2018 年人工智慧發展的八個預測(2)

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2018 年人工智慧發展的八個預測(2)

五、網路攻擊將因人工智慧變得強大,但網路防禦也會如此

智能的惡意軟體和勒索軟體通常能夠在傳播過程中學習,通過機器智能協調對全球網路攻擊,並通過先進的數據分析來定製攻擊方式——不幸的是, 這一切都在進行中。

企業不可能拎著刀去參加槍戰。它們必須要用人工智慧來對抗人工智慧。即使是那些對人工智慧非常警惕的企業或者組織也別無選擇,只能部署人工智慧網路防禦系統。網路安全將是許多企業第一次嘗試使用人工智慧。

2018 年人工智慧會怎麼發展?這裡有 8 個預測

27%的高管表示,他們所在的企業計劃在2018年投資利用人工智慧和機器學習來打造網路防禦系統。

黑客攻擊,讓人工智慧顯示出了超越人類的優勢。例如,機器學習可以輕鬆跟蹤你在社交媒體上的行為,然後為你個人定製網路釣魚推文或電子郵件。一個人類黑客不可能快速地完成這項工作。

人工智慧越發展,網路攻擊的可能性就越大。先進的機器學習,深度學習和神經網路等技術使計算機能夠發現和解釋模式。黑客也可以利用它找到並利用漏洞。

智能的惡意軟體和勒索軟體通常能夠在傳播過程中學習,通過機器智能協調對全球網路攻擊,並通過先進的數據分析來定製攻擊方式——不幸的是,你所在的企業或者組織很快就會受到牽連。就人工智慧本身而言,如果沒有得到很好的保護,就會引發新的漏洞。例如,惡意行為者可以將有偏見的數據注入演算法的訓練集中。

用人工智慧來拯救

就像我們預計人工智慧在2018年將會成為一個不斷增長的網路威脅一樣,我們也確信它將成為解決方案的一部分。可擴展的機器學習技術與雲技術相結合,正在分析大量數據並為實時威脅檢測和分析提供動力。人工智慧還可以快速識別網路攻擊正在飆升的「熱點」,並提供網路安全情報報告。

但即使在網路安全領域,也有一些只有人才能做到的事情。人類更善於吸收情境並富有想象力地思考。網路戰不僅僅是兩台計算機之間的戰爭。但人工智慧將成為每個主要企業或組織機構的網路安全工具包的重要組成部分。

影響

不要拎著刀去參加槍戰

在企業的其他部分,許多企業可能會選擇放慢人工智慧的速度,但在網路安全方面,它們不會有絲毫猶豫:攻擊者會使用人工智慧, 所以防禦者也不得不使用人工智慧。 如果一個企業或組織的IT部門或網路安全供應商還沒有使用人工智慧,那麼它必須立即開始考慮人工智慧的應用了。 示例使用案例包括分散式拒絕服務攻擊(DDOS)模式識別,升級和調查日誌警報的優先順序以及基於風險的身份驗證。

網路安全可能會加快對人工智慧的接受度

即使是那些對人工智慧非常警惕的企業或者組織也別無選擇,只能部署人工智慧網路防禦系統。網路安全將是許多企業第一次嘗試使用人工智慧。我們看到這種情況促使人們熟悉人工智慧並願意在其他地方使用它。對人工智慧的進一步接受來自於對數據的渴求:人工智慧在整個組織中的存在和獲取數據的機會越多,它就能更好地抵禦網路威脅。 一些組織正在構建內部部署和基於雲的「威脅湖」,這將使人工智慧的能力得以顯現。

人工智慧黑客可能會增加公眾的恐懼

許多人已經對人工智慧感到緊張,現在他們會更加擔心網路安全問題。 當人工智慧在2018年成為頭條新聞的時候,可能不是為了幫助人類,而可能是因為它使得一次重大的黑客攻擊成為可能。 更好的網路安全可以減少這種風險。 除了利用人工智慧技術之外,這種高度的安全性需求還需要公司增加數據和計算平台,以支持先進的訪問監控、對象級變更管理、源代碼審查和擴大網路安全控制等預防措施。

六、 打開人工智慧的「黑匣子」將是重中之重

人工智慧失控,並不是人們在2018年會面臨的危險,畢竟它現在還不夠聰明。但人工智慧的行為令人費解,從而導致領導者和消費者對其保持謹慎的態度——這才是真正的危險所在。

我們會面臨更大的壓力。所以,必須要打開人工智慧「黑匣子」,使其能夠被解釋。但這涉及到成本和效益之間的權衡。 企業需要建立一套能夠評估業務、業績、監管和聲譽方面問題的框架,因為它們決定了人工智慧的可解釋性的正確水平。

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人工智慧驅動的自動化武器是否能成為連環殺手?人工智慧系統告訴我們減少空氣污染最合乎邏輯的方法是消除人類?這種恐懼可能會帶來一些好的驚悚電影,但危險是可以控制的。

這裡有一個許多人工智慧支持者都不願意提及的秘密:人工智慧並沒有想象中的那麼聰明,至少現在是這樣的。人工智慧模式識別和圖像識別、將複雜任務自動化以及幫助人們做出決策方面越來越好。所有這些都為價值數萬億美元的企業提供了機會。

例如,在過去,為了讓人工智慧程序能夠學習下國際象棋或其他遊戲,科學家們不得不給它們提供大量的歷史遊戲數據。現在,他們只需要向人工智慧提供遊戲規則就行了。在幾個小時后,它就能知道如何打敗世界上最偉大的大師了。

這是一個非同尋常的進步,具有巨大的潛力來支持人類決策。與下棋不同的是,一個擁有正確規則的人工智慧程序可以在企業戰略、留存消費者或設計新產品方面表現的更好。

但它仍然只是遵循人類設計的規則。如果對負責任的人工智慧I給予適當的關注,我們可以安全地利用其能力。

真正的風險

儘管人工智慧是可控的,但它並不總是可以理解的。一方面,許多人工智慧演算法超出了人類的理解範疇。另一方面,一些人工智慧供應商為了保護知識產權不會透露他們的項目。在這兩種情況下,當人工智慧做出決定時,終端用戶是不知道它是如何到達那裡的,它就是一個「黑匣子」,我們無法看到它的內部。

在一些方面,這算不上一個問題。就比如子商務網站使用演算法向消費者推薦新的襯衫,風險就很低。但是當人工智慧驅動的軟體因為銀行無法解釋的原因拒絕了抵押貸款申請時會發生什麼?如果人工智慧沒有明顯的理由在機場安檢中標記某個類別的人該怎麼辦?當基於人工智慧的交易軟體出於神秘原因在股票市場上進行槓桿式投注時會發生什麼?

如果用戶不能理解人工智慧的工作原理,他們可能不會相信它。如果領導者不能看到它是如何作出決定的,他們可能不會投資人工智慧。因此,運行在「黑匣子」上的人工智慧可能會遇到一波不信任的浪潮,從而限制了它的運用。

影響

許多黑匣子將會打開

我們預計,企業面臨的來自終端用戶和監管機構的壓力將越來越大,所以不得不部署可解釋,透明和可證明的人工智慧, 這可能需要供應商分享一些秘密。同時,這也可能需要使用深度學習和其他高級人工智慧的用戶使用新技術, 以解釋以前難以理解的人工智慧。

企業需要進行權衡

大多數人工智慧都是可以解釋的——但需要付出代價。與其他任何流程一樣,如果每個步驟都必須進行記錄和說明,流程就會變得更慢,而且可能會更加昂貴。但是打開黑匣子將減少某些風險,並幫助獲得利益相關者的信任。

企業需要建立一個關於人工智慧解釋能力的框架

可解釋性、透明度和可證明性不是絕對的,它們存在於一個範圍之內。 一套能夠評估業務、業績、監管和聲譽方面問題的框架可以使人工智慧使用案例在哪些方面達到這個範圍做出最佳決策。使用人工智慧來幫助做出生死決定的醫療保健公司與使用人工智慧來確定潛在的進一步研究目標的私募股權基金有不同的需求。

七、人工智慧方面的競爭將會上升到國家層面

人工智慧是一個巨大的機會, 許多政府正在努力確保他們的國家得到一大塊蛋糕。 加拿大、日本、英國、德國和阿聯酋都有國家級的人工智慧計劃。 美國的稅收改革和放鬆管制可能會推動人工智慧的快速發展。

中國與眾不同,在如何利用人工智慧發展未來經濟方面的努力已經取得了成果,並可能會導致一個「斯普特尼克」時刻。這不是貿易戰,而是研究、投資和人才問題,中國正在迅速發展。就像在人造衛星領域美國被俄羅斯超過一樣,美國也開始擔心其喪失人工智慧的技術優勢。

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根據我們的研究人工智慧將成為一個巨大的市場:到2030年將達到15.7萬億美元的規模。人工智慧蛋糕是如此之大,以至於除了個別公司之外,各個國家也正在制定策略,爭取從中獲得最大的份額。

美國從剛開始的時候發展十分強勁,並在2016年發布了三份報告。他們概述了一個計劃,使美國成為人工智慧強國,從而推動經濟發展和保障國家安全。

建議包括增加聯邦資金、監管變革、建立共享公共數據集和環境、制定標準和基準,發展勞動力以及人工智慧支持網路安全和軍事的方式。

但是,自2017年初進入新一屆政府以來,政府已經放棄了這一計劃。它正在削減人工智慧方面的研究基金。

然而,前不久通過的稅收改革可能會推動美國人工智慧的發展。較低的企業稅率、從海外匯回現金的規定、以及允許100% 的資本投資可能會刺激人工智慧和其他技術的投資。現任政府強調放鬆管制可以幫助某些行業的人工智慧發展,例如無人駕駛飛機和自動駕駛汽車。

新的人工智慧領導者

英國去年推出了一項計劃,以改善對數據的訪問、提高人工智慧技能、推動人工智慧研究和吸收。其最新預算為數據倫理與創新中心增加了資金,以推動負責任的人工智慧,開展數據信託的探索工作。

加拿大——已經是人工智慧領域的領導者了——也在努力使人工智慧成為未來經濟的關鍵。聯邦政府去年推出了PanCanadian人工智慧策略。該計劃包括與私營公司和大學合作為人工智慧研究中心提供資金。它還旨在吸引和留住頂尖的人工智慧人才。

日本發布了一項人工智慧技術戰略,其中包括實現真正的人工智慧生態系統的三階段計劃。在機器人技術的成功基礎上,日本政府設想將人工智慧與其他先進技術(如物聯網,自動駕駛汽車以及網路和物理空間的融合)結合起來。

其他也有一些國家公布了人工智慧計劃,比如德國的自動駕駛道德準則及其工業4.0倡議,阿聯酋實施使用人工智慧提升政府績效和各種經濟部門的戰略。

中國與眾不同

2017年,中國發布了下一代人工智慧計劃,宣布人工智慧是戰略性的國家優先事項,展示了中國最高領導層對於人工智慧驅動的新經濟模式的願景。

與美國不同的是,中國政府正在實施這一計劃。比如委託百度與一流大學共同創建了國家「深度學習實驗室」,並且在這項工作中投入了一筆未披露的資金。

中國在人工智慧領域已經很強大了。百度、阿里巴巴和騰訊是全球人工智慧領導者。來自中國的程序員贏得了ImageNet 人工智慧競賽。其領先的電子商務公司正在它們的倉庫和業務中使用高度複雜的人工智慧。

其他國家也有創新的工程師、大學和公司。但不同的是,中國政府優先考慮人工智慧上表現的非常突出。 我們的研究表明,未來十年中國將從人工智慧中獲得最大的收益:由於生產力和消費的增長,到2030年,中國將獲得7萬億美元的GDP收益。

影響

中國的投資可能喚醒西方

如果中國開始引領人工智慧的發展,西方國家可能會作出回應。無論是「斯普特尼克」時刻,還是逐漸認識到它們正在失去領導地位,政策制定者可能會感到壓力,來改變法規並為人工智慧提供資金。

更多的國家和地區將會出台人工智慧戰略

更多的國家會發布人工智慧戰略,這會對企業產生影響。我們不會感到驚訝的是,歐洲已經開始通過其「 通用數據保護條例」(GDPR)保護個人數據 ,並出台政策來促進該地區的人工智慧發展。

相互合作也會到來

國家之間對人工智慧的競爭將永遠不會停止——這裡有太多的資金處於危險之中。但是,我們確實期望在聯合國、世界經濟論壇和其他多邊組織的推動下,促進各國在國際關注的領域開展人工智慧的合作研究,推動增長。

八、不會只靠科技公司來承擔開發負責任的人工智慧的壓力

侵犯隱私、演算法偏差、環境破壞,以及品牌和收入面臨威脅——對人工智慧的擔憂比比皆是。 幸運的是,圍繞開發負責任的人工智慧的原則正在形成全球共識。 這些原則可以保護企業,使它們能夠獲得經濟利益。

由於監管機構難以追上最新的技術發展步伐,自我監管組織可能會成為一種越來越重要的解決方案, 來負責彌補監管滯后的缺口。

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不管是否合理,或者是不是陰謀論,新技術往往會帶來新的威脅。普華永道2017年的調查顯示,77%的首席執行官表示,人工智慧和自動化將增加他們開展業務的風險。在政府官員那裡,我們得到了相似的答案。

很快,領導者將不得不面對與人工智慧有關的難題。可能是社區團體和選民擔心的演算法偏見;客戶可能會擔心人工智慧的可靠性;關注風險管理、投資回報率和品牌的董事會也會拋出難題。

在所有情況下,利益相關者都希望知道企業正在負責任地使用人工智慧,從而使人工智慧能夠推動企業和社會向好的方向發展。

我們相信,這會推動負責任的人工智慧原則出現。

全球運動開始了

並不是只有我們相信這一點。世界經濟論壇的第四次工業革命中心、IEEE、 AI Now、 The Partnership on AIFuture of LifeAI for GoodDeepMind,以及其他的組織,都發布了一系列的原則:如何最大限度地提高人工智慧對人類的好處並限制其風險。

我們支持的一些原則如下:

  • 將社會影響作為設計人工智慧的重要依據
  • 人工智慧發布前需要進行廣泛的測試
  • 透明地使用人工智慧
  • 人工智慧發布后需要嚴格監控
  • 推動勞動力培訓和再培訓
  • 保護數據隱私
  • 為數據集的出處、使用和保護設定標準
  • 建立審計演算法的工具和標準

對於新技術來說,我們應該遵循的黃金法則不僅僅是法規要求。監管機構和法律往往滯後於創新。那些不依賴於政治制定者頒布法規、主動負責任地使用新技術的企業,將會降低風險,提高投資回報率並提高品牌的美譽度。

影響

負責任的人工智慧的新企業結構

當組織面臨設計、構建和部署值得信任的人工智慧系統的壓力時,許多組織將建立團隊和流程來尋找數據和模型的偏見,並密切監控惡意行為者可能「欺騙」演算法的方式。人工智慧管理委員會也可能適用於許多企業。

公私合作和公民與公民的合作

負責任地使用人工智慧的最佳方式之一是讓公共和私營部門機構進行合作,特別是在人工智慧對社會的影響方面。 同樣,隨著越來越多的政府探索使用人工智慧來有效地分配服務, 他們正在讓公民參與到這個過程中。

自我監管組織促進負責任的人工智慧創新

由於監管機構難以追上最新的技術發展步伐,自我監管組織可能會成為一種越來越重要的解決方案, 來負責彌補監管滯后的缺口。其將圍繞某些原則將人工智慧的使用者聚集在一起,然後監督並制定使用規範,根據需要徵收罰款,並將違規行為提交給監管機構。這是一個在其他行業有效的模式。對於人工智慧和其他技術來說, 它可能也是如此。

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