田小鹏:开启负责任的AI时代

何美铃

数据是AI发展的命脉，也是负责任AI的起点。澳鹏将持续践行业界高标准，以高质量的数据和成熟、可持续的管理流程，携手各界，共同开启一个负责任的智能时代。

当前，在全球经济下行压力加大的形势下，数字经济正在成为新的增长极。人工智能作为数字经济七大重点产业之一，是数字经济时代的重要基础设施、关键技术以及赋能引擎。与此同时，产业数字化转型步入深水区，企业对AI技术的探索从单点应用拓展到多个业务场景，各行各业的落地应用案例越来越多，AI技术正深入人类社会生产生活的各个领域。

上海现代服务业联合会金融科技服务专委会会员单位——澳鹏（Appen）作为全球领先的AI训练数据服务提供商，深耕行业26年，拥有强大的交付产能及资源管理优势，为企业提供AI生命周期的全栈式采集和标注服务及解决方案，服务的客户和项目数以百计。在澳鹏全球副总裁、大中华及北亚区总经理田小鹏看来，数据是AI发展的命脉，也是负责任AI的起点：“澳鹏将持续践行业界高标准，以高质量的数据和成熟、可持续的管理流程，携手各界，共同开启一个负责任的智能时代。”

数据获取仍是主要障碍

近几年，中国人工智能市场迅猛发展。在产业中，AI技术更是以前所未有的速度进入应用大爆发阶段，大量算法创新、软硬件配套、垂直行业解决方案等层出不穷，推动了各行各业的智能化变革。在此背景下，企业的关注点正在从模型转向数据，需要更多的数据来帮助提升应用效果。

“数据是AI发展的命脉，不过目前数据获取仍然是主要障碍，是AI生命周期中具有挑战性的一个阶段。”田小鹏介绍道，AI生命周期的四大阶段包括：数据获取、数据准备、模型训练和部署以及模型评估。随着企业领导者和AI从业者对四大阶段认识的加深，他们也更加重视AI生命周期数据的价值。他表示：“中国AI数据行业面临的挑战是：迫切需要‘高质量、高效率、多样性、合法合规的AI训练数据。”

为了适应高速变化的市场形势，澳鹏构建了完整的数据质量全生命周期管理体系，可以从数据的采集、标注、模型训练、数据可视化、模型的部署及再训练等全过程，实现实时自动的模型再训练和改装。

不久前，澳鹏发布了《2022人工智能与机器学习全景报告》（以下简称“报告”），报告显示，42%的技术专家表示，AI生命周期中的数据获取阶段很有挑战性，在AI生命周期的四大阶段中，数据来源消耗的资源最多、时间最长、最具挑战性。具体而言，数据来源平均消耗企业组织34%的人工智能预算，数据准备、模型测试和部署各占24%，模型评估占15%。

据悉，这是一份跨行业调查报告，旨在通过企业及其高级决策者和技术专家的意见，全面介绍AI和机器学习的现状，受访者是504名来自美国、英国、爱尔兰和德国的IT决策者、商业领袖和经理，以及技术从业者。

AI治理已迈入新阶段

AI规模化落地应用，扎扎实实为国民经济提质增效。与此同时，人工智能技术作为数字信息时代的“驭火之术”，其发展过程需要合规治理已成各界共识。近年来，AI领域的立法立规、伦理规范制定，以及AI助力人类福祉新探索等也一直在进行中。在田小鹏看来，中国的AI治理已迈入新阶段。

2021年以来，处于人工智能前沿的中、美、欧等国家和地区，以及联合国等组织，对于AI治理发展同频，配套规则趋于细化。2021年4月，欧盟首次发布针对人工智能技术的监管法规草案;6月，世卫组织正式发布“世界卫生组织卫生健康领域人工智能伦理与治理指南”;11月，联合国教科文组织正式通过首份人工智能伦理问题全球性协议。在国内，AI治理也迎来新局面，AI治理伦理方面的行业规范进入深化发展和落实阶段。2021年，《中华人民共和国数据安全法》《新一代人工智能伦理规范》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律规范相继发布实施，为行业健康发展保驾护航。

澳鹏作为倡导AI治理的同行者，始终在积极倡导发展负责任的AI。据田小鹏介绍，澳鹏是全球人工智能理事会成员，参与制定了《AI治理之旅：发展和机遇》。自2019年进入国内市场，澳鹏中国严格遵守中国的科技和AI发展政策，支持科技向善，并助力中國企业高质量和可持续发展。

共启负责任的AI时代

负责任的AI是市场成熟的重要反映，已经成为当今企业发展高质量AI的基石。

田小鹏说，人工智能系统能强化它们从现实数据中获得的认知，但也存在放大该认知的风险。比如：在面对不熟悉的场景和存有偏见的数据时，AI还可能作出错误的判断。目前，AI领军者们已经开始意识到，在技术投入使用之前，需要把AI治理原则置于整个过程之中。对此，田小鹏认为，这些考量不仅与AI有关，更与企业的社会责任有关。

在构建负责任的AI时，田小鹏认为有几个关键考量：社会影响、安全、偏见、可解释。他进一步解释道，第一，希望未来产生AI的应用，首先是正能量的带来者，有积极的社会影响;第二，数据安全和隐私是企业面临的一项关键挑战，AI给人类的支撑支持必须是可信的、安全的;第三，希望是最小偏差，偏见问题需要在模型构建一开始就保持警惕，否则就可能被引入开发和生产的各个阶段;第四，企业必须监视和管理模型，以提高AI可解释性，同时衡量使用此类算法的业务影响。

“负责任的AI不仅仅是一个概念，更是AI领域所有企业都必须采用的方法论。”田小鹏表示，澳鹏作为AI治理同行者，期待与产学研政合作，以数据信任共建AI生态。

数据是AI发展的命脉，也是负责任AI的起点。展望未来，田小鹏表示：“我们在中国飞速发展，已经和数十家国内的知名客户建立长期合作关系，未来我们将不断精进‘用AI服务AI的理念，推动AI数据行业的提升和发展，用高质量的AI训练数据和成熟、可持续的管理流程赋能中国AI行业，携手各界，共同开启一个负责任的AI时代。”