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本周，谁谈论了科技向善 ？
Flamingo AI的创始人兼执行董事Catriona Wallace：将多样性和人工智能（AI）的道德影响问题置于创新的核心
在本周于悉尼举行的CeBIT expo（信息及通信技术博览会）会议上，在澳交所上市的机器学习技术创新者Flamingo AI的创始人兼执行董事Catriona Wallace博士在谈到AI的兴起，以及人与机器之间的关系时，他通过事实和数据，说明了AI在短期和长期范围内的影响和创新程度，以及潜在的正负面影响。
就人工智能而言，如今市场上有很多积极的应用，Catriona Wallace博士指出了一个范围，包括能够在一个人意识到心脏病发作之前预测他的远程信息设备；残疾援助工具，如为有视力困难的人看人工智能；以及基于面部识别的寻找失踪儿童的工具。同时Gartner（信息技术研究和分析的公司）研究表明，到2020年，人工智能将减少180万个工作岗位，同时创造230万个新工作岗位。女性和少数群体将会失去很多工作。最大的挑战之一是多样性的流失和偏见。正如Catriona Wallace博士所指出的，当今所有新兴技术的编码有90%是由男性完成的。
他认为，如果我们确保要利用人工智能来造福人类，则企业的领导者和澳大利亚政府组织有责任将人工智能（AI）的道德影响问题置于其创新的核心。
——《AI tech founder urges business leaders, innovators toconsider ethical responsibility》来源：https://www.cmo.com.au/article/668048/ai-tech-founder-urges-business-leaders-innovators-think-about-ethics-artificial-intelligence/
清华大学新闻与传播学院教授金兼斌：科技使人有能力、权力；如何不滥用这种权力，需要高度的自律和协同。
清华大学新闻与传播学院教授金兼斌在和腾讯研究院的对谈中，从跨学科的视角分享关于科技向善时代背景的思考，通过对科技事件的分析谈科技向善的理解和未来走向。他认为，现今技术发展为人类社会带来的影响，将考验人类能否整体协同穿越激流险滩。
金兼斌表示，科技在赋予人越来越多的能力和潜力的同时，如何不滥用这种权力，是需要高度的自律和协同的。就公司方面来说，公司作为一个利益主体和社会系统进行的一切交互，就需要考虑其社会责任，而且提供的服务也必然同时是具有社会公共品属性的。因此，作为社会创新发展主力的企业来说，这是一份远见和自觉，而且比「不作恶」更进一步。
关于在寻求科技向善的具体建议上，他对科技公司、政府、学界之间的角色作了解读。科技公司在将科技向善内化为自身的企业文化，企业和平台如何慎用权力，有所敬畏，保持克制，关乎社会和用户对企业的信任。这方面企业或平台最好能够有清晰的符合法律和伦理规范的产品和服务设计、使用原则和政策，并保持政策的透明性。与此同时，企业应当接受政府、民众的社会化监督，这种监督和制衡是必须的。而政府有关部门对新的技术的监管框架，也需在不断调整和演变中，以更有效地发挥规制作用，引导技术和社会的良性健康互动。
——《金兼斌：能力越大责任越大 | 科技向善大咖说》（来源：腾讯研究院公众号）
本周，谁实践了科技向善 ？
腾讯优图AI手语翻译机落地医院，科技发展助力社会无障碍建设
10月25日，由腾讯优图实验室研发部署，与深圳市信息无障碍研究会、深圳市聋人协会、腾讯公益联合发布的AI手语翻译机在深圳市人民医院率先试点落地，旨在为听障患者和医护人员搭建沟通的桥梁，希望在医院这一场景中为听障人士提供更好的服务。
腾讯优图的AI手语翻译机，就能把听障患者的手语翻译成文字，并在工作人员语音回复后实时翻译成文字，反馈给患者，在就医的多个环节中辅助双方完成沟通，为听障患者解决许多以前看病过程中遇到的窘迫，缓解沟通障碍。
在多次测试中，固定句式测试近1000次，涵盖不同句子的多种表达，总体正确率达到80%以上。听障志愿者们均表示，优图AI手语翻译机识别准确率不错，能够帮助自己在医院进行沟通。
目前AI手语翻译机仍会出现一些误识别的情况，腾讯优图仍在联合深圳市信息无障碍研究会、深圳市聋人协会，持续对算法效果进行提升，力图为听障人群带来更好的服务，助力社会无障碍建设。
——《腾讯优图AI手语翻译机落地医院，科技发展助力社会无障碍建设》（来源：新浪财经）
微软用人工智能加速癌症精准医疗
10月29日，微软计算机科学家正在与杰克逊实验室（Jackson Laboratory）的研究人员合作，开发用于癌症治疗、加速精准医疗和改善患者护理的人工智能技术。
该实验室最近开发了一个名为「临床知识库」(Clinical Knowledgebase, CKB)的工具，这是一个可搜索的数据库，在这个数据库中，相关领域的专家存储、分类和解释基因组数据，以共享有关临床试验和治疗方案的信息。研究人员正试图从每天发表的约4000篇生物医学研究论文中，找到提取相关癌症信息的最有效方法。JAX基因医学研究所临床基因组市场开发副主任苏珊莫卡斯(Susan Mockus)说，因为有这么多数据和这么多复杂的东西，如果不采用人工智能和机器学习来帮助解释数据，进展将是缓慢的。
JAX的研究人员将与致力于微软汉诺威项目（Microsoft’s Project Hanover）的计算机科学家合作，开发能够突出临床肿瘤学等特定领域的重要信息的机器学习工具。
「生活中真正重要的东西，例如癌症治疗等，每一天有成千上万的相关新研究论文发表，我们通过人工智能广泛阅读,能帮助了解到癌症专家的最新研究。」，Peter Lee（微软公司医疗保健副总裁）说。
——《MicrosoftUsing AI to Accelerate Cancer Precision Medicine》（来源：HealthITAnalytics）
FacebookAI 让你在实时视频中隐身
10月28日，Facebook AI Research表示，它已经创建了一种机器学习系统，用于对视频中的个人进行去身份识别。像D－ID这样的初创公司和许多先前的研究已经为静态图像提供了去识别技术，但这是第一个可用于视频的技术。在最初的测试中，该方法能够阻止最先进的面部识别系统。使用者无需更改用于自动视频修改的AI，即可将其应用于每个视频。它在人的面部上绘制了一个略微变形的版本，以使面部识别技术难以识别。
Facebook AI Research工程师、特拉维夫大学教授Lior Wolf在电话采访中表示，Facebook的方法将对抗性自动编码器与分类器网络配对。作为网络训练的一部分，研究人员试图愚弄面部识别网络。因此，自动编码器会设法使人脸识别网络的生活变得更加艰难，而实际上，如果您想产生一种掩盖某人的声音或在线行为的方法，或者删除某些类型的可识别信息，也可以使用该自动编码器。
一位发言人表示，Facebook目前尚无计划将该技术应用于Facebook系列应用的任何部分，但是这种方法仍然可以使公众识别出说话人的声音，而人工智能系统则无法做到。视频中的匿名面孔也可以用于AI系统的隐私训练。
——《欺骗面部识别，Facebook AI 让你在实时视频中隐身》（来源：新浪科技）
本周，哪些问题值得思考？
浙江小学生头戴脑机接口头环，实时监测上课动态引争议
10月30日，浙江金华一小学应用头环，实时监控学生学习时注意力是否集中的新闻引起热议。这是在ZAO/旷视科技人脸识别进课堂事件之后，又一引起关于科技伦理讨论的事件。
目前，事件涉及到的科技公司/校方/网友等的回应如下。此事一经报道，网友们的反应主要是对此事表示反对，主要的原因是首先担心该举会不会对学生心理造成较大负担，走神属于正常现象，其次是担心头环是否会对学生身体产生副作用；部分认为是对学生自由的损害。同时一些科技大V对其售价/买卖渠道/有效性等均提出质疑。
头环的技术支持方BrainCo，是一家致力于研究脑机接口底层技术的公司。该公司的创始人是哈佛大学的脑科学博士韩璧丞近日在接受界面新闻采访时表示，头环是对人类大脑可塑性的利用，通过像训练肌肉一样训练神经元，从而帮助学生专注力时间，实现学习效率的提升。并明确表示没有副作用。关于头环的使用是否会让学生对学习产生恐惧，韩璧丞表示，头环能够让学生更好的了解自己，从而获得提升。而校方老师表示学生佩戴一年，并没有出现副作用。
——《浙江小学生戴上「金箍」：售价3千5的脑机接口头环，实时监测上课走神，自动报送老师家长》（来源：界面新闻）
未来人工智能是否使人失业
近日，根据MIT（麻省理工学院）和IBM（国际商业机器公司）的一份报告，不用担心算法会取代任何可以自动化的任务。
IBM首席经济学家弗莱明不认为机器人会取代人们的工作，同时认为这些担忧没有数据支持。MIT和IBM沃森人工智能实验室(Watson AI Lab)的一篇新论文显示，对我们大多数人来说，自动化革命可能并不意味着物理机器人取代人类工人。相反，它将来自算法。虽然我们不会全都失业，但由于人工智能和机器学习，这些工作将会改变。
他们分析了1.7亿份美国在线招聘信息，这些信息由职位分析公司Burning Glass Technologies收集，发布于2010年至2017年间。最近的列表包括更多的「软技能」要求，如创造力、常识和判断力。这些工作正在恢复。人工智能正在接手更容易实现自动化的任务，工人们被要求做机器无法做的事情。例如，如果你是做销售的，你会花更少的时间来计算产品的理想价格，因为算法可以确定最优价格来最大化利润。相反，你可能会花更多的时间管理客户或设计有吸引力的营销材料或网站。
对于布鲁金斯学会（Brookings Institution）的资深研究员Richard Reeves来说，这项研究揭示了未来的工作——包括什么工作，工资多少，以及工人的满意度。人工智能可能会提高生产率和收入，但它可能会产生其他无法用金钱衡量的影响。Reeves认为，真正的问题是，机器会帮助人们在职场蓬勃发展吗？他谨慎乐观地认为，人工智能最终可能帮助人们创造更有成就感、更愉快的工作。但这是我们必须积极努力，市场并不会自动把我们带到那里。
——《AI May Not Kill Your Job—Just Change It》（来源：https://www.wired.com/）
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