2018年9月6日，经济学人创新峰会(The Economist Innovation Summit 2018Asia)在香港举办。本次会议主题为“建立智能新公司”(Building the intelligent company)，超过180个来自亚洲及世界各地的高级管理层、初创企业家和思想领袖分享了他们在业务内外如何促进创新发展，并探讨人工智能为企业、社会和经济带来的价值。
会上，依图科技联合创始人、CEO朱珑受邀对话《经济学人》美国商业编辑Vijay Vaitheeswaran(范思杰)，二人对于技术如何解决中国医疗痛点、算法的公正性、中美人工智能发展等诸多焦点议题进行了探讨。
人工智能有助改善医疗资源分配的不平衡
“好的医生都集中在大城市是吗?人工智能如何改善这种状况?”在中国工作过五年的Vijay Vaitheeswaran颇为关注中国医疗资源分配不平衡不充分的问题。
“大数据和经验丰富的执业医生能很好地帮助训练机器学习算法，应用了这些算法的人工智能系统就能有效帮助各级医院的医生进行诊断。”朱珑表示，以胸部CT诊断为例，每一位患者做检测将产生200-300张图像，传统方式通常要花医生将近10分钟，而如今依图的人工智能辅助诊断系统可以在3-5秒内给出检测报告。就算是一个实习医生，看过报告就能快速掌握各种结节的尺寸、形状等。
人工智能起初的发展是用于评估人类表现和人类智能，那么今后机器评估是否能够取代人类评估?
朱珑表示，人工智能技术更多是为医生服务而非取代，基于深度学习的人工智能并没有被证明能够击败人类。医疗领域目前非常重要的是要让人工智能成为数据的基础，对大数据进行挖掘和洞察，不然海量数据只是一大堆让人头疼的垃圾。
目前，中国很多医院同时使用近百套IT软件，软件系统之间无法自动同步和融合信息，每项数据至少有3种不同的形式，这个领域的优化还有很大的提升空间。
没有偏见是对算法的基本要求
在进军医疗之前，依图耕耘智能安防行业多年，以软件形式向公安客户提供算法，利用人脸识别技术破获了诸多十年二十年的陈年要案。不过，这一新兴科技也引起了包括Vijay Vaitheeswaran在内不少人士的疑虑：科技应用的道德界限应该在哪里?又会给人们的工作和生活带来什么影响?
朱珑认为，我们首先需要弄清楚算法是否能做到公正透明，科技成果的发明者能否一直很好地掌握这些技术。2017、2018连续两年，依图参与了美国国家标准与技术研究院(NIST)主办的人脸识别测试(FRVT)并夺冠，该比赛设立了一套规模庞大的数据库，目的就是测试这些算法和代码能否做到准确无偏见的识别。
“没有偏见是最基本的要求。”朱珑说，第一步必须做到算法的透明化，就算不了解具体如何设计，人们也可以理解算法的运作原理，哪些情况下算法会表现优秀，哪些情况下还有提升的可能。下一步就是更加专业化，数据会发生变化，因此获取数据时需要备加注意。
人工智能发展的中国力量
中国适合人工智能的发展吗?中美在未来的人工智能发展中谁会更具有优势?中国科技力量的兴起近年来备受《经济学人》关注。
在中美往返工作十余年，朱珑认为，美国有许多顶尖的科学家，他们对人工智能的未来发展充满着各种想像，自己的导师就花了30多年时间深入其中。这种深刻和敏锐使得美国能一直走在人工智能研发的前沿，仍然远远领先于其他国家。
中国则更注重技术产业化，人们更多地思考如何将科技与商业结合，如何将科技的创新与商业模式的创新结合。在科技商业化的氛围中，依图获得了不少实践技术的机会，安防领域现已落地近30省150地市公安部门，在医疗领域已经落地国内百余家顶级三甲医院。
“世界级的课题造就世界级的算法，而中国有世界级的课题。初创企业一定要有这种精神，虽然规模还小，但我们能够做到世界级的品质。”朱珑说道。
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