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臭名昭著的 Deepfake 能提升创造力?Facebook AI 负责人有话说

本文作者:付静 2019-12-10 12:16
导语:Facebook 创办了 Deepfake 检测挑战赛,旨在训练出更好的针对 Deepfake 的人工智能检测工具。

雷锋网按:作为全球最有影响力、也最具争议的公司之一,Facebook 的人工智能发展被大众密切关注。从 Instagram 滤镜到 AR 应用,Facebook 仍在不断利用人工智能构建新的功能和产品。作为 Facebook 人工智能副总裁,Jerome Pesenti 指导着数百名科学家和工程师工作,直接影响了公司的人工智能发展。近日,他接受了 Wired 的采访,讨论人工智能技术的现状与挑战。雷锋网在不改变原意的基础上对采访进行了编译。

臭名昭著的 Deepfake 能提升创造力?Facebook AI 负责人有话说

【图片来源:Wired,所有者:Wired】

以下是 Wired 采访 Jerome Pesenti 的对话实录。

问:

人们认为人工智能可以解决假新闻和网络滥用,但这可能是种夸大。您是否能跟我们谈谈人工智能在这一领域的真实进展?

答:

将人工智能技术应用于这一领域,比如自动调节,或者是与人类、计算机一起工作,对现阶段的 Facebook 而言绝非易事。但毋庸置疑,我们也已经取得了很大的进步。

早期,人工智能技术在视觉(识别视频和图片)方面有所进展。过去几年里,我们已经能够将其应用于识别裸体、暴力,及图片、视频中发生的事情。

最近,人工智能在语言领域有了很大的进步,我们可以借此更精确地理解人们在交流中使用的语言。我们可以辨别是否出现了语言霸凌、仇恨言论,或者只是说话人在讲笑话。

问:

那您能谈谈 Deepfake 技术吗?

答:

我们很重视这个问题。实际上,我 这是个很大的挑战,我们正在积极应对,它目前似乎并不重要,但我们深知其重要性。我们正在努力占据优势地位,目前我们已经开始接触行业和社区。

问:

让我们更宏观地谈谈人工智能吧。一些公司,例如 DeepMind 和 OpenAI,声称他们的目标是开发"人工智能"。那么这就是 Facebook 正在做的吗?

答:

我们实验室的目标是匹配人类的智力。当前我们离这个目标还很远,但我们认为这很伟大。但我认为实验室里的很多人,包括 Yann,都觉得"通用人工智能" 的概念并不是很有趣,意义也不大。

有人认为通用人工智能是人类的智力,我觉得这有点儿虚伪,因为人类的智力水平并不相同。另外,也有人将奇点的概念投射到通用人工智能上 -- 如果你有通用人工智能,那么你就会拥有一个能使自己变得更好,并不断提高的智能。但其实并没有这样的模型,人类无法让自己变得更聪明。

问:

Facebook 的人工智能实验室是由 LeCun 创建的,他是深度学习的先驱之一,最近获得了图灵奖。目前,有些人认为深度学习不会给我们带来真正的智慧,您如何看待?

答:

坦诚地讲,深度学习和当前的人工智能,的确有很多限制。我们离人类智能非常远,一些批评也是有效的:它传播人类偏见,很难解释,缺少常识的支撑,更多地还是停留在模式匹配的层面上,而非强大的语义理解。但我们在解决其中一些问题上也取得了进展,而且这些领域仍在快速发展。深度学习可以应用于数学,应用于理解蛋白质,我们可以通过它做很多事情。

问:

一些人工智能专家还谈到了 "再现性危机" ,即重建突破性研究的难度很大。您怎么看?

答:

Facebook AI 很关注这一话题。当人们做一些不可复制的事情时,就会出现很多挑战。如果不能复制,便失去了投资的意义。

我们相信可重复性会给这个领域带来很多价值。它不仅能帮助人们验证结果,还能让更多的人了解正在发生的事情,并以此为基础。人工智能之美便在于它终究是由计算机运行的系统。因此,作为科学的一个分支,它可复制的几率很大。我们相信,未来人工智能将是一个几乎默认可复制的东西。我们试图开源我们在人工智能中的大部分代码,这样其他人就可以加以利用。

问:

OpenAI 最近指出,高级人工智能所需的计算能力每 3 个半月就翻一番。您有在担心这一点吗?

答:

这是个很好的问题。当你进行深度学习时,它往往表现得更好,并且能更好地解决更广泛的任务。所以,计算能力翻倍是有好处的。但显然,这是不可持续的。如果你有留意拿些顶尖的实验,你会发现它们每年的成本都会涨10倍。现在,一个实验可能需要七位数的资金,但绝不会达到九位数或十位数,这是不可能的,没人能负担得起。

也就是说,我们还是有极限的。其实在很多方面我们已经有了。并不是每个领域都达到了极限规模,但在大多数情况下,我们真的需要从优化和成本效益的角度来考虑问题,我们真的需要看看我们如何从现有的计算中获得最大的收益。这就是我们要发展的方向。

问:

您从 IBM Watson 的人工智能商业化中学到了什么? 有什么是 Facebook 可以借鉴或避免的?

答:

我在 Watson 的经历十分有趣。IBM 指出这是一个商业市场,实际上也有一些应用,我觉得这真的很了不起。不过可能也有点儿过于夸张了。我不认为这对 IBM 来讲有很大的好处。

Facebook 在公司内部的使用率相当惊人。目前,公司里使用人工智能的开发者数量正以每年两倍多的速度增长。因此,我们要强调人工智能是有用的,但不会过分夸大它。宣称自己能做自己能力之外的事,对我们没有好处。我不需要大肆宣传来证明我们团队的存在。

问:

Facebook 有时很难将人工智能研究转化为商业上的成功,比如虚拟 AI 助手“M” 。您是如何更有效地将研究与工程联系起来的?

答:

一旦开始谈论技术转让,就意味着已经输了。你不能只是挑选一些研究,然后找人尝试把它投入生产。你不能就这样把它抛出去。最好是让做基础研究工作的人接近与更接近产品的人一起工作。这确实是组织结构上的一个挑战--要确保有一套随着时间的推移而成熟的项目,能让大家一起参与其中,而不是让科学家把自己的研究抛到一边。

问:

近期 Facebook 会推出什么样的人工智能产品呢?

答:

当前,人工智能在 Facebook 上的两个核心用途是:保证用户安全性,为用户传播价值。但最令人兴奋的事情是,我们试图创造新的体验,这些体验只有借助人工智能才能实现。增强现实和虚拟现实都只能以人工智能为基础。我们最近看到,用户可以用手与虚拟现实互动,这需要对耳机周围的事物有非常精细的理解。它解析整个场景只需一个相机,用户可以用手作为控制器。

同时,我也相信,它很有可能让人们更有创造力,通过 TikTok 这样的竞品,我们可以看到这一点。即便不是专家、视频剪辑师或艺术家,许多普通人也能自然地与媒体互动,创建视频和内容,而不是作为专家、视频编辑或艺术家。

问:

那么,Deepfake 视频背后的技术也会激发用户创造力吗?

答:

当然。我们需要多角度考虑问题。Deepfake 有很大潜力为用户赋能,提升用户创造力。但正如我们在过去几年中了解到的那样,我们需要负责任地使用这项技术,学会居安思危。

问:

您对人工智能出口管制的想法有何见解? 技术能被限制吗? 这会影响行业发展吗?

答:我个人的意见是,这似乎是非常不切实际的。除此之外,它可能会对研究进展产生负面影响,迫使工作更少可复制性降低。我认为,开放和协作对于推动人工智能的进步很重要,而限制基础研究成果发表或开源,可能会拖延该领域的进展。

尽管如此,无论这种控制是否已经在实施,作为负责任的研究人员,我们应该继续考虑潜在误用的风险,以及我们如何能减轻这些风险,同时还要确保我们推进人工智能的工作尽可能开放、可重复。


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【封面图片来源:网站名 Wired,所有者:Wired】

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