【全球氣象產業的發展前景 6 氣象資料的阻礙】
這幾年我擔任台灣開放資料聯盟的會長,我常推崇氣象界是很開放的,是全球很早的開放資料,交通部氣象局的資料開放與使用量也是各類資料中的佼佼者。但問題來了,如果您是重度使用者,或是很計較即時性,您就可以發現從開放資料中的資料,有以下問題
1. 慢半拍 (交通部氣象局官網比開放資料快好幾分鐘)
2. 穩定性差(開放資料平台常常會停止資料傳輸)
3. 突然修改格式常未告知
4. 服務時間僅限上班時間
5. 想要關鍵的資料都有不開放的理由
過去我們透過反映,也的確有明確回應,也有改善。我們很清楚必須和其他國家氣象產業一樣,可向政府買資料,因為特別的通道與穩定性,尤其我們需要很原始的資料,例如模式預測、即時觀測與雷達原始資料,經過多次詢問,還是回到十幾年前的規費法上,官方堅持必須依照規費法,要我們一年付一千多萬的費用。
過去一年多的溝通,儘管一開始我就強調,鄰近國家或是全世界的氣象產業發展,沒有這麼貴的,只有接近10%的費用。尤其我國在開放資料後,【開放為原則、不開放為例外,免費為原則、收費為例外】這項原則下,我們應該把資料視為我們納稅義務人付的錢,收費則是額外需要特別處理與網路傳輸費用。我們認為應該付費,而不是免費。
但顯然的,交通部氣象局葉局長不認同『開放資料的精神』,儘管我和他強調,應該可以來協商調整,我也可以義務來擔任氣象局的開放資料諮詢小組的委員,但他認為他們不能改就不能改,『我們不適宜主動改,如果你希望要改,就透過你的方式去改,我們樂觀其成。』
身為在民間積極推動開放資料的一員,過去我是以台灣開放資料聯盟會長,我很少會用自身的力量來圖利自己,但無疑的,很丟臉的,我在自己領域踢到一個大鐵板,要我很公開的說出來,還真的很不好意思。
經過這幾天初步批露後,很多朋友和我說,他們的領域也遇到這種擁資料為王的Silo 現象,用很奇怪的規費法來限制資料的應用,或是必須用自身的特殊關係來獲取資料。
於是,我今天正式以台灣開放資料聯盟會長,詢問data.gov.tw,到底規費法與開放資料間的關係,是否有調整改變的必要。同時,我也會努力積極的去詢問各類的Silo 現象,我相信比我們更辛苦的資料壟斷更多。
有時候想想,台灣在開放資料上,真的做得好嗎? 數位經濟真的可以推得成嗎?
如果這些都是被壟斷要透過關係的,或是用20年前的資料販賣法令來面對數位經濟,我們又如何可以期待未來呢?
我和幾位朋友決定,重回資料的最草根,從『要資料開始』,我們一步一步來找出台灣的資料問題,或許對制定未來開放資料法會有明確的焦點與助益。
(決定用連載方式讓大家了解全球氣象產業的發展,從這裡可以看出開放資料下,有很多新的公私協力新型態,會創造多贏的環境。也請大家給我鼓勵與意見,我希望這樣可以衍生出一本新書)
(下集仍回到歐洲的氣象產業)
#globalweatherenterprise
#台灣真的可以發展氣象產業
#交通部氣象局局長說台灣沒有氣象產業
#會以連載方式讓大家了解全球氣象產業
彭啟明
https://images.app.goo.gl/L4uADGLZm5FV6trP7
同時也有32部Youtube影片,追蹤數超過75萬的網紅志祺七七 X 圖文不符,也在其Youtube影片中提到,✔︎ 成為七七會員(幫助我們繼續日更,並享有會員專屬福利):http://bit.ly/shasha77_member ✔︎ 體驗志祺七七文章版:https://blog.simpleinfo.cc/shasha77 ✔︎ 購買黃臭泥周邊商品: https://reurl.cc/Ezkbma 💛 ✔...
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資料壟斷 在 鄭龜煮碗麵 Facebook 的最佳解答
我想,對於人工智慧的第三次復興,正在引領我們進入第四波工業革命這件事,已經越來越沒有歧見了。不管是 AI 的研究還是投資都在持續加快的此刻,包括我在內的每一位企業經營者,都應該很想知道:未來到底會是什麼樣?我們該拿出什麼策略才能搶得先機?
前總統馬英九在 4/30 日舉辦了一場眾星雲集的經濟論壇(重振台灣競爭力會議),包括馬前總統在內,台上坐了 11 個人,另外 10 位是:鴻海董事長 郭台銘、高雄市長 韓國瑜、前新北市長 朱立倫、前新北市長 周錫瑋、媒體人陳文茜、媒體人陳鳳馨、中小企業主代表劉智源、立法委員費鴻泰、立法委員賴士葆、立法委員 許毓仁。
由於之中有多位被視為即將問鼎總統大位的人物,論壇也變得像是總統辯論。看完整場論壇以及問答的我,儘管並不太滿意,但可從眾人談話中歸納出兩個主軸:第一就是「年輕人的未來」,第二就是「 AI 人工智慧」 。而這兩個我也非常關注的議題,其實是一體兩面:人工智慧被認為是創造未來、帶來希望的契機,但由於人工智慧也被認為將讓許多工作消失,因此也是讓年輕人覺得未來黯淡的因素之一,必須立即應對。
( 論壇影片:https://www.youtube.com/watch?v=fKygCcdiPbI )
( 回溯閱讀:
鄭國威專欄:在人工智慧奪走工作之前
https://tw.appledaily.com/new/realtime/20180803/1403209/ )
這讓我想到最近有一則令我哭笑不得的消息。在 5/2 日,有一位自稱 18 歲剛入社會工作的九年級 PTT 網友Metallicat,於八卦版發文問卦,他說他在「仔細探究」之後,發現都是七年級的老人趁著台灣經濟起飛的時候,賺了錢,然後又去炒房,才讓八、九年級生現在根本沒未來。
( [問卦] 七年級炒房讓八九年級出社會買不起房?
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1556812192.A.E77.html )
儘管這說法之荒謬令我這個七年級生不知從何吐槽起,總覺得是故意調侃,但若轉個念,我覺得不妨先問:即將邁入中年的七年級跟年輕的八、九年級生,有哪些差異?首先我想知道,在 2019 年的此刻,台灣到底有多少七年級生、八年級生、九年級生?
透過 國發會的「人口推估查詢系統」,我很快獲得答案:民國 70 -79 年出生的「七年級生」,目前在台灣約有 348 萬人,是所有「年級」中人數最多的。而民國 80-89 年出生的「八年級生」則驟降,約有 309萬人,足足比七年級生少了將近 40 萬人。
( 人口推估查詢系統:https://pop-proj.ndc.gov.tw/ )
更大的差距出現在八年級跟九年級生之間。於民國 90-99 年出生的「九年級生」,他們今年最小九歲,最大十八歲,總共只有 213 萬人,比八年級生少了將近百萬人。跟七年級生比起來則是少了 135 萬人。至於我的女兒所屬的「十年級生」(2011 年後出生)當然又比九年級生更少了,不過因為目前十年級生還沒全部出現,就不納入討論了。
少子化與老齡化是鐵錚錚的現實,然而從這些數字簡單來看,七年級其實是「僧多粥少」,競爭最激烈、又始終攀不上去的一個「緩衝世代」。
(借用作家黃麗群語,請見 〈在這個時代,當一個單打獨鬥的浪人──專訪黃麗群《我與貍奴不出門》〉https://okapi.books.com.tw/article/12035 )
此刻的我們不夠老,又不夠年輕,「厭世」、「負能量」、「鬼島」、「崩世代」、「小確幸」、「佛系」這些時代氛圍都從七年級生的「悶」跟「喪」當中孵化出來。在這樣的情況下,我們迎來了人工智慧第三波復興。
關於這波人工智慧浪潮將如何影響年輕人的未來與工作,我們可以依照樂觀跟悲觀分成兩派。樂觀派認為技術革新造成的技術性失業只是暫時的,他們認為推動第一次跟第二次工業革命的技術,如蒸汽機或是電力,都帶來了更多就業機會、讓勞工的薪資提升、整體生產力也提高了。人工智慧這波新技術革命也不例外,甚至可以讓全球人類都過上富足的生活。
( 樂觀派的意見,可參考《富足:解決人類生存難題的重大科技創新》一書。
https://www.books.com.tw/products/0010591811 )
悲觀的人則認為,人工智慧帶動的第四次工業革命就是「例外」,而且從 30 年前起至今,由資訊科技推動的第三次工業革命,就已經與過去兩次工業革命有了不同的發展。特別是在已開發國家,資訊科技帶動生產力的提升,卻沒有讓人們的薪資與就業機會同步提升,反而還下降。什麼零工經濟、斜槓青年,恐怕都只是滑落到「無用階級」之前的美化用詞。
悲觀派的意見在《被壓榨的一代:中產階級消失真相,是什麼讓我們陷入財務焦慮與生活困境?》這本書中有深入的闡述。
然而,不論你是樂觀派還是悲觀派,都得先理解當前人工智慧最主要的價值所在。我在〈人工智慧,一個自我實現的預言〉(上篇) (中篇) 中引用過《AI 經濟的策略思維》一書作者的論點,其實現在的人工智慧提供的價值就是「平價的預測」。而人工智慧帶來的改變並非如科幻電影中那樣突如其來、征服地球,而是漸漸地改變我們生活中的一點一滴,例如當 Amazon 等電商平台越來越能預測消費者的購物偏好跟節奏,就可能將「先下單再送貨」的傳統模式,轉變為「先送貨再下單」的全新模式。
( 上篇:https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%8A-f7f344e8be0 )
( 中篇:https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%AD-c8b845fa5637 )
那麼,如果從政府的角度與總統的高度出發,面對人工智慧時代該如何應對呢?如果只是鬼打牆般地說「要利用 AI」、「邁向 AI」、「結合 AI」,不禁令我懷疑是否真的對這個重大議題有足夠的理解。若我身為那場論壇上需要回答問題的 2020 總統參選人,我會仿效最近政壇流行的五字訣,提出「政府得開放、企業更負責、人民要自覺」三個進入 AI 世紀重點。
大多數人期望生活變得更好,就算不發大財,也想安穩地小確幸,人工智慧具有極大的潛能幫助我們達到這個目標,但若政府想發揮這樣的潛能,就要更加開放。
首先,政府在投資與應用人工智慧上,需要獲得外界更多且更完善的監督,切記動輒以機密來迴避,而是要主動提高透明度。如果要使用人民的資料——例如現在有很多政府其他的單位、研究者、企業都想用台灣人的健保資料-——就必須獲得批准,而且這樣的批准流程也必須是公開可檢驗的。
而且,人工智慧作為一種人類創造出的科技,肯定是有漏洞的,政府應該主動修補絕大多數的系統漏洞,不要為了入侵跟監控的目的,而破壞產品或標準規格。例如,政府的警察/司法/國安單位,可能會為了各種目的,隱藏政府掌握的自動駕駛車或是物聯網家電設備的人工智慧安全性漏洞,如果後續因此出現問題,或是被揭露,人們對整個系統的信心都會受到嚴重打擊。
再者,就是企業得更負責。在 2016 年 AlphaGo 征服圍棋之後,先進國政府都不斷加碼,例如美國白宮科技辦公室在 2016 年就推出三份與人工智慧有關的策略報告。分別為「國家人工智慧研究發展戰略計劃書」( National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan ):
https://www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf
「國家人工智慧、自動化與經濟計劃」( Artificial Intelligence, Automation, and the Economy )
https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/images/EMBARGOED%20AI%20Economy%20Report.pdf
以及「準備迎接人工智慧未來」( Preparing for the Future of Artificial Intelligence )。
https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf
中國國務院也在 2017 年 7 月發佈了《新一代人工智慧發展規劃》,定出三大策略目標,簡單來說就是期望在 2030 年,在人工智慧的理論、技術、與應用三方面都達到世界領先。英國則在 2017 年 10 月發佈了人工智慧發展報告,並在 2018 年 4 月推出《產業策略:人工智慧部門協議書》( AI sector deal ) ( https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal/ai-sector-deal )
希望在面臨未來「人工智慧與數據經濟」、「行動未來」、「潔淨成長」以及「高齡化社會」四大挑戰下,推動英國成為人工智慧全球領先國家。
日本在 2017 年 3 月也提出了 人工智能技術戰略 (http://www.nedo.go.jp/content/100865202.pdf),目標是要建立一個跨領域的 AI 生活跟生態系,與日本原本的社會5.0 倡議結合,強調生產力,健康和行動化,特別重視要讓一般人能夠從 AI 發展中獲益。韓國政府在 2016 年人機大戰後, 立即宣布投入一兆韓元於人工智慧,2018 年又宣布新的五年計畫,將投資 2.2兆韓元,以加強在人工智能方面的研發。(舉例政策或法令),除了以上介紹到的幾個國家,加拿大、澳洲、印度、俄羅斯、法國、德國等國也都各自有類似的國家級AI策略,搭配既有的優勢,手段基本上都不脫離投資新創、人才教育、基礎建設、法規調適等項目。
( 日本的社會 5.0 倡議
https://www.japan.go.jp/abenomics/_userdata/abenomics/pdf/society_5.0.pdf )
各國卯起來希望自己能夠大有為地帶動本國的人工智慧產業,然而先行的企業積極投入研發跟打造應用場景,才是這一波人工智慧高潮不斷的動力。問題是,當人工智慧進入了企業運作的流程之後,可能讓企業得以規避責任,包括收集資料,侵犯隱私的責任,以及系統表現不良,造成客戶及使用者損失的責任。
「資料資本主義」主流化,代表資料超過了人力、土地、工廠、資本等等,成為最重要的經營資源。因此,當前企業傾向採取「用便利性換安全性」、「用免費換監控」等經營策略來推廣人工智慧產品,個別使用者很難抵禦。
當企業掌控的資料越多,在人工智慧,特別是深度學習的模式下,就佔據越大的優勢。資料也成為交易的貨幣跟競爭的籌碼,例如 Facebook 就藉由封鎖部分競爭公司,像是 Twitter 推出的 Vine 短視頻 App 使用他們的資料 API ,來阻止他們成長,同時也容許某些公司,像是 Netflix 跟 AirBnb 來使用 API ,藉此交換,讓 Facebook 也得以使用他們的用戶資料。擁有越多資料的公司,就能夠透過深度學習提升人工智慧的預測能力跟反應能力,讓產品更受市場青睞。
( 延伸閱讀: Another scandal: Facebook user data reportedly at risk again
https://phys.org/news/2019-04-scandal-facebook-user-reportedly.html )
Facebook 這種作法雖然有違反市場競爭,打壓對手之嫌,而且在我們這些用戶毫無所悉的情況下,就私相授受,也有爭議。但這早已是業界常態,專門的資料仲介商更是如雨後春筍般成立,人工智慧與資料資本主義只會逼得這些企業更加大力道競爭,不擇手段,包括更全面的監控、對隱私跟人權的迫害、以及讓系統漏洞被政府、企業、犯罪者錯誤以及惡意地剝削。
因此政府應該幫人民把關,要求企業告知使用者在使用人工智慧服務時,應該設想不同情境與影響,,包括政府單位可能會向企業索取使用者的資料、犯罪者跟駭客可能會將人工智慧系統視為目標而讓資料外洩、企業也可能會與其他單位交易使用者的資料。這些問題通常都隱藏在沒人看的服務條款或隱私聲明等頁面,並預設為同意,使用者都被迫說謊,假裝自己都看了、同意了這些複雜冗長的條款,這種現況需要被改變。歐盟從推出「一般資料保護規定」(GDPR) 到最近提出的人工智慧道德準則,都值得台灣借鏡。
延伸閱讀:
〈沒有人是局外人!史上最嚴個資法衝擊全球,帶你搞懂什麼是GDPR〉
https://www.bnext.com.tw/article/49249/gdpr-general-data-protection-regulation-eu-
〈Ethics guidelines for trustworthy AI〉
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai
最後,人民需要更自覺。消費者有時候需要跟政府聯手,強迫企業坦承他們的人工智慧系統實際蒐集到哪些資料,並要求他們用比較少的資料來做事,儲存最少的時間,降低前面提到的各種風險。最重要的是,要讓使用者擁有處理個資的權利,能夠選擇在結束使用服務之後,把資料刪除。
就像網路一樣,我們已經無法迴避人工智慧,不管是用 Google 還是 Facebook,用手機app修圖、看機器寫的新聞、還是坐自動駕駛汽車、或是接受機器醫生的診斷,我們不自覺地與人工智慧展開共同生活,某方面來說是好事,代表我們正在適應新的時代,而且還沒有出什麼問題。
但從另一方面來說,這也代表我們不太清楚哪些生活中的場景(如前面所提到的案例),已經大量或全面使用人工智慧,哪些政府機關跟企業組織已經採用人工智慧,而且使用了大量來自人民的資料來訓練機器學習。要是我們對人工智慧不了解,我們可能不知道自己的權益被侵犯,就算知道了也不知道該怎麼辦。
如果政府不夠開放、企業不夠負責、而人民缺乏自覺。就會如歷史學者與暢銷作家哈拉瑞說的,人類的天然愚蠢,藉由強大的人工智慧放大,帶來糟糕的結果。例如過度的政府監控、無止境的軍備競賽、不受控的資料壟斷、更嚴峻的社會分裂,以及由人民發起,對人工智慧的全面否定與不信任。
以上是我試著角色扮演,以一個總統參選人的身份,設想出的回答,雖然我也不是專家,但這大概是我期待聽到、及格的回答方式。
然而回到一個公民的身份,我想對有志於總統大位的政治人物說的是:你們當中或許有人是一時之間無法妥善回答,或是被迫不懂裝懂,想靠著喊人工智慧跟發大財就獲得選票,但我想我們其實都更期盼人工智慧讓人不用在馬路上因車禍死於非命、相信藉由人工智慧能解開能源危機與環境惡化的難題、讓少子化跟老齡化不再是危機而是機會,甚至讓人類再也不用從事無意義的工作。
我們都不是奇異博士,未來會是什麼樣,我們都還不知道,但一個更理想的未來,需要我們從現在開始做出許多正確的選擇。選出誰是下一任總統,只是其中之一。
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如果你是總統參選人,針對人工智慧與年輕人的未來這一題,你會怎麼回答呢?歡迎投稿給 PanX (contact@panx.asia)切磋~(也歡迎真正要參選總統的人來稿喔~)
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今天的 #鄭龜嗑什麼 暫停一天。
資料壟斷 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳貼文
捷報!全球首個AI協同及大資料安全領域國際標準有望明年出臺
下文來自創新工場微信公眾號:
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2019 年 3 月,創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長馮霽代表創新工場當選為 IEEE 聯邦學習標準制定委員會副主席,著手推進制定 AI 協同及大資料安全領域首個國際標準。
▍創新工場高管當選 IEEE 聯邦學習標準制定委員會副主席
IEEE,全稱 Institute of Electrical and Electronics Engineers,即國際電氣與電子工程師協會,是目前全球最大的非營利性專業技術學會。
IEEE 下設的標準協會是世界領先的標準制定機構,其標準制定內容涵蓋人工智慧等前沿資訊科技,以及通信、電力和能源等多個科技領域,對全球科技發展具有舉足輕重的影響。
目前,IEEE 標準協會已經制定了 900 多個現行工業標準,包括眾所周知的有線與無線網路通信標準等。
聯邦學習(Federated Learning)是一種新興的人工智慧基礎技術,其設計目標是在保障大資料交換時的資訊安全、保護終端資料和個人資料隱私、保證合法合規的前提下,在多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習。
聯邦學習有望成為下一代人工智慧協同演算法和協作網路的基礎。
聯邦學習系統架構圖,圖片來自微眾銀行2018年9月發佈的《聯邦學習白皮書 V1.0》
馮霽表示,IEEE 聯邦學習標準制定委員會將圍繞聯邦學習技術與相關的基礎 AI 技術積極開展工作,大力推動 AI 時代下的隱私保護、資料安全、應用安全等領域的體系規範化和技術標準化,意義深遠。
未來,創新工場基於人工智慧工程院的研發平臺,也將進一步開拓人工智慧前沿科技與真實商業場景的結合,通過廣泛的科研合作、商業合作、高端 AI 人才培養等扎實工作,迎接 AI 商業化時代的到來。
▍首個 AI 協同及大資料安全國際標準有望明年出臺,多巨頭已參與
近年來,伴隨人工智慧技術的高速發展,資料安全和隱私保護問題成為業內關注的焦點。
大資料是 AI 時代的核心「能源」。
如何在 AI 時代既保障使用者的個人資料隱私,又促進大資料協作和交換的順利發展?如何面對資料帶來的倫理道德挑戰?怎樣避免資料壟斷的出現、打破資料孤島的困境?……這些都是各大學術及行業會議上,中外專家學者不斷討論的重要議題。
一個簡單的例子是:今天我們每個人都在手機上使用輸入法,而輸入法為了做到儘量精准,就要基於用戶個人的輸入習慣訓練人工智慧模型。
傳統方案難免要將使用者個人輸入的原始資訊上傳到雲端進行統一訓練,這一做法過度收集了用戶隱私,使用戶隱私面臨被濫用的風險。
而新興的聯邦學習技術可以在完成相同功能的情況下,做到只在用戶的手機端訪問使用者個人輸入資訊,不上傳任何隱私資料。手機端和服務端在保證隱私安全的情況下協同訓練。
IEEE 聯邦學習標準項目是國際上首個針對人工智慧協同技術框架訂立標準的項目,由國際著名人工智慧學者楊強教授領銜擔任主席,對數字信任、科技向善的培育意義深遠,為人工智慧行業的進一步發展開闢了新的道路。
馮霽透露,按照正常進度,IEEE 聯邦學習標準將在兩年內推出。
目前,已有 30 餘個互聯網巨頭公司、政府單位、企業和高校參與到標準制定工作中,僅國內參與方就包含中國電信、騰訊、京東、小米、微眾銀行、順豐、平安一賬通、招商金科、深圳市標準技術研究院、香港科技大學、香港理工大學等。未來也期待有更多的企業和單位參與。
▍創新工場積極參與國際 AI 技術標準制定
創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示,此次與 IEEE 標準制定委員會的合作只是創新工場積極參與國際科研與科技標準工作的一個縮影。
未來,創新工場人工智慧工程院還將與科研同行一起,積極推動前沿人工智慧科技的標準化、規範化工作。
另外,創新工場董事長兼 CEO 李開復博士也曾在公開演講中多次提及聯邦學習技術的重要性,希望推進人工智慧安全問題的治理達成國際共識,並利用技術手段及標準化方法克服潛在的災難發生。
目前,創新工場人工智慧工程院正在積極參與聯邦學習技術的研究推進。
創新工場人工智慧工程院成立於 2016 年 9 月,以「科研+工程實驗室」模式,規劃研發方向,組建研發團隊。目前已經設有醫療 AI、教育 AI、機器人、機器學習理論、計算金融等面向前沿科技與應用方向的實驗室。其中,機器學習理論實驗室將主要參與聯邦學習演算法和應用框架的研發。
事實上,這並不是創新工場第一次參與國際 AI 領域技術標準的制定。
今年 1 月,世界經濟論壇宣佈成立「AI Council 人工智慧委員會」,李開復博士出任聯席主席,將致力於幫助人們面對人工智慧時代帶來的新挑戰,包括個人資料保護、資料倫理道德等問題。
李開復博士表示,在是否需要制定規則、制定什麼樣的規則問題上,不同的國家和文化對此有不同的看法。他希望借助世界經濟論壇的平臺與 AI 委員會,幫助大家分享想法,讓更多的公司和國家直接進行溝通與對話,減少對彼此的誤解。
▍個人簡介
馮霽,師從南京大學周志華教授,專注于新型深度學習演算法和理論的研究。其參與的深度森林系列研究,在學術界和工業界獲得了較為廣泛的關注和影響。現擔任 IEEE 聯邦學習標準制定委員會副主席,以及多個人工智慧頂級會議包括 NeurIPS-19,AAAI-18, ICML-19 的程式委員。他在資料驅動下的計算金融具備資深的研發和實戰能力,對金融時間序列分析,全棧式人工智慧系統的搭建和技術人員的培訓上有著豐富的經驗。
目前擔任創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長,在魯棒性和安全性人工智慧以及計算金融領域,開展一系列的研究與落地工作,從整體上負責南京研究院的團隊建設、科研拓展、應用研發、學術交流與合作等工作內容。
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#反壟斷 #三次分配
各節重點:
00:00 開頭
01:48【七七業配】廣告段落
02:48 「共同富裕」到底是什麼?
04:13 三次分配
05:29 企業界的回應
06:05 劫富濟貧?
06:54 民眾的看法
07:56 大躍進運動
08:43 反對的意見
09:27 我們的觀點
10:37 問題
10:56 結尾
【 製作團隊 】
|企劃:關節
|腳本:關節
|編輯:土龍
|剪輯後製:Pookie
|剪輯助理:珊珊
|演出:志祺
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【 本集參考資料 】
→新華社:习近平主持召开中央财经委员会第十次会议:https://bit.ly/3CbF1Re
→習近平提「共同富裕」,敦促中國富豪分享財富:https://nyti.ms/3hvfBGw
→非自願?習近平喊話「共同富裕」 騰訊、阿里巴巴火速捐款上千億響應:https://bit.ly/3hw1As2
→。維基:共同富裕示範區:https://bit.ly/3nwkjHS
→滴滴出行暴跌後或迎集體訴訟 審查背後的地緣政治博弈:https://bbc.in/3k7LfLU
→中共建黨百年:習近平是否是21世紀的毛澤東:https://bbc.in/3kaMHgw
→中国领导人要重新分配财富 “调节过高收入”引热议:https://bit.ly/3Ek18qr
→中國補教業禁令發酵!字節跳動裁掉9成教育事業員工,外國語言教育平台也遭殃:https://bit.ly/3lufbkT
→中共如何實現「共同富裕」?:https://bit.ly/3tJjb4Q
→正確理解和把握三次分配的意義:https://bit.ly/3tHsEt4
→China's 'common prosperity' push does not mean 'killing the rich', official says:https://reut.rs/395dvbG
→中國重錘監管之下經濟受挫 這是自廢武功?:https://bit.ly/3k9ShQc
→2021胡润全球富豪榜:马化腾财富增70% 张一鸣首次进入中国前五:https://bit.ly/2YN3ePp
→Xi Jinping’s drive for economic equality comes at a delicate moment for China:https://bit.ly/3tIST2v
→China’s Communist ‘Common Prosperity’ Campaign:https://bit.ly/2Xd53EB
→從打擊教培行業到「促進共同富裕」,習時代希望改造出一個怎樣的中國?:https://bit.ly/3CddTBv
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美國隊因為藥檢問題,而遭到國際健力總會IPF禁賽一年,到底發生什麼事情?
與國際反禁藥組織WADA的2021新規範有直接關聯,是壟斷還是整頓?是補網還是開漏洞?
USAPL與IPF的恩怨情仇,是什麼樣的糾葛讓他們上訴到瑞士國際體育仲裁法庭?讓我們一起看下去~~~
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參考資料:
https://www.usapowerlifting.com/press-release-usa-powerlifting-continues-the-fight-for-drug-free-powerlifting-threatened-with-fines-and-suspensions/
https://barbend.com/usapl-ipf-wada-dispute/
https://www.usapowerlifting.com/press-release-usa-powerlifting-continues-the-fight-for-drug-free-powerlifting-threatened-with-fines-and-suspension
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中國和印度都是十四億人口的大國
不過中國金牌一堆,印度怎麼長期體育積弱?
其實與種姓制度與印度文化有關
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印度運動員大多來自高等種姓
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印度大眾體育運動,被高等種姓壟斷
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為什麼在印度不重視板球以外的運動?
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印度在奧運會上表現不佳的原因
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