AI視野：用少量樣本做神經網路語音克隆、Uber發布AI培訓計劃、「黑鏡」里的情節讓一些專家呼籲人工智慧保密
《Neural Voice Cloning with a Few Samples》
《用少量樣本做神經網路語音克隆》
……試圖從少數話語（即幾秒鐘的句子）中學習說話人特徵。這個問題通常被稱為「語音克隆」。語音克隆有望在人機界面的個性化方向上有重要的應用。在這項研究中，我們重點討論解決語音克隆問題的兩種基本方法：說話人適應和說話人編碼（請參閱上圖了解更多細節）。兩種技術都可以適用於具有說話人嵌入的多說話人生成語音模型，而不會降低其質量。就講話的自然性和與原始講話者的相似性而言，即使克隆音頻非常少，也表現出良好的性能……
http://research.baidu.com/neural-voice-cloning-samples/
《Introducing the Uber AI Residency》
《Uber發布AI培訓計劃》
優步人工智慧實驗室高興地宣布優步人工智慧培訓計劃，這是一項為期一年的密集研究培訓計劃，預計將於今年夏天開始。 優步在機器學習和人工智慧方面進行了大量投入，公司內部的團隊致力於各種深度學習、強化學習、神經元進化、概率建模和自然語言處理等技術 - 僅舉幾例 - 真實世界的應用也一樣。當機器學習效果良好時，優步可以在我們的服務中提供更好的用戶體驗。在優步現有規模基礎上，這些進步或尚未探索的方向有可能對數百萬人產生積極影響。 在過去的十年中，機器學習取得了突飛猛進的發展，但仍有很多重要的（也是有趣的）科學和工程有待完善。從類似的計劃中獲得靈感，優步人工智慧實驗室創建了優步人工智慧培訓計劃，以允許即將到來的研究人員加速他們在機器學習和人工智慧研究和實踐方面的職業生涯。 學員們將能夠靈活地在研究和應用中追求一系列不同的方向。一些項目可能涉及基礎的人工智慧研究，通過開發新的學習和控制演算法推動該領域的前沿，而另一些項目可能包括設計和訓練新模型，以求更有效地在物理世界中運輸人和物，改善真實世界的用戶體驗。還有一些項目可能會使用新的或現有的模型與匿名數據集配合使用，以便了解社會現狀，例如通過查看數據錨定工資差距。為了有效地實現從多種可能性中獲得的研究目標，學員將有機會與優步人工智慧實驗室和整個公司的研究人員和工程師直接合作。優步AI培訓將持續12個月，從初步的學習、探索和協作理念入手。在此期間，學員們將與AI實驗室的研究人員以及產品和工程團隊會面，共同討論項目初始方向。學員們將與優步人工智慧實驗室的導師以及相關研究團隊配對，在整個團隊中為他們提供支持。我們鼓勵探索跨學科和團隊的項目。也鼓勵居民通過博客文章或通過發布開源項目在外部頂級機器學習場合（NIPS，ICLR，ICML，CVPR，EMNLP，ACL等）發布他們的工作。 學員將直接與我們舊金山總部的優步人工智慧實驗室合作，鼓勵所有學術和地理背景的人選申請。申請工作簽證的申請人將根據個人情況進行評估……
https://eng.uber.com/uber-ai-residency/
《The Business Case for Personalization》
《個性化商業用例》
……Forrester的研究表明，個性化「對於尋求提高以客戶為中心的營銷者至關重要」個性化不僅僅是新興AI技術的一個有趣應用 - 它正在迅速成為營銷進化的方向。 物聯網(IoT)、可穿戴設備和像亞馬遜Echo和Google Home這樣的會話用戶界面(CUI)意味著企業必須通過無數的設備類型和渠道覆蓋消費者。隨著消費者期望的轉變，在關鍵時刻與客戶會面將成為企業成功的關鍵。 這就是為什麼個性化可以為營銷人員提供一個難以置信的機會，讓他們在人群中脫穎而出，同時提高客戶參與度，轉化率和忠誠度。 那麼為什麼沒有更多的組織開始個性化的轉型？ 許多營銷人員發現個性化的前景令人望而生畏。為此戰略性工作建立或重新定義客戶角色，以及在每個接觸點創建，交付和維護單獨的個性化內容 - 看起來似乎令人難以置信。這甚至不考慮將新的個性化技術與現有的營銷技術棧（包括獲得利益相關者支持）整合在一起所面臨的挑戰……通過採取「爬，走，跑」的方式，營銷人員可以緩解一些早期的努力。從小處開始，當第一步很好時，添加下一層。現在進行投資，無論多小，都可以為建立穩健的個性化戰略奠定基礎……
https://medium.com/myplanet-musings/the-business-case-for-personalization-431b88d36e8f
《The 「Black Mirror」 scenarios that are leading some experts to call for more secrecy on AI》
《"黑鏡"里的情節讓一些專家呼籲人工智慧保密》
人工智慧可以重塑行業並提高經濟效益，它已經注入了我們每天使用的許多產品。但是來自牛津大學和劍橋大學的20位研究人員、OpenAI和電子前沿基金會的一份新報告警告說，同樣的技術為犯罪分子、政治活動家和壓制性政府創造了新的機會 - 以至於一些人工智慧研究可能會需要保密。報告對人工智慧的惡意使用包括：預測、預防和緩解，涉及似乎直接取自Netflix科幻片《黑鏡》中的人工智慧。
情況1：更智能的網路釣魚騙局 一個建築物的機器人安全系統的管理員在工作日期間將一些時間花在Facebook上。在那裡，她看到一個模型火車集廣告，並下載了一本小冊子。她不知道，小冊子感染了惡意軟體;騙子使用AI從她公開發布的細節中找出她是模特火車愛好者，並為她設計了小冊子。當她打開它時，黑客就能窺探她的機器並獲得安全系統的用戶名和密碼並進一步掌控它。
情況2：惡意軟體流行 東歐黑客組織採用通常用於防禦計算機系統的機器學習技術，並將其用於構建更頑強害處更大的惡意軟體。該程序使用與下棋人工智慧AlphaGo中發現的技術類似的技術來不斷產生新的漏洞。維護良好的計算機仍然不受影響，但較舊的系統和智能設備受到感染。數百萬人被迫支付300歐元贖金（自然是用比特幣）來恢復他們的機器。更糟糕的是，企圖用另一種攻擊來抵制惡意軟體最終會讓許多他們想保護的智能系統「變磚」。
情景3：機器人刺客 一個清潔機器人滲透到德國財政部，通過融入在戶外轉移後返回大樓的合法機器。第二天，機器人執行日常清潔任務，使用面部識別找到財務部長，接近她並引爆致命的隱藏式炸彈。調查人員將機器人殺手追蹤到波茨坦的一家辦公用品商店，自此失去了線索。
情景4：一個更大的大哥 一名男子對猖獗的網路攻擊和政府顯然無法採取行動感到憤怒。受到新聞報道的啟發，他越來越決心做一些事情 - 在網上寫有關危險的帖子，訂購材料製作抗議標誌，甚至購買一些煙霧彈，他打算在當地公園發表講話後使用。第二天，警察出現在他的辦公室，告訴他他們的「預測性內亂系統」已經認定他是潛在的威脅，最終將它押走。
這幾種情況說明了該研究作者預測的一小部分風險。以下是其他一些：
該研究不太確定如何應對這些威脅。它建議對AI的風險進行更多的研究和辯論，並建議AI研究人員需要一個強有力的道德規範。但它也表示，他們應該探索限制潛在危險信息的方法，以便有時可以控制對具有武器潛力的其他「雙重用途」技術的研究。 AI提出了一個特別棘手的問題，因為它的技術和工具已經廣泛存在，易於傳播，並且越來越易於使用 - 不像易裂變材料或致命病原體那樣難以生產，因此易於控制。儘管如此，還是有限制這種知識的先例。例如，在美國政府在20世紀80年代試圖對密碼學研究加以保密之後，許多研究人員採用了向國家安全局提交論文的自願系統進行審查。
OpenAI政策總監兼報告作者之一傑克克拉克承認，採取保密措施可能會非常棘手。他說：「總是有一條難以置信的優秀線路。」 一些人工智慧研究人員顯然會歡迎更謹慎的方法。俄勒岡州立大學教授托馬斯·迪特里奇曾經警告人工智慧的犯罪潛力，他指出，該報告的作者不包括計算機安全專家或任何來自谷歌，微軟和蘋果等人。 「這份報告似乎是由像我這樣的善意的外人寫的，而不是每天都在打擊網路犯罪的人，」他說。
https://www.technologyreview.com/s/610321/the-black-mirror-scenarios-that-are-leading-some-experts-to-call-for-more-secrecy-on-ai/
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