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申博客户端:普林斯顿传授写「当代AI防骗指南」:许多所谓的「AI」都是骗子,表现不见得比乱数产生器好

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如今看似是AI时期,许多公司都推出了以AI为名的伶俐商品,从硬体到软体都有,连口试都能够有所谓的AI挑选。不过,你有疑心过,这些AI的演算法究竟是什么,真的是AI吗?有位名叫 Arvind Narayanan 的普林斯顿电脑科学系副教授终究跳出来,炮轰:某些公司为了卖产物,运用民众的不相识,不论卖的是什么统统贴上「AI」的标签。

为何「假AI」的东西这么多?主要照样为了用来骗骗投资人,有故事可说。

在AI时期,像 AlphaGo 如许优异的 AI 产物,吸收了大批的投资者。然则实在都是叫着「AI」的东西,常人基础分不出来背地用的是否是AI。而在一样的光环之下,「伪AI」产物一样能召募到巨额资金,甚至在资源的推进之下,成为趋向,影响越来越多的人。

Arvind Narayanan以 「AI 口试」举例。如今,环球已有百万求职者阅历过或正在阅历 AI 口试官的「注视」。

供应这类产物的公司非只一家,个中最着名的 HireVue,宣称环球有凌驾700家公司运用他们的产物,个中不乏天下500强企业。现在,这家公司已召募资金9300万美元。

康乃尔大学调研效果

然则,Arvind Narayanan指出:「没有经由偕行评审的证据能够表明,这些东西真的能够展望事变绩效。数百万求职者面临的不过是精心设计的随机数产生器。」

使人疑心的,还远不只是这一种产物。为了让人人不被如许的话术给骗了,Arvind Narayanan决计教会人人怎样辨识这些 AI 界的骗子们。他的这份「防骗指南」上台数小时,就已经在推特上收成了1500赞。

 

AI 骗子长什么样

起首,阿文德以为,如今的 AI 运用方面能够归结成三类:

  • 真正效果的项目

  • 不圆满但希望显著的项目

  • 基础不牢靠的项目

总结起来,在人脸辨识如许的感知使命,和引荐演算法如许的自动推断使命上, AI 的表现都比较牢靠而且有用。

而「伪.AI」所做的事变,多数都是在做展望和人有关的「将来」。

「人们没法展望将来原本应该是基本知识,但赶上 AI,基本知识老是被抛到脑后。」

固然,口说无凭,阿文德引用了普莱斯顿大学软弱家庭和儿童福祉研讨的一项研讨效果(地点见文末)。

这项研讨旨在探明孩子们的表现究竟是否是能够展望的。

流程是如许:先透过深切访谈和家庭视察网络大批孩子及其家庭的数据。然后,用这些数据练习展望模子。输入的变量有近13000个,输出效果将展望这些孩子在15岁时6种表现。

假如模子能够圆满展望出效果,R^2=1,假如模子啥也没学会,R^2=0。

但练习的效果,却让介入研讨的研讨人员们大跌眼镜。

即使是表现最好的模子,也并没有哪一项展望效果是让人佩服的,甚至不如用4个变量线性回归拟合出来模子靠谱。

绿线:4变量线性回归效果

记得中国那台「加水就能跑」的汽车吗?人家不但拖到现在才破产,还骗了50亿人民币

这一效果并不是个例。在一项再犯罪率的展望研讨中(论文贯穿连接见文末), AI 的展望准确率只比随机效果好一点点,照样比逻辑回归的效果低了2个百分点。

而且,不只是展望效果不牢靠,如许的展望 AI ,还暗含着更多风险。

  • 起首,练习如许的 AI 须要网络大批个人隐私数据。谁都没有办法保证,这些数据会相对平安。
  • 其次,人们对这类 AI 的自觉信托,会使得一个范畴的发言权,从范畴专家和从业人员身上,大规模转移到控制 AI 的科技公司。
  • 更主要的是, AI 的黑盒子属性使得它给出的效果缺少诠释性。

很好笑的是,人类晓得去求神问卜得出来的效果不科学,然则用AI得出来的效果,就变得很科学,就算你不晓得AI背地的模子可不牢靠也一样。

就像是一开始举的 AI 口试的例子, AI 口试官给你打了个低分,谁也没法儿诠释,究竟是因为你表现不够自信,照样你身旁的杂讯影响了它的推断。

不是每一只 AI 都叫 AlphaGo 。阿文德认可,人工伶俐在某些使命上表现得非常精彩,但假如有人把 AI 当成了万金油,只为了分得 AI 风口上的一杯羹,那末,就要擦亮双眼,该阻挡阻挡,该抵抗抵抗。

 

一石激起千层浪

天下苦「伪AI」久矣。阿文德的「防骗指南」一经宣布,就在社群网路上引发了热闹的议论。

有人诘问诘责「人工伶俐」一词本就带有行销颜色,假如要议论手艺,就应该换一个词。

有人说起,连 Facebook、Google 如许的科技巨子都在 AI 方面造假。

注:Google能够自动打电话、被赞美经由过程图灵测试的 AI Duplex,被《纽约时报》曝出4次胜利完成的使命中,有3次靠的是人工。

有人以为,真正的 AI 会转变游戏规则,让人没法无视,也无需大肆宣传。

还有人对「防骗指南」做出了补充:

我曾采访过如许一家 AI 始创公司。领英显现,他们对开发人员嗤之以鼻,但对「培训师」却很是关注。

我很疑心他们究竟是否是真的在造 AI 。

 

传送门

PPT地点:

https://www.cs.princeton.edu/~arvindn/talks/MIT-STS- AI -snakeoil.pdf

Hacker News议论:

https://news.ycombinator.com/item?id=21577156

普莱斯顿大学软弱家庭和儿童福祉研讨:

https://fragilefamilies.princeton.edu/about

累犯展望:

https://advances.sciencemag.org/content/4/1/eaao5580

  • 本文受权转载自:36kr(36氪) 

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