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假装AI,有多少人工智能是靠“人工”的“智能”?

科技云报道 科技云报道 2022-07-03


在一个产业火爆的背后,一切或真或假的现象被完全忽视和掩盖了,但这却决定着这个产业的前途命运。当前AI的一些现象值得业界关注,“假AI”就是其中之一。那些制造“假AI”的科技公司到底是怎么想的?“假AI”又是怎么制造出来的?



建立一个真正由AI驱动的服务并不简单。所以,一些初创公司动起了歪脑筋——他们让人类模仿机器,而不是让机器学习人类,因为这样成本便宜得多,也容易得多。


ReadMe首席执行官Gregory Koberger表示,使用人力来代替人工智能,可以让你跳过大量的技术和业务开发挑战。


它虽然无法像计算机那样可升级,但却能让你跳过早期的困难部分,达到想要的效果,这就是“假AI”产生的根源之一。


 互联网巨头深陷其中 

 以人力冒充AI套路被识破 

 

近日,华尔街日报的一篇文章曝光了这种做法,该文章揭露Google允许几百名第三方应用开发者访问用户的收件箱。


Edison Software公司的AI工程师通过篡改身份信息,浏览了几百名用户的个人电子邮件,以改进“智能回复”功能。问题是该公司并没有在其隐私政策中提到过有人会查看用户的电子邮件。


使用人工的做法见报已经不是第一次了。2008年,一家将语音邮件转换为短信的公司Spinvox被指控在海外呼叫中心使用人力,而不是人们以为的机器。



2016年,彭博社曝光了一些公司让每天工作12小时的人工来“假装”程序,在Chatbot里进行自动日程设置服务。想想就知道这项高重复性的工作有多枯燥而劳累,这些员工非常渴望AI能解放他们。


2017年,一家声称使用“智能扫描技术”处理收据的公司Expensify承认,公司一直雇用人力进行劳动。收据的扫描文件被发布在亚马逊的Mechanical Turk众包劳动平台上,由低薪工人进行阅读和转录。


但使用Expensify智能扫描应用的用户或许并不知道,他们的各类收据单已经被未知的工作人员进行详细浏览,比如每一个人用Uber叫车后收据上的全名、上车和下车的地点。

 

 

在人工智能领域,很多时候是幕后有人而不是算法。甚至是在AI上投入巨资的Facebook,都在使用人工来支持Messenger的虚拟助手。


2015年,Facebook推出虚拟助手M的测试版,M能预约和提供礼物建议等,只不过它也是由人工协助。当时我们用不到它,因为它只对旧金山湾区的1万人开放,而现在Facebook彻底关闭了这一项目。


虽然这种人工协助AI的出发点其实是好的,AI系统会在人类的协助下学会应答各种指令,最终变得更加智能。

 

 

然而,这样做的代价还是有点大。首先,Facebook需要大量昂贵的劳动力,因此将服务扩大不太可行。其次,当M完成一项任务时,用户总是会提出更难完成的要求。就这样,M要达到的自动化程度远远超过了当前的机器学习技术。


 AI仍然具有技术局限 

 人类更应该学会与AI和谐相处 

 

在某些情况下,人工的参与可以用来训练AI并提高其准确性。一家名为Scale的公司提供许多人力来为自动驾驶汽车和其他人工智能系统提供“培训”数据。


例如,这些人力会持续关注摄像头或传感器的反馈,并在视野中标记汽车,行人和骑行的人。通过足够的人工校准,AI能学会识别这些物体。


而另一种情况是,有的公司在AI项目还没完成研发时,就告诉投资者和用户他们已经开发了可扩展的AI技术,但背地里还会秘密地依赖人工劳动,直到研发成功。


在中国,抖音、快手、今日头条等互联网内容平台接连遇到了监管这道坎,这些宣称“以技术驱动”的互联网公司仍然需要不断加大人工审核的力度,以确保封闭审核漏洞。


这些公司利用AI算法将基于个性化推荐的内容消费做到极致,但要反过来让算法起到整治和导向的作用,显然还需要技术与管理的完善。在这个过程中,机器审核与人工审核协作是当下最好的内容把关方式。


在内容审核领域,快手、今日头条、抖音等社区型产品在UGC内容审核上还不能完全依赖它们所擅长的AI算法,“人工审核”仍然占据非常重要的地位。


以前,音视频审核主要依靠人力,监管人员需要花费大量时间浏览音视频,将违反有关法律法规的音视频进行审核剔除,但随着日益增长的海量互联网音视频内容,难以完全靠人力来监管。

 

 

目前,人工智能(特别是计算机视觉、语音内容理解和自然语言处理等技术)已经较为成功地应用于网络直播机器审核,但机器检测违规视频的准确率还达不到100%。


因为机器学习应用于机器审核的前提是,有大量多样化标注的训练样本,并且用于实际监管的数据与训练样本有一定的相似性。而被监管的视频内容场景多样、内容多样,因此机器学习目前的技术水平无法保证对敏感内容审核的准确率和召回率。

 

另外,机器对大量新模式的违规视频标注存在困难,随着被监管的视频内容不断快速演进,尽管有一些对新模式违规视频发现的工作,但机器如何对大量新模式违规视频自动标注仍是技术难题。


因此,AI在视频内容识别、过滤方面仍然没有完全摆脱人工的可能。

 

1993年7月5日,《纽约客》刊登了一则由彼得·施泰纳(Peter Steiner)创作的漫画的标题:On the Internet,nobody knows you're a dog. 


当AI时代来临,你坐在电脑前,依旧无法得知自己面对的是人还是机器。相比担心AI未来会替代人类,人们今天更应该关注如何更好地参与到AI的建设过程中,同时更要学会如何与AI和谐相处。




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