AI變暖男，陪你學習，幫你吵架

智東西（公眾號：zhidxcom）

編 | 杜曉磊

導語：相比於谷歌這些企業大牛，非盈利組織對AI的運用更令人敬佩。

人工智慧在氣候變化、治療疾病這些方面的貢獻放到日常生活中就會被平凡化，就像收音機的外表無論怎麼被美化，它仍舊只是個收音機。

科技發展的速度比我們想像的更快。矽谷的X-Labs沒有發生奇蹟般的壯舉，情節被扭轉了過來， 非營利組織在創造以人為中心、最熱門人的工智能技術應用中處於領先地位。從最簡單的自動通信到基於深層的數據分析，這些技術有可能迅速擴展到服務最差的社區並改善他們的生活。

一、Chatbots（客服機器人）

以聊天機器人為例，好似一種輪迴，這項「過時很久」的技術又被各家知名網路公司重新撿起。像 TalkingPoints （幫助老師和學生家長溝通的軟體）和mRelief（一個以幫助人們更方便申請政府援助的工具）這樣的組織多年來一直使用簡單的移動通訊來滿足用戶的需要。最近，科技非營利組織正在採取一種新的方式：Raheem。這款Facebook Messenger的聊天機器人通過跟報警人交流，向警方報告和評估案件，並讓報警人提供後續支持。Do Not Pay 世界上第一個律師機器人，最初是一個用來撤銷停車罰單的，現在幫助那些租客跟提供惡劣住房條件的房東做鬥爭，甚至幫助無家可歸的人找到住所並且申請社會救援。這款聊天機器人避免了維權過程中產生摩擦，並在為你充當法律授權。

二、Machine learning（機器學習）

Crisis Text Line是一家通過簡訊聊天的方式為自殺人群提供心理諮詢的非盈利公司，它實施了一種人與人之間的自願交流模式。Crisis Text Line擁有記錄全國青少年危機行為的最大開源資料庫，並且使用人工智慧為處於高危險性的人群大大縮短簡訊發送的時間（從120秒縮短到39秒）。Crisis Text Line利用機器學習識別術語」布洛芬」（一種鎮痛葯）需要緊急援助的可能性是」自殺」的16倍。現在使用人工智慧，包含」布洛芬」一類的單詞信息在隊列中被優先排序。

機器學習甚至允許你選擇用電的來源。WattTime創建了一個軟體，使智能硬體設備能夠以簡單的開關來確定清潔能源的優先順序。這款產品用機器學習技術來節約清潔能源，比如它能在適當的時候告訴自動溫度調節器關閉電源。這意味著您的A/C燈可能比平時要提前或晚5分鐘啟用，因為這些演算法指示您的應用工具將風車這樣的資源轉化為能量，從而最大限度地減少使用臟能源。

三、Natural-language processing（自然語言處理）

Quill是一個免費的在線工具，它幫助學生提高語法和寫作能力。自然語言處理對於糾正學生句子的碎片化是至關重要的。使用開源的在線培訓程序， Quill的技術團隊構建了自己的片段檢測演算法，該演算法由機器學習和自然語言處理相結合。Quill的方法論是資源受限技術非營利組織的典範。它利用維基百科收集100，000個高質量的句子，製造出自然語言處理工具spaCy來分解句子，並利用Tensorflow合并成數據分類。

結果如何呢? Quill的碎片檢測演算法捕捉文章中的斷句佔84%的時間，這種狀況將會被改善。其他非盈利技術比如Dost Education利用自然語言處理的方法來監控老師和家長對Quill的評估。

四、Data mining（數據挖掘）

雖然有許多人工智慧領域的內部數據，數據挖掘技術允許組織更快地執行深度研究，或者收集有關其目標市場的海量信息，以根據市場動態和趨勢做出產品決策。在巴拿馬報紙上的普利策獎獲獎報告中表明了數據挖掘在調查性新聞中的重要性。如果100名記者組成的團隊用261 GB的數據來挖掘新聞史上最大規模的數據泄露事件，那麼數據挖掘技術是必不可少的。

Transparency Toolkit是一家位於柏林的科技非盈利組織，推出了它的第一個工具ICWatch，該機構用數據挖掘技術從政府監視到無人機襲擊在公開的個人資料和簡歷中搜集信息，來了解人們參加了哪些活動。該組織推出了幾個不同的工具和項目，旨在為維護人權的群眾和記者提供的大數據，是這會更加民主化。

結語：非盈利機構更加能夠促進AI的發展

隨著人工智慧實現成本的下降，這些軟體將變得非常普遍。非營利組織的AI使用案例很重要，因為使用激勵措施來收集數據和開放源代碼是一樣的。實現人工智慧需要大量的數據。以利潤為目的公司去公開數據會有不同的動機。但對於非營利組織來說，情況就不一樣了。他們是以服務於公共教育和知識共享的目的來開放數據的。非營利組織開發這些技術並將它們的數據開源化，可以加深所有人工智慧應用的能力。

然而，公司也可以發揮作用。像谷歌和埃森哲這樣的企業正在利用他們的內部AI人才來建立具有影響力的工具。

谷歌正在與StoryWeaver圖書公司合作， 計劃製作一個連接讀者、作者、插圖畫家和翻譯人員的平台，它大量擴大了可用於語言教育的兒童電子書的數量。通過與基於人工智慧的谷歌翻譯API的集成， StoryWeaver正在將其圖書館擴展到20萬種60種語言的標題。

埃森哲認為，AI既是一個機會，也是企業、政府和技術領導人以正確方式應用該技術的責任，採用以人為中心的設計原則，如問責制、透明度和公平。位於班加羅爾的埃森哲實驗室與全國盲人協會合作正在開發一種名為」Drishti」的技術，使用人工智慧來幫助視力受損的人。

原文來源：recode

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