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本周，誰談論了科技向善 ？
中國建設銀行副行長紀志宏：讓金融回歸本源，促進智慧金融良性發展的保障，讓科技發揮向善的力量。
9月17日，中國建設銀行副行長紀志宏在「2019中國銀行業發展論壇智慧金融（上海）峰會」談到了隨著技術發展，金融創新必須要遵循安全穩健的發展思路。智慧金融要實現健康發展，需要認識並穩妥處理好六個關係。
其中，紀志宏指出要處理好數據開發應用和客戶隱私保護的關係。在更好發揮5G潛能的同時，讓金融回歸本源，促進智慧金融良性發展的保障，讓科技發揮向善的力量。同時，他還談到了金融科技性的強化可能無法讓弱勢群體獲得較好的服務，因此要切實處理好金融和科技性和普惠性的關係，促進社會公平公正。
——《紀志宏：金融科技要處理好數據開發和隱私保護的關係》來源：新浪財經
澳大利亞電信CEO Andrew Penn：人是技術發展的目的
9月17日，《2019年澳大利亞數位化普及報告》發布。澳大利亞電信CEO表示，2019年數位化普及中仍存在著數字鴻溝問題，不僅體現在貧富階層上，還體現在不同年齡段上。
他指出，2020的新願景是以人為核心的，因為「人」是科技發展的目的，希望能夠彌合數字鴻溝。Penn表示，澳大利亞電信的目標是建立一個能讓每個人都能享受現代通訊技術帶來的便利，享受連接每個人的未來。
報告原文地址：https://www.csi.edu.au/news/media-release-affordability-continues-be-key-barrier-improving-digital-inclusion-australia/
——《Working to make society more digitally included》from：：https://exchange.telstra.com.au
同盾科技CEO蔣韜：心存敬畏 向善而行
9月17日，同盾科技發布CEO蔣韜的公開信《心存敬畏向善而行》回應9月16日網傳的《同盾科技爬虫部門解散，無意間掀起行業整治風暴》文章。在公開信中，蔣韜明確表示網絡上針對同盾科技的文章為謠言。
他指出人工智慧和大數據的發展提高了中國細分行業的效率，改善了百姓的生活。但新技術的應用，導致數據和隱私保護問題不斷，全世界都面臨這個難題。解決難題需要監管、企業、法律界等共同研究和探討，形成一個螺旋上升的良性發展態勢，而主要方向是鼓勵科技向善。作為企業，生產系統和工具的主要目的是為了什麼非常重要，應當始終心存敬畏，向善而行。
——《同盾科技蔣韜：心存敬畏向善而行》來源：中國網科學
本周，誰實踐了科技向善 ？
用DeepFake對抗DeepFake？
近期，第一個利用 DeepFake 技術進行換臉的全民級應用 ZAO 引發了一系列爭論，儘管 ZAO 官方已對其中的一些核心問題作出回應並加以改進。但 DeepFake 技術本身所帶來的潛在影響依然存在。
如何保證你在網絡上的「自拍」不被濫用？康奈爾大學的研究人員近期發表的一篇論文提供了一種通過 DeepFake 對抗 DeepFake 的方法。即你可以使用DeepFake對自己的面部照片進行「匿名化」。
deepfake技術會根據你的動作表情和背景，為你實時生成一張「人臉」。但這張「人臉」變得與現實中你的臉部特徵不再一致。簡言之，用戶仍然可以視頻聊天，傳達自己的動作表情等，只不過對方看見的不是你真正的樣子。但同時帶來的問題是，該算法如何觸達到真正需要它的用戶。
——《Keep anonymous online with deepfake tech that generates a whole new face for you》from:https://www.digitaltrends.com
AI能夠根據心臟情況衡量死亡風險
近日， MIT計算機科學與人工智慧實驗室研究人員開發了一套機器學習系統Riskcardio。該系統能夠估測因心血管或血流減少而引發的健康風險。觀測心電圖15分鐘，Riskcardio甚至能夠確定檢查者是否會在未來30天內或一年後死亡。
該算法將持續改善，考慮更多的因素，包括納入更廣的年齡段、不同種族、性別等。如果Riskcardio被投入到臨床診斷中，將對醫療有著重大意義。醫生能夠藉此迅速評估病人的健康情況，並給出適當的治療建議。
——《AI can gauge the risk of dying fromheart conditions》from：https://www.engadget.com
「AI定製巴士」 耗時減少30%，價格卻只有計程車的1/10
9月17日，國內首條「AI定製巴士」9路在滬正式亮相。乘客只需提前預定就能像打車一樣「乘公交」。相較於傳統的公交路線，「AI定製巴士」 耗時減少30%，價格卻只有計程車的1/10 。對相關企業來說，以前開通一個新線路可能需要花費3個月，現在最少3天就可以實現。
「AI定製巴士」成功運行的背後是「公交數據大腦」在支撐。「公交數據大腦」是一款基於雲計算、人工智慧等技術的AI智能出行分析產品，通過實時監控路面上公交車數量、乘客數量以及乘客的流向等等，幫助提升公共運輸領域的智能調度、定製出行、線網優化、綠色出行。相關公交公司可以通過它自動設計公交線路、公交站點以及發車班次等等。
9月16日，在第三屆綠色出行峰會上，支付寶相關負責人表示，科技發展將為綠色出行賦能，「AI定製巴士」有望在未來3年覆蓋全國。
——《首條「AI定製巴士」在滬亮相 3年內有望覆蓋全國》來源：中國青年網
IBM主推並踐行「可信 AI」
隨著AI的迅速發展，技術本身的可信性問題越需要得到有效解決。近日，IBM 副總裁、大中華區首席技術官謝東博士通過主題演講，闡述了 IBM 主推的「可信 AI」概念，提煉出了可信AI（Trusted AI）的四條原則：公平性、可解釋性、健壯性、透明性。
謝東表示，IBM始終注重對AI的信任研究，並將其轉化為實際產品和平臺。例如，在公正性方面，IBM 提供了開源工具集合 AI fairness 360，包含用於檢查和減輕 AI 中不必要偏見的算法。今年8月， IBM 發布開源算法集合 AI Explainability 360，以增強算法的可解釋性。IBM 研究團隊開源Adversarial Robustness 360 Toolkit，用於檢測模型及對抗攻擊的工具箱，為開發人員加強 AI 模型被誤導的防禦性，讓 AI 系統更加安全。AI Open Scale 是 IBM 提高所謂「黑箱方法」透明度的一部分，從而加速 AI 的規模化發展。
——《IBM 謝東：AI 進入生活，我們該怎麼信任它？》來源：航通社微信公眾號
谷歌搜索結果將突出原創報導
9月13號，谷歌新聞副總裁Richard gingras在其博客中表示，谷歌已經更新了搜索算法，讓用戶將更容易檢索到原創的新聞內容。
為了幫助算法的微調，谷歌更新了評判檢索質量的規則，讓檢索結果評議人員為質量高的原創新聞打出更高的評分。這些文章必須要是準確的，並且達到專業新聞記者的水平。這一改變，將對地方新聞寫作者帶來好處。
——《Google search results will highlight original reporting》from: https://www.engadget.com
AI提前18個月預測厄爾尼諾現象
9月18日，韓國全南大學海洋氣象學家Yoo-Geun Ham和同事研究發布一套算法，能夠提前一年預測厄爾尼諾現象，主要是能通過分辨諸如印度洋偶極子等厄爾尼諾發生的先兆進行預測。
他們通過1871到1973年全球海洋的溫度，以及過往預測模型的基礎上，有使用到1961到2005年間近3000起厄爾尼諾及其類似現象的數據對人工智慧進行訓練。
Yoo-Geun Ham和同事在用1984到2017年間的數據在對算法進行測試後，發現該算法相較於傳統方法預測更準確，34次氣候事件預測準確的有24次，而傳統方法的預測準確的數量不到20起，而預測時間也只能提前1年。
目前，該論文《Deep learning for multi-year ENSO forecasts》已發表於科學期刊《自然》。
——《Artificial intelligence can now predict El Nio 18 months in advance》from：https://www.newscientist.com
本周，哪些問題值得思考？
人臉識別標籤和分類背後的偏見與歧視
人臉識別在我們的生活中扮演著越來越重要的角色，但同時，它也提醒我們其背後潛藏的問題。近期在米蘭的普拉達中心AI研究者、教授Kate Crawford和藝術家、研究者Trevor Paglen舉辦了第一次的照片展。
同時，他們還建立了 ImageNet Roulette網站，你可以上傳照片，網站會對標ImageNet（用於視覺對象識別軟體研究的大型可視化資料庫）中的分類和標籤，給出在AI眼中這張照片是怎樣的。
展覽和網站旨在探討兩個問題：在訓練數據集中，人是如何被表示、翻譯和分類的，以及科技是如何為人打標籤和分類的。兩人指出，在ImageNet中有很多分類是怪異的、有問題的，甚至是冒犯的。而基於有問題的數據訓練出的算法，結果是背後的失實、歧視問題十分明顯。
——《ImageNet Roulette: A.I. photo analyzer shows the problems with face scans》from：https://www.inverse.com
科技向善是在騰訊創始人之一張志東先生指導下，於2018年初由騰訊研究院發起的一個多方共建的研究、對話與行動平臺，這一理念在2019年升級為騰訊公司新使命。騰訊研究院希望在這一使命下與社會各界共同關注技術演進帶來的重大問題，尋求共識與解決方案，引導科技為社會帶來最大福祉。
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