前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >李开复《时代》周刊百大人物峰会演讲:Making A.I. Work for Humans | 中英双语

李开复《时代》周刊百大人物峰会演讲:Making A.I. Work for Humans | 中英双语

作者头像
量子位
发布2019-05-13 16:43:54
8740
发布2019-05-13 16:43:54
举报
文章被收录于专栏:量子位量子位量子位
李根 发自 偶凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

在科普AI这件事上,李开复不遗余力。

若问中美谁把“AI会是水电光热”喊得最响亮,非开复老师莫属。

他还一直在国际峰会上介绍AI正在给中国——特别是给贫困地区带来的教育、医疗带来的福祉。

但这一次,在 TIME 100 Summit 演讲现场,创新工场董事长也在呼吁:

AI积极的一面要拥抱,但正在带来的隐私数据滥用和就业问题,同样不容忽视。

《时代》周刊百大人物峰会演讲

TIME 100 Summit,全称2019年最具影响力人物100强峰会。

延伸自全球百大最具影响力人物评选(又名时代百大人物),是《时代》周刊杂志重磅评选的年度人物榜单。

每一年,《时代》周刊会根据“领袖与革命者”、“建设者与巨人”、“科学家与思想家”、“英雄与时代象征”以及“艺术家与演艺人员”这五大类别,选出当年世界范围内各行各业引领风潮的100位最具影响力的人物。

今年,中国科技领域有华为创始人任正非、字节跳动创始人张一鸣入围,而且张一鸣的提名推荐人正是李开复博士。

虽然从2004年开始评选至今,这份榜单已经走过了16个年头。

但线下峰会还是头一回。

于是最近,《时代》周刊在纽约举行首届百大人物峰会,旨在表彰百大人物所取得的成就,推进跨学科领域的合作,建设一个更加美好的世界。

本届峰会的与会者由历年百大人物获奖者组成,不仅有政商领域的领导者,前沿科技的开拓者,也有文体界的先锋人物,是一个多元化的、有影响力的群体。

让AI造福人类

作为2013年全球百大最具影响力人物,创新工场董事长兼CEO李开复博士也受邀参加此次峰会并发表《Making A.I. Work for Humans(让AI造福人类)》主题演讲,探讨当今人工智能发展现状,分享了人工智能所带来的机遇与挑战。

李开复博士把人工智能比作新时代的“电力”,并表示这项技术会赋能驱动许多应用和设备的高速发展,其中很多会超越人类想象。

演讲中,他通过一些实例展示了当下人工智能技术的发展现状,包括基于计算机视觉来移动、分拣物体的仓储机器人,以及能够根据任何主题进行创作和表演的AI说唱歌手等。

李开复博士肯定了人工智能技术在医疗健康、教育等领域的积极作用。

例如,在中国最贫困的地区,利用人工智能技术加上直播技术的辅助,可以把农村学校与身处北京的顶尖教师们连接起来,让这些孩子们享受到优秀的教师资源。

与此同时,老师也能在技术的帮助下获得学生的信息,例如他们的名字以及他们在学业上落后的地方,学校还可以使用人工智能来给考试评分,并置家庭作业、为作业打分等。

“这是非常好的体验,极大地打破教育障碍,可以为需要的人提供帮助。”

隐私数据挑战

另外,李开复博士也谈到了人工智能带来的隐私安全、就业机会等一系列问题。

他表示,为了防止最严重的数据滥用,需要制定相应的法规。但是,人们不应该只将人工智能带来的隐私问题视为一个监管问题,可尝试用“以子之矛攻子之盾”——用更好的技术解决技术带来的挑战,例如同态加密、联邦学习等技术。

“我们可以设想有一个滑块,每个人都可以选择获得更多安全性或是更多便利性,每个人都有自己的选择权。”

对于伴随人工智能普及而发生的人类工作被取代问题,他也发表了自己的见解——政府需要切实关注教育和培训,人们也需要在工作岗位中发挥自己的创造力和同情心——这是人们真正擅长的,也是机器人无法取代的。

演讲最后,李开复总结说:

人工智能时代已经到来,我们需要积极拥抱它。

传送门

最后,传送两份资源。

首先是此次演讲的完整视频,全程英文,搭配中文字幕:

其次,附上演讲的听写实录(未经演讲者确认),看看你给开复老师的这篇演讲打多少分?

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-04-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 量子位 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 《时代》周刊百大人物峰会演讲
  • 让AI造福人类
  • 隐私数据挑战
  • 传送门
相关产品与服务
联邦学习
联邦学习(Federated Learning,FELE)是一种打破数据孤岛、释放 AI 应用潜能的分布式机器学习技术,能够让联邦学习各参与方在不披露底层数据和底层数据加密(混淆)形态的前提下,通过交换加密的机器学习中间结果实现联合建模。该产品兼顾AI应用与隐私保护,开放合作,协同性高,充分释放大数据生产力,广泛适用于金融、消费互联网等行业的业务创新场景。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档