人工智能(AI)的发展方向为人类生存提供更多可能性,当人们享受科技成果带来的便利时,运营方如何能获得用户的信任也是当下面临的重要挑战。就在刚刚过去的2018年,Facebook数据泄漏事件也引发人们对数据隐私和人工智能技术信任机制的讨论热潮。
1月19日~21日,在《麻省理工科技评论》举办的EmTech China 2019全球新兴科技峰会期间,《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)专访安永分析与咨询全球主管Beatriz Sanz Saiz。在Beatriz Sanz Saiz看来,目前AI产业逐步走入理性期,真正实际落地并且产生价值的公司才能成为资本市场的宠儿。而随着技术的不断变革,缺失信任AI也行不通,怎样良好运用数据,建立信任机制也至关重要。
谈资本变局:AI落地引青睐但泡沫仍存
NBD:目前在中国也出现很多AI领域的独角兽,比如商汤科技、旷视科技,您认为从AI整体产业层面而言,出现独角兽的原因何在?
Beatriz Sanz Saiz:过去几年,大量资本涌入AI领域,AI的火爆程度堪称前几年的电商,也有独角兽企业开始出现。在我看来,资本迅速涌入该领域的原因源于AI真正落到实处,开始在一些细分领域进行颠覆式创新。观察到很多风投顾问在投资时,青睐在具体层面落地的企业,而不是宣称技术先进性的企业,业界均在探索如何提供实际的解决方案。
NBD:在资本层面,有人说AI企业存在估值泡沫,估值虚高情况,您认同这一观点吗?
Beatriz Sanz Saiz:目前,全球都在AI领域竞速抢跑,但我觉得各个国家之前也存在差异性。随着AI技术的不断驱动和商业落地,相比于前几年,AI逐步走入理性。但在我看来,从整个行业来看,AI领域依然存在很大泡沫,未来会渐渐步入正常期。
此外,AI企业目前也面临一些压力,目前业界强调AI的具体解决方案,因而落地速度、投资回报均是企业需要不断思考的,真正实际落地并且产生价值的公司才能成为资本市场的宠儿。
谈行业痛点:AI发展要加强数据运用
NBD:近日,安永发布的报告显示,仅约5%的公司认为可熟练运用AI,您认为其中原因何在?目前您认为AI在各行各业的覆盖性如何?如何提升覆盖率?
Beatriz Sanz Saiz:事实上,更准确的表述是,市面上可以搜集到的数据显示,只有不到5%的数据被企业在AI技术中全面使用,同时和此前相比在使用率方面已有大幅提升,AI技术已经渗透到一些公司的运营中。例如,支持公司作出相应决策、提升运营效率、通过AI技术分析数据驱动收入。
不可否认,相比此前几年,AI技术已经做了很多事情,但目前AI仍然处于早期发展阶段。而我们作出上述统计,主要是希望能够引起从业者的重视,希望鼓励企业认知,在运用AI的过程中,要全面提升数据运用率。
NBD:前几年,阿尔法狗打败人类被誉为AI技术的一个结点,但近两年似乎未出现类似的爆款故事,您认为其中原因何在?
Beatriz Sanz Saiz:这样的变化源于AI技术变革已经渗透到每个人的生活中,让人们可以切身感受到它带来的改变。彼时,机器人阿尔法狗在围棋比赛中打败人类,这源于通过AI技术开发出此前没有运用于机器的功能,这是技术层面的较大突破和行业拐点,因而一度成为业界关注的焦点。
而随着AI技术的不断演进,目前人们讨论AI也跃升到新的层次,从游戏和竞技领域拓展到显示生活领域。和“人机大战”时期思考的问题不同,AI不仅仅只运用于下棋,已经运用到医疗、企业策略、无人驾驶等方方面面,AI产业的成熟度进一步增强,各行各业的人均在思考怎样把AI技术注入企业的发展过程中去,因而AI的变革未能引发此前般的热议。
谈信任机制:缺乏信任AI行不通
NBD:安永人工智能咨询负责人Cathy Cobey曾说过:“没有信任,AI无法实现其潜在价值。”对于这一观点,您怎样看待?
Beatriz Sanz Saiz:我认为在AI的发展过程中,信任和道德都非常重要,任何企业在运用AI技术的过程中,不仅要思考将会给公司的转型带来怎样的效率,更应该从行业层面、国家层面去思考AI怎样运用,实现真正的绿色发展。在AI技术不断演进的过程中,信任、数据等话题也是颇受争议的话题,我认为运用AI技术的相关公司也应当参与到争议和讨论之中,对怎样恰当使用AI资源提出合理化建议。
NBD:有人认为AI技术的应用会加剧个人数据被滥用的情况,安永怎么看待这个问题?
Beatriz Sanz Saiz:安永在这方面一直作重点思考,当我们为客户提供一些大型解决方案时,我们首先要去和客户讨论运用AI的目的是什么,目标是否明确。居于明确的目标和框架。有助于企业清晰识别利益相关者,更好地建立信任。在我看来,如果缺乏信任,不仅仅是AI,AI背后的算法和具体的实施都会行不通。此外,AI技术在建立信任的过程中,数据的品质和管理至关重要,除了思考怎样让机构和企业更加智能化,还要将利益相关方拓展至消费者、法规制定者、公司研究者等多个层面,才能在信任和道德方面有所提升。