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对话京东技术委员会主席周伯文:AI技术还面临许多可信挑战

时间:2021-07-10 22:46:35 | 来源:新浪科技

新浪科技 杨雪梅

“我认为人工智能下一步的发展,就是可信赖的AI。”

2021世界人工智能大会期间,新浪科技专访了京东集团技术委员会主席、京东人工智能研究院院长周伯文。在谈到AI行业的下一步发展时,周伯文认为,可信AI的突破,包含了一些技术挑战,包括如何提供AI模型跨场景的应用,让AI模型更可解释,更有鲁棒性;另外一方面,AI模型的部署一定要价值对齐,让AI系统的使用者、设计者和AI系统所有关联方的价值都能够得到保护。此外,周伯文还分享了对AI行业的思考,以及京东在智能制造等方面的布局逻辑。

产业的数字化是未来10年人工智能最大的机遇

“产业+AI几年前就在讨论。以前是站在AI的角度去看AI怎么落地,要去找产业。AI是一个金Baby,大家都想把它落地。今年我们是产业+AI,倒过来了,是帮助产业,包括各个行业提升效率,真正产生价值。AI能做什么,应该做什么。”

在谈到产业+AI的变化,周伯文表示,这个趋势是更健康的,也是更持久的。

他在大会期间表达的一个核心观点是“产业的数字化是未来10年人工智能最大的机遇”。原因是产业+AI发展到现在,不是为了迎合AI,而是产业自己有巨大的数字化需求。正好AI的技术发展到现在,从基础算法到基本的模块能力,都开始具备为产业数字化提供价值的地方。

企业如何在这波大浪潮中利用AI技术来重构自己的业务?周伯文认为,首先企业要用好AI技术。目前AI技术的可用性需要巨大的提高,AI的研究者和技术提供者首先要做很多工作,比如把通用AI能力整合成跟产业数字化、场景化的挑战更匹配的模块的能力。

“过去几年我带领团队在做智能供应链人工智能开放平台,也是两年前在这个会上我上台,从科技部手里代表京东承担了国家人工智能开放平台的建设,这是我们国家第一个面向实体经济的人工智能平台。”周伯文表示,团队的目标就是把京东的视觉、语音、机器学习理解的能力进行重构、整合。

“一方面我们开放API的能力;另外一方面,更多是把这些能力重构、组合,形成销量预测、用户画像、供应链优化等跟场景结合的能力。”

智能制造的商业模式还有更多想象空间

“产业”是个很庞大的概念,企业在做AI赋能的时候,如何分类和选择合适的产业?

周伯文表示,所有的产业可以分成生产制造、流通和消费,京东是以供应链为基础的技术与服务企业,所有的一切是围绕消费者,给他们供应他们想要的东西。“现在各个行业,包括医疗、制造、汽车、3C电子、快销品、流通消费等环节里,AI都能产生很大的价值,这是我们看问题的角度。”

在京东推进产业数智化的过程中,智能制造是重要一环。周伯文表示,京东提的智能制造不是单一的API、AI能力,而是一整套的解决方案。

其中包括几个方面,一是帮助企业规划他们的产能、设计产品,今年618期间就帮助上千个品牌商在6·18期间推出了新的商品;二是打造底层数据平台,提供给客户来规划环节数字化、智能化部署;三是精益生产,“有很成熟的3C电子制造企业用我们的智能工厂解决方案,用智能质检的方式,调用质检的结果自动优化生产线的流程。”;四是供应链方案,比如水泥混凝土行业,通过数字化、智能化之后,不但自己的效率提升了,也带动了上下游企业提升了效率。

谈到智能制造的商业模式时,周伯文表示,目前更多是在理念的落地、技术的落地、产品的落地,把这些技术产品和服务提供给客户去使用,所以目前是以技术服务的方式来合作。但是未来是否有更深的合作和商业模式的挖掘,是有想像空间的。

AI的技术挑战:如何更具鲁棒性、可复制性、可解释性……

随着技术、场景应用的快速发展,AI技术在许多垂直领域已有广泛落地。然而,AI技术在应用的同时,也面临许多可信挑战。

周伯文表示,AI发展到现在进展很明确,确实看到研究的周期在变短。比如近期不管是视觉领域还是自然语言理解领域,这些大规模的预训练模型让AI在特别的场景下,解决问题的训练时间大大减少,因为它做好了预训练。

“就相当于一个人你读完了本科之后,再去学一个新的东西会快一些,在这方面确实我们能看到有进展。”

同时,挑战依然很大。“之所以强调AI与场景结合,原因在于我们看到在落地的过程中,AI技术面临的挑战是如何变成可信赖的AI。”他表示,可信赖的AI是京东在2019年提的一个理念。当时大家对AI落地过程中的挑战认识还不够。

从技术层面看,如何让AI更鲁棒,更可复制,这是可信AI面临的挑战。

此外,AI的可解释性也是一个挑战,“比如我们要帮助企业做柔性生产和设计,会根据消费者的洞察设计产品,如果企业要采纳这个建议,他们除了要看一堆模型的准确度之外,还需要知道为什么这样的设计更容易赢得消费者的喜爱。目前预训练模型的AI、神经网络的AI都不具备这些能力。”

所以目前在技术挑战上,周伯文认为最大的挑战是如何让AI在这几个维度上更具可信赖,维度包括鲁棒性、可复制性、可解释性、隐私保护、价值对齐、负责任等。

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