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AI 大牛沈向洋就职清华演讲全录:人类对 AI 如何做决定一无所知

  • 2020 年 3 月 06 日
  • 本文字数:3243 字

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AI大牛沈向洋就职清华演讲全录:人类对AI如何做决定一无所知

2019 年 11 月 14 日凌晨,在微软服务 23 年的微软全球执行副总裁沈向洋博士宣布离开微软;2020 年 3 月 5 日,清华大学在线上举行了活动“沈向洋双聘教授聘任仪式暨春风讲堂第四讲”,沈向洋博士离开微软后的首个去向得以确认。会后,沈向洋发表了主题为 “如何设计和构建负责任的 AI” 的全英文演讲,InfoQ 对重点内容进行了整理。


由于受到疫情影响,沈向洋教授无法到达现场,本次活动采用了两地连线直播的形式,通过清华大学春风讲堂的 B 站账号对外直播。2005 年,沈向洋曾以双聘教师的身份在清华任教,并于 2015 年参与了清华、华盛顿大学、微软共同成立的全球创新学院(GIX)。


因此,本次在线直播为续聘仪式,清华大学副校长杨斌主持了颁奖活动,校长邱勇在活动开始前进行了致辞,对沈向洋教授的加入表示欢迎。随后,沈向洋在致辞中表达了对中国人工智能发展的信心,同时也期待能够早日在清华园里,与师生们一起工作、生活。



清华大学校长邱勇向沈向洋正式颁发聘书


仪式过后,沈向洋进行了一次线上授课演讲,分享了他对 AI 可解释性与 AI 偏见相关问题的研究与看法。


由于演讲为全英文,InfoQ 整理了重点内容供广大开发者参考。


沈向洋:如何设计和构建负责任的 AI


话题 1:AI 的可解释性

之前,我们谈论的 AI 都是出现在科幻小说或电影里。实际上,AI 现在已经走进我们的日常生活,我们每天都在和 AI 打交道。但是,当这些 AI 应用到医疗、金融等领域中时,我们就需要更加谨慎地看待。


如今,AI 已经可以做决定,这是 AI 过程中非常重要的一步,这就引出了我的第一部分内容:我们缺乏对 AI 所做决定的认知。


我们缺乏对 AI 所做决定的认知

AI 就像一个黑匣子,它们能自己做出决定,但是我们并不清楚其中的缘由。所以,我们目前需要做的就是打开这个“黑匣子”,了解 AI 想表达的意思和可能会做出的决定。这就是我们今天演讲的主题:如何设计和构建负责任的 AI。



AI 的发展需要遵循一定的基本原则,包括公正、透明、可信赖 & 安全、隐私 & 安全、适用范围广泛、负责。


我们每次发现新的技术,都会面临同样的问题:如何让技术变得更加可靠、安全和负责任 。


举个例子,当人类在生产电气零部件时,都会有相应的检查记录。一旦哪里出现问题,就可以对操作文件进行复盘,从而找出问题。但是,AI 是不相同的,AI 没有这样的一张检修表,我们往往不知道是哪个环节出现了问题。


构建具有可解释性的 AI


上图是一张模型可解释性的变化图片,横轴代表模型的可解释能力,纵轴表示预测的准确性。从横轴来看,越向右边延伸,我们得到的模型的可解释性越大。从纵轴来看,越向上延伸,系统预测的准确性越高。很多年前,我们就已经使用了这种线性模式,只不过那时并不称之为 AI。


总之,模型是非常复杂的,解释起来十分困难。接下来,我们可以通过例子来证明下为什么这件事情如此复杂。


案例一:提取和比较

我们试图找出更多的数据来检测模型的准确度。2016 年,很多地方都推出了用于预测未来罪犯的软件,法庭在审判时已经开始用 AI 进行辅助判断。越是如此,人们就越会担心算法是否存在偏见,让我们通过一张图表来具体分析:



红色曲线代表从模型提取的情况,绿色曲线代表实际情况。例如,你是如何知道这个人将会再次犯罪呢?那这时来回顾下过去的数据,数据显示这个人有犯罪史,这个人过去犯得罪越多,以后就越有可能犯罪。这一定程度上与第一个图形显示的结果相吻合。



从图上可以看出,美国本土居民犯罪率较高,对应地,重新犯罪比率也更高(红色显示),但实际上绿线显示却与之相反,人们印象中非洲裔美国人很容易犯罪,但实际上也并非如此,也就是说尽管是基于事实进行预测,也存在着一定的偏见,所以在训练这种数据时要格外谨慎。


案例二:局部解释和与模型无关的解释

我们如何透过复杂的模型了解其中的内容呢?一个复杂的模型就像黑匣子一样,我们向里面输入一些东西,就会得到一些东西。我们之所以无法理解模型是因为模型本身就非常复杂,晦涩难懂。



有些人就会认为,这样难懂的模型就不追求整体解释,只需要局部可解释性,那么就会出现下列问题。



正如上图,模型的识别准确率已经可以达到 5/6,但是我仍然不知道我要什么,到底是哈士奇还是狼。如果需要的是一只哈士奇,却把狼带回家,那麻烦就大了。你以为训练了一个非常强大的模型,实际上并非如此,这就是我一直在强调的:模型的可解释性十分重要。


话题 2:AI 的偏见

案例一:对不同肤色的偏见

在任何时候,构建 AI 都离不开数据。需要了解偏见来自哪里,就需要知道数据的来源。在微软、IBM 和 Face ++ 制定的面部识别算法中,黑人女性比白人的面部识别准确率要低。




从上图可以看出,对黑色女性人脸识别的错误率高达了 21.073,很多人表示这是难以接受的。所以,我们对这个模型进行了调整。三个月后,模型改善后得到了如下结果:



可以看出,经过再次训练后的模型,在识别不同肤色人种时准确率明显提高,许多分类错误率已经为 0.000,即便是黑人女性,识别错误率也降低至 1.9008。从不断的训练中,我们得到结论:这种偏见来自于训练采用的样本数据。


基于以上问题,我们对微软 500 名机器学习领域工程师进行了调查,我们问他们如何改善机器学习系统?在经过调查后得出结论:如今机器学习工程师面临的最大问题之一是他们知道出了一些问题,但是不知道具体是哪里出了问题,也并不知道为什么会出现问题。



当我们训练一个复杂或简单的模型,最终得到的结论是准确率为 73.8%,再深究每个训练的数据集时会发现,不同的肤色和性别,得到的准确率是不一样的。一些结果还比较令人满意,但也有一些结果差强人意。



所以,我们构建了一个系统来进行对比,看到底是哪里出了问题。



传统机器学习系统是低级模式,而现在的模型带有错误可解释性,可以从整体视角,根据数据集不同的特征来判断哪里出现了问题,也可以从集群角度来了解到底为什么会出现这样的问题。基于这种模型,一旦出现问题时你可以复检样本数据集、模型来找出问题症结。


案例二:消除嵌入文本的偏见

我们使用了很多数据进行训练,列出了 27 种职业,包括会计、律师、教师、建筑师等。我们将一段话嵌入进去,然后发现系统识别出其职业为“教师”,但是,如果我们将段落中的某些单词进行修改,只改变很小的一部分 ,从“她”到“他”其他都没有改变,最终识别出的结果就从“教师”变成了“律师”。



这里就涉及到了文字嵌入几何学(如下图所示):



这个几何嵌入有两个属性:Proximity 和 Parallelism。我这里提出苹果和微软,大家就会联想到两家公司的成立者很伟大,都是很大的公司,这就是嵌入的内容。




根据上图可见,如果某个单词更向下邻近 He,则表示为他;如果某个单词更向上,邻近 She,则表示为她。横轴可以看出,单词越向右,就越与性别无关;越向左,越与性别相关,例如妻子和丈夫,爸爸和妈妈。这里还可以看出,很多时候谈及时髦,通常是形容女性,而说起杰出,通常用来形容男性。



那么,现在我们已经知道问题出在了哪里,就可以用上述模型来解决。但是,我们之后就会发现原来“时髦”、“杰出”、“天才”这类词语既可以形容男性,又可以形容女性。


我们已经进入了 AI 时代,我们的生活与 AI 息息相关,我们是接触 AI 的第一代人群,无论喜欢与否都别无选择,但是我们能决定该用何种方式来构建 AI 以及使用 AI。


最后,感谢大家收看!


附录:沈向洋简介


1996 年 11 月,沈向洋正式加入微软,并从此开始了在微软 23 年的职业生涯。作为在微软服务时间最长、职位最高的华人高管,23 年的时间里,沈向洋参与了许多重要的项目,也见证了微软发展的各个重要瞬间。


1999 年,沈向洋回到北京参与创立微软中国研究院,并担任微软亚洲研究院计算组主任研究员,高级研究员;2004 年,他升任第三任微软亚洲研究院院长,兼首席科学家;2007 年,沈向洋升任微软全球资深副总裁,之后在 2013 年成为微软全球执行副总裁。2019 年 11 月 14 日凌晨,在微软服务 23 年的沈向洋宣布离开微软。


沈向洋主要专注于计算机视觉、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,是计算机视觉和图形学研究的世界级专家。


2020 年 3 月 06 日 09:051984

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