扎克伯格在聽證會上表態:AI會解決Facebook最大的問題

扎克伯格在聽證會上表態:AI會解決Facebook最大的問題

▲4月10日,馬克.扎克伯格在參議院司法和商業委員會聯合聽證會上

美國當地時間4月11日(北京時間12日),正處於風口浪尖的Facebook首席執行官馬克.扎克伯格將到美國眾議院能源和商業委員會出席聽證會。在此之前,其已於本週二(北京時間11日凌晨)參加了美國參議院司法與商業委員會聯合聽證會,主要討論關於監管的議題。

面對44位議員,在長達5小時的盤問中,扎克伯格回答了包括Facebook在2016年美國總統大選中的角色,以及公司如何處理隱私數據等問題。包括為什麼用戶要信任Facebook的自我規範,他希望看到什麼樣的監管,是否認可“同意法案”(允許聯邦貿易委員會對個人數據進行數據隱私保護的法案),是否仍然贊同誠實廣告法等等。

限制新技術的應用將扼殺商業創新

在關於監管的對話中,猶他州參議員Orrin Hatch提到了過度政府監管的潛在問題。扎克伯格對此回應:限制臉部識別等技術等應用和發展可能會扼殺商業創新。

“我認為尋找這其中的平衡點非常重要。”扎克伯格說,“美國公司需要通過新技術的應用來實現商業領域的創新,否則我們將在競爭中輸給中國及其他國家,他們有不同體制,以適應不同時代的環境。”

原計劃在兩週後的Facebook年度開發者大會上首次推出的由語音控制和臉部識別驅動的消費者的硬件設備,由於這次隱私洩露事件也被迫推遲。

然而,與此同時,中國市場在臉部識別技術領域的投入勢頭卻日益迅猛。這也是扎克伯格的“擔憂”。

就在幾天前,中國計算機視覺領域的創業公司SenseTime才在阿里巴巴領投(此外還包括IDG集團和高通)的融資中募集了6億美元,僅僅成立3年,該公司的估值以達30億美元,成為世界上最有價值的AI初創公司之一。無獨有偶,Megvii Face ++公司也在去年獲得了由俄羅斯和中國政府支持的投資基金機構牽頭的融資,金額達4.6億美元。

值得注意的是,此前Face ++和SenseTime等公司合作,已經為中國政府打造了一個面向13億市民的臉部識別數據庫,該數據庫正在為閉路電視監控和智能眼鏡等設備提供信息,以便警方在數秒內識別目標對象。

未來今日研究所創始人艾米韋伯最近指出,如果數據是人工智能時代的新石油,中國將控制這個世界上最大的“石油資源”。藉此,中國將在2018年底超過世界其他國家,而不是原來預計的2030年。

關於面向俄羅斯的“軍備競賽”

然而,中國市場並不是扎克伯格證詞中的唯一支點。在盤問中,他還提到了“通俄門”事件。

扎克伯格表示,他不能保證俄羅斯政府支持的巨魔農場互聯網研究機構(IRA)已經完全從Facebook平臺上移除。

他說:“這是一場軍備競賽,他們將繼續在這方面做得更好,而我們也需要在這方面進行投資從而做得更好。”“只要俄羅斯還有人干涉世界各地的選舉,這將是一場持續不斷的衝突。”

等待AI的“救贖”

除此之外,扎克伯格還在他的證詞中多次提到人工智能。他表示,無論是仇恨言論、假新聞,還是恐怖分子的網絡攻擊、平臺內容的審核等問題都可以通過AI來解決。

比如,他向國會議員保證,Facebook已經部署新的人工智能工具,更好地識別虛假賬戶,防止外國勢力干擾選舉。此外,Facebook 可能會在 5 到 10 年內開發出人工智能工具,準確標記出仇恨言論。他表示,他很看好 Facebook 能在這段時間內開發出“能判斷細微語言差別”的工具,當然,需要明確的是當前的 Facebook 還沒能做到這點。

事實上,扎克伯格現已經“痴迷”於人工智能很久了。最近幾個月來,Facebook已經引入了超過20,000人參與信息安全和內容審核工作,這在國會證詞中被反覆提及。

然而,問題在於美國國會議員希望立刻提出立法,而扎克伯格談的則是未來五到十年的投資回報。如果法規和隱私限制法案通過,不可避免地將導致對臉部識別等科技公司的擴張和創新。

美國國會用何種方式來監管Facebook和其他科技巨頭的考量仍然非常重要,但實際上臉部識別技術等相關的服務也可以超出監控範圍實現應用,比如,嵌入到自動駕駛、生物識別支付,或者其它消費硬件中。

許多從2016年美國總統大選以來一直關注科技新聞的美國民眾已經越來越不信任Facebook。畢竟,在過去的六個月裡,每隔幾個星期就會有一個假新聞的曝光或信息使用不當的事件出現。

美國國會議員以及全世界都在關注扎克伯格的證詞,其中很多人都認為沒有理由相信他所說的話。有國會議員對此表示,從扎克伯格的道歉中已足以證明Facebook內部的自我監管和規範並沒有奏效,但他對計算機視覺的評估似乎是合理的。

當然,值得肯定的是,如果美國國會制定了阻礙臉部識別技術發展的相關法規,這對於像Face ++和SenseTime這樣的中國公司並非壞事,它們將在計算機視覺領域佔據早期優勢。


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