【美選出乎意料的激烈戰局:比民調更重要的是人心】
2020美國總統大選投票日已經過了三天,贏家仍未確定。
開票過程峰迴路轉,從一開始的德州開藍、夜間的威州、密州翻藍,到昨晚的賓州、喬州拉鋸…拜登與川普激戰到如此地步,倒是選前主流媒體與各家民調普遍沒有預料到的情況。難道如同四年前大選民調翻車的情況再度出現了嗎?
#傳統民調與現實的差距
四年前的美國總統大選,主流媒體與傳統民調組織,多顯示希拉蕊大幅領先,但結果川普打破所有主流輿論和各家民調的分析入主白宮,雖然有「選舉人團」的制度因素助攻,但當時「民調嚴重失真」的問題已經被各界學者專家紛紛提出來檢討,甚至出現「#民調已死」的聲音。
近年來,許多國際媒體與機構的民調確實普遍表現不佳,誤差範圍甚至逐漸擴大。從2012年歐巴馬競選連任、2014年美國期中選舉、2015年英國國會大選、2016年英國脫歐等,結果都與事前民調預測完全相反。
一份由史丹佛大學、哥倫比亞大學與微軟在2016年發布的研究報告〈Disentangling Bias and Variance in Election Polls〉顯示:1998年到2014年間美國各州總統、國會與州長選舉總共4,221份選前民調,將它們與開票結果相比,1,000人的調查平均誤差範圍達正負7%,而不是一般民調宣稱信心標準的正負3%。
根據《報導者》在2016年大選的專題說明,在排除刻意造假的情況下,民調不準確的原因通常包括:
1.抽樣代表性不足、2.民調回覆率過低、3.民調設計不良、4.受訪者不願吐實、5.游離票比例過高。
#害羞川粉的逆襲
而在2016和今年的美國總統大選中,除了上述1-3的工具性因素外,特別常被提出來討論的就是「受訪者不願吐實」這項因素,回歸現實情況,其實就是在談「隱性/害羞的川普支持者」(Shy Trump Voter)這群人。
根據美國政治網路媒體《POLITCO》一篇6月時分析民調可能失準原因的報導當中,就提到 #四年前對於川普潛在支持者分析不足 的問題今年可能依然存在:
川普總統指責民調刻意造假以對抗他的問題雖然並不為真,但民調機構人員確實仍在設法他們四年前遇到的困擾,包括搖擺州調查抽樣較少、而各州內的民調其實高估了拜登的優勢等等,這些恰恰都是2016年曾經發生過的問題:全國民調在很大程度上誤差並不大,但是州範圍的民調太少了,未能收集到準確的數據,特別是來自關鍵搖擺州「#沒有大學學位的白人選民」(被廣泛認為是潛在川普支持者)。
四年前學到教訓的各家民調認為,既然川普的支持者(藍領階級較低收入白人和低教育程度選民)被系統性低估,那就針對這些族群做統計上的加權 (weighting by education and lower-income)。這是美國公共民意研究協會 (American Association for Public Opinion Research)在 2016大選結束後所出產的官方報告當中的結論,也是近年來美國民調機構努力的方向。然而,從大選開票結果與民調的差距來看,上述提到的這些問題今年依然沒有完全解決。
而今年選前號稱美國智庫的「民主研究所」(Democracy Institute)做出幾份民調顯示,有77-78%的川普支持者不會願意向自己周遭的親朋好友承認自己其實支持川普。不過因為該機構被認為缺乏專業嚴謹與公信力,原本並未有多少主流媒體報導這項數據。
然而,由於今年開票到現在與選前主流民調預期民主黨大勝的景況差距太大,部分專家指出,這幾乎是在重演2016年大選民調低估了川普支持率的現象,「因為川普支持者擔心,表達真實意見會引起異樣眼光,比較傾向說謊。」
至此,「隱性/害羞川粉」的理論重新受到各方注意。
#害羞川粉所面臨的社會期許壓力
英國前首相卡麥隆的顧問希爾頓(Steve Hilton)表示:「由於幾乎所有媒體對川普及其支持者都流露出相當的恨意,所以人們比較不想對民調公司承認自己支持川普,而民調公司根本沒考慮到這點。」
另一名準確預測川普4年前當選的民調機構「特拉法爾加」(Trafalgar Group)創辦人卡哈利(Robert Cahaly)則指出:「今年這些『害羞的川普支持者』比之前(2016年)還要多。然而,人們不想表明支持川普,因為只要你戴錯帽子就會被揍,車尾貼上錯的標語就會被騷擾。」
卡哈利認為傳統的民調公司忽略了一個事實,就是:
「#受訪者傾向講出訪問者想聽的話,而不是表達自己的真實想法。」
這提醒了我們關於大家熟知的「#沉默螺旋理論」(Spiral of silence),在傳播過程或參與傳播的過程中,如果發現自己的看法不被主流意見認可,人們就多半不願意公開表達自己的看法,聲音就愈來愈小。
而即便是廣受主流媒體與台灣國內採用、追蹤的兩大權威民調「538」(FiveThirtyeight)與「真清晰政治」(Real Clear Politics),它們的創辦人在這兩天也都對川普支持率失真的原因表達了類似的觀點。
538(FiveThirtyeight)網站主編西爾瓦(Nate Silver)指出,有關川普支持度的民調失準,可能肇因於「#社會期許誤差social desirability bias」,即受訪者回答問題時,傾向以不實意願取代真實意願,以符合社會期許。「真清晰政治」(Real Clear Politics)聯合創始人兼總裁湯姆·貝凡(Tom Bevan)在前天接受福斯新聞(Fox News)訪談時公開指出:「所有專家和預測者都錯得離譜。」
澳洲國立大學講師宋文笛也在選前提出過說明,為何低收入者會基於「社會期許」回答與現實不同的答案:「低教育程度往往代表離美國社會主流的所謂『有文化階層』 (polite society) 的世界觀和價值觀的距離越遠,而所謂『社會期許』往往是後者所定義的。」
這些 #保守川粉 有不少人是美國的經濟、教育與文化層面的社會弱勢,廣泛分佈於中西部的工業區與內陸鄉村。由於教育程度和經濟能力往往成正比,加上工作繁忙、在家時段不固定,也造成這群人比較缺乏時間接受冗長的民調訪談,加上川普有意識地宣傳「主流媒體不可信」的說法,也讓共和黨支持者的拒訪率和訪問失敗率過高,都造成民調方法無論如何改進,都 #測不到這群人的意見。
簡單說,由於社會環境與科學工具有限的因素,導致民主黨的民調容易被高估、共和黨的民調容易被低估,我稱之為「#藍色泡沫」。從上屆到今年的大選,可以看出民主黨的全國民調與某些州的領先程度普遍被高估了5-8%。
#民調產業的未來在哪裡?
很多人在選前開玩笑說,如果這次再不準,「所有的民調公司都要關門了!」如今結果一出,由於各家民調模型、抽樣範圍與加權方式不同,得出來的預測結果也南轅北轍,雖然不能說民調完全不準確(許多民調在個別州與全國範圍的領先差距都在誤差範圍,變化趨勢也大致符合現實),但美國大眾對於民調的信任可能很難回到從前。
注重趨勢預測的產業如金融業對此就感到非常困擾,根據《路透社》報導指出,許多華爾街的資深經理人與分析師對於民調預測連年出錯、毫不可靠的情況感到困惑與憤怒:「我們為什麼還要相信這些民意調查?」更有人形容這是「民調產業的滑鐵盧。」
也有投資者認為,未來傳統的民意測驗方式可能消失,而更多依賴網路搜索相關的大數據來衡量選民的意圖。
原因是現代人很少在家接電話,即便是透過手機,也很少人願意接起不明來電或陌生號碼。
確實,數據分析的專業如果能夠被應用在商業領域的消費者購物調查,沒有理由不能應用在探測大家的公共事務傾向。去年虹安團隊開發的系統每天自動研讀分析爬蟲下來的數十萬筆台灣網路輿情,再加上情緒分析、自然語言處理、模型預測等科學方法,充分掌握了數據趨勢,也因此能夠正確預測台灣總統大選的票數差距達到0.1%。
當然,台灣的選制與選情相對單純,是否能夠將這樣的技術運用在實際上類似於50+1個不同地理與社會環境小國家的美國選舉加總,將會是很大的挑戰。結合大數據探測與傳統民意分析的方法論,也許會是民調產業的下一波改革浪潮。
#民調的背後更重要的是人心
民調的本質是探測與分析的工具,雖然是科學,但終究偵測的是千變萬化的難測人心。
而依賴民調作出解讀和預測的也是人,是人就會犯錯,也不能因此就輕易導出「民調無用」的結論。
雖然民調在上次和這次大選很難探詢到一些特定族群的意見,但我們更該思考:
#是什麼原因讓他們選擇沈默 或回答符合社會主流想像的說法?
選舉是我們實踐民主的過程,但如果我們的民主讓某群人感到害怕、不願意說話,
這實際上是傷害了言論自由,也是傷害了民主。
衷心祝福美國總統大選可以順利落幕,分裂與對立的美國可以重新合眾為一。
(圖片摘自 foxnews.com )
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📒延伸閱讀:
1.美國大選民調再失準 隱性川普支持者成關鍵
https://udn.com/news/story/121687/4993275
2.美大選民調又失準 專家分析原因:太仰賴電話
https://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/3343519
3.美國大選|為何民調又失準?川粉不能說的祕密
https://tw.appledaily.com/international/20201104/STCC3SAYF5DLNGAJMZUJEIOE3E/
4.【外媒綜合】這次美國民調為何失準?凸鎚六個關鍵點
https://money.udn.com/money/story/12937/4990802
5.從美國總統大選看民調「測不準」現象
https://www.twreporter.org/a/presidential-election-polls
6.Trump has a point about the polls, POLITICO
https://www.politico.com/news/2020/06/17/trump-polls-biden-324210
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過25萬的網紅紙片模型,也在其Youtube影片中提到,最近我們花了半年的時間,做了每個月的 20 大模組推薦。從大家的回饋來看,相信都不少幫助啦。但紙片一直很好奇,大多數的玩家們喜歡的又是那些模組呢?畢竟一個模組假如有很多人下載,無關喜好,他一定不會太差嘛。 所以這次我們特地用程式,整理出了六月份這段期間,發佈的模組們的下載數量排行。這個數值是會每天...
自然語言處理模型 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 八卦
近日,我與阿萊克斯·彭特蘭教授(Alex Pentland)展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。
《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特(Will Knight)主持了這場對話。
阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院,為全球大資料權威專家之一,現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授,擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜,曾參與創建MIT媒體實驗室,是全球被引述次數最多的計算科學家之一。
對話金句:
李開復:
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中,這種價值的產生極其迅速,只需要幾個月,甚至短短幾周。
未來突破很難預測,對奇點、超級智慧的爭辯,在我看來都過於樂觀了。
小型AI公司與巨頭競爭,我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域,為某個針對性產業創造價值,不要與巨頭核心業務正面硬碰。
阿萊克斯·彭特蘭:
AI絕非試圖取代人類,而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作,讓人們更好的進行社交和連接彼此。
最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI,因為大多數人是墨守成規的。
人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力,但是這個過程會非常漫長,可能需要上百年或更久。
我在對話中表示,當我們試圖解決AI問題時,應該用技術來解決技術的問題,可以尋求與監管部門協作,而不只是丟給他們,“新技術會衍生新的問題,我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案,就像電腦病毒剛出現時,殺毒軟體隨之誕生。”
彭特蘭教授認為,人工智慧的核心,是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家,連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準,就像TCP/IP互聯網協定那樣,避免AI冷戰。” 我們都贊同,AI發展從來不是單打獨鬥,跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇(MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動,主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。
麻省理工學院中國創新與創業論壇(MIT-CHIEF)由麻省理工學院的中國留學生創立,至今已有十年,是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者,共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。
以下是我們對話的核心內容,由我的同事整理、分享給大家:
Part I 主題演講
▌李開復:各方應協作,讓AI 更務實
非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請,對於人工智慧的看法,這次我主要想講四點。
第一點是我書裡的主題,人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段,從應用落地層面來說,正迎來了AI發展最大的機遇。
很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局,從視覺、語言、觸覺和其他感知技術,到自動化機器人、無人駕駛等,對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性,但我預測未來的格局會非常龐大,依據統計,各行各業採用AI的程度目前不到5%,AI應用的中長期增長曲線相當可期。
第二點是我很欣喜看到的一點,AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多,更多的AI公司湧現出來。
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中,創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。
作為AI投資人,我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向,就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的,通常只需要幾個月,甚至短短幾周就能看到成果。
現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數,仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說,它們需要的是高度定制化的方案,而非通用型AI方案,所以融合的過程中,不可避免會遇到不少挑戰和痛點。
第三,我早年做過很多科研工作,很高興能看到關於系統一和系統二(System One, System Two)的討論,我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二,即從識別、決策、優化等能力,升級到感知、認知等進階智慧的能力。
有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧,其中一個流派主張回歸經典的AI理念,甚至重新構建嶄新的模型結構,在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。
回看人工智慧過去60多年的歷程,最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路(CNN)帶來的喜人成績,還有預訓練自然語言處理模型(Pre-Trained Models for Natural Language Processing)的廣泛運用。
預訓練模型與人類語言學習的模式類似,不管是英語還是中文,在習得這些語言之後,再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中,這種模式比我們想像得還要強大,就像阿爾法圍棋(AlphaGo)一樣。
最後一點我想說的是,如何讓AI變得更務實。
AI有很多問題,例如隱私、資料安全、治理和監管,在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時,有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法,其實不然,我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力?
就像電腦病毒剛出現時,殺毒軟體隨之誕生;面對千年蟲難題時,也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術,應對DeepFake深度換臉程式的挑戰;或者通過聯邦學習技術,在保證資料私密性的同時,滿足深度學習訓練需求。
作為握有技術能力的群體,我們需要與監管部門一起協作,而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力,我們可以讓AI的應用變得更有深度,更加務實,更高效地克服現在面臨的種種問題。
▌阿萊克斯·彭特蘭:國家間應建立互通標準,避免“AI冷戰”
我對當前的深度學習技術不太樂觀。
最為主要原因是,深度學習不僅需要龐大的資料來源,而且要求這些資料長時間恒定不變,以保證模型訓練結果的可靠性,例如人類的面容、語言,就是相對穩定不變的資料來源。
但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時,出現了倉庫貨物緊缺,不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰,就是因為快速變化的疫情,和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。
另外,我想談談如何通過聯邦學習,促進資料的流通。
大多數公司沒有足夠豐富的資料,需要聯合不同的資料來源。基於這種需求,出現了很多新商業模式,比如“資料經紀人”——他們不出售資料,而是把資料借出去,作特定需求的使用。
“資料經紀人”業務湧現了很多,他們促進了資料的流通,也加強了資料的隱私性。因此,像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合,有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。
聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設,為資料應用和深度學習提供基礎環境,比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗,新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統,來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗,涉及不同資料的互通性和連貫性問題。
我們仍在研究如何用儘量少的資料,實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料,這些資料能使AI應對迅速變化的情況,並及時做出調整。
我們打算將AI與其他基礎科學結合,例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料,可能會比深度學習更加強大。
除此之外,我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益,這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。
另一方面,我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作,找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。
我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策,也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率,比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。
基於我們已有的多中繼資料庫,現在可以利用AI實現全新的資料優化方式,將貧困、不平等這種之前無法量化的指標,通過可量化的指標進行評估。
同時,要真正實現這個目標,我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準,國家之間就不會相互信任去合作,就可能出現AI冷戰。
因此我們需要找到促進合作的方式,就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的,新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統,將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。
Part II 對話
▌ 美國線上教育發展難度更大,只在ZOOM上講課是不夠的
Q1:疫情加速了行業的改變,遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展,這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談,目前看好AI在哪些領域應用的未來前景?
李開復:疫情的確對整個社會產生了實質性的影響,人們行為習慣發生了很多改變,更願意接受線上學習和工作了。
這種新的行為習慣產生了大量資料流程,為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料,可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究,因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。
AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務,例如批改作業,讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上,能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性,比如設置卡通版AI虛擬老師,讓課程充滿趣味性。
在中國,有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速,像創新工場投資的VIPKID,讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前,中國的線上教育已經擴展到了更多科目,包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。
相比之下,美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的,好的線上教育必須要有好的內容。
▌AI核心是增強人際互聯,應注重文化多樣性
阿萊克斯·彭特蘭:李開復博士提到的教育案例,我不是很認同。
MIT大約20年前就在教育中使用AI,重點根本不是內容,我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。
AI絕非試圖取代人類的作用,我們更強調用AI增強人與人之間的互動,讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術,不是要取代你,而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人,讓你更容易的獲取資訊,並進行創新。
我們可以利用資料激發更強的創新力,培養領導力。只有基於這樣的宗旨,才能促進更有創造力的教育和學習,這比關注教育內容本身重要得多。
在加拿大,有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI,比如水管工,教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識,而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。
我們之前在中國調研了3000多個孵化器,發現創業公司成功的要素裡,第一個是文化多樣性,也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性,他們能否發揮自己所長,並很好地進行團隊合作。
1956年,馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解,不應該只停留在“人工”層面,而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作,我把它叫做延伸智能(Extended Intelligence)。這也是我想強調的,人工智慧這個名詞有一定的偶然性,但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。
▌AI未來突破難預測,奇點、超級智慧過於樂觀
Q2:未來十年AI有沒有可能取得重要突破?比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼?
李開復:過去60多年來,深度學習是唯一的重大突破。在這之後,卷積神經網路(CNN)和GPT-3等都算是重要的改善,我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。
對科學家來說,他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易,只要有大量的資料,就可以從實驗室進入到行業應用,CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。
我是務實派的,雖然持有樂觀態度,但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測,對奇點(Singularity)的爭辯,甚至預測超級智慧的出現,在我看來都過於樂觀了。
阿萊克斯·彭特蘭:我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋,包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等,是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論,並進行實踐。
從務實的角度來說,我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言,我們有這麼多醫院,在新冠疫情期間做了很多的實驗,為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢?
儘管資料有不相容的地方,但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來,我們對資料的需求也許會越來越少,外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料,因為他們對規則已經瞭若指掌了。
▌不要墨守成規,要跨領域、跨學科應對挑戰
Q3:人工智慧會有什關鍵挑戰?對於想從事這個行業的人,有什麼是需要瞭解的關鍵點?
李開復:首先,大背景在改變,新科技層出不窮,我們每年都需要學習新的東西。
其次,人工智慧可能引起各種問題,包括偏見、歧視、倫理道德等,是否危害人類的身體健康,無人駕駛技術該何去何從等等。
第三,人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校,能夠把AI教育擴展到各個學科,讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。
阿萊克斯·彭特蘭:是的,我朋友做過一個有關電的趣味類比,電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候,並沒有發揮出多大的作用,因為大家並不知道如何改造生產流程。
AI在一些領域發揮的作用是顯著的,但應用到其他領域時,就需要改造流程。很多情況下,最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI,因為大多數人是墨守成規的。
而有意思的是,就像李博士提到的,像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。
比如,我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話,大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題,不能只是工程師或者社會科學從業者們在做,經濟學家,政治家等等都必須參與進來緊密合作。
隨著AI的應用領域越來越廣,除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則,還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。
▌雖然大公司實力不容小覷,但依舊對小公司抱有期待
Q4:AI研究會消耗大量的資源,我們是否應該將資源往學術界平衡?現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎?
李開復:就人才而言,現在已經有重新平衡的跡象了。
過去,頂尖大學的學者基於待遇和種種考量,不少選擇去企業界工作。而近期,曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。
但像GPT-3這樣的技術,仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練,就要花費460萬美金,只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。
我觀察到,近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建,為了解決特定問題而生,並非紙上談兵做突破性科研,切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。
例如,為製造業進行AI賦能,不是一件輕鬆的事,需要去工廠實地勘查,瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易,不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果,就會給產業界帶來革命性的影響。所以,雖然大公司的實力不容小覷,但我依舊對小公司抱有期待。
阿萊克斯·彭特蘭:大學和公司是一種融合的關係,不僅體現在人才流動上,也會進行資訊資源分享,彼此是整體性的合作態勢。
當然這也不是絕對,產業界的保密需求還是存在的,只是從學校的出發點來說,我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果,並與企業合作,形成標準化平臺。
▌人工智慧取代人類需要上百年或更久
Q5:兩位認為什麼是AI不能取代的?
李開復:一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力,瞭解自己知道什麼不知道什麼,這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心,人類之間的信任、友誼,自我認知、意識等。
阿萊克斯·彭特蘭:人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力,但是這個過程會非常漫長,可能需要上百年或更久。
▌AI創業建議I:找到小切入點,不要與巨頭正面硬碰
Q6:李博士提到了AI在小企業中的運用,可否再舉例說明是如何運用的?
李開復:這個問題分兩部分:一個是小型AI公司與巨頭競爭,我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域,為某個針對性產業創造價值,並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。
對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司,需要確保有足夠的資料,以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型,並且有願意變革的開放性公司文化。
所以,早期應用AI的公司可能規模較大,因為他們有足夠大的資料,和可相容變革的商業模型。每個例子都不同,不是任何一家公司都要應用AI。
阿萊克斯·彭特蘭:如果我們放寬AI的定義,或許水管工、合同工都有資料,通過一些簡單的分析、整合,AI也可以在很大程度上改進他們的工作。
這些都是很小的切入點,基於簡單的AI分析、機器學習,依舊可以產生巨大的潛力。
▌ AI創業建議II:知曉技術,同時理解商業
Q7:兩位再分享一下最後的建議?
李開復:我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代,我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地,而不僅僅鑽研技術本身。
阿萊克斯·彭特蘭:不要太較真於深度學習或者冗長的演算法,一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身,要明白資料類型、形態和規律,關注商業流程。
感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。
自然語言處理模型 在 Inside 硬塞的網路趨勢觀察 Facebook 八卦
微軟宣佈獨家取得,世界最強大的自然語言處理模型OpenAI 的 GPT-3 授權。並可望因此擴展微軟旗下以 Azure 為基礎的 AI 平台。
自然語言處理模型 在 紙片模型 Youtube 的評價
最近我們花了半年的時間,做了每個月的 20 大模組推薦。從大家的回饋來看,相信都不少幫助啦。但紙片一直很好奇,大多數的玩家們喜歡的又是那些模組呢?畢竟一個模組假如有很多人下載,無關喜好,他一定不會太差嘛。
所以這次我們特地用程式,整理出了六月份這段期間,發佈的模組們的下載數量排行。這個數值是會每天變動的,總之在截稿前,第一名就獲得了二十萬次以上的下載量,這個數字可能比很多影片的觀看數都還要高了。
總之,就讓紙片一一和你介紹吧!
00:00 Intro
00:41 RPG Backpacks 比較大的背包
01:15 Village Employment 村民的就業
01:51 Genesis 創世紀 (An Origins Addon)
03:16 FastSuite 高效合成表
03:51 Betterlands 更好的荒地
04:27 THE UNDEAD 不死亡靈
05:28 Nourished Nether 更豐富的地獄
06:20 Nature Expansion 植物擴充
07:18 Micle's Totem of Reviving 復活圖騰
08:05 Spheric 自然
09:33 Stalwart Dungeons 堅固的地牢
10:36 Outro
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Mods:
11.RPG Backpacks 比較大的背包 [🔨Forge] -
https://bit.ly/2S9fIhD
10.Village Employment 村民的就業 [🔨Forge] -
https://bit.ly/3v2QZc7
9.Genesis 創世紀 [🔨Forge][🧤Fabric] -
https://bit.ly/2T514b6
8.FastSuite 高效合成表 [🔨Forge] -
https://bit.ly/2S96DFx
7.Betterlands 更好的荒地 [🔨Forge] -
https://bit.ly/3gfDf8j
6.THE UNDEAD 不死亡靈 [🔨Forge] -
https://bit.ly/3coVibb
5.Nourished Nether 更豐富的地獄 [🔨Forge] -
https://bit.ly/3zkpRJ0
4.Nature Expansion 植物擴充 [🔨Forge] -
https://bit.ly/3iwuHN0
3.Micle's Totem of Reviving 復活圖騰 [🔨Forge] -
https://bit.ly/3ipInK0
2.Spheric 自然 [🔨Forge] -
https://bit.ly/3v0UOOQ
1.Stalwart Dungeons 堅固的地牢 [🔨Forge] -
https://bit.ly/34Yky3O
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Mod Loader:
Forge -
http://bit.ly/Paper-Forge
Fabric -
http://bit.ly/Paper-Fabric
Fabric API -
http://bit.ly/Fabric-API
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Shader:
Sildur's Vibrant shaders -
http://bit.ly/Sildurs_Shaders
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RPMTW Update Mod 自動中文化 -
http://bit.ly/Paper-RPMTW
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※有想推薦的模組嗎?歡迎透過這份表單進行推薦!
https://forms.gle/JNi4sN4HCXZVuQHc9
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[聊天室、留言規則]
請閱讀並遵守相關規則,否則就會被當作足球踢出去。
1. 請聚焦在影片上,勿討論無關或私人的話題。
2. 請尊重他人,嚴禁任何人身攻擊、辱罵、洗頻、不雅言論、髒話、歧視。
3. 請帶動有意義的討論,勿發送無意義訊息(例如太過簡短、只有貼圖等)。
4. 不要提及其他實況主,也不要在其他人的頻道提到紙片。
5. 如果你看到違反規則的訊息,請不要留言反應,直接檢舉、封鎖即可。
以上,只要您遵守規則,歡迎使用任何語言進行討論。
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Instagram: http://bit.ly/Paper_IG
Facebook: http://bit.ly/Paper_FB
Discord: http://bit.ly/PaperDiscord
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錄影程式:Bandicam
聲音處理:Audacity
後製軟體:Adobe Premiere Pro cc
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如果您有適合本頻道的合作提案,歡迎寄信至:mlz85613@gmail.com。基於上述理由,我們只會回覆對頻道有益且符合時間表的提案,還請見諒。
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