Google 的 AI 原则公布一年了，总负责人Jeff Dean 汇报了成果
紧跟谷歌开发者大会的步伐，Jeff Dean作为Google AI的掌门人，于五月带来了主题为「To Be Helpful」的深刻分享。而在两个月后的七月，他再次现身东京，面向亚太地区的媒体和开发者们进行了一场名为「Solve with AI」的成果汇报演讲。
（Jeff Dean与Google AI团队的部分成员合影 | Google）
令人瞩目的是，在这两次分享之间，恰好迎来了Google公布其“人工智能原则”一周年纪念日。这些原则为Google的人工智能发展指明了方向，为团队提供了行动指南。在2018年初夏，Google发布了一系列引人注目的原则，这些原则直指人工智能技术在应用层面引发的关切。它们以清晰、直接的条目形式呈现，深刻反映了社会对于AI技术应用的期望与担忧。
其中，首要的原则便是“对社会有益（Be socially beneficial）”，表明了Google将社会责任融入其技术开发的坚定决心。紧接着，“避免建立或加剧不公与偏见（Avoid creating or reinforcing unfair bias）”，这一条款强调了公司在使用AI技术时，坚决反对任何形式的歧视和不公。
在保障AI技术的安全性方面，“保障建立与测试中安全性（Be built and tested for safety）”这一原则凸显了Google对产品安全的重视。而对于人类负责，则体现在“对人类负责（Be accountable to people）”上，表明Google愿意对其技术可能带来的影响承担责任。
Google强调了隐私保护的重要性，提出了“建立并体现隐私保护原则（Incorporate privacy design principles）”。在推动科技进步的公司也倡导并鼓励“支持并鼓励高标准的技术品格（Uphold high standards of scientific excellence）”。
“提供并保障上述原则的可操作性（Be made available for uses that accord with these principles）”这一原则，表明了Google不仅提出原则，更致力于将这些原则转化为实际操作，确保其技术产品的应用符合这些原则。
时隔一年，Google将遵循上述原则的典型应用案例归纳在“AI for Social Good”项目之下。这一项目的逻辑在于，它展示了技术公司如何将公司使命、技术价值观和技术先进性融为一体。每一个案例都体现了Google如何将社会责任、公平、安全、人类责任和隐私保护等原则融入其技术创新中，为社会带来实实在在的利益。学习模式的新篇章：联盟学习再度被聚焦
Jeff Dean在最近的分享中，再度强调了早在之前就已公布的联盟学习模式。这次的讲述重点，已经从效率转向数据安全性。联盟学习作为一种由Google在2016年提出的新方法，区别于传统的数据集中学习模式。今年，TensorFlow Federated的开源更是为这种模式注入了新的活力。
在联盟学习框架下，多个终端和计算节点能够实现互通，带来高效的学习效率。这种模式不再需要从设备上收集原始数据，用户只需通过手机终端下载现有的模型，在本地完成训练。当模型迭代完毕后，更新会以加密的形式上传，然后不断循环。这种模式的优势在于，它能够在庞大数据传输的过程中保障终端数据的安全。
这种新模式不仅提高了学习效率，更在数据传输中确保了用户数据的安全。在当下这个数据安全和隐私保护日益受到重视的时代，联盟学习模式的出现，无疑为机器学习领域带来了新的希望和可能。这种既能保护用户隐私，又能实现高效学习的模式，无疑为未来的机器学习领域指明了新的方向。医疗与健康领域，一直以来都是人类关注的重点领域。特别是在如今这个时代，各种疾病频发，健康问题愈发严峻。其中，Google AI在医疗健康领域的应用，已经成为了一个备受瞩目的焦点。
在全球健康领域，糖尿病已经成为了一个重大的挑战。与此Google AI在医疗健康的典型应用案例中也包括了糖尿病检测。这不仅体现了科技在医疗健康领域的重要性，更体现了对于全人类健康的深度关怀。
肺癌，这个在所有癌症中致死率一直高居榜首的疾病，全球范围内甚至可达到3%的致死率。传统医疗手段中，高达80%的肺癌病例未能在早期被检测到，这无疑加剧了病情治疗的难度。人工智能解决方案的临床应用，为这个问题带来了曙光。初期检测到的病例增加了5%，而假阳性误诊病例却降低了11%。这意味着更多的人将有机会得到及时的治疗，生命得以延续。
乳腺癌的筛查工作同样重要。传统的方法像是在大海捞针一样，在一张10亿像素的幻灯片中寻找癌细胞的扩散痕迹。人工智能模型在这一领域的应用，检测发现率达到了惊人的22%。与肺癌筛查不同，乳腺癌筛查中也出现了假阳性的误诊情况。目前鼓励的方向是人工智能与医生人工检测的相互结合与互助互证，以期达到更高的准确性和效率。
Google AI在医疗健康领域的应用已经取得了显著的成果。无论是肺癌的筛查还是乳腺癌的检测，人工智能都在其中发挥着重要的作用。相信随着技术的不断进步和研究的深入，人工智能将在医疗健康领域发挥更大的作用，为人类的健康带来更多的福音。全球范围内，糖尿病视网膜病变已成为一个严峻的健康问题，影响着超过4.15亿糖尿病患者，且有导致失明的风险。特别是在医疗水平相对落后的地区，初期检测资源的匮乏更是加剧了这一问题的严重性。幸运的是，Google携手外部公司研发出针对糖尿病视网膜病变的视觉识别系统，其精准度已达到了与眼科专家相当的水平。这一创新成果已在印度等地区进入临床试用阶段，为无数患者带来了福音。
在环境保护领域，Google的人工智能技术也展现出了强大的潜力。通过声音识别和视觉识别，Google AI已经投入到海洋濒危物种保护、雨林非法砍伐监控，以及垃圾回收识别和农业害虫鉴别等实际应用中。
以座头鲸保护为例，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）与Google的合作堪称典范。NOAA历经19年积累了庞大的水下音频数据库。借助Google的技术，他们成功在繁杂多变的水下声音中识别出濒危物种座头鲸的叫声。这一突破性的技术成就，使得绘制座头鲸海洋活动轨迹的动态地图成为可能，为特定海洋物种的追踪和定向保护提供了强有力的支持。
在广袤的陆地上，Rainforest Connection公司正在南美和东南亚的热带雨林里展开一项别开生面的行动。他们巧妙地将安卓系统手机安置在树冠之上，构建了一个雨林声音采集与监控系统。借助TensorFlow的深度学习技术，这个系统能够实时识别电锯声和伐木工程车的轰鸣。如今，通过这一创新方案，受到保护的雨林面积已经扩展至超过2000平方公里。
遥想中国繁华的上海与北京，尽管有着繁荣与发展，但也面临着新的难题：垃圾分类与回收。印尼作为全球第二大塑料垃圾污染国，也正积极应对这一挑战。他们推出了一款基于Google AI技术的手机应用，只需通过拍照就能识别塑料垃圾的种类。令人惊喜的是，这款应用不仅能识别垃圾种类，还能评估不同塑料垃圾的回收和再利用价值。
对于中风、渐冻症或帕金森等神经系统疾病引发的语言障碍人群，Google AI带来了革命性的帮助。通过识别他们模糊的发音、手势、甚至眨眼等声音和视觉模式，实现了实时文字转录，甚至语言发声。这一创新，相较于史蒂芬·霍金博士当年使用的交互系统，更为高效便捷，旨在为每一位语言障碍者带来轻松沟通的可能。
从上述已经投入使用的AI应用案例中，我们可以洞察到全球科技商业领域关于技术先进性的本质解答。技术的真正先进性，体现在其价值观的表达上，那些技术路径和商业化过程中的困扰，往往源于技术与价值观的割裂甚至对立。
正如Jeff Dean所言，当今的机器已经具备看、听、说和理解的能力。我们仍需不断探寻：机器该如何看？听什么内容？为谁而说？理解谁的诉求？Google AI的这些应用，正是这种探索的生动实践。对于语言障碍人群，AI技术就像一道曙光，照亮了他们的沟通之路。卧虫氏对此的观察与洞察，无疑为我们提供了宝贵的思考角度。