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旷视印奇:刷脸技术应用到方方面面,要关心人工智能的治理问题

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旷视印奇:刷脸技术应用到方方面面,要关心人工智能的治理问题

新时代新问题。

图片来源:旷视

记者 | 周伊雪

作为一家人工智能独角兽公司,旷视科技可能是行业中最早思考和关注人工智能治理问题的。去年7月份,旷视成立了人工智能治理委员会并发布了旷视基于企业自身管理标准的《人工智能应用准则》。今年1月份,旷视还在人工治理委员会下新设了人工智能治理研究院。

“作为企业更重要的应该是思考产品创新、技术落地和产业变现,但之所以旷视会关注人工智能治理问题,是从产业落地的角度意识到治理问题对人工智能行业未来发展的深远意义。”7月10日,在第三届世界人工智能大会上,旷视科技CEO印奇说到。

大概五年前,旷视开始将人脸识别技术应用在金融领域,印奇表示,发展初期其实没有明确的行业标准和法律界限,当时旷视的大逻辑是“边发展边治理”。但现在,刷脸技术已经应用到生活方方面面时,就需要关注商业价值之外的社会、法律和治理问题。

作为企业,印奇表示旷视在关注人工智能治理时,更重要的出发点是从企业日常经营、产品设计、合同签订等非常具体的层面来思考这些问题。对于一些热门的人工智能应用,旷视的态度是“既问输赢,也问对错”。比如去年曾经掀起轩然大波的“DeepFake”(换脸)等应用,即使具备技术成熟度和商业价值,旷视也不会将其应用在产品中。

去年,旷视开始将中外媒体中有关人工智能治理的相关报道进行的汇总和分析,总结出四个大方向上的问题,印奇表示,这四大问题也是旷视人工智能治理实践的指导纲领。

第一是人工智能时代的伦理和法律本质问题。

印奇认为,当人脸识别越来越广泛时,最重要的问题是肖像权数据确权问题。这不仅是法律讨论,更关乎商业化产品设计当中的合同签订,包括法律确权过程以及后续法律纠纷中所涉及的问题。

第二是人工智能衍生的经济发展与社会公平问题。

在人工智能时代,很多人会关心工作会不会被机器人取代。旷视的人工智能技术在物流和制造等领域落地应用,印奇认为,在这些领域会发现人工智能所替代的劳动岗位往往与现在劳动力的短缺形成互补。

第三是人工智能应用的追责治理和权益分配问题。

在人工智能发展过程中,从早期算法最重要,逐渐过渡到算力最重要,再到现在核心数据扮演应用落地最重要的角色。印奇表示,现在人工智能的核心问题是无法通过一家企业或行业的来打通数据,需要有好的数据交换、定价和商业模式。但这些问题不仅仅需要产业内公司之间的商业安排,更多需要从法律、国家标准层面解决权益分配问题。

第四是人身安全与隐私保护问题。

数据隐私问题在互联网世界早已有之,但当人脸识别等人工智能技术开始进入线下物理世界时,就需要更加谨慎和重视。“比如,在北京上海等大城市的机场,人脸识别的通行方式已经很好地实现高效,但如果真的有用户在意自己的肖像权,不愿意使用人脸识别通道,那么未来在城市建设中有没有为这样的人工智能治理问题去构建基础设施?”印奇说,这些都是企业、政府建设者,包括相应行业人士都要一起去思考的问题。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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新时代新问题。

图片来源:旷视

记者 | 周伊雪

作为一家人工智能独角兽公司,旷视科技可能是行业中最早思考和关注人工智能治理问题的。去年7月份,旷视成立了人工智能治理委员会并发布了旷视基于企业自身管理标准的《人工智能应用准则》。今年1月份,旷视还在人工治理委员会下新设了人工智能治理研究院。

“作为企业更重要的应该是思考产品创新、技术落地和产业变现,但之所以旷视会关注人工智能治理问题,是从产业落地的角度意识到治理问题对人工智能行业未来发展的深远意义。”7月10日,在第三届世界人工智能大会上,旷视科技CEO印奇说到。

大概五年前,旷视开始将人脸识别技术应用在金融领域,印奇表示,发展初期其实没有明确的行业标准和法律界限,当时旷视的大逻辑是“边发展边治理”。但现在,刷脸技术已经应用到生活方方面面时,就需要关注商业价值之外的社会、法律和治理问题。

作为企业,印奇表示旷视在关注人工智能治理时,更重要的出发点是从企业日常经营、产品设计、合同签订等非常具体的层面来思考这些问题。对于一些热门的人工智能应用,旷视的态度是“既问输赢,也问对错”。比如去年曾经掀起轩然大波的“DeepFake”(换脸)等应用,即使具备技术成熟度和商业价值,旷视也不会将其应用在产品中。

去年,旷视开始将中外媒体中有关人工智能治理的相关报道进行的汇总和分析,总结出四个大方向上的问题,印奇表示,这四大问题也是旷视人工智能治理实践的指导纲领。

第一是人工智能时代的伦理和法律本质问题。

印奇认为,当人脸识别越来越广泛时,最重要的问题是肖像权数据确权问题。这不仅是法律讨论,更关乎商业化产品设计当中的合同签订,包括法律确权过程以及后续法律纠纷中所涉及的问题。

第二是人工智能衍生的经济发展与社会公平问题。

在人工智能时代,很多人会关心工作会不会被机器人取代。旷视的人工智能技术在物流和制造等领域落地应用,印奇认为,在这些领域会发现人工智能所替代的劳动岗位往往与现在劳动力的短缺形成互补。

第三是人工智能应用的追责治理和权益分配问题。

在人工智能发展过程中,从早期算法最重要,逐渐过渡到算力最重要,再到现在核心数据扮演应用落地最重要的角色。印奇表示,现在人工智能的核心问题是无法通过一家企业或行业的来打通数据,需要有好的数据交换、定价和商业模式。但这些问题不仅仅需要产业内公司之间的商业安排,更多需要从法律、国家标准层面解决权益分配问题。

第四是人身安全与隐私保护问题。

数据隐私问题在互联网世界早已有之,但当人脸识别等人工智能技术开始进入线下物理世界时,就需要更加谨慎和重视。“比如,在北京上海等大城市的机场,人脸识别的通行方式已经很好地实现高效,但如果真的有用户在意自己的肖像权,不愿意使用人脸识别通道,那么未来在城市建设中有没有为这样的人工智能治理问题去构建基础设施?”印奇说,这些都是企业、政府建设者,包括相应行业人士都要一起去思考的问题。

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