人工智能与科技情报工作

人工智能与科技情报工作

本文为《竞争情报》杂志2018年5月的一次访谈内容,最终版本请参阅该刊。

问:在SCIP2017年的年会上,美国人工智能研究所(AiAi)主席Al Naqvi先生提及了这样一个观点“人工智能属于战略部门而非技术部门”,您如何看待这个提法?

答:这种认识在当下有一定的道理。对于一些颠覆性技术,首先需要把握它的宏观战略影响,才能制定合理的措施加以应对。但是对人工智能必须认识到它既有战略层面的影响,又需要有战术层面的布局。就像工业化的起步,一开始的影响并不是全方位的,而只是在某些行业领域、或一些行业的某些环节带来颠覆,然后再扩展到整个产业链,乃至人类社会生活的各个方面。

不懂得AI的战略意义,就无法从10万米高度看清形势,无法做到及时转型和布局;不懂得操作层面的影响,就不知道从何入手,战略决策也将成为空中楼阁。对于情报工作而言,人工智能带来的战略影响是全局性和根本性的,因为情报工作本身就是一种信息过程,从情报的搜集、处理、归纳、分析、整理,在一定的框架内得出结论或提出建议,指导决策或带来行动,无一不是一种智力劳动的结果,人工智能从原理上来说,除了带有情感的、需要人情练达或创意审美的“创造”还无法做到之外,只要是客观的、“科学的”和可重复的过程,假以时日,应该都能解决。从战术层面来说,目前还处在弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence,简称ANI)的发展阶段,情报过程的局部过程或部分工作交给机器来完成,已经毫无问题。当前计算机视觉、自然语言处理、自动翻译、语音识别、数据挖掘、文本处理与分析、名称实体识别、自动摘要和报道、自动舆情监控等相关技术已日趋成熟,完全能够应用于情报工作,极大地节省人力并提高效率。

问:管理层通常只愿意为当下的利益买单,设想如果您是一家尚未真正开始考虑人工智能的机构中的战略或情报专家,您如何说服管理层更多地考虑人工智能对公司的影响,并及早对此作出应对?

答:当前的智能化浪潮很容易让人联想起20多年前开始的信息化浪潮,情形十分相似。当时有个说法:企业不信息化(如采用ERP+CRM)要死,而(不合适的)信息化可能死得更快。当时针对普遍采用的ERP(企业全资源管理系统),产业界有人提出一个“三分论”,即三分之一的ERP能用,三分之一修修改改勉强能用,还有三分之一是彻底失败。当初上马一套ERP系统的平均成本是数千万到数亿美元!失败导致的后果常常是一蹶不振甚至最终黯然离场。主流经济学理论对信息化的解释都认为其本身并不具备很好的投资回报率(ROI),但当大家都开始用信息技术进行流程再造时,不进行信息化肯定死路一条。当前智能化浪潮正席卷而来,如果把工业化当作人类体力的延伸的话,智能化才是真正的人脑延伸,当初的信息化还只是智能化的前奏。

对于如何说服管理层,我觉得可以有三条道路:一是多学习AI,了解其能力,通过原理和案例来说服管理者。我们可以看到由于智能分析系统的进步,使得法律助理和证券分析行业已经几乎完全被人工智能所取代,同声传译行业也正在发生同样的事情,这类行业受到人工智能的直接冲击,就是由于相关技术的成熟而直接导致,他们其实都是情报工作的近亲。二是开始着手尝试AI的应用,在搜索查询、跟踪、清洗、建库、编辑、撰写、发布、交流等情报工作流程中各个可能的环节中尝试AI的应用,让事实来说话。一开始肯定会有一定成本,甚至会走一些弯路,但对整个行业来说趋势是明显的,必然会应用到人工智能,享受到巨大的好处。如果管理层实在顽冥不化,则可以祭出终极武器:跳槽到应用了AI的机构里去。

问:人工智能会先影响某个行业吗?还是人工智能将同时为所有行业带来变革性的影响?

答:新技术的开端从来都是不均衡的,人工智能一定会在某些行业,或者某个行业的某些“工种”得到应用,然后再波及整个生态或产业链。科幻作家威廉吉布森(WilliamGibson)曾有一句名言:“未来已来,只是尚未流行而已”。人工智能就是一种“弥漫性”、“基础性”技术,它的影响不是局部性和行业性的,它甚至会对人类社会产生根本性的影响,已经引发关于对人类未来命运产生影响的哲学性思考。

当前人工智能取得重大进展,各类投资蜂拥而来,有人认为我们已经彻底告别了曾经经历了两次的“人工智能之冬”。无论这种乐观是否有足够的依据,我们都必须清醒地认识到,当前人工智能的突破并不是全方位和无条件的,而只是由于在计算机硬件性能得到高速发展和移动网络应用造就大数据随处可得的背景下,以深度学习为代表的人工神经网络取得了实质性的突破,带来计算机视觉、语音识别、机器翻译等认知计算领域的突破,至于为什么会造成如此突破,计算机科学家也莫衷一是,目前还被认为是一个“黑箱”,缺乏让人信服的理论解释。计算机科学家还在寻找机器学习的终极“圣杯”,这个过程应该不是短期内所能完成的。

在可能受到人工智能直接影响的行业中间,情报工作是一个很有意思的实践领域,它一方面由于其“尖兵”和“耳目”的作用历来被高度重视,另一方面由于内容领域的广泛性和方法工具的动态复杂性而一直“找不到北”,一直徘徊于许多相关理论和学科的边缘或末梢,唯一的应对措施是必须尽快地适应。这也可能是它的宿命。当前在人工智能背景下“智慧情报”的概念被适时地提出,即要求情报工作更多地采用基于大数据的分析过程,并在工作流程上更多地应用群体智慧、团队协同,以及自动跟踪、处理、预警和报告的方式,建立数据驱动/数据密集型的情报过程,并发挥模型、工具和算法的优势,是“智慧情报”的两个关键环节。这就不是过去以个人或小团队的作坊式的工作方式,以及基于不完全情报的“顿悟”过程所能够实现,这也使得情报工作有了更高的门槛。当然这个过程也不是一蹴而就的,过去的情报经验在建立模型、开发工具和实现算法方面需要发挥重要作用,并且会经历不断实践和“试错”的过程。

问:您如何看待人工智能改变关于隐私的话题?您是否担忧这可能会成为一个问题?

答:关于隐私,李彦宏的一句话虽然无良但却真实:隐私可以换取便利。人工智能是建立在海量获取数据的基础上的,人的智慧也是建立在大量认知的基础上,未来的个性化医疗、精准化服务,无一不是建立在放弃一部分隐私基础上的,所以问题的关键并不在于隐私的使用,而在于隐私在使用过程中如何能够得到有效的保护,是否有严格的法律及监管体系,能否对于隐私侵犯行为施以严刑峻法,才是我们这个物欲过度、道德不足的跛足社会应该认真考虑的问题。

隐私问题的受害者是普通用户,然而现在却总是成为业界大佬们相互攻奸的利器,例如最近华为与腾讯为隐私实践而起的冲突,这本身就是一个非常不正常现象。法律和政策的制订者不能代表弱势的普通用户发声,不能为真正的受害者伸张正义,而沦为资本的代言人,就永远没有公正可言,隐私问题也将永远是个问题。

问:普华永道(PWC)的一份研究报告称,人工智能将在2035年之前将许多发达国家的经济增长率翻一番。您是否同意这些经济收益会使全球性的发达国家和发展中国家之间的不平等变得愈加严重?中国如何能在这场人工智能的变革中不落伍?

答:人工智能一方面使不发达国家的劳动力优势不复存在,另一方面也使国民素质对于经济发展的影响力降低,因此,在帮助发达国家发展经济的同时,AI也缩小了不发达国家在生产要素方面的劣势。究竟哪个因素起到更大的作用,目前还很难察觉和下结论。

中国迄今在人工智能领域虽然并不处于第一梯队,但进展还是可圈可点、并不落伍的,一方面有一流的互联网公司高度重视这个领域并大量投资,常常能招募到美国顶尖的人工智能专家和团队;另一方面有国家从战略高度政策扶持和产业倾斜。应该说在人才、资金、市场等方面都没有问题,最大的问题是观念的开放性和对研发规律的认识。

在开放观念方面,人工智能从长远看是一个赢者通吃的领域,因此大家除了在技术上尽快取得突破之外,一旦有了一定技术优势,都极尽全力把尽快占领市场看成是高于一切的竞争策略,而只有足够开放,例如充分利用开源,才能迅速聚集更多的第三方力量并最终获得最大的市场占有率。因此这个领域进行技术竞争时很重要的是必须放弃急功近利和零和思维。国内的人工智能公司在一个封闭的市场中往往表现得封闭和急功近利。

在对于人工智能研发的政策扶持方面,我们常常习惯于傍大款、服从马太效应而不是营造公平的竞争环境,政府在支持基础研究方面的角色也常常被忽视,而更多地把公共资金直接投入到所谓“有前景”的公司,使得这些公司不思进取,甚至起到了助纣为虐的作用。

人工智能是一项具有全局意义的颠覆性技术,与全球变暖和核武器技术一样,处理不好甚至会危及到人类自身的生存和发展,因此我们必须依靠全人类的合作才有赢的希望。就像习总书记所说,我们是同一个人类共同体中的成员,和则两利,斗则俱伤。

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