騰訊:我們如何讓“科技向善、AI向善”?

腾讯:我们如何让“科技向善、AI向善”?

文|劉勝義騰訊集團高級執行副總裁、集團市場與全球品牌主席

如何讓人工智能成為人類的好助手,幫助人類解決那些最棘手的問題?

我國每年新增失蹤人口達到數百萬。一旦錯失了尋回走失人員的黃金時間,就只能從市縣一級適齡人口中進行搜索,這意味著至少數十萬級別的檢索規模。如果進一步擴大搜索範圍至省一級,檢索規模將急劇擴大到千萬以上,比對的難度堪稱大海撈針。

這段視頻,展示了人工智能如何讓“跨年齡層人臉識別”成為可能。

帕金森病的早期診斷和全程管理是醫學界公認的兩大難題。作為危害中老年人健康的嚴重神經退行病,我國近300萬帕金森病患者僅對應1000多名的專病醫生。另一方面,目前對帕金森病最主要的運動症狀的評估方式存在不足,耗時耗力,且存在著顯而易見的主觀性。

這段視頻,展示了人工智能如何參與帕金森病患的診療,提升中國帕金森患者的診療效果和生存質量。

4月29日,在迪拜國際貿易中心舉辦的2019“AI Everything Summit”峰會上,騰訊集團高級執行副總裁、集團市場與全球品牌主席劉勝義向在場的國際組織、阿聯酋政府官員、科技行業領袖、學術機構等分別展示了上面兩段視頻。

他認為,在人工智能時代,技術背後的“人”更為重要。在人性之善的引導下, “AI向善”將幫助人類提升生活品質,為社會發展創造新的可能。他同時呼籲,“技術向善”不應只是騰訊的使命和準則,更應該成為指引整個行業準則的推動力。

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今天,我很榮幸應Omar Sultan Al Olama閣下的邀請來到迪拜,與大家分享中國的人工智能發展。我們很高興地看到,迪拜這座魅力之都正張開雙臂擁抱人工智能。阿聯酋和中國都在人工智能(領域)進行著積極大膽的探索,從改善交通治理到醫療創新,再到提供更多的教育機會,阿中兩國都在通過人工智能更好地解決大眾日常生活中的問題。而我們的共同目的都是大幅提高人民的生活品質。

科技改變生活,這一話題並不新鮮。在2015年9月那次具有歷史意義的聯合峰會上,各國領導人一致通過了《2030年可持續發展議程》,議程中定義了全球可持續發展方面的17個目標。

可持續發展如何改善人民生活?這一問題對人類社會的進步甚至生存都至關重要。自國際社會就“可持續發展”的概念達成共識以來,全球各國政府、組織和個人一直在思考這一重大問題。

騰訊是一家科技企業,回顧過去20年的發展經歷,我們可以證明,科技將為實現人類社會的可持續發展發揮重要作用,尤其是潛力無限的人工智能,將把人類帶向充滿想象和希望的未來。

但是,有一個複雜的問題不容忽視,那就是人工智能既可以為可持續發展帶來機遇,同時也可能在哲學、道德和實踐三個層面帶來挑戰。如此活躍的、不可知的甚至不可預測的人工智能技術,當然有可能導致我們不想看到的結果。

正如史蒂芬·霍金所說,“強大的人工智能的出現既能帶來最好的結果,也能帶來最壞的結果。而我們還不知道究竟會是哪一個。”

在通向可持續發展的道路上,為了儘量降低人工智能可能產生的負面影響,我們需要的並不是“中立的科技”,而是“科技向善”和我們所稱的“AI向善”。

在前不久舉行的聯合國教科文組織人工智能峰會上,我提到,技術樂觀主義的潮水已不可避免地退去,現在,我們應該清醒地認識到,對於人工智能幫助實現可持續發展目標而言,“人性”比“智能”更重要。我想表達的是,“AI向善”的核心在於人類的自省與干預。

我們的目標應該是確保人類的全面進步,而不是僅僅以技術之名而進行技術創新。

儘管人工智能是強大的工具和助手,但人類必須負責任地對其加以引導並讓其富有人文關懷。只有這樣,我們才能充分發揮人工智能的潛力,推動可持續發展目標的實現。

那麼,騰訊是如何通過踐行“AI向善”來創造更美好生活的呢?

回顧多年的實踐,我們將這些概念主要落實在產品、國家和全球三個層級上。

與歷史上的技術革命相比,數字化尤其是人工智能導致的信息鴻溝可能會進一步割裂人類社會,加劇不平等,並對社會帶來巨大的挑戰。這是我們不敢想象也不能接受的後果,因為我們的產品有著數億的用戶。為了應對這一挑戰,我們必須實現“全民信息無障礙”。

因此,騰訊一直在堅持推動“一個都不能少”和“信息無障礙”理念的傳播與落地。很榮幸的是,去年12月3日,騰訊獲得了“聯合國教科文組織數字技術增強殘疾人權能獎”。

此外,企業責任也驅使著我們在開發每個產品時都要確保“算法公平”,還包括研發人工智能產品用於文化遺產的保護與修復。比如,我們對聯合國教科文組織世界文化遺產敦煌莫高窟的受損壁畫進行了數字復原。

以上只是我們通過人工智能創造更廣泛福祉的其中一些案例。

接下來,我想與大家分享一段視頻,讓我們看一看人工智能可以如何改變生活(開篇視頻1)。

我們意識到,除了提供產品,我們必須找到更好的方式,以解決社會中存在的主要痛點。現在,中國正上演著全球最快速的城鎮化,這也是中國面對的重大挑戰之一。1982年以來,超過5億中國人從農村遷入城市,這對城市基礎設施與資源帶來了巨大的壓力,同時也讓城市治理變得更為複雜。

此外,醫療與教育資源分配不均也是中國當前面對的重大挑戰。在實現國家的可持續發展目標的過程中,這些領域會對人民整體幸福感有著巨大的影響。貧困與社會不平等是人類共同面對的重大阻礙。和許多國家一樣,中國在面向基礎大眾的教育和醫療方面也面臨著重要挑戰。

對此,騰訊致力於通過科技來應對這些最重大的社會問題與挑戰,而這些領域也是騰訊人工智能戰略的重點。

像迪拜一樣,中國和騰訊公司把智慧城市建設列入了重要日程。截至2017年底,騰訊微信公共服務已在中國360多座城市上線,當地居民可以足不出戶地通過我們所稱的“智慧城市”服務號來享受公共服務。

在教育領域,人工智能也讓過去只有城市才能享受的教育資源走進了邊遠地區。“企鵝輔導”是騰訊開發的教育產品之一,其40%的用戶都是三四線城市的學生。有些地方非常偏遠,過去那裡的教學資源根本無法與北京、上海這樣的一線城市相提並論。

人工智能正在將醫療資源推廣到全民普惠。對於醫療資源相對匱乏的鄉鎮,人工智能可以自主學習高水平醫生的專長,然後將他們的知識與經驗傳遞給鄉村醫生。此外,人工智能還可以讓患者獲得媲美大城市三甲醫院的醫療資源。

人工智能有望成為中國整體醫療水平的“均衡器”。現在,人工智能可以幫助全國的醫生提高臨床診斷的準確率和效率。我們的結直腸息肉實時定位技術的準確率高達96.93%,腺癌人工智能輔助診斷的準確率高達97.20%。

現在,我想再與大家分享一段視頻,讓我們切實地感受人工智能正在如何用於提高中國帕金森病患的診療效果和生存質量(開篇視頻2)。

超越國界,放眼全球,騰訊立志成為“全球公民”,為全人類創造更大的福祉。我們認為,科技必須用於解決我們的星球所面對的最重大挑戰。騰訊將其稱為“FEW”:即Food(食品)、Energy(能源)、Water(水)。這些將是人類在未來要共同面對的三個最基本也最重要的問題。

在食品領域,騰訊投資的以色列數字農業公司Phytech通過數據來優化農作物培育。在去年12月由瓦赫寧根大學主辦的自運轉溫室挑戰賽上,騰訊人工智能實驗室和農業專家組成的iGrow團隊研發的“人工智能黃瓜”斬獲亞軍。這一成果是巨大的突破,因為它為食物生產的進一步研究鋪設了道路。如聯合國所說,為了實現到2030年在全球範圍內消除飢餓的目標,我們需要找到改進食品供應鏈的方式。

我剛剛與你們分享是騰訊在中國的人工智能理念與實踐。而我們相信,這僅僅是黎明時分的第一縷陽光。

現在,我們正處在“數字文明”的發端。如果說工業文明讓人類可以控制機器,那麼數字文明將掀開全新的篇章。在那個時代,人類、自然與人工智能將共同創造一個命運共同體。

“零和博弈”的時代已成為過去,以合作與和諧共處為主旋律的新時代已經到來。在這個新時代,成功不應再以他人的失敗為代價。實現“AI向善”,某個國家或某個地區的努力是不夠的,我們需要的是整個人類社會的同心協力。

全球的政策制定者們要攜起手來,共同擁抱命運共同體這一理念。我們應大膽地直面並解決公地悲劇,我們沒有時間和餘地再猶豫不前。我們沒有“第二套方案”,因為我們不會再有“第二個地球”去從頭再來。

在全球層面上踐行這樣的原則是複雜的,需要協同的行動與調整。但是,核心理念是不變的,那就是:命運共同體的理念,多方治理的生態系統以及多方尤其是企業的參與和互動。

在中國的實踐讓我們學到的最重要一條就是:多方治理的生態系統是實現包容性人工智能的最有效方式。

現在,中國已經建立起了開放的人工智能生態系統,這一生態系統彙集了所有利益相關方,包括政府、科技企業、學術機構和用戶。在建立繁榮的人工智能產業方面,他們正在積極地發揮著重要作用。

這就是我說的“科技向善”,即整個科技產業通過他們的技術資源為人類社會創造福祉。在今年3月召開的“兩會”上,作為人大代表的騰訊創始人馬化騰提出了7項議案,其中最重要的一條就是“加強科技倫理建設,踐行科技向善”。他指出,“只有科技倫理起到對技術創新與開發的監督作用,我們才能確保技術進步會惠及全人類和人類社會。”

“技術向善”不應只是騰訊的使命和準則,更應該成為指引整個行業準則的推動力。只有當科技行業的所有企業和從業者都認可並堅守“科技向善”這一原則,科技才能真正地發揮它的潛力,造福社會。

這關乎的不僅僅是“我的世界”,也不僅僅是“我們的世界”,而是整個世界。當我們用批判的眼光去看待,並看到左右著人類文明進程的、不可避免的數字化浪潮之時,我們會意識到,也許我們今天所做的並不是改變世界的英雄之舉,而是建立起保護,保護“你和我”不被這個新的世界所改變。

這,才是“AI向善”之緣起。這,也是履行“科技向善”這一使命的起點。

(本文為作者4月29日在迪拜國際貿易中心舉辦的2019“AI Everything Summit”峰會上的演講內容。)


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