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可信赖AI时代与无需换轨的京东

发表于:2024-11-11 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月11日,在今年的乌镇大会上虽然主角还是"互联网",但毫无疑问这些互联网企业正在昂首阔步的向新的技术巅峰走去。其中AI就是一个重要方向。从DeepMind用AlphaGo一举让世人惊觉深度学习的能力,到Face
千家信息网最后更新 2024年11月11日可信赖AI时代与无需换轨的京东

在今年的乌镇大会上虽然主角还是"互联网",但毫无疑问这些互联网企业正在昂首阔步的向新的技术巅峰走去。其中AI就是一个重要方向。从DeepMind用AlphaGo一举让世人惊觉深度学习的能力,到Facebook、百度、微软、京东等等中外厂商争相建立研究院,在顶会上频频发表成果。科技互联网企业充足的数据、算力累积加上人才储备,使其成为了这一轮AI发展周期中的重要推动者。

而一项技术的完整发展周期,通常都会经历学术研发、落地普及、再次突破这样的过程。如今整个世界对于AI的期待,都是让它真正深入场景,改变社会经济的发展效率。整个社会对于AI的关注点,已经从"有多好"变成了"怎么用"。至于AI技术的应用问题,京东集团副总裁兼京东人工智能事业部总裁,京东人工智能研究院院长周伯文博士在大会上提出了一个新的理念--可信赖AI,强调未来智能经济的十年"始于信赖,胜于格局"。

信赖二字,会是帮助AI应用撬动社会经济发展的关键支点吗?

解决信任危机,是技术改变世界的第一步

回顾过去,几乎每一项技术的发展过程中都会遭遇"信任危机"。像是曾经人们认为照相机会偷走灵魂;而光绪年间中国搭设起第一条电话线时,普通民众甚至认为住在电话线附近会遭受"噩运"。

当然在科技教育水平普遍提高的今天,人们对技术的信任考量早就超越了"玄学",而是开始关注一些更切实际的问题。像是AI技术在真实场景中的表现是否也像实验室中那么好,能否在长期应用的过程中保证稳定发挥不出错;这项技术的应用成本与门槛是否会过高而造成社会经济发展的不公平性;以及技术本身是否具有可解释性、技术供应者又是否有能力承担相关责任……

近年来,相关的讨论也层出不穷,像是李飞飞在斯坦福成立的"以人为本AI研究院"就在关注很多类似问题。周伯文博士提出,Fairness(公平)、Robustness (鲁棒性)、Value Alignment(价值对齐)、Reproducibility(可复制性)、Explainability(可解释)、Accountability (负责任)是全球范围内可信赖AI的共识。

而当人们对于一项技术的考量开始发展到信任层面时,也意味着这项技术正在落地应用上越走越远,从单纯的"顶会打榜"、"招揽大牛"以博得资本关注,发展为了提供可信赖的技术服务来争取客户选择,也正如周伯文博士所说的"从以资本为核心到以价值为核心"。

这种变化对于整个社会来说是个好消息,曾经无数次出现在科幻小说中的技术,终于开始着手进入场景改变世界。但对于作为背后推动者的科技互联网企业来说,智能经济核心驱动力的改变往往意味着发展模式的"换轨"。很多企业要从一味追求技术上的高点,发展到考量综合的可信赖能力。

无需换轨的京东

但京东属于无需换轨企业中的典型。在对这一观点进行进一步的解释之前,我们可以先来看看,可信赖AI的能力究竟来源于哪里。

简单来说,我们可以将这一能力来源拆分为三个层面,技术、经验、和理念。

很多时候AI技术能力本身的实力是否足够强大,从基本上就决定了AI技术的鲁棒性和可复制性。就拿现在应用极为广泛的图像识别为例,算法能否在各种角度、清晰度和光照条件下识别出对象,依赖的是图像数据的累积,如果某一领域数据量普遍匮乏,则要靠图像增强等等技术来创造数据。总之AI技术能力是信赖的基底,如果技术本身不过硬,经验与理念也无法发挥作用。而深入到场景时,考量的就是企业在服务上的经验了。是否了解不同行业的需求并对技术做出调整、是否拥有将技术解释给行业用户的能力、能否平衡行业用户的技术应用成本与收益……这些认知往往都要依靠经验才能累积。当然最后还有理念,如果技术提供者本身不具备技术公平的价值观,AI的发展可能真的像很多人想象中那样会造成巨大的贫富差异。

作为一家无需换轨的企业,我们可以在京东身上清晰的看到这三个层面能力的累积。

首先从技术能力来看,去年京东正式开放人工智能技术平台NeuHub时,京东自身在AI技术上的发展逻辑也显得非常清晰。曾任IBM Watson Group首席科学家周伯文博士领头,在语音语义自然语言处理、计算机视觉方向分别引入了何晓冬、梅涛两位技术人才,为京东AI进一步夯实了人才支柱,在全球范围先后布局了四大研发中心,包括硅谷、北京、南京、成都,让NeuHub逐渐建立起自身的技术高地,加上京东电商起家所累积的数据优势,都足够为可信赖的AI提供可信赖的技术支持。

更能帮助京东累积可信赖AI能力的,一定是京东自身的服务经验。纵观京东集团下的一系列业务:电商、金融、物流、健康、保险、海外市场等等,无一不以服务为导向。对于不同场景的挖掘,一方面打通了京东直达行业用户甚至个人用户的通路,便于京东向其中输入丰富的技术能力;另一方面也让京东了解他们的真实情况:不同行业需要怎样的帮助、拥有怎样的技术应用条件,以及能够承受多少成本。在这样的累积之上,京东便可以敲定智能交互RPA、视频物联网、智能供应链三大核心业务方向,有的放矢的不同场景输出能力。

至于在发展理念上,作为国家新一代人工智能治理专业委员之一的周伯文博士强调了和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理等基于《新一代人工智能治理原则-发展负责任的人工智能》制定的八条原则。将其作为衡量一切举措的基准。

在AI飞快走向现实世界的今天,京东正在为未来十年做足充分准备,技术能力本身、技术与整个世界结合方式,以及让原则性为衡量这一切的游标卡尺,无一不体现了可信赖AI的标准形态。

阶梯制造者的格局与心境

那些成功建立了信赖的技术最终走向了哪里?抬头看看头顶的电灯,摸一摸身上物美价廉的衣物,我们可以发现,那些影响力足够大的技术,最终都凭借对于生产效率的颠覆走向了革命,持续在百年之后仍然造福世界,并且向上衍生出了一系列技术序列,驱动整个世界继续向前发展。

从科技互联网企业的角度来看,当产业互联网成为重要标的,行业用户将是他们重要服务对象。而医疗、教育、金融等等不同行业最终面对的服务者,是你我这样每一个普通人。这也是AI需要向可信赖方向发展的另一个重要原因,除了进入真实场景、驱动社会生产力发展之外,真正能称之为工业革命的技术,要与每一个普通人共享红利。

在京东AI的技术布设上,我们可以找到这一趋势的痕迹。

像是在京东的智能供应链系统中,可以帮助小微商户精准预估销售规模,即使是一家小小的菜店,也能因此保证食材新鲜并提升营业额。目前零售已经进入到下半场,AI可以为每一件商品匹配一个AI助理,根据商品的不同调性和特点,匹配给最适合的用户,减低用户的认知负担。而东AI基于NLP技术打造的药学知识图谱,可以帮助医生和患者能够更安全的用药。至于让很多人感到头疼的垃圾分类,京东AI更是通过图像识别技术找到了突破点,将"垃圾识别算法"包装成垃圾分类API和小程序,帮助人们解决垃圾分类的棘手问题。还有AI与物联网、区块链的结合之下,农产品的流通也可以全程可视化、可追溯,人们所担心的食品安全问题从而得以缓解。智能客服对于四川方言的理解,不仅仅让用户更感亲切,还能扩大自身服务群体,让普通话不那么标准的用户也能享受AI带来的便利。

对于行业用户来说,AI信赖或许是一套可以体系化的考量方案,但对于消费者来说,对于AI的信赖,来自于每一次微小体验的累积,于细节之处生长。这种信赖不仅仅拉近了人与技术的距离,也拉近了人与人之间的距离。人们可以信赖一家小店食材的新鲜度,可以信赖手中商品的安全来源,可以信赖商家提供的智能客服。很多时候,效率的改变就是从彼此信赖开始的。当人们不再心存质疑反复验证时,生产力与商品之间的流通,也会变得更加顺畅。

今天当我们谈论AI时,我们实际上在谈论工业革命、谈论一次世界秩序的变革之机。

对于中国来说,这还是我们第一次在工业革命来临之际做足准备。我们所要打造的AI,不仅仅是一座华丽的"学术宫殿",或是一栋坚实的"经济堡垒",而是阶梯,可以穿插与一切建筑,并且持续向上发展的阶梯,让每一个普通人、每一个行业甚至整个国家拾级而上,去往更光明的地方。

而制造阶梯最重要的,是让人们保持信赖,迈出登上阶梯的第一步。这便是京东这样阶梯制造者的格局与心境。

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