在不当使用健康数据引发争议和批评之后,谷歌的人工智能研究部门DeepMind Technologies Ltd.正在扩大其工作范围,并超出了技术的领域。
这家位于英国的公司今天上午宣布组建一个新的团队,负责探索伴随着人工智能的普及引发的伦理挑战。该部门由Verity Harding和技术顾问Sean Legassick领导,Verity Harding先前曾担任谷歌欧洲业务公共策略的领导。DeepMind希望在未来一年内将该部门现有的八个员工的数量增加两倍。
该小组将使用外部“DeepMind Fellows”的建议,“DeepMind Fellows”中包括经济学家、哲学家和其他专家的专家,他们专注的领域以某种方式涉及关于人工智能的讨论。还有计划与大学合作进行类似的研究。
除了为DeepMind的工作制定道德准则之外,该部门将尝试预测人工智能在未来可能重塑社会的方式。这一工作将强调一些重大问题,例如如何确保人工智能系统能够维护用户权利及其可能对经济造成的影响。DeepMind预计,该团队将在明年的某个时候开始发表其第一篇研究论文。
这样说来,组建这个部门的举措不仅仅是学术性质的。今年早些时候,DeepMind因与英国National Health Service合作的一个项目涉嫌违反有关病人记录处理规定而遭到抨击。内部的道德操守团队可以帮助该部门避免将来滥用其人工智能技术。
从长远来看,这个新组建的部门的研究工作也可以使其他谷歌部门受益。该搜索巨头的WAYMO自动驾驶子公司是首当其冲。自动驾驶汽车上路的前景引发了棘手的问题,例如车辆会如何处理在事故不可避免时必须做出的困难选择。
虽然谷歌和其他的科技公司正在人工智能领域进行激烈的竞争,可是许多伦理盲点仍然存在。就在几个月前,DeepMind分享了一个项目的结果,该项目旨在训练神经网络,让它们更能够像人类一样思考,具体的做法是让它们在模拟条件下学习行走的基本知识。
好文章,需要你的鼓励
英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。