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AI要实际应用仍有较大挑战,数据安全备受关注

人工智能真正要实际应用仍有不少挑战,主流的深度学习深深依赖大量的数据,而目前数据隐私问题并没有得到解决。

“到目前为止,我们并没有真正对数据隐私制定非常完整的法规。虽然今天人工智能有算力、算法、数据,中国人工智能公司非常容易采集到数据,我们的环境比较宽松,但是如果我们的数据无法得到有效保护是非常危险的。”SAP全球高级副总裁李强多次提到数据隐私。

在2019世界人工智能大会期间,第一财经日报副总编辑杨燕青与SAP全球高级副总裁李强,平安集团首席科学家肖京,达闼科技创始人、首席执行官黄晓庆,深兰科技创始人、首席执行官陈海波围绕AI如何赋能产业,以及AI发展的制约因素等话题展开了讨论,对于数据隐私的担忧是论坛中出现频率最高的话题。

AI技术的进步为人类生活提供了诸多便利,计算机视觉、自然语言识别、机器阅读、机器翻译、对话式人工智能都逐步接近人类水平,逐渐变革医疗、教育、工业等各种行业。

“ 比如说影像识别,影像识别有很多产品,一张图片进来大部分的AI模型或者是产品都是做单一任务的。比如说拍一张X光,很多产品可以筛查是不是有肺炎、尘肺病等等。我们的产品分两步,第一步马上识别是正常还是有病,这一步可以做到非常精准,可以把大量没有病的就筛出,医生只看少量有病的;第二步可以同时诊断17种不同的肺部疾病,这样可以真正帮助医生减轻负担,并且可以做成流程一部分。”肖京以医疗为例,介绍了AI在医疗中的应用。

黄晓庆指出,各行各业都有自己的需求,服务机器人可以完成从接待到清洁、安保、零售等垂直应用各种人不愿意做的工作。

不过,在带来便利的同时,围绕AI的伦理道德和数据安全、隐私的问题也越来越让人担忧,这也是此次人工智能大会期间不少论坛和嘉宾都高度关注的一大议题。

陈海波指出,人工智能目前受到很大的局限,”我们目前还是基于深度学习,深度学习最大的问题是对数据的依赖,这个瓶颈已经非常清楚。“

肖京也提到,人工智能现在要实际应用很困难。“现在的人工智能是一个弱人工智能阶段,只能解决计算问题,包括AlphaGo解决的也是计算问题,一定要能够把业务场景转换为计算问题才可以解决。其次,一定要有数据支撑,很多场景并没有数据应用、隐私保护或者是权限管理的的标准,包括各个不同机构的数据如何合理合法合规的用起来,并没有一个统一标准。这些方面都会制约(AI的发展),包括医疗领域,我们可以有很多应用,但是商业模式上受限于认证的问题,付费的问题等等。”

相较于个人,企业对数据安全更加注重。李强表示,“现在我们的制约是,在企业应用的领域,我们看到物联网很多安全数据采集方面,没有办法像2C端随意去做,我们对于安全和准确的要求非常高,数据的采集和安全要求更高。”

对于数据隐私和安全问题,仅仅依赖技术手段并不足以解决问题,多位嘉宾提到要立法,肖京指出,“当务之急应该立法立标准,让我们有一个规范发展、透明公平的发展环境。”

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190831A05D0200?refer=cp_1026
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