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技術男李彥宏:AI讓世界變得更好

2019-07-12 19:00
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2007年,普林斯頓大學的李飛飛認識了克里斯蒂安·菲爾鮑姆(Christiane Fellbaum)教授,當時的AI研究的主要方向是算法和模型,他們卻想通過大型數據集來訓練算法。

于是,ImageNet項目應運而生,通過收集注釋圖像的數據庫來推動視覺識別研究。幾年之后,ImageNet成了全球最大的圖像數據庫,ILSVRC也成了最具盛名的視覺人工智能研究競賽。

就在同一年的百度世界大會上,李彥宏將公司定位為“新媒體”,當年百度的營收還只有17.4億元人民幣,同比增長卻超過100%。將近不惑之年的李彥宏謹慎而樂觀地估計百度將成為中國第一家市值達到百億美元的互聯(lián)網公司。

發(fā)出這番宏愿后不到五十天,百度的股價就一飛沖天突破了300美元,中概股公司市值在納斯達克首次跨過了百億美元里程碑。

歷史奇妙的地方就在于,一些事物的蛛絲馬跡,最初往往是在人們沒有察覺的地方相互聯(lián)系在一起的。

十多年前的李彥宏很難料到,AI技術不僅成為百度當下最重要的發(fā)展戰(zhàn)略,同時還使得公司默默地幫助著數以千萬計不被大眾和主流關注的弱勢群體。

有時候,你很難分辨是李彥宏讓百度AI更有溫度,還是有溫度的百度AI 讓李彥宏這位技術男隱藏的理想主義得以彰顯?雖然沒有AlphaGo 的酷炫,但有溫度的AI尋人同樣有價值。李彥宏在用他的方式,向這個世界傳達著AI的善意。

技術男李彥宏:AI讓世界變得更好

01 企業(yè)社會責任如何煉成

做一家大公司的難度或許比不上做一家好公司,而衡量一家好公司最重要的標準非CSR莫屬。

企業(yè)社會責任(Corporate Social Responsibility,CSR)在今天已經是大家耳熟能詳的術語,盡管外界對它的內涵理解并不完全統(tǒng)一,但最基本的共識是,這是一家公司對社群和環(huán)境所盡的責任。

事實上,上世紀五十年代最初討論CSR的時候,人們更多講的是“社會責任”(SR)而往往忽略最關鍵的主語“企業(yè)”(C),開創(chuàng)這一領域研究的標志性著作是《商人的社會責任》(Social Responsibilities of the Businessman)。

直到六十年代,研究者們才意識到企業(yè)在社會發(fā)展中的重要性作用,著名的“責任鐵律”(Iron Law of Responsibility)也在此時提出,即一家企業(yè)的能力和它應盡的社會責任是相對的。這一觀點隨后變得越來越深入人心,適用于超級英雄的“能力越大責任越大”,同樣也適用于企業(yè)。

但是,爭辯也越來越激烈。

弗里德曼認為把企業(yè)當做盡社會責任而不是為股東提供回報的潮流,將葬送整個自由社會的基礎。保羅·薩繆爾森(Paul Samuelson)則反唇相譏,認定企業(yè)不僅必然要盡社會責任還必須盡好責。

企業(yè)利潤和社會責任關系的爭論一直持續(xù)下來。到了八十年代,德魯克為此分歧畫上了一個近乎一錘定音的論斷:企業(yè)適宜的“社會責任”會把社會問題轉化為經濟機會和利益,轉為生產力,轉為人才職能,轉為優(yōu)渥的工作,轉為財富。

之后越來越多的研究也逐漸證明了這一觀點,于是企業(yè)的社會責任有無多寡,和其規(guī)模、發(fā)展及盈利能力不再互相矛盾,股東本身也是社會一份子。社會責任不再只是企業(yè)自身的事情,成了一個和社會和諧、經濟發(fā)展息息相關的理念。

那么,一家努力踐行社會責任的公司究竟是什么樣的呢?有人給出了最簡明扼要的標準:賺錢、守法、有德、成為一個好的企業(yè)公民(corporate citizen)。

這樣的公司并不少見。

1959年,沃爾沃發(fā)明了現(xiàn)代三點式安全帶并申請了專利,隨后便放棄了不菲的專利授權費用,轉而將該專利全面開放給市場上的汽車廠商。據沃爾沃估計,在三點式安全帶問世后的五十年里,超過100萬人因此技術死里逃生。僅僅在歐洲,每天就有超過7000人幸免于難。

1989年,默克公司將當時最新的重組乙肝疫苗技術以近乎無償的方式轉讓給了中國,不僅沒有收取任何專利費用,還放棄在中國市場出售該疫苗。在其幫助下,四年后中國生產出了第一批重組乙肝疫苗,在其后數十年間,數以億計的中國兒童接種了該疫苗。

2016年底,民政部與百度合作開始AI尋人的合作,兩年多時間里,這套系統(tǒng)共進行20萬次以上人臉識別,幫助6700多個家庭重新團聚。截至2019年5月底,民政部的數據顯示,全國長期滯留人員共有34805人,與2015年同期相比減少了5萬多人。

02 用AI連接家和希望

這一切都發(fā)生在大眾的視野之外。

人們并不關心這些,從BAT中逐漸掉隊、市值縮水成了百度身上最常見的標簽。盡管2014年它就邀請人工智能領域的領軍人物吳恩達為公司的首席科學家,并在2017年隨著陸奇入彀全面轉型AI。

事實上,在移動互聯(lián)網浪潮一波高過一波,入局者大啖移動紅利的幾年里,百度一直在深耕AI領域。雖然還沒能幫助百度逆風翻盤,卻在CSR上發(fā)揮上了神奇的作用,幫助一些人踏上了漫長的回家路。

至少對安徽阜陽的朱家人來說,他們肯定會認為百度是一家不折不扣的好公司。

2016年10月,聾啞人朱城市走失,家人遍尋依然不得其蹤。

直到一年多以后,其侄子在得知網絡尋人的成功案例之后,抱著不妨一試的心理在網上發(fā)布了尋人啟事。后來志愿者將朱城市的照片上傳到了全國救助尋親網,依靠百度人臉識別技術將照片與網上登記者進行比對。結果發(fā)現(xiàn)了四個疑似相似人物,其中一人的系統(tǒng)判定相似度高達九成。

接到這一消息后,朱峰和家人心里一直在打鼓,他們覺得這張由機器算法判定的九成相似度照片上的人,和自己的親人其實并不像,更讓他們犯嘀咕的是,這個疑似度最高的對象在離家三百公里之外的山東菏澤。

再渺小的希望,也足以支持絕望的人們前行下去。

到了菏澤的救助站,朱家人發(fā)現(xiàn)那個登記成“黨和民”的聾啞人正是朱城市本人。經歷了將近四百個失與尋卻不得其果的日日夜夜之后,從網上發(fā)布尋人照片到最后重新團聚,這家人經歷了喜出望外的三天。

中民社會救助研究院發(fā)布的《中國老年人走失狀況白皮書》指出,全國每年僅走失老人就有約50萬人。這還不算兒童和青壯年走失者,再加上拐賣等在內的非正常走失人口,可以想象中國每天有多少走失者流浪在街頭。

除了因百度AI尋人技術與家人團聚的朱城市,還有更多依然徘徊在回家路上的張城市及李城市們。走失人口走丟的不僅是回家的路,還有時間與存在。

走失往往是曠日持久的,朱城市走丟一年多已經算是幸運。重慶的付貴生于1984年,在九十年代走失,直到2017年才在百度AI尋人的幫助下與家人團圓。動輒以年為單位計算的走失,對本人及其親屬都是一場漫長的身心折磨。

這意味著他們之間的距離相距千百公里,這可能意味著走失者的體貌特征發(fā)生劇變,這可能意味著當事人的記憶出現(xiàn)紊亂,甚至遺忘了自己的真名實姓和過往,或者更糟糕的結果是,漫長的走失之后最終落得法律上死亡的結局。

幫助流浪乞討人員尋親返鄉(xiāng)是民政工作中的一項重要內容,通常需要救助站工作人員比對照片、識別特征等手段來完成,但人工辨識不僅耗時耗力,而且人眼識別避免不了掛一漏萬甚至出現(xiàn)差錯。

傳統(tǒng)的識別有用卻不夠先進,只有依賴更先進的方法才能幫助更多的走失者及其家屬。

人臉識別判斷的標準并不復雜,同一個人在不同年齡的兩張臉,會比相似年齡的不同人的兩張人臉的距離要小,而跨代人臉識別能分別提取父母面部的特征點和孩子的特征點,進行比對和匹配。

但具體執(zhí)行起來卻受到各種外在環(huán)境和變化的掣肘,從而大大影響了識別的精度。百度人臉識別系統(tǒng)使用的是度量學習方法,也是人臉識別中常用的傳統(tǒng)機器學習方法,根據不同的任務來自主學習針對某個特定任務的度量距離函數。通過計算兩張圖片之間的相似度,將輸入圖片被歸入到相似度大的圖片類別中去。

百度一開始也想幫助尋人,但效果并不理想。

到了2016年,他們發(fā)現(xiàn),在走失者和求助者之間存在著巨大的信息鴻溝,這成了百度的發(fā)力點。利用人臉識別技術橫向比對了兩個數據庫,一下子就發(fā)現(xiàn)了20多個疑似線索,最后幫助一個走失者找到了親屬。

2016年底,百度同民政部全國救助尋親網開始了合作,將AI識別技術部署到了民政部的數據中心。尋親者只要在全國救助尋親網上傳走失者照片,就可以通過百度人臉識別技術一比對全國近2000個救助站的三萬條受助人員數據,從中找出高疑似對象。

百度的AI識別能力不僅接入了民政部的全國救助系統(tǒng)和寶貝回家,同時還計劃接入公安部兒童失蹤信息緊急發(fā)布平臺、福利院等更多機構,幫助尋找被拐賣的人口。

為了進一步降低尋人的門檻,百度還推出了AI尋人小程序,走失人員家屬、志愿者可以通過小程序上傳走失人員照片,與救助站內數萬條在站人員照片進行一鍵比對,實現(xiàn)快速尋親。此外,開通使用百度AI尋人應用渠道的救助站工作人員亦可通過救助系統(tǒng)內部人臉比對功能上傳照片,與歷史救助數據進行比對,快速識別二次走失與多次入站等情況。

李彥宏在2019年AI開發(fā)者大會上公布,在小程序內用戶發(fā)起的照片比對已經超過20萬次,從百度AI尋人啟動至今,幫助超過6700個家庭重新團聚。

03 消除數字鴻溝

小若(化名)最初是被一部紀錄片打動加入寶貝回家成為志愿者的,片中的女主角在小時候從成都被拐賣到福建,最終在父母兄長都已撒手人寰的情況下重新找到了自己當年的家。

“站到門跟前,她當時也完全不敢認,人死光了,啥記憶也沒有。”他對此印象深刻,第一次明白了走失分離的慘痛。

志愿者的日常工作很平淡。小若幫助走失者登記信息,根據他們的記憶來勾勒出其身份特征,全國各地散布著萬千的志愿者,依據不同的地域聚集在各個群里。

發(fā)現(xiàn)有走失者來自某個地區(qū),志愿者就會直接去該地的志愿者群里詢問,幸運的時候就能直接在群里找到當地的志愿者,然后就是采血,聯(lián)系家屬到當地公安機關免費采集DNA,見證他們重新團聚。

但這只是極少數情況,更多的時候,他們遇到的走失者記憶不清不能提供有效的證明,還有的走失者因為愧疚、疑惑等心理而拒絕采集DNA,抗拒回家。

國家救助體系面臨著同樣的難題。

德州救助站的一位工作人員告訴我們,在走失者群體中,天然存在溝通障礙的聾啞人、精神疾病患者使得數據整理和入庫難上加難,而這類弱勢群體在走失者中并不在少數。

對志愿者和救助站工作人員來說,更常見的結果是他們繁瑣平凡的付出之后卻是毫無成果。

對走失者、他們的家屬及志愿者來說,這是一條漫長而艱難的路。小若的結論是,尋人的成功率實際上只有百分之五左右。

他承認這是一個需要長期持續(xù)的過程,實際上百度AI技術已經發(fā)揮了不小的作用,這些志愿者在對比被拐賣或走失兒童照片的時候,經常需要借助人工智能的幫助參考。

“人臉識別可以作為全球人道關懷的工具,今天在中國可以尋找走失兒童、老人,明天就可以在全球幫助那些因為戰(zhàn)亂走失的人。在國際上有幾十萬難民,需要幫他們找到親人!

百度CSR部門的一位負責人對 AI 尋人抱著極大的信心和熱情,他這樣暢想這項技術的未來。

將技術和社會責任結合在一起不止體現(xiàn)在AI尋人方面。

在中國,包括青光眼、黃斑病變、糖網病等在內的眼底病患者數以千萬計,然而其中大多數并不知道自己患有眼疾。更為嚴酷的事實是,醫(yī)療資源的區(qū)域分布不平衡以及眼科醫(yī)生數量質量面臨的極大缺口,使得這一病癥的威脅更加嚴峻。

為此,百度的工程師開發(fā)出了AI眼底篩查一體機,其敏感性(敏感性越高,漏診概率越低)和特異性(特異性越高,誤診概率越低)都達到了94%。

但他們并不滿足于此,為了緩解眼科醫(yī)生的稀少的問題,工程師把機器改造成了患者獨自就能完成眼底攝像,并快速得出篩查報告的傻瓜式機器。工程師們還將AI閱片程序與設備直接在本地端相連,無需聯(lián)網也能得出閱片報告。即便在沒有網絡條件的基層醫(yī)療機構,也能使用百度的AI眼底篩查一體機。

2018年的百度世界大會上,百度向全國500個貧困縣醫(yī)療點捐贈了AI眼底篩查一體機。

走失的人還流浪在外,眼疾患者還看不清世界,百度則繼續(xù)默默地履行社會責任。

自2008年至今,百度共發(fā)布了五份企業(yè)社會責任報告。在2008年的第一份報告中,題詞是這樣的—“不管你是高官還是大學教授,不管你是邊陲小鎮(zhèn)的農民還是殘障人,通過搜索,每個人離信息的距離都是一樣的!痹诖撕笫觊g的三份報告中,題詞無一例外都醒目地刻著“平等”的字眼。

而不平等恰恰是這個飛速發(fā)展的互聯(lián)網時代的最大頑疾,在科技突飛猛進和財富不斷膨脹集中的今天,不同群體之間的差異正在被不斷放大,富者阡陌縱橫貧者無立錐之地的困局,正借著全球化的大潮更加激烈地重演著。

在無遠弗屆的互聯(lián)網浪潮席卷之下,主流視線之外的弱勢群體的處境越來越困難,他們不僅在現(xiàn)實生活里受到冷落和忽視,同時又因為遠離互聯(lián)網而徹底淪入時代的深淵之中。

如何讓更多的人享受到互聯(lián)網和技帶來的便利與優(yōu)勢,這正是百度、阿里巴巴、騰訊以及Google、微軟這樣的大公司一直關注并推動的,只有大公司真正貫徹實踐社會責任,才能更好地推動全球化和不同群體之間的平等。

去年的百度世界大會上,李彥宏再次發(fā)出宏愿:不管AI的技術多么復雜、多么先進,我們都希望每個人都能夠平等地從中獲益。今年的百度AI開發(fā)者大會上,李彥宏又在演講中稱:Do Better,科技為更好,這是科技存在的意義。

就某種意義而言,在這個十多年里一直對“平等”呶呶不休的李彥宏身上,在這個被高盛前總裁約翰·桑頓(John Thornton)評價為“你的性格很柔和,沒有那么強硬”的人身上,人們能感受到百度的溫度。

作者 | Alter 公眾號 | Alter聊IT

作者系獨立撰稿人

鈦媒體2018十大作者

品途商業(yè)評論2018十佳專欄作者

百家號千分好文出彩創(chuàng)作者

人人都是產品經理年度作者

入駐虎嗅、創(chuàng)業(yè)邦、界面等50余家科技媒體

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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