayanan 科普了几种现代的 AI 表现,包含精准盘算、渐进调解,或是展望效果。

举例来说,Shazam 这类的音乐辨识,将语音输入成文书,或是面部辨识,是现代 AI 表现得最好的范畴,效果也一般很不错,而像是 Facebook、YouTube 等平台会侦测用户留言、确认是不是违规,或是推送用户他们喜好的内容这类的渐进式调解 AI,则是现代 AI 表现次佳的范畴,但它们最少会不断进步,仍有肯定希望。

而所谓的「假 AI」,则大多是用来「展望将来」。为什么这类 AI 的表现一般最糟?Narayanan 的论证也实在很简单:由于人类险些没有才能展望将来。他举了两项普林斯顿大学的研讨,都曾想透过以上万笔数据练习模子,展望弱势家庭孩子在成年后的表现,以及再犯罪率。

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但是,终究效果这些 AI 体系的准确率,只比完整随机的效果好一些。这也致使盲信 AI,以至是其他背地机制不透明、用户也不相识的 AI 体系,其效果险些无异于传统的求神问卜。

Narayanan 随后也指出了练习这些 AI 模子的瑕玷:其一,它须要大批的用户材料,而这些材料大概触及隐私;第二,AI 体系有显著的黑箱属性,致使其效果常常没有解释性。换言之,用户有贰言时,每每只能接收效果,却不轻易对此辩驳。

风趣的是,很多乍听很壮大的 AI,其表现实际上大概也没有厂商宣告的那末奇异,即使是 Google 宣布的效劳。《纽约时报》曾拨打电话, 想测试 Google 的「Duplex AI」。该效劳能够自动和用户通话,为用户处理相似订餐这类问题,不过据《纽时》实测,订位胜利的 4 次通话,终究实在仍有 3 次是由人工辅佐完成。

Google 也坦言,约莫 25% 的 Duplex「AI」,是由 Google 设立的电话效劳中心里的真人介入,但其目标是为了提拔用户体验、防止失足,因而 Google 才没有 100% 都采纳自动化设想。

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