微软沈向洋：写给AI新潮水——人工智能创作的五点建议

就拿汽车来说吧。汽车最早显现大约是在19世纪晚期， 到了20世纪初，在福特的带动下，汽车起头普及。1968年，美国经由法令要求所有的车辆必需配备平安带，但直到1984年纽约州立法之前，美国没有一个州强制要求驾驶员行车必需要系平安带。

汽车当然带来了优点，无论是人们的出行照样经济的成长，都获得了更自由空间。人工智能的成长进程与之非常雷同，这中央既有无限的潜力，也陪伴着暗藏的风险。今天，我们固然预想到了人工智能或者激发的一些危险，但究竟照样无法提前80年就意识到我们需要担负的悉数责任，但至少，我们能够从今天起头动作起来。

我们比来在人工智能方面取得了一些喜人的进展——在机械语音、视觉和翻译方面，离别达到了与媲丽人类的水平。这些进展鞭策了人工智能的敏捷普及，但我们对其或者激发的社会影响，考虑的还不敷周全，是以也显现了像是人脸识别中的私见如许的问题。

在微软，我们正在着手解决如许的问题。微软正在与全球客户和整个行业合作，鞭策然人脸识别手艺可以无不同地辨识人脸。同时，微软研究院正在研发一种合成数据的手艺，它能够用更完整、更有代表性的数据来匡助练习机械进修算法，从而按捺或者发生漠视和私见的究竟。

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内行业内，微软一向与各方共同努力，来解决如许的问题，我们进展配合鞭策我们的实践、原则、策略向更好的偏向成长。

但从更大的维度来看，我们仍处于被动的地位。我们必需自动挑战这些难题，不是在事后解救，而是防患于未然。因为，下一个立异大潮，将加倍强悍。

微软在中国市场推出的社交聊天机械人微软小冰，已经向我们展示了人工智能创作的将来。五年来，“她”早已声名远播，从2014年至今，微软小冰已经完成了300多亿轮人机对话，并且对话的长度和内涵都在持续增进。

人们之所以甘愿与微软小冰进行交流，是因为我们让“她”的对话具备了人类的情绪，也就是“情商（EQ）”。我们在对话中常用的语气、双关语、诙谐内涵对电脑来说，平日是难以懂得的，因为有了情商，微软小冰与人们的沟通可以加倍天然，也更能惹人饮茶入胜。

我来分享几个微软小冰若何使用进行人工智能创作的例子。

小冰能编写儿童有声读物，为孩子们讲故事。她能从家长的要乞降建议出发，行使深度进修手艺，完整地编造出一个个性化的故事，包罗配景音乐、故事脚色设定等等应有尽有。只用20秒，小冰就能编写并讲述出一个10分钟长的个性化故事。

借助机械进修，我们让小冰阅读了跨越550位中国现代诗人的作品。“她”如今学会了自力创作诗歌。我们还斥地了一个对象，让任何人都能够在小冰的匡助下完成一首诗歌。你给小冰一张照片，“她”会剖析照片中的要素，并凭据照片的特点，为你做一首诗。身为较量机科学专业的博士，我以前从未想过本身也能写出一首诗——但小冰帮我实现了这个愿望。

要让人工智能创作，真正在创意立异范畴达到人类的水平，还需要很长的时间。人工智能创作真正的优势，在于它创作的速度够快。

微软小冰所具备的机械阅读和文字创作能力，已经被用来为金融行业供应办事。经由对海量信息进行快速汇总，小冰今天能够为中国90%的金融机构供应上市企业的季度财报摘要。

这项工作专业剖析师平日需要破费20分钟来完成，而小冰只用几秒钟就能拿出一份高质量的申报草案，剖析师在花几分钟稍作编纂，就能完成申报。

小冰并没有庖代人类，而是在增加人类的能力，经由为我们供应有效的匡助，让创作变得更快速、更多产，让人们做的更多、更快。

从整个行业的角度看，我们如今根基上处于人工智能创作的普及阶段，差不多相当于汽车已经开上马路的谁人时代。这也是我们最或者碰到问题的阶段，因为人们起头用全新的体式运用科技，而这些体式对社会或许会带来危险。

今天，伪造声音、图片、视频、文章已经是小菜一碟。事实上，早在Photoshop显现之前，人们就在已经在对相片进行“修片”了。而好莱坞从默片时代起头，就一向在行使特效为人们制造幻象。

今天的分歧之处在于，人工智能能够轻松地缔造出子虚的“实际”，并且它实在是精晓此道。是以，我们需要斥地出全新的取证对象，来判袂这些子虚内容。

从人工智能成长的上一个周期中，我们学到，人类想要持续进步，就必需卖力思虑我们的责任以及或者激发的社会后果。此刻天，面临新一轮的立异大潮，我们更需要在手艺研发的过程中，就将责任考虑进去。

是以，在积极斥地这些用于创作的创意手艺的同时，我们也在起劲斥地用于检测子虚内容和欠妥使用的手艺。学术界、当局部门，以及较量机科学行业企业都在环绕判袂子虚媒体，睁开普遍的研究。

今朝的好多研究都专注于经由较低的差别率、恍惚或破损图像等线索，来判袂造假视频。研究人员正在研究若何行使深度进修和神经收集，更好地经由判袂如许的蛛丝马迹，来识别工资造价的陈迹。在微软研究院，我们研究人员也在积极索求应对图像、视频、语音和文本等范畴难题的方式。

我们应该提前为可预见的大问题做好预备。我们必需要自动出击，在某些情形下，甚至应该先发制人。

我们需要财富界、学术界、当局部门之间的共同努力。我们需要教育消费者，让他们懂得去差别本身看到和使用的内容的起原。我们需要建立跨学科的工程文化，从研究周期起头，就从基本上扼制潜在的问题。

从汽车行业弯曲的成长进程，到已经显现的人工智能私见，我们看到了科学成长中周而复始的轮回合规率，但我们也能够经由本身的起劲，让新一轮手艺的成长不再重蹈覆辙。让我们动作起来，不要比及80年后，再为人工智能创作，预备另一条“平安带”。

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