智能時代的平臺、數據與算法
——取之于民、用之于民

■文/沈 灝

英國利物浦大學博士，人工智能高級工程師，上海人工智能研究院有限公司副總工程師

無論是企業的主觀能動，還是政策的客觀約束，目前，人工智能等技術的使用還有很多尚待進一步探討的問題，但究其根本必須取之于民、用之于民。

隨著智能時代的來臨，人工智能技術與產品以各種形式逐步融入人們的日常生活，通過智能終端獲取生活與生產大數據并形成各類算法，潛移默化地改變著人們的生活習慣。

近期，針對智能算法與數據安全的話題引起了業界的關注，阿里云和滴滴事件對整個網絡與數據安全構成了潛在威脅，外賣平臺壓榨騎手等新聞對勞動者權益造成了沖擊。這讓我們不得不清醒地認識到，在信息高速交互的今天，無論是網絡平臺、數據還是算法，這些關鍵核心資源都必須格外被重視。

人工智能平臺與生態已逐漸成為各大頭部科技企業的必爭之地，無論是傳統的硬件廠商還是互聯網新貴，在未來擁有平臺將擁有一切。在諸多場景里，通過平臺收集大量數據并由此設計各類算法正成為人們的輔助工具，大幅提高了人們的工作效率。然而，平臺過于強大將是一把雙刃劍。以外賣行業為例，算法與勞動者緊密相關，它用純理性的結果為勞動者訂立考核標準。為實現勞動價值的最大化和高效化，當不斷刷新最優解作為新的衡量標準使用時，最嚴算法便應運而生，外賣小哥為了適應這一最嚴算法不得不做出許多非常規的應對手段，引發不少交通安全問題。

作為企業管理者，不應該只著眼于提升勞動者的極限能力，而應將人工智能等新興技術用于更重要的數據互聯互通與流程優化過程中以獲取真正的價值。以工業為例，未來工業的發展一定不是提升工人的極限能力，而是面向信息物理融合的全流程網絡化制造要素，將智能生產線、物流系統、實時監控系統和智能生產指揮管理系統無縫集成，充分利用和挖掘數據，實現從數字化設計到數字化工藝，再到數字化制造的全流程信息共享。通過設備狀態和工藝過程監控，結合環工藝實時動態優化、柔性生產線數字化、多品種規格產品共線生產、全息虛實結合數字化等手段和能力，打造生產過程實時智能優化控制的智慧工廠。再以與人們息息相關的醫療為例，人工智能一定不是替代醫護人員，而是通過建立專病庫、打造人工智能大數據訓練平臺等手段，進一步融合各類數據資源，為精準醫學和智慧醫學提供強有力的、創新性的手段，廣泛服務于大眾。

面對新興領域出現的種種問題，人工智能相關倫理與法制也必須快速跟進，要加強對大數據、云計算和人工智能等新技術研發應用的規范引導，以保護民眾的普遍利益。例如，針對外賣行業，市場監管總局、國家網信辦等七部門聯合發布的《關于落實網絡餐飲平臺責任切實維護外賣送餐員權益的指導意見》提到，不得將“最嚴算法”作為考核要求，通過“算法取中”等方式，合理確定訂單數量、準時率、在線率等考核要素，適當放寬配送時限。國家這一指導意見的及時出臺就是對新興市場監管的有力手段，也是數字經濟治理的重要一環。