AI要實際應用仍有較大挑戰，數據安全備受關注

人工智慧真正要實際應用仍有不少挑戰，主流的深度學習深深依賴大量的數據，而目前數據隱私問題並沒有得到解決。

「到目前為止，我們並沒有真正對數據隱私制定非常完整的法規。雖然今天人工智慧有算力、演算法、數據，中國人工智慧公司非常容易採集到數據，我們的環境比較寬鬆，但是如果我們的數據無法得到有效保護是非常危險的。」SAP全球高級副總裁李強多次提到數據隱私。

在2019世界人工智慧大會期間，第一財經日報副總編輯楊燕青與SAP全球高級副總裁李強，平安集團首席科學家肖京，達闥科技創始人、首席執行官黃曉慶，深蘭科技創始人、首席執行官陳海波圍繞AI如何賦能產業，以及AI發展的制約因素等話題展開了討論，對於數據隱私的擔憂是論壇中出現頻率最高的話題。

AI技術的進步為人類生活提供了諸多便利，計算機視覺、自然語言識別、機器閱讀、機器翻譯、對話式人工智慧都逐步接近人類水平，逐漸變革醫療、教育、工業等各種行業。

「 比如說影像識別，影像識別有很多產品，一張圖片進來大部分的AI模型或者是產品都是做單一任務的。比如說拍一張X光，很多產品可以篩查是不是有肺炎、塵肺病等等。我們的產品分兩步，第一步馬上識別是正常還是有病，這一步可以做到非常精準，可以把大量沒有病的就篩出，醫生只看少量有病的；第二步可以同時診斷17種不同的肺部疾病，這樣可以真正幫助醫生減輕負擔，並且可以做成流程一部分。」肖京以醫療為例，介紹了AI在醫療中的應用。

黃曉慶指出，各行各業都有自己的需求，服務機器人可以完成從接待到清潔、安保、零售等垂直應用各種人不願意做的工作。

不過，在帶來便利的同時，圍繞AI的倫理道德和數據安全、隱私的問題也越來越讓人擔憂，這也是此次人工智慧大會期間不少論壇和嘉賓都高度關注的一大議題。

陳海波指出，人工智慧目前受到很大的局限，」我們目前還是基於深度學習，深度學習最大的問題是對數據的依賴，這個瓶頸已經非常清楚。「

肖京也提到，人工智慧現在要實際應用很困難。「現在的人工智慧是一個弱人工智慧階段，只能解決計算問題，包括AlphaGo解決的也是計算問題，一定要能夠把業務場景轉換為計算問題才可以解決。其次，一定要有數據支撐，很多場景並沒有數據應用、隱私保護或者是許可權管理的的標準，包括各個不同機構的數據如何合理合法合規的用起來，並沒有一個統一標準。這些方面都會制約（AI的發展），包括醫療領域，我們可以有很多應用，但是商業模式上受限於認證的問題，付費的問題等等。」

相較於個人，企業對數據安全更加註重。李強表示，「現在我們的制約是，在企業應用的領域，我們看到物聯網很多安全數據採集方面，沒有辦法像2C端隨意去做，我們對於安全和準確的要求非常高，數據的採集和安全要求更高。」

對於數據隱私和安全問題，僅僅依賴技術手段並不足以解決問題，多位嘉賓提到要立法，肖京指出，「當務之急應該立法立標準，讓我們有一個規範發展、透明公平的發展環境。」

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