2018年9月18日，第十二届夏季达沃斯论坛在中国天津开幕，会议召集了来自全球政商、国际机构、公民社会、学术、媒体等各界领袖人士出席，规格远超往届。本届论坛的主题定为“在第四次工业革命中打造创新型社会”，探讨由人工智能等新兴技术驱动的第四次工业革命对经济、社会以及地缘政治格局的影响成为首要议题。应达沃斯论坛官方邀请，第四范式创始人兼CEO戴文渊作为人工智能知名学者与商业化领军者出席核心论坛“塑造人工智能的未来”，对社会各界关注的人工智能相关话题展开深入探讨。
资源压力为AI发展提供场景及条件
人工智能将如何应用到企业、行业以及公共服务和城市管理中，是同期举行的2018世界人工智能大会中政府高度关注的方向和话题;本次达沃斯论坛则针对人工智能在社会民生的发展问题进行了全球性对话，大家都在关注和探讨人工智能引发的社会影响和变革现象。戴文渊对于AI在国内的发展潜力表示非常乐观，他认为，资源压力所造成的社会压力，为AI发展提供了发展的最大动力，现有社会资源短缺、难以覆盖的地方，比如金融、医疗、安防、互联网等领域一些让人感觉“难受”、“不方便”体验的地方，就是让AI创造价值的最好场景。
以银行服务为例，国外银行专业客户经理可以为你提供两小时的专属服务去解决一个小问题，而在国内，由于银行专家资源稀缺，而面对的客户是非常多的，因此，大部分的客户很难得到专属服务，所以我们需要利用AI服务于每一个人。近两年流行起来的一个热门词汇“智能投顾”就是一个典型案例，通过AI让每个人都能得到“一对一”理财服务。另一方面，在医疗领域，目前我国医疗资源不足、医护人员短缺、优质医疗资源往往集中在三甲医院，而在非三甲医院、社区医院、卫生站等这类医疗机构资源则相对薄弱的情况，通过AI可以为医疗行业“短期”内培养出更多机器医生，去覆盖公众医疗健康管理的各个环节，改善国内医疗环境，这是对整个社会民生都非常有意义的事情，也是AI的对社会的重要责任。
人工智能具有广泛普适性的技术，能服务于任何有数据的行业，并且具有可复制性。因此，一旦AI技术在某个专项领域落地获得突破，让机器获得了接近甚至超越人的专业水平后，机器就可以成为这个场景下的主要劳动主力，短时间内释放出大量资源与潜能，实现行业生产力的飞跃式发展。
发展AI并非需要牺牲隐私，它只是想要了解行业知识
随着AI技术不断加速发展，其影响力也越来越大，有关AI所引发的数据隐私的讨论也日嚣尘上。首先是欧盟发布了GDPR法案，而后英国甚至正在讨论通过法律手段让每个人拥有自己的数据。甚至在不少论坛上针对隐私问题进行了激烈探讨。戴文渊认为大家尊重考虑隐私是非常重要的，但了解人工智能的技术原理，就会发现AI并非是在“窥视”隐私数据，从某种程度上来说是保护隐私。
过去，直接做数据交易的成本很低，在这种情况下商业利益相关，大家不会去过多投入资源做数据隐私保护。去年，新《网安法》的发布成为行业发展的一个分水岭，禁止数据交易之后，大家都逐渐在用更好的AI技术来做服务。第四范式此前曾总结出从“行为、反馈、算法、模型”的AI产生的全闭环方法论，从这4大步骤可以看出，AI需要的是从行为数据与反馈数据中去提取经验知识，再把知识进行转移、去影响新的行为。
“其实AI并不需要从数据中了解对方的隐私，而是需要了解知识，即只识别出用户的衣食住行等意图，不需要涉及用户余额、个人隐私等纬度信息。因此我们有很多不涉及用户个人数据隐私的技术手段，比如说在医疗数据中，可以脱敏后使用或者加入混淆噪音等。此外，数据隐私保护还需要重点注意技术的本地化——让人工智能技术真正掌握在企业自己的手中，而不是直接交给创造人工智能的AI企业手中，这样能够避免一定的数据隐患。”戴文渊表示。
行业监管，为AI更好地发展保驾护航
第四范式利用机器学习平台“先知”，将AI自主构建能力赋能给企业客户及合作伙伴，帮助AI逐步成为各行各业的中后台专家，成为企业大脑的一部分。与代替人的“手”和“眼”不同，如果大脑的决策失误或方向失误，存在造成企业损失的重大风险。对此，戴文渊表示，现阶段技术方向性很重要，一方面需要企业的管理层与业务人员更好的去履行责任、指导机器;另一方面，也需要国家层面的监管手段和行业发展规范。
AI和其他技术一样，只是工具，本身是没有价值观的，难以自我监管，目前主要依靠企业的自我约束，还未形成行业和国家的监管体制。戴文渊表示：“市场经济体制下很难要求所有的企业都有强监管意识。现在科技企业跑得比监管快，在这种情况下，整个行业非常需要政府对于AI新形势下的监管条例，需要从国家层面制定更符合行业发展的监管标准，保证AI为社会所用。”
目前，AI技术已经在金融、安防、医疗等行业成功落地并充分证明其价值，随着在更多行业及场景下应用，它将在社会各个层面产生更大影响和变化。第四范式作为AI技术和服务的领先企业，除了一如既往为企业、社会发展提供领先AI技术发展支撑外，还将拓展更多有社会价值的AI场景，并在数据隐私等社会关切话题上做好自我监督和约束，为AI发展共建良好环境和行业规范，加速和扩大AI社会价值创造。
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