当下，以人工智能为代表的新兴技术正在让很多不可思议的事情成为现实。但在推动技术进步的同时，如何解决技术带来的社会影响？如何避免人工智能技术发展带来的偏见和歧视？也是全人类需要共同关注的问题。
2019年底，前微软全球执行副总裁沈向洋宣布离职后，去向一直备受关注。3月3日，沈向洋入职清华大学拥抱学术的消息传出。
3月5日上午九点，刚刚续聘清华大学高等研究院双聘教授的沈向洋博士，通过清华大学快手官方账号（快手ID：Tsinghua_1911）直播,为清华学子和广大网友上了特殊的公开课《打造负责任的AI》(Engineering Responsible AI)，差不多1个小时间里，直播间总观看人数近10万人。
在近年的科技浪潮中，沈向洋一直主张打造负责任的、可信赖的人工智能。他认为，我们不仅要推动技术的进步，更要认真思考可能由此带来的社会影响，以及人类将要共同面对的潜在挑战，未雨绸缪。
演讲的前半部分，沈向洋解释了explainable AI（可解释的人工智能）对于如何打造负责任的AI的重要性。“人工智能已经开始做出人类无法理解的决定了。我们需要开启人工智能的黑箱，了解AI做出决定背后的原因。”
今天AI最大的突破就是深度学习，但是深度学习的一个最大的问题就是，出来的结果非常好，但是人们没办法解释。所以Explainable AI在接下来的AI领域探索中非常重要。沈向洋称：“今天我如果有研究生的话，我就建议他们做这个方向的工作。”
在演讲的后半部分，沈向洋提出了“技术的偏见”问题。在训练人工智能系统时，一些社会偏见可能会导致对数据集在个人的性别、肤色和年龄假设。但在多元化的社会中，肤色、口音等各种不同的特征和差异也让我们意识到，满足所有人的不同需求是非常复杂的。
他举了文本搜索中性别偏见的例子。研究团队利用称为“单词嵌入”的自然语言处理工具，将单词转换为向量数字的算法，以来自新闻数据或者网页数据的海量文本数据为依据，为每个单词赋予一个对应的向量数字。通过在向量坐标系中，比对常见词汇与“他”、“她”这两个性别代词之间的关联度，研究人员发现了一些明显的特征，例如“sassy（刁蛮）”、“knitting（编织）”这样的词更靠近女性，而“hero（英雄）”、“genius（天才）”更靠近男性。
算法之所以会为这些词汇赋予性别特征，原因在于训练算法用的基准数据集通常是来自新闻和网页的数据，就存在着由语言习惯造成的“性别偏见”，算法也自然“继承”了人类对这些词汇理解的性别差异。其结果就是，当微软用试验算法，根据梅林达·盖茨的LinkedIn信息推测其职业时，得到了“教师”的判断，但人物性别换成“他”，盖茨夫人的职业就会变为“律师”。
我们离explainable AI和完全消除技术偏见还有很长的路要走。找出对所有人都公平的处理方法需要所有人的共同努力。为此他在课上介绍了自己与微软公司总裁施博德（Brad Smith）联袂编著《计算未来：人工智能及其社会角色》中提出的“六大原则”：公平、可靠和安全、隐私和保障、包容、透明、负责。这六大原则旨在引导人工智能的跨越和运用，更好服务世界。
作为计算机视觉和图形学研究的世界级专家，沈向洋专注于计算机视觉、图形学、人机交互、统计学习、模式识别和机器人等方向的研究工作。他在微软工作了23年，曾是微软领导结构中位置最高的华人，被外界誉为‘微软在中国的形象大使’。
离开微软后，沈向洋在清华开启了人生新篇章。在沈向洋开课前，清华大学快手账号直播了“沈向洋双聘教授聘任仪式”，清华大学校长邱勇宣布沈向洋为清华双聘教授。
在共同的普惠教育价值观推动下，清华大学于2019年10月正式入驻快手，目前粉丝已经超过150万，开展了一系列精品课程直播。
今年2月3日，清华大学全校师生通过学堂在线雨课堂、快手等平台同上一堂课，在社会上引起了巨大反响，随后快手与学堂在线建立战略合作，双方将在内容共享、直播技术支持等方面建立深层次合作。此次沈向洋教授的快手直播，让更多渴望了解前沿技术知识的人们有机会聆听世界级专家的课程。
原创文章，作者：新智派，如若转载，请注明出处：https://knewsmart.com/archives/22872
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