AI要实际应用仍有较大挑战,数据安全备受关注

  • 日期:09-13
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原标题:AI在实际应用中仍存在重大挑战,数据安全性备受关注

人工智能的实际应用还存在许多挑战。主流深度学习在很大程度上依赖于大量数据,目前的数据隐私问题尚未解决。

“到目前为止,我们还没有对数据隐私做出非常完整的规定。虽然今天的人工智能具有计算能力,算法和数据,但中国人工智能公司很容易收集数据,我们的环境更加轻松,但如果我们的无法有效保护数据是非常危险的。“SAP Global高级副总裁李强一再提到数据隐私。

在2019年世界人工智能会议期间,第一财经日报副主编杨延庆和SAP全球高级副总裁李强,平安集团首席科学家肖静,大榭科技创始人兼首席执行官沉兰科技创始人兼首席执行官黄晓卿关晨波讨论了人工智能如何赋予行业权力以及人工智能发展的制约因素。对数据隐私的担忧是论坛中最常见的主题。

人工智能技术的进步为人类生活提供了许多便利。计算机视觉,自然语言识别,机器阅读,机器翻译和对话人工智能逐渐接近人类水平,逐步改变医疗,教育和工业等各个行业。

“例如,图像识别,图像识别有很多产品,大多数AI模型中都有图片,或者产品是单一任务。例如,拍摄X射线照片,许多产品可以筛查肺炎我们的产品分为两个步骤:第一步是确定它是正常还是病态。这一步可以非常准确地完成。它可以在没有大量疾病的情况下进行筛选。医生只看到少量的疾病;步骤可以同时诊断17种不同的肺部疾病,这可以真正帮助医生减轻负担,并且可以成为这一过程的一部分。“肖静介绍了AI在医学治疗中的应用例子。

黄小青指出,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,保安,零售等垂直应用的人们不想做的工作。

然而,在带来便利性的同时,围绕AI道德,数据安全和隐私的问题变得越来越令人担忧。这也是许多论坛和嘉宾在人工智能会议期间密切关注的话题。

陈海波指出,人工智能目前非常有限。 “我们仍然基于深度学习。深度学习的最大问题是对数据的依赖。这个瓶颈非常明显。”

小静还提到人工智能现在很难应用。 “现在人工智能是一个弱的人工智能阶段,它只能解决计算问题,包括AlphaGo,这也是一个计算问题。它必须能够在解决之前将业务场景转换为计算问题。其次,必须有数据支持,许多场景。数据应用,隐私保护或权限管理没有标准,包括不同组织的数据如何正确合法,没有统一的标准。这些方面将限制(AI的发展) ,包括医疗领域。我们可以有很多应用程序,但商业模式受到认证问题,付费问题等的限制。“

与个人相比,公司更注重数据安全性。李强说:“现在我们的约束是,在企业应用领域,我们已经看到了物联网安全数据收集的许多方面。没有办法像2C那样做。我们对安全性有很高的要求。准确性,数据收集和更多安全要求。“

对于数据隐私和安全问题,仅依靠技术手段还不足以解决问题。许多客人提到他们应该立法。肖静指出,“必须建立立法,使我们有一个标准化,透明和公平的发展环境。”回到搜狐看看更多

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2019-08-31 09: 14

来源:第一财务

原标题:AI在实际应用中仍存在重大挑战,数据安全性备受关注

人工智能的实际应用还存在许多挑战。主流深度学习在很大程度上依赖于大量数据,目前的数据隐私问题尚未解决。

“到目前为止,我们还没有对数据隐私做出非常完整的规定。虽然今天的人工智能具有计算能力,算法和数据,但中国人工智能公司很容易收集数据,我们的环境更加轻松,但如果我们的无法有效保护数据是非常危险的。“SAP Global高级副总裁李强一再提到数据隐私。

在2019年世界人工智能会议期间,第一财经日报副主编杨延庆和SAP全球高级副总裁李强,平安集团首席科学家肖静,大榭科技创始人兼首席执行官沉兰科技创始人兼首席执行官黄晓卿关晨波讨论了人工智能如何赋予行业权力以及人工智能发展的制约因素。对数据隐私的担忧是论坛中最常见的主题。

人工智能技术的进步为人类生活提供了许多便利。计算机视觉,自然语言识别,机器阅读,机器翻译和对话人工智能逐渐接近人类水平,逐步转变医疗,教育,工业等各个行业。

“例如,图像识别,图像识别有很多产品,大多数AI模型或产品的图片都在做单一任务。例如,拍摄X光片,许多产品可以筛查肺炎,尘肺病等。产品分为两个步骤,第一步是立即确定是正常还是病态,这一步可以非常准确,可以筛出大量无病,医生只看少数病;第二步步骤可以同时诊断17种不同的肺部疾病,这可以真正帮助医生减轻负担,并可以使流动。部分成。“以小静为例介绍了AI在医学治疗中的应用。

黄小青指出,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,保安,零售等人们不想做的工作的垂直应用。

然而,在带来便利的同时,围绕AI的道德,数据安全和隐私的问题变得越来越令人担忧,这也是AI会议期间许多论坛和嘉宾非常关注的一个主要话题。

陈海波指出,人工智能目前受到很大限制。 “我们仍然基于深入学习,深度学习的最大问题是对数据的依赖,这已成为非常明显的瓶颈。”

小静还提到人工智能现在很难应用。 “现在人工智能是一个弱的人工智能阶段,它只能解决计算问题,包括AlphaGo,这也是一个计算问题。它必须能够在解决之前将业务场景转换为计算问题。其次,必须有数据支持,许多场景。数据应用,隐私保护或权限管理没有标准,包括不同组织的数据如何正确合法,没有统一的标准。这些方面将限制(AI的发展) ,包括医疗领域。我们可以有很多应用程序,但商业模式受到认证问题,付费问题等的限制。“

与个人相比,公司更注重数据安全性。李强说:“现在我们的约束是,在企业应用领域,我们已经看到了物联网安全数据收集的许多方面。没有办法像2C那样做。我们对安全性有很高的要求。准确性,数据收集和更多安全要求。“

对于数据隐私和安全问题,仅依靠技术手段还不足以解决问题。许多客人提到他们应该立法。肖静指出,“必须建立立法,使我们有一个标准化,透明和公平的发展环境。”回到搜狐看看更多

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