零犀科技CTO曾文佳:AI开始迈向可信、可解释、强鲁棒性、可迁移实践范式

昨日2022世界人工智能大会(WAIC)上,零犀科技CTO曾文佳表示:“AI的探索必然导向实践,实践的目的必然是创新与价值创造。在这样的目标下,AI已经开始迈向可信、可解释、强鲁棒性、可迁移的实践范式。”

他表示,零犀科技的因果AI架构,通过因果决策引擎计算成单概率,排除营销噪音,借助模型驱动不同的销售变量在合适的时间以合适的方式介入,从而以低于“纯人”的成本达成高于“纯人”的效果。目前,零犀科技基于因果AI打造了“需求探询”系统,并以“人机融合”的方式率先切入销售场景,可实现深入“理解和激发需求”,已为众多金融、保险、互联网等合作伙伴提供直达关单的代理销售服务。零犀科技CTO曾文佳:AI开始迈向可信、可解释、强鲁棒性、可迁移实践范式

国家科技部原副部长吴忠泽指出,“我国高度重视人工智能的发展。部分领域核心关键技术实现重要突破,但也要清醒地看到,AI技术目前处于弱人工智能向强人工智能过渡的关键阶段,技术路线、产业形态、商业模式等方面都具有很大不确定性。” 随着AI发展,特别是在产业应用的不断深入中,诸如安全稳定、可信可解释、公平公正的问题也越来越受到关注。中国要进入下一代AI技术的应用实践,既需要提出新理论、新技术,还需要有突破性的应用场景与组织架构建设。

北京大学讲席教授、北京大学公共卫生学院生物统计系主任、北京大学北京国际数学研究中心生物统计和信息研究室主任周晓华教授分享了因果推荐系统在工业界的应用及挑战。他指出:“推荐系统的应用场景已非常广泛,在进行推荐的过程中需要对描述性的产品和内容完成数据化,但仅仅获取观测层面的数据是不够的,这将产生普遍的数据偏差。而一个可以适用不同场景的因果分析框架或因果启发推荐方法将为推荐系统提供新的应用机会和研究视角。”

重庆大学教授、博士生导师刘礼教授也讲道:“因果关系理论与现有机器学习系统的结合开拓了机器学习领域的新思想和新途径。仅靠数据拟合,AI往往会产生偏见、难以迁移和不可解释的问题。目前,因果模型在涉及数据拟合的独立分布层面有了较大发展,但在干预、反事实层面还在持续深入探索。在越来越多的工程实践中,过往以数据为中心的‘大计算’逐渐转向以‘数据理解’为目的的探索中,这不仅是技术的迭代,更意味着深刻的范式转换。”

值得注意的是,由零犀科技编制撰写、中国信息通信研究院进行方向指导的《基于用户需求的人工智能商业化探索分析报告》(下文简称“报告”)也正式发布。报告围绕AI商业化的本质,下一代AI商业化的突破重点、技术要求,以及未来展望作出分析探讨,并提出了建设性方向。

中国信息通信研究院人工智能部副主任曹峰围绕报告解读道,AI商业化应聚焦于企业自身与用户本身,并运用新的技术和理论更好地挖掘用户“未被完整表达”的潜在需求。这其中,AI的可信问题也尤为重要。

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