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設(shè)備與工具
運(yùn)輸
交通代表著AI和機(jī)器學(xué)習(xí)正在產(chǎn)生重大創(chuàng)新的領(lǐng)域。布魯金斯學(xué)會(huì)的卡梅倫·凱里（Cameron Kerry）和杰克·卡斯滕（Jack Karsten）的研究發(fā)現(xiàn)，在2014年8月至2017年6月之間，對自動(dòng)駕駛技術(shù)的投資超過800億美元。這些投資包括自動(dòng)駕駛應(yīng)用和對該領(lǐng)域至關(guān)重要的核心技術(shù)。
無人駕駛汽車-汽車、卡車、公共汽車和無人機(jī)運(yùn)輸系統(tǒng)-使用先進(jìn)的技術(shù)能力。這些功能包括自動(dòng)車輛導(dǎo)航和制動(dòng)、換道系統(tǒng)，使用攝像頭和傳感器來避免碰撞，使用AI實(shí)時(shí)分析信息以及使用高性能計(jì)算和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)來適應(yīng)通過詳細(xì)地圖了解新情況。
光檢測和激光測距系統(tǒng)（LIDAR）和AI是導(dǎo)航和避免碰撞的關(guān)鍵。LIDAR系統(tǒng)將光和雷達(dá)儀器結(jié)合在一起。它們安裝在車輛的頂部，這些車輛在360度環(huán)境中使用雷達(dá)和光束成像，以測量周圍物體的速度和距離。這些儀器連同放置在車輛前，側(cè)面和后部的傳感器一起提供信息，使快速行駛的汽車和卡車保持在自己的車道上，幫助他們避開其他車輛，在需要時(shí)施加制動(dòng)和轉(zhuǎn)向，并立即執(zhí)行操作以免發(fā)生意外。
先進(jìn)的軟件使汽車能夠從道路上其他車輛的經(jīng)驗(yàn)中吸取經(jīng)驗(yàn)，并隨著天氣，駕駛或路況的變化而調(diào)整其引導(dǎo)系統(tǒng)。這意味著軟件是關(guān)鍵，而不是汽車或卡車本身。
由于這些攝像機(jī)和傳感器會(huì)收集大量信息，并且需要立即對其進(jìn)行處理，以避免汽車駛?cè)胂乱卉嚨?，因此自?dòng)駕駛汽車需要高性能的計(jì)算，先進(jìn)的算法和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，才能適應(yīng)新的場景。這意味著軟件是關(guān)鍵，而不是物理的汽車或卡車本身。先進(jìn)的軟件使汽車可以從道路上其他車輛的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)天氣，駕駛或道路狀況的變化調(diào)整其引導(dǎo)系統(tǒng)。
拼車公司對自動(dòng)駕駛汽車非常感興趣。他們看到了客戶服務(wù)和勞動(dòng)生產(chǎn)率方面的優(yōu)勢。所有主要的乘車共享公司都在探索無人駕駛汽車。汽車共享和出租車服務(wù)的激增，例如美國的Uber和Lyft，英國的戴姆勒Mytaxi和Hailo服務(wù)以及中國的滴滴出行，都證明了這種交通方式的機(jī)遇。優(yōu)步最近簽署了一項(xiàng)協(xié)議，從沃爾沃購買24,000輛自動(dòng)駕駛汽車，用于其乘車共享服務(wù)。
然而，這家拼車公司在2018年3月遭受挫折，當(dāng)時(shí)其在亞利桑那州的一輛自動(dòng)駕駛汽車撞死一名行人。Uber和幾家汽車制造商立即暫停測試，并開始調(diào)查出了什么問題以及可能發(fā)生的致命事故。工業(yè)界和消費(fèi)者都希望保證該技術(shù)是安全的，并且能夠兌現(xiàn)其既定的承諾。除非有有說服力的答案，否則這起事故可能會(huì)減慢AI在運(yùn)輸領(lǐng)域的進(jìn)步。
智慧城市
大城市政府正在使用AI改善城市服務(wù)的提供。例如，根據(jù)Kevin Desouza，Rashmi Krishnamurthy和Gregory Dawson的說法：
美國辛辛那提消防局正在使用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化醫(yī)療應(yīng)急響應(yīng)。新的分析系統(tǒng)通過考慮多個(gè)因素（例如呼叫的類型，位置），向調(diào)度員建議對醫(yī)療緊急呼叫的適當(dāng)響應(yīng)（無論是可以在現(xiàn)場治療患者還是需要將患者送往醫(yī)院） ，天氣和類似通話。
由于每年要處理80,000個(gè)請求，因此辛辛那提（Cincinnati）官員正在部署這項(xiàng)技術(shù)，以優(yōu)先處理響應(yīng)并確定處理緊急情況的最佳方法。他們將AI視為處理大量數(shù)據(jù)的一種方法，并找出了響應(yīng)公共請求的有效方法。當(dāng)局沒有以臨時(shí)方式解決服務(wù)問題，而是試圖主動(dòng)提供城市服務(wù)。
辛辛那提并不孤單。許多大都市地區(qū)正在采用智慧城市應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序使用AI來改善服務(wù)交付，環(huán)境規(guī)劃、資源管理、能源利用和犯罪預(yù)防等。對于《智慧城市》指數(shù)，《快速公司》雜志對美國地區(qū)進(jìn)行排名，并發(fā)現(xiàn)西雅圖，波士頓，舊金山，華盛頓特區(qū)和紐約市是采用率最高的地區(qū)。例如，西雅圖已經(jīng)擁抱可持續(xù)性，并正在使用人工智能來管理能源使用和資源管理。波士頓啟動(dòng)了“城市呼叫系統(tǒng)”，以確保服務(wù)不足的社區(qū)獲得所需的公共服務(wù)。它還部署了“攝像機(jī)和感應(yīng)回路來管理交通和聲學(xué)傳感器以識(shí)別槍擊?！迸f金山已認(rèn)證203座建筑物符合LEED可持續(xù)性標(biāo)準(zhǔn)。
通過這些和其他方式，大都市區(qū)在AI解決方案的部署方面處于領(lǐng)先地位。確實(shí)，根據(jù)全國城市聯(lián)盟的報(bào)告，美國66％的城市都在投資智慧城市技術(shù)。報(bào)告中提到的最主要的應(yīng)用是“用于公用事業(yè)，智能交通信號(hào)，電子政務(wù)應(yīng)用，Wi-Fi信息亭和人行道上的射頻識(shí)別傳感器的智能儀表。”
三、政策、法規(guī)和道德問題
來自各個(gè)領(lǐng)域的這些例子證明了AI如何改變?nèi)祟惿畹姆椒矫婷?。人工智能和自主設(shè)備在生活的許多方面的日益普及正在改變組織內(nèi)部的基本操作和決策，并提高效率和響應(yīng)時(shí)間。
但是，與此同時(shí)，這些事態(tài)發(fā)展引發(fā)了重要的政策，法規(guī)和道德問題。例如，我們應(yīng)該如何促進(jìn)數(shù)據(jù)訪問？我們?nèi)绾畏婪端惴ㄖ惺褂玫挠衅娀虿还降臄?shù)據(jù)？通過軟件編程引入了哪些類型的道德原則，設(shè)計(jì)人員應(yīng)該如何選擇？在算法造成損害的情況下的法律責(zé)任問題呢？
人工智能在生活的許多方面的滲透日益增加，正在改變組織內(nèi)部的決策并提高效率。但是，與此同時(shí)，這些事態(tài)發(fā)展引發(fā)了重要的政策，法規(guī)和道德問題。
資料存取問題
充分利用AI的關(guān)鍵是建立一個(gè)“具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和跨平臺(tái)共享的數(shù)據(jù)友好型生態(tài)系統(tǒng)?！?AI依賴于可以實(shí)時(shí)分析并處理具體問題的數(shù)據(jù)。在研究界擁有“可用于探索的數(shù)據(jù)”是成功開發(fā)AI的前提。
根據(jù)麥肯錫全球研究所的一項(xiàng)研究，促進(jìn)開放數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)共享的國家最有可能看到AI的發(fā)展。在這方面，美國比中國具有實(shí)質(zhì)優(yōu)勢。對數(shù)據(jù)開放性的全球評級(jí)顯示，美國在全球總體排名第8，而中國為93。
但是目前，美國還沒有統(tǒng)一的國家數(shù)據(jù)策略。很少有協(xié)議可以促進(jìn)研究訪問或平臺(tái)的發(fā)展，從而可以從專有數(shù)據(jù)中獲得新的見解。誰擁有數(shù)據(jù)或在公共領(lǐng)域擁有多少數(shù)據(jù)并不總是很清楚。這些不確定性限制了創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)，并拖累了學(xué)術(shù)研究。在以下部分中，我們概述了改善研究人員數(shù)據(jù)訪問的方法。
數(shù)據(jù)和算法偏差
在某些情況下，某些AI系統(tǒng)被認(rèn)為啟用了歧視性或偏見性做法。例如，Airbnb被指控在其平臺(tái)上歧視種族少數(shù)群體的房主。哈佛商學(xué)院進(jìn)行的一項(xiàng)研究項(xiàng)目發(fā)現(xiàn)，“使用具有明顯非洲裔美國人名字的Airbnb用戶被接待的可能性要比具有明顯白色人名的用戶低大約16％?！?/p>
面部識(shí)別軟件也會(huì)出現(xiàn)種族問題。大多數(shù)此類系統(tǒng)通過將人的臉部與大型數(shù)據(jù)庫中的一系列臉部進(jìn)行比較來進(jìn)行操作。正如算法正義聯(lián)盟的Joy Buolamwini所指出的那樣：“如果您的面部識(shí)別數(shù)據(jù)主要包含白種人的面孔，那么您的程序?qū)W(xué)會(huì)識(shí)別這些內(nèi)容?！背菙?shù)據(jù)庫可以訪問各種數(shù)據(jù)，否則這些程序在試圖識(shí)別非裔美國人或亞裔美國人的特征。
許多歷史數(shù)據(jù)集反映了傳統(tǒng)值，這些值可能代表也可能不代表當(dāng)前系統(tǒng)所需的首選項(xiàng)。正如布拉姆維尼（Buolamwini）所指出的，這種方法可能會(huì)重復(fù)出現(xiàn)過去的不平等現(xiàn)象：
自動(dòng)化的興起和對高風(fēng)險(xiǎn)決策的算法的依賴越來越大，例如是否有人獲得保險(xiǎn)，您拖欠貸款的可能性或某人的累犯風(fēng)險(xiǎn)，這是需要解決的問題。甚至入學(xué)決定也越來越自動(dòng)化-我們的孩子去哪所學(xué)校上學(xué)以及他們有什么機(jī)會(huì)。我們不必將過去的結(jié)構(gòu)性不平等帶入我們創(chuàng)造的未來。
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