Trong tập này của IoT For All Podcast, Frederic Werner và Neil Sahota từ AI for Good tham gia cùng Ryan Chacon để thảo luận về tác động toàn cầu của AI. Họ nói về chu kỳ cường điệu của AI, trạng thái của AI, xác định các trường hợp sử dụng AI tốt, cân bằng các quan điểm khác nhau về AI, mở rộng quy mô AI để tạo ra tác động toàn cầu, các xu hướng và trường hợp sử dụng AI hiện tại, AI và IoT, những thách thức về AI, sự phát triển của AI và tương lai của AI, nỗi sợ hãi về AI và Hội nghị Thượng đỉnh Toàn cầu Tốt về AI năm 2023.

Quan tâm đến AI? Chúng tôi đang ra mắt AI Cho Tất cả!

Đăng ký nhận bản tin AI For All

Theo dõi AI For All trên mạng xã hội

Giới thiệu Frederic Werner

Frederic Werner là một chuyên gia Quản lý Hiệp hội dày dạn kinh nghiệm với niềm đam mê viễn thông, chuyên về truyền thông chiến lược, xây dựng cộng đồng và quan hệ quốc tế. Ông là Trưởng phòng Hợp tác Chiến lược của văn phòng tiêu chuẩn hóa của ITU và là người có vai trò quan trọng trong việc tạo ra Hội nghị Thượng đỉnh Toàn cầu Tốt về AI mang tính bước ngoặt. Frederic tham gia sâu vào hoạt động đổi mới, chuyển đổi kỹ thuật số, tài chính toàn diện, 5G và AI thông qua nhiều dự án và sự kiện trong ngành CNTT mà ông đã phát triển.

Quan tâm đến việc kết nối với Frederic? Tiếp cận trên LinkedIn!

Giới thiệu Neil Sahota

Neil Sahota là Nhà phát minh bậc thầy của IBM, Cố vấn trí tuệ nhân tạo của Liên hợp quốc, tác giả cuốn sách bán chạy nhất “Sở hữu cuộc cách mạng AI” và là diễn giả được săn đón. Với hơn 20 năm kinh nghiệm kinh doanh, Neil nỗ lực truyền cảm hứng cho khách hàng và đối tác kinh doanh nhằm thúc đẩy đổi mới và phát triển các sản phẩm/giải pháp thế hệ tiếp theo được hỗ trợ bởi AI.

Quan tâm đến việc kết nối với Neil? Tiếp cận trên LinkedIn!

Giới thiệu AI cho điều tốt

AI cho điều tốt là một tổ chức xác định các ứng dụng thực tế của AI để thúc đẩy các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDG) của Liên hợp quốc và mở rộng các giải pháp AI để tạo ra tác động toàn cầu. Đây là nền tảng Liên hợp quốc định hướng hành động, toàn cầu và toàn diện hàng đầu về AI. AI for Good được ITU tổ chức với sự hợp tác của 40 cơ quan liên kết của Liên hợp quốc và đồng triệu tập với Thụy Sĩ.

Các câu hỏi và chủ đề chính từ Tập này:

(01: 12) Giới thiệu về Frederic Werner, Neil Sahota và AI for Good

(04: 47) Chu kỳ cường điệu AI và trạng thái của AI

(07: 46) Trường hợp sử dụng AI tốt là gì?

(10: 20) Cân bằng các quan điểm khác nhau về AI

(12: 25) Mở rộng quy mô AI để tạo ra tác động toàn cầu

(16: 02) Xu hướng và trường hợp sử dụng AI hiện tại

(17: 36) AI và IoT

(19: 39) Những thách thức trong AI

(24: 58) Sự phát triển của AI và tương lai của AI

(28: 45) Sợ AI

(32: 29) Hội nghị thượng đỉnh toàn cầu về AI vì điều tốt đẹp 2023

Bảng điểm:

– [Ryan] Xin chào mọi người và chào mừng đến với tập khác của IoT For All Podcast. Tôi là Ryan Chacon, và trong tập hôm nay chúng ta có Frederic Werner, Trưởng phòng Hợp tác Chiến lược tại Liên Hợp Quốc, đồng thời cũng là Nhà sản xuất Điều hành tại AI for Good. AI for Good là một tổ chức tập trung vào việc xác định các ứng dụng thực tế của AI nhằm thúc đẩy các mục tiêu phát triển bền vững của Liên hợp quốc và mở rộng các giải pháp đó

cho tác động toàn cầu. Chúng tôi cũng có một trong những người sáng lập AI for Good, Neil Sahota, cũng tham gia chương trình cùng tôi. Chúng ta sẽ nói về AI for Good là gì. Chúng ta sẽ nói về các trường hợp sử dụng mà họ thấy đang dẫn đầu trong lĩnh vực AI đang có tác động toàn cầu. Chúng ta cũng sẽ nói về việc làm thế nào để biết điều gì là tốt? Đặc biệt là khi nói đến AI. Rất nhiều loại chủ đề thực sự thú vị liên quan đến điều đó. Vì vậy, tôi nghĩ bạn sẽ- nếu bạn thực sự muốn tìm hiểu thêm về AI và hiểu những gì đang diễn ra trong không gian ở cấp độ rất lớn, toàn cầu hơn, thì đây sẽ là một podcast tuyệt vời để nghe.

Nếu bạn đang nghe nội dung này trên thư mục podcast, chúng tôi thực sự đánh giá cao nếu bạn đăng ký. Và nếu bạn đang nghe hoặc xem video này trên YouTube, hãy thích video này, đăng ký cũng như nhấn biểu tượng chuông để bạn nhận được các tập mới nhất ngay khi chúng ra mắt. Ngoài ra, vào tập phim. 

Chào mừng Fred và Neil đến với IoT For All Podcast. Cảm ơn cả hai đã có mặt ở đây tuần này.

– [Frederic] Vâng. Cảm ơn bạn đã có chúng tôi.

– [Ryan] Chắc chắn rồi. Vui mừng cho cuộc trò chuyện này. Neil, tôi biết bạn đã từng đến đây trước đây, vì vậy hãy để tôi tiếp tục và chuyển nó cho Fred để giới thiệu nhanh về bản thân anh ấy và công ty mà anh ấy đang làm việc, sau đó chúng tôi sẽ yêu cầu bạn giới thiệu lại về bản thân với những người có thể không đến đây. quen thuộc như vậy.

– [Frederic] Đúng vậy, về cơ bản thì tôi làm việc cho ITU. Dành cho những ai chưa biết ITU là gì thì đó là Cơ quan chuyên môn về công nghệ thông tin và truyền thông của Liên Hợp Quốc. Chúng tôi cũng là người tổ chức AI for Good. Hội nghị thượng đỉnh toàn cầu về AI vì điều tốt đẹp đã được ra mắt vào năm 2017 với sự hợp tác của 40 cơ quan Liên hợp quốc và đồng triệu tập với Thụy Sĩ.

Vì vậy, theo một cách nào đó, bạn có thể nói tôi đội hai chiếc mũ. Một trong số đó là tiêu chuẩn sản xuất mũ của tôi và ngành CNTT thông qua ITU cũng như AI for Good hat mà ITU đang tổ chức.

– [Neil] Nói thật nhanh, tôi đoán là tôi là một trong những người xúi giục làn sóng AI mà chúng ta đang tham gia. Một phần của nhóm IBM Watson ban đầu ngày xưa. Nhưng hãy làm rất nhiều việc với Liên hợp quốc và thực sự là một trong những người trong một cuộc trò chuyện và tiếp đón nhỏ sau một trong các sự kiện của Liên hợp quốc đã nảy ra ý tưởng thực sự thực hiện sáng kiến ​​AI vì điều tốt đẹp với Fred và mọi người khác.

Vì vậy, họ thực sự rất vui mừng vì đã cho tôi cơ hội được tham gia vào điều đó.

– [Ryan] Và tôi đoán đó là một sự chuyển tiếp hoàn hảo cho một câu hỏi mà tôi nghĩ sẽ rất tuyệt để bắt đầu câu hỏi này bằng AI for Good là gì? Và sáng kiến ​​đó có ý nghĩa gì? Bạn đã đề cập đến nó như thế nào- nó đến từ đâu trong cuộc trò chuyện, nhưng chỉ cần cung cấp cho tôi hoặc cung cấp cho khán giả của chúng ta một số thông tin cơ bản để hiểu chính xác AI for Good là gì và tất cả những gì về nó

– [Frederic] Chắc chắn rồi. AI For Good về cơ bản được tạo ra với tiền đề rằng chúng ta hiện chỉ còn chưa đầy 10 năm để đạt được các mục tiêu phát triển bền vững và AI hứa hẹn sẽ thúc đẩy nhiều mục tiêu và chỉ tiêu đó. Nếu bạn đang xem xét bất cứ điều gì từ biến đổi khí hậu đến chăm sóc sức khỏe đến giáo dục cho tất cả mọi người, bạn sẽ gặp vấn đề về bình đẳng giới hoặc xem xét các giải pháp công nghệ cao hơn như lái xe tự động hoặc trong bối cảnh thành phố thông minh.

Và tất nhiên, quan hệ đối tác. Hầu như tất cả các SDG và mục tiêu đều có thể bị tác động tích cực bởi AI. Tất nhiên, nói như vậy, chúng ta phải cảnh giác vì nhiều mục tiêu trong số đó cũng có thể bị tác động tiêu cực bởi AI. Tất nhiên, điều quan tâm hàng đầu là tình trạng mất việc làm do tự động hóa, điều mà khi chúng tôi bắt đầu hội nghị thượng đỉnh vào năm 2017, dường như là một điều xa vời có thể xảy ra.

Nhưng tôi nghĩ bây giờ AI đã được phổ biến rộng rãi, nếu bạn muốn, tôi nghĩ đó là điều mà mọi người quan tâm hàng đầu khi bạn sử dụng hoặc xem ChatGPT có thể làm gì. Các công cụ AI sáng tạo và tôi nghĩ hầu hết mọi người đều có thể tưởng tượng điều đó có thể ảnh hưởng đến công việc hàng ngày của họ như thế nào. Nhưng vượt ra ngoài điều đó, còn có các vấn đề về thành kiến ​​và tập dữ liệu, các vấn đề đạo đức khi nói đến máy móc đưa ra quyết định hoặc hệ thống tự trị, an toàn, bảo mật, quyền riêng tư.

Và sau đó nữa là sự phân chia kỹ thuật số. Is- AI có tiềm năng rất lớn để giúp đỡ các nước đang phát triển, nhưng nếu chúng ta không cẩn thận, nó có thể khiến khoảng cách số càng lớn hơn. Vì vậy, tôi nghĩ đó là chủ đề đang được thảo luận. Tôi vẫn muốn nói rằng tin tốt là có nhiều trường hợp sử dụng tích cực xuất hiện hàng ngày trên bàn của chúng tôi hơn là các trường hợp sử dụng tiêu cực.

Và đã có một số bản đồ được thực hiện về vấn đề này. Vì vậy, sự tích cực lớn hơn tiêu cực. Nhưng thật thú vị khi thấy chúng ta đã đi từ một kiểu tường thuật về hội nghị thượng đỉnh đầu tiên thực sự xoay quanh sự cường điệu của AI và sau đó nó trưởng thành hơn một chút, rồi nó tốt và khi nó không tốt, và sau đó chúng ta đã có COVID và bây giờ chúng ta đang ở đây, nơi nó thực sự là một phần trong cuộc sống hàng ngày của mọi người.

– [Ryan] Thật thú vị khi theo dõi chu kỳ cường điệu với AI và có lẽ Neil, bạn có thể cân nhắc về điều này về phía mình, chúng ta đang ở đâu khi bạn so sánh cường điệu với thực tế với rất nhiều thứ AI ngoài kia trên thế giới ngay bây giờ. Giống như chúng tôi, mọi người đã tập trung và nói về AI kể từ đó, ít nhất là đối với nhiều công chúng hơn kể từ khi ChatGPT xuất hiện và thực sự thu hút sự chú ý. Nhưng có rất nhiều điều, Fred, mà bạn vừa nêu ra rất quan trọng để chúng ta suy nghĩ và hiểu biết khi AI tiếp tục phát triển, nhưng điều mà mọi người ngoài kia thực sự nên nghĩ đến và tập trung vào là những thứ đang bây giờ thực tế hơn so với những thứ có thể hơi cường điệu một chút và không thực sự phù hợp ngay lúc này.

– [Neil] Ryan, bạn đang ám chỉ đến cái mà tôi gọi là vấn đề Huckleberry Finn. Nếu bạn đã từng đọc cuốn sách này thì Huckleberry Finn sẽ kể lại những thăng trầm này. Anh ấy học được một chút, rút ​​lại một chút. Điều tương tự cũng xảy ra với AI. Tôi nhớ lại thời Watson, thử thách Jeopardy, nó giống như, ồ, điều này thật tuyệt vời.

Và nói về việc đi vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, và tôi muốn ủng hộ việc chúng ta hãy tiếp nhận một số bệnh nhân. Hãy giúp làm một số công việc quản trị cho bác sĩ và y tá. Hãy bắt đầu nhỏ. Và tôi nhớ hoạt động tiếp thị của IBM không đủ hấp dẫn. Hãy đi chữa bệnh ung thư. Có rất nhiều thách thức với điều đó, rất nhiều loại ung thư khác nhau, giống như mọi người sẽ nghĩ rằng AI sẽ ra đời và chữa khỏi bệnh ung thư trong ba tháng, điều đó không thực tế, phải không? Và tôi nghĩ chúng ta đã trải qua chu kỳ cường điệu hóa lớn này, không chỉ IBM, mà rất nhiều tổ chức khác đã sụp đổ và mọi người đang đấu tranh về việc phải làm, điều gì thực sự hiệu quả, và gần như đã đi đến đáy vực của nỗi buồn, giống như chu kỳ cường điệu hóa . Và tôi nghĩ chúng ta tiếp tục làm điều đó mỗi khi nhìn thấy công nghệ mới.

Điều tương tự với ChatGPT. Nó đã tăng từ 10,000 người dùng lên một trăm triệu người dùng chỉ trong vòng một tháng. Nhưng sau đó có những người đến nói, ồ, thật tuyệt, nó giúp tôi viết sơ yếu lý lịch và thư xin việc cũng như giúp tôi thực hiện một số nghiên cứu, nhưng nó không thể cho tôi biết nên chọn cổ phiếu nào. Và có vẻ như không ai dạy ChatGPT đầu tư chứng khoán.

AI chỉ có thể làm những gì chúng ta dạy nó. Và tôi nghĩ đó là sự thật. Cho đến khi mọi người thực sự nhận ra một số điều quan trọng. Và sau đó ám chỉ đến điều Fred thực sự đang nói đến. AI, giống như tất cả công nghệ, là một công cụ. Đó là về cách chúng ta sử dụng nó, chúng ta có thể sử dụng nó để tạo ra hoặc chúng ta có thể sử dụng nó để phá hủy. Chúng tôi đang cố gắng làm nhiều điều tốt đẹp, AI for Good, nhưng chúng tôi cũng tập trung vào

AI trở nên tồi tệ vì chúng ta phải suy nghĩ về khả năng sử dụng sai mục đích của công nghệ và tôi nghĩ đó là điều mà chúng ta cũng có xu hướng bỏ qua. Với tư cách là nhà công nghệ, kỹ sư, chúng ta được biết rằng chúng ta đang cố gắng đạt được, tạo ra kết quả X, phải không? Chúng tôi sẽ xây dựng một công cụ để làm X, và vì vậy chúng tôi tập trung vào X, không nghĩ đến việc cũng có thể được sử dụng để làm Y và Z.

Và đó là thiếu sót mà chúng tôi đang gặp phải hiện nay, và đó là một trong những điều chúng tôi đang cố gắng tập trung vào với AI for Good là hãy nghĩ về những cách sử dụng và sử dụng sai khác có thể xảy ra.

– [Ryan] Fred, để tôi hỏi bạn, nắm lại những gì Neil vừa nói khi nói đến câu hỏi hay đó. Điều gì tốt? Tất cả các bạn nghĩ thế nào về điều đó? Giống như làm thế nào để chúng ta biết với tư cách là con người khi nói đến các công cụ AI khác nhau hoặc chỉ những thứ chung chung mà AI đang chạm vào, đâu là ứng dụng tốt so với ứng dụng xấu là gì hoặc đâu là điều tốt sẽ tạo ra từ điều này so với những điều tồi tệ sẽ xảy ra từ việc này, như bạn đã đề cập đến việc mất việc làm, v.v.

Làm sao bạn biết điều gì là tốt khi công nghệ đang phát triển quá nhanh?

– [Frederic] Đó là một câu hỏi hay đấy anh bạn. Một trong những điều chúng tôi cố gắng thực hiện tại AI for Good là mang lại càng nhiều tiếng nói khác nhau càng tốt. Vì vậy, cho dù đó là ngành công nghiệp, học viện, quốc gia thành viên, tổ chức phi chính phủ, nghệ sĩ, nhà sáng tạo và không thiếu các ứng dụng AI loại tích cực, nhưng làm sao chúng ta biết chúng hoạt động tốt như nhau đối với nam giới và phụ nữ?

Làm sao chúng ta biết chúng có tác dụng tốt như nhau đối với trẻ em và người già hay những người có màu da khác nhau hay người khuyết tật, hay thậm chí nó có tác dụng ở một quốc gia, chẳng hạn như ở nơi có nguồn tài nguyên thấp hơn, nơi thực sự có những thứ cơ bản như điện, nước những vấn đề thực sự.

Và đây không phải là những điều xảy ra một cách tự nhiên đối với ngành công nghệ đang phát triển nhanh chóng và đối với các công ty khởi nghiệp. Cần phải xây dựng nó nhiều hơn và chúng tôi sẽ sửa nó sau. Nhưng đây là những điều mà chúng tôi suy nghĩ sâu sắc về AI for Good vì chúng thực sự cần được giải quyết và giải quyết nếu bạn muốn mở rộng quy mô AI một cách tốt đẹp trên toàn cầu.

Và tôi thường nói trong các cuộc họp khi được hỏi một câu hỏi, làm sao chúng ta biết điều gì là tốt? Tôi nghĩ, bạn, Neil và tôi, chúng ta có thể dành cả ngày để tranh luận và tranh luận xem điều gì là tốt. Điều gì tốt cho tôi có thể không tốt cho bạn. Các quốc gia khác nhau, các cộng đồng khác nhau có những ưu tiên khác nhau.

Nhưng điều tốt là chúng ta có các Mục tiêu Phát triển Bền vững của Liên hợp quốc, về cơ bản là một khuôn khổ để ít nhất quyết định điều gì là tốt, được tất cả các quốc gia thành viên nhất trí và được tổ chức xoay quanh 17 mục tiêu và chỉ tiêu hỗ trợ. Và nó hoạt động như một loại ngọn hải đăng. Vì vậy, ít nhất bất cứ khi nào có một dự án, một cuộc họp hay điều gì đó cần được quyết định, không phải lúc nào chúng ta cũng quay lại bảng vẽ và suy nghĩ, trời ơi, cái gì là tốt?

Vì vậy, tôi thích coi SDG là điều tốt và miễn là bạn sử dụng nó làm khuôn khổ cho mọi thứ, bạn biết mình sẽ làm gì, cho dù đó là đầu tư hay ra quyết định hay nghiên cứu, đó là điểm khởi đầu khá tốt. Nó sẽ không giải quyết được mọi thứ, nhưng nó giúp mọi người có cùng quan điểm và tiết kiệm rất nhiều thời gian với tất cả các cuộc thảo luận này.

– [Ryan] Vâng, tôi nghĩ thật thú vị khi nói về cách bạn đưa nhiều bộ óc khác nhau đến bàn thảo luận và hiểu các quan điểm khác nhau, để bắt đầu xây dựng tiêu chí xác định điều gì đó là tốt. Và tôi nghĩ đó là thứ mà tôi tưởng tượng sẽ phát triển theo thời gian khi xã hội thay đổi, con người thay đổi và công nghệ phát triển.

Nó có vẻ là một công việc khá thú vị - đó dường như là một công việc khá lớn khi thực hiện điều đó. Nhưng chắc chắn là một điều quan trọng vì trước đây chúng tôi đã có những người tham gia chương trình nói về những thành kiến ​​trong AI và cách AI có thể được sử dụng cho những điều tiêu cực. Và sau đó bạn đề cập đến tình trạng mất việc làm, điều mà đối với một số người, những doanh nghiệp có khả năng đang tiết kiệm tiền, trở nên hiệu quả hơn, có thể không nghĩ đến vấn đề mất việc làm.

Hãy suy nghĩ nhiều hơn về điều đó khi chúng ta- tổ chức đang hoạt động hiệu quả hơn, nhưng góc nhìn khác là một người có khả năng mất việc, đó có thể là mặt tiêu cực, phải không? Neil, bạn nghĩ thế nào về tình huống khó xử tương tự khi điều gì đó có thể tốt hoặc xấu đối với những người khác nhau hoặc các bên liên quan khác nhau trong cùng một loại tình huống?

– [Neil] Ý tôi là, đó là một màn tung hứng. Đó là sự thật trung thực của tất cả điều này. Sẽ không có gì hoàn hảo cả. Tôi nghĩ đó là một trong những vấn đề được kỳ vọng lớn nhất mà chúng tôi gặp phải với công nghệ này. Chúng tôi kỳ vọng AI sẽ hoàn hảo. Chúng tôi mong đợi nó sẽ giúp ích cho mọi người. Rất tiếc, một số điều trong số này là không thể thực hiện được, nhưng những gì chúng ta đã thấy là có đủ lợi ích chung có thể chuyển hướng. Một trong những điều chúng tôi học được từ nhà máy đổi mới cũng như AI for Good là các vấn đề địa phương đều có giải pháp toàn cầu. Vì vậy, bạn có một số doanh nhân tạo ra tác động xã hội như ở Malawi hay Hàn Quốc hay bất cứ nơi nào, chẳng hạn như chúng tôi đang cố gắng giúp đỡ những người khiếm thính, họ bị điếc hoặc chúng tôi đang cố gắng giúp đỡ những người đang cố gắng nâng cao kỹ năng và có được công việc tốt hơn.

Và có vẻ như đây thực sự là những vấn đề tồn tại ở khắp mọi nơi. Và vì vậy nếu họ có thể giải quyết cho cộng đồng địa phương, thì đó là điều có khả năng được mở rộng cho mọi cộng đồng. Nó không giúp được tất cả mọi người nhưng nó có thể giúp được rất nhiều người.

– [Ryan] Chắc chắn rồi, chắc chắn rồi. Và Fred, làm thế nào để tất cả các bạn tiếp cận việc tạo ra tác động toàn cầu đó? Làm cách nào một tổ chức có thể mở rộng quy mô toàn cầu để tác động đến các lĩnh vực khác nhau mà Neil đề cập ở đây. Anh ấy đang nói về những khu vực khác nhau trên thế giới có những nhu cầu khác nhau, những điều khác nhau đang diễn ra.

Bạn đang làm gì?

– [Frederic] Đúng vậy, một trong những câu cửa miệng của chúng tôi là chúng tôi hướng đến hành động và chúng tôi không chỉ là một nơi trò chuyện. Tôi nghĩ nhiều người có thể nghĩ AI for Good như một sự kiện, một hội nghị thượng đỉnh, nhưng thực ra nó là một nền tảng trực tuyến diễn ra suốt cả năm. Chúng tôi thực hiện khoảng 150 sự kiện trực tuyến mỗi năm bên cạnh hội nghị thượng đỉnh trực tiếp, nhưng quan trọng hơn là hỗ trợ điều đó, chúng tôi có một số hoạt động cụ thể mà tôi tin là các bước có thể giúp xây dựng các khối xây dựng quy mô AI cho Tốt hoặc loại bỏ các nút thắt đang ngăn cản AI for Good mở rộng quy mô trên toàn cầu. Ví dụ, chúng tôi có cái mà chúng tôi gọi là nhóm tập trung. Về cơ bản đây là những nỗ lực chuẩn hóa trước. Chúng tôi thường xuyên có một số nhóm tập trung hợp tác với các cơ quan khác của Liên hợp quốc. Ví dụ: AI cho sức khỏe với WHO, AI cho quản lý thiên tai với WMO và UNEP, AI và Nông nghiệp kỹ thuật số với FAO.

Chúng tôi nghiên cứu về xe tự lái, mạng 5G, hiệu quả môi trường. Và nếu bạn nhìn vào, mặc dù đây là những chủ đề khác nhau, nhưng những gì họ đang làm khá giống nhau, vì vậy họ sẽ xem xét bối cảnh tiêu chuẩn hóa trông như thế nào, những khoảng trống là gì, loại khuôn khổ nào là cần thiết, những gì thực tiễn tốt nhất, chúng tôi cần điểm chuẩn để có thể so sánh táo với táo. Ví dụ: Cố gắng giải quyết những vấn đề như chia sẻ dữ liệu, làm thế nào bạn có thể chia sẻ dữ liệu trên quy mô lớn theo cách tôn trọng quyền riêng tư nhưng vẫn hữu ích?

Và tất cả những điều này cần phải được giải quyết trước khi bạn có được thang đo mà chúng ta đang nói đến. Và quan trọng hơn, ngoài những cuộc thảo luận đó, điều tôi đã giải thích trước đây là những điều không tự nhiên xảy ra với ngành công nghệ. Vậy nó- có một giải pháp, nó sẽ có hiệu quả ở 54 quốc gia châu Phi với tất cả những thách thức về chính trị, xã hội, kinh tế, môi trường đặt ra?

Nó có hoạt động trên khắp thế giới bằng các ngôn ngữ khác nhau không? Còn người khuyết tật thì sao? Vì vậy đây là tất cả những điều đang được thực hiện trong các sáng kiến ​​này. Vì vậy, đó không chỉ là một góc độ tiêu chuẩn, mà còn là thứ mà Neil liên quan đến là nhà máy đổi mới của chúng tôi. Vì vậy, đó là cuộc thi giới thiệu các công ty khởi nghiệp AI kéo dài một năm.

Vì vậy, về cơ bản, bất kỳ công ty khởi nghiệp AI nào có AI có thể thúc đẩy SDG đều đủ điều kiện để cạnh tranh. Và đây là những giải pháp thực tế, phải không? Chúng là những sản phẩm, chúng là những thứ tồn tại ở đây ngày nay, không phải trong 5 năm nữa mà bạn có thể sử dụng. Vì vậy, thực sự việc tìm ra và xác định những giải pháp đó cũng rất quan trọng trong việc di chuyển kim chỉ nam.

Và cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, chúng tôi thực hiện các thử thách học máy. Và về cơ bản đó là cố gắng huy động các giải pháp từ cộng đồng cho những vấn đề mà- những giải pháp chưa tồn tại, đúng vậy, từ đám đông. Về cơ bản là cố gắng giải các câu đố về máy học, cho dù đó là trong mạng 5G hay phân tích hình ảnh vệ tinh hay TinyML.

Vì vậy, tất cả những thứ này kết hợp lại, các tiêu chuẩn, giải pháp thực sự tồn tại từ các công ty khởi nghiệp, nhưng cũng tìm nguồn cung ứng từ đám đông, đó là cái mà tôi gọi là nhánh hành động của AI for Good, nếu bạn muốn.

– [Ryan] Neil, với các nội dung quảng cáo chiêu hàng, các cuộc thi quảng cáo chiêu hàng và các sáng kiến ​​​​khác nhau mà bạn thấy xuất hiện trong đĩa của mình, có bất kỳ loại xu hướng hoặc điều gì mà bạn đang nhận thấy cho đến nay- các ứng dụng chính ở đây ngày nay là gì khi nói đến AI mà các công ty thực sự hào hứng, trái ngược với những thứ có thể mất từ ​​​​ba đến năm năm sau có thể nhận được nhiều sự chú ý trên các phương tiện truyền thông nhưng hiện tại không thực sự có ở đây.

– [Neil] Chà, họ không tập trung vào, tôi gọi đó là câu chuyện gợi cảm, thực ra nó tập trung vào việc giải quyết những điểm đau trước mắt. Vì vậy, đảm bảo họ được tiếp cận với nước uống sạch, khả năng cải thiện năng suất cây trồng. Đó là- Tôi biết nó nghe có vẻ cơ bản, nhưng đây là những thứ thay đổi cách sống của những cộng đồng này với tác động trực tiếp.

Hãy thành thật mà nói, một lần nữa, như tôi đã nói, các vấn đề địa phương đều có giải pháp toàn cầu. Ai lại không muốn có thể cải thiện năng suất cây trồng? Chúng tôi biết chúng tôi có khả năng sản xuất đủ lương thực cho mọi người. Chỉ là chúng ta chưa đến đó thôi. Và Fred đã ám chỉ rất nhiều điều về các cộng đồng khác nhau bị tác động tích cực, tiêu cực cũng như sự đa dạng quan trọng trong suy nghĩ và quan điểm.

Chúng ta cũng phải hiểu những thách thức về cơ sở hạ tầng. Rằng chúng ta không thể chỉ xây dựng giống như tất cả những siêu công cụ tuyệt vời này mà chúng cần có 5G và siêu máy tính để sử dụng. Chúng ta phải nghĩ xem điều gì sẽ tốt cho người dân nói chung. Nông dân ở Bangladesh có thể sử dụng những gì, nơi họ có thể tiếp cận?

– [Ryan] Chắc chắn rồi. Vâng, đó là điều chúng tôi nói đến khi nói đến sức mạnh của IoT và AI kết hợp với nhau. IoT có thể thu thập dữ liệu cho nhiều mục đích khác nhau như cải thiện năng suất cây trồng và giải quyết nhiều vấn đề hơn trên toàn cầu trong các môi trường khác nhau khi IoT tiếp tục phát triển. Và sau đó, dữ liệu đó giờ đây có thể được đưa vào các mô hình AI và công cụ AI để trở nên hữu ích hơn và mang lại kết quả tốt hơn. Vì vậy, sự kết hợp của hai công nghệ đó là điều chúng tôi nói rất nhiều ở đây và đó là điều mà tôi nghĩ nhiều người thực sự hiểu cách IoT và AI hoạt động cùng nhau và chúng không cần phải luôn được coi là độc lập. loại lĩnh vực công nghệ hoặc giải pháp.

– [Frederic] Đúng vậy Ryan, bạn nói có lý đấy. Hầu hết các giải pháp có tiềm năng cao mà tôi từng thấy hiếm khi chỉ là một thứ. Đó thường là AI kết hợp với IoT, có thể kết hợp với hình ảnh vệ tinh, kết hợp với dữ liệu lớn, nếu bạn muốn. Và cả TinyML, những bộ vi xử lý cực nhỏ, có thể thu âm thanh, nhiệt độ và mọi thứ.

Và chúng tôi đã có một số thử thách thú vị, chẳng hạn như có nhiều trạm thời tiết ở Đức hơn toàn bộ Châu Phi. Và về cơ bản bạn có thể biết thời tiết ở đó bằng cách nào? Thay vì xây dựng các trạm thời tiết khổng lồ trên khắp Châu Phi, bạn có thể sử dụng các thiết bị TinyML này để phân tích âm thanh của mưa và thu thập thông tin đó trên các cộng đồng và khu vực khác nhau.

Và sau đó đưa loại thông tin đó lên đám mây nếu bạn muốn phân tích bằng AI. Và đó giống như một ví dụ hoàn hảo về IoT kết hợp với AI, dữ liệu lớn và đám mây cũng như phân tích âm thanh, nhiệt độ và những thứ khác. Chúng tôi có một thử thách TinyML cũng sẽ được giới thiệu tại hội nghị thượng đỉnh.

Và một số trường hợp sử dụng thực sự thú vị về cách bạn có thể sử dụng những thiết bị nhỏ bé này cho những việc thực sự có tác động.

– [Ryan] Vâng, chắc chắn rồi. Thật thú vị khi thấy mọi người đang làm gì với tất cả những công nghệ này và cách họ áp dụng chúng để thích những thứ bạn đang đề cập đến Neil, hơn nữa là những vấn đề địa phương mà mọi người trên khắp thế giới đang gặp phải. Một số thách thức mà tất cả các bạn đang nhìn thấy là gì?

Chúng tôi đã nói rất nhiều về các loại giải pháp khác nhau hiện có và các loại trọng tâm khác nhau cũng như nói về mặt tốt, nhưng còn những thách thức mà bạn cảm thấy như ngành hiện đang phải đối mặt, điều quan trọng đối với những người đang lắng nghe điều này có hiểu được không? Như thế này là, điều đó sẽ ảnh hưởng đến việc áp dụng những công nghệ này và sẽ ảnh hưởng đến sự tiến bộ của những công nghệ này?

Một số trong những điều đó gắn bó với một trong hai bạn là gì?

– [Frederic] Vâng, tôi xin nói với tôi rằng, câu trả lời rất dễ dàng. Đó là dữ liệu. Thiếu dữ liệu hoặc nếu bạn có dữ liệu, bạn không thể chia sẻ dữ liệu đó một cách có ý nghĩa. Và tôi thấy nó hết lần này đến lần khác. Chúng ta đang họp và ai đó sẽ đặt câu hỏi, ai ở đây có dữ liệu? Có thể có một thành phố, một bệnh viện hoặc một công ty.

Tất cả các tay giơ lên. Và sau đó ai sẵn sàng chia sẻ dữ liệu? Mọi người nhìn vào đôi giày của mình và căn phòng trở nên im lặng. Vì vậy, việc tìm cách chia sẻ dữ liệu theo cách hữu ích, có ý nghĩa nhưng vẫn tôn trọng quyền riêng tư là một thách thức lớn. Và có những kỹ thuật cho việc đó, chẳng hạn như các kỹ thuật như mã hóa đồng hình, chẳng hạn như tôi có thể, giả sử có một số ứng dụng hoặc Google có thể cho biết tôi sẽ sống được bao lâu dựa trên dữ liệu sinh học của tôi.

Tôi có thể gửi toàn bộ dữ liệu vô nghĩa. Giống như tôi cao 10 feet, hai tuổi, mắt tím và nặng 500 kg. Và họ nhận được những con số đó, chẳng có ý nghĩa gì cả, nhưng họ vẫn có thể thao tác với những con số đó để đưa ra câu trả lời đúng cho tôi, mang lại một kết quả có ý nghĩa. Vì vậy, có nhiều cách trao đổi dữ liệu không tiết lộ dữ liệu thực tế nên bạn có thể tôn trọng quyền riêng tư nhưng vẫn có thể thao tác tính toán trên đó

Nhưng đó chỉ là một trong nhiều kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư. Và họ, một số trong số họ, khá nổi tiếng, nhưng họ cần đạt được quy mô và họ cần thực sự tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ dữ liệu đó. Và đằng sau đó còn có vấn đề về niềm tin. Và tất nhiên vấn đề còn lại là thiếu dữ liệu.

Vì vậy, nếu bạn ở các nước đang phát triển, để có được dữ liệu, bạn cần phải số hóa. Để số hóa, bạn cần kết nối. Và đó chính là điều Neil muốn nói, quay trở lại những điều cơ bản. Nếu bạn không có cơ sở hạ tầng cơ bản đó thì sẽ không có dữ liệu để bắt đầu.

– [Neil] Cơ sở hạ tầng dữ liệu trăm phần trăm. Hai thách thức lớn nhất, nhưng chúng tôi cũng nhận thấy, nhờ có Liên Hợp Quốc, giống như các sáng kiến ​​kết nối toàn cầu của họ, đây là những điều chúng tôi đang bắt đầu giải quyết một số vấn đề đó. Chúng tôi đang thấy có hai vấn đề khác đan xen nhau phát sinh. Một điều trớ trêu là mọi người đang cố gắng tìm hiểu xem tôi nên làm gì?

Rất nhiều tổ chức được đào tạo để trở thành các nhà công nghệ của họ và họ là những người thông minh, nhưng họ thường không hiểu đủ rõ về các lĩnh vực để hiểu được những điểm yếu và nơi có thể áp dụng những khả năng này. Vì vậy, giải pháp AI thành công nhất mà tôi từng thấy không bắt đầu từ một nhà công nghệ thông minh,

nó thực sự bắt đầu với một bác sĩ, một luật sư hoặc một nhà tiếp thị. Và phần thứ hai gắn liền với điều đó là chúng ta thực sự bắt đầu trải nghiệm cái mà chúng ta gọi là vấn đề về khả năng tương tác. Vì vậy, khi nói đến AI, có vấn đề về khả năng diễn giải và khả năng tương tác.

Vấn đề về khả năng diễn giải là việc AI đưa ra một số khuyến nghị hoặc tạo ra thứ gì đó và những người kinh doanh không hiểu rõ điều đó đến từ đâu. Các nhà công nghệ ít nhất có thể theo dõi điều đó. Vấn đề về khả năng tương tác là ở chỗ các nhà công nghệ không hiểu làm thế nào AI đi đến kết luận đó.

Và vì vậy bạn có- và một phần lý do cho điều đó là bạn có rất nhiều kỹ sư công nghệ đang nghiên cứu những thứ mà họ không còn hiểu rõ nữa. Họ có thể không hiểu tên miền của họ. Và kết quả là, chúng ta không hiểu mạng lưới thần kinh thực sự được kết nối như thế nào.

– [Ryan] Tôi nghĩ với bất kỳ điều gì mới hoặc đang phát triển- với sự phát triển mới như chúng ta đang thấy trong lĩnh vực AI, những thách thức này sẽ- tăng lên hàng đầu khá nhanh. Và chúng tôi nhận ra rằng không chỉ trong không gian AI mà còn cả không gian IoT, khi mọi người đang triển khai các giải pháp mới trong các môi trường khác nhau, chúng- sự phát triển của công nghệ đang gây ra những thách thức tiềm ẩn.

Các mạng không có mặt. Khả năng, cơ sở hạ tầng không có. Mọi thứ không thể tương tác được như bạn đang nói. Vì vậy, thật thú vị khi đi sâu vào khía cạnh đó. Giống như chúng ta có thể dành rất nhiều thời gian để nói về mức độ tuyệt vời của những công nghệ này cũng như những gì chúng đang làm và điều này thú vị như thế nào.

Nhưng nếu chúng ta không tập trung vào những thách thức, thì- những dự đoán mà chúng ta có và sự phấn khích mà chúng ta có có thể khó nhận ra hơn vì chúng ta chưa làm vậy- chúng ta không tập trung thời gian để giải quyết những thách thức này, điều mà tôi biết tất cả các bạn đều tập trung rất nhiều vào việc làm nổi bật, làm nổi bật và tìm cách xây dựng các giải pháp nhằm giúp những sáng kiến ​​​​tốt này tiến lên phía trước.

– [Neil] Fred sẽ cười tôi vì nói điều này. Mọi người đều hy vọng thứ này hoạt động như một phép thuật và tất cả đều hoàn hảo, tất cả chúng ta đều biết điều đó sẽ không bao giờ xảy ra.

– [Ryan] Tôi nghĩ bạn nhìn lại lịch sử, tôi không biết liệu chúng ta đã từng có lúc nào những điều mới xuất hiện khiến tất cả chúng ta đều hào hứng và chúng chỉ hoạt động. Luôn có những thách thức, nhưng việc có những người tận tâm đến với nhau, chia sẻ ý tưởng của họ, nỗ lực khắc phục những thách thức này là cách chúng tôi tiến về phía trước.

– [Neil] Một trăm phần trăm. Tôi nghĩ đó là một trong những điều tuyệt vời về toàn bộ sáng kiến ​​AI vì điều tốt đẹp là chúng tôi đã thực sự xây dựng được loại hệ sinh thái này, cộng đồng những người muốn cùng nhau thực hiện SDG.

– [Ryan] Vì vậy, Fred, hãy để tôi hỏi bạn từ góc nhìn của bạn, với tất cả những cuộc trò chuyện mà tôi biết bạn có và những người bạn gặp, bạn hào hứng nhất về điều gì hoặc bạn nghĩ một số điều lớn lao mà chúng ta nên làm là gì Rõ ràng là thế giới AI đang được chú ý trong những tháng tới sau hội nghị thượng đỉnh và chỉ trong suốt thời gian còn lại của năm, có điều gì bạn đang để mắt tới không?

– [Frederic] Chúng tôi sẽ tổ chức hội nghị thượng đỉnh này chỉ sau 2017 tuần nữa và mặc dù chúng tôi đã có XNUMX năm tham gia AI for Good, nhưng theo một cách nào đó thì đây là hội nghị thượng đỉnh đầu tiên bởi vì nếu bạn quay trở lại năm XNUMX, những điều chúng tôi đang có thảo luận ở đó đang chuẩn bị cho tương lai. Đó là điều này, thế nào là cường điệu, thế nào là không cường điệu?

Nỗi sợ hãi là gì? Lời hứa là gì? AI tốt cho việc gì, không tốt cho việc gì? Làm thế nào chúng ta có thể định hình một câu chuyện có trách nhiệm, giúp mọi việc tiến triển. Và tôi rất vui vì chúng tôi đã làm điều đó vì tôi không nghĩ có ai có thể tưởng tượng được chúng tôi đang ở vị thế ngày nay - diễn ra quá nhanh. Tôi nghĩ mọi người đã tưởng tượng điều đó xảy ra vào một thời điểm nào đó trong tương lai, nhưng chỉ có sự tăng tốc này mà ngay cả trong nhóm AI for Good, nhiệm vụ của chúng tôi là luôn theo kịp tốc độ của mọi thứ.

Nhưng bạn có thể đi với tốc độ có thể là một năm một lần, và sau đó nhanh hơn một chút, cứ sáu tháng một lần, và bây giờ đúng là từng tuần. Đó là- nếu bạn bỏ lỡ một tuần phát triển, bạn gần như đã- Tôi không muốn nói là đã lỗi thời, nhưng đó là tốc độ của mọi thứ đang diễn ra và vì vậy, một mặt sẽ rất thú vị tại hội nghị thượng đỉnh sắp tới, còn nhiều hơn thế nữa tiềm năng hơn bao giờ hết cho AI for Good.

Bạn sẽ có những công ty như DeepMind sắp ra mắt, với những đột phá về khả năng gấp protein, có thể giúp phát hiện ra thuốc cho những vấn đề rất nan giải như Parkinson hay Alzheimer hoặc tất cả các loại bệnh mà chúng ta chưa đạt được nhiều tiến bộ hoặc thậm chí chưa đạt được nhiều năng lượng khi chẳng hạn, nó nói đến việc ổn định phản ứng tổng hợp.

Vì vậy, đây là những điều thực sự có thể ảnh hưởng đáng kể đến tương lai của nhân loại. Và tất nhiên, bạn có điều mà mọi người quan tâm nhất, đó là AI có khả năng sáng tạo, nó di chuyển nhanh như thế nào, chúng ta cần loại lan can nào. Nếu bạn- có thể sử dụng một phép so sánh, nếu bạn quay trở lại thời kỳ bùng nổ dot com, phải không?

Và trước thời kỳ bùng nổ dot com, nếu bạn có 5 năm thảo luận thực sự hiệu quả, có thể khi thời kỳ bùng nổ dot com xảy ra, Internet sẽ được thiết kế theo cách có ý thức hơn, phải không? Về quyền riêng tư, bảo mật, thậm chí có thể là mô hình kinh doanh hoặc những thứ như bắt nạt trực tuyến. Và điều đó dẫn đến sự ra đời của phương tiện truyền thông xã hội.

Mọi thứ diễn ra theo chiều hướng tốt hơn nhưng lại tệ hơn. Chúng tôi đây. Nhưng tôi chắc chắn nếu có thể quay ngược đồng hồ, chúng ta sẽ hỏi một số câu hỏi khá khó. Và tôi rất vui vì chúng ta đã dành khoảng 5 năm để hỏi những câu hỏi khó đó. Không phải là họ sẽ giải quyết mọi thứ, nhưng giờ chúng ta-- chúng ta thực sự đã đến được thời điểm này, có cả một cộng đồng gồm hàng chục nghìn người, suy nghĩ về đạo đức, suy nghĩ về quyền riêng tư, an toàn, thành kiến trong bộ dữ liệu, làm cách nào để chúng tôi quản lý tất cả những thứ này, các khung quản trị. Và tôi nghĩ hội nghị thượng đỉnh vào tháng 7 này thực sự rất quan trọng vì bạn thực sự sẽ có cả hai mặt của đồng tiền. Vậy bạn hình dung thế nào về tương lai của AI? Cần những loại lan can nào? Và đồng thời, tôi không muốn họ quên phần hay vì đồng thời nếu bạn đang giải quyết những thứ như gấp protein và tất cả những khám phá khoa học tuyệt vời này, tôi cảm thấy rằng- mọi người đã tạm thời quên mất điều đó

Tôi nghĩ. Vì vậy, hy vọng chúng ta sẽ thoát khỏi điều đó với sự cân bằng nào đó trong tương lai. Nhưng vâng, tôi nghĩ tháng 7 thực sự sẽ rất quan trọng.

– [Ryan] Các bạn nghĩ gì hoặc nói gì với những người đang cố gắng theo dõi sự phát triển trong không gian AI nhưng lại thực sự lo lắng, do dự hoặc thậm chí có thể sợ hãi về tốc độ chuyển động của mọi thứ? Kiểu đó được giải quyết như thế nào trong các cuộc trò chuyện mà bạn tham gia hoặc mọi người nên nghĩ về điều đó như thế nào? Bởi vì rõ ràng việc di chuyển nhanh có những điều tốt, nhưng cũng có những điều do dự, lo lắng và những điều tiêu cực về việc di chuyển nhanh. Vậy loại suy nghĩ đó như thế nào?

– [Neil] Ryan, đây là một câu hỏi thú vị phải không? Bởi vì tốc độ thay đổi ngày càng nhanh hơn trong nhiều thập kỷ qua, và đó không chỉ là AI. Và chúng ta vừa mới đạt tới một điểm mà ở mức độ này, tác động từ những thay đổi này có thể rất lớn. Và tôi nghĩ điều chúng tôi đã học được và chúng tôi nói rất nhiều về AI for Good là bạn không thể nhấn nút tạm dừng.

Bạn không thể nhấn nút dừng. Bạn phải khiến mọi quốc gia, mọi công ty, mọi cá nhân đồng ý với điều đó, và điều đó không thực tế. Đó phải là một tư duy. Mỗi khi chúng ta- có sự thay đổi, không chỉ thay đổi công nghệ và một số công cụ ra đời, chúng ta phải điều chỉnh cách học, quy trình của mình, những thứ này để tận dụng những cơ hội này và cố gắng giảm thiểu những tác động tiêu cực.

Chỉ là tốc độ thay đổi quá nhanh, sự khác biệt về tư duy trở nên quá nhanh. Tôi ghét phải nói theo cách này. Trong lịch sử, là con người, chúng ta rất phản ứng. Bạn biết điều gì đó sẽ xảy ra, chúng ta có thời gian để thử tìm hiểu, thực hiện hành động khắc phục, ngăn chặn điều này xảy ra trước đây. Điều đó không còn hiệu quả nữa.

Chúng tôi đã đạt đến điểm uốn này và chúng tôi đã thảo luận về vấn đề này với tư cách là một phần của cộng đồng AI vì điều tốt mà suy nghĩ chủ động, dự đoán các tình huống khác nhau, cách sử dụng khác nhau, cách sử dụng sai mục đích đã trở nên quan trọng. Khi bạn nói về đạo đức AI, bạn không thể làm điều đó nếu không có thành phần này.

Đó chỉ là một sự thay đổi lớn về văn hóa. Tôi không thể nhớ đó là Peter Drucker hay ai khác đã nói rằng văn hóa đó luôn ăn theo chiến lược, phải không? Và bạn thấy rất nhiều người luôn tập trung vào việc chúng ta phải có chiến lược hoàn hảo về AI. Điều đó sẽ không đưa bạn đến đó. Bạn phải bắt đầu phát triển văn hóa, phát triển tư duy với mọi người.

Vì vậy, không chỉ giống như việc sử dụng có đạo đức mà còn là khả năng chủ động suy nghĩ về những gì có thể xảy ra. Và cho đến khi chúng ta thực hiện được sự thay đổi đó, chúng ta sẽ phải vật lộn với những khó khăn này.

– [Frederic] Vâng, tôi nghĩ, giống như Neil nói, nó nằm đằng sau mọi công nghệ, bạn có thể gọi nó là sự phát triển, phải không? Luôn có cơ hội và thách thức nhưng điều thực sự cần giải quyết là vấn đề con người, phải không? Nền văn hóa. Và tôi thích nghĩ về nó như thể AI đang buộc chúng ta ngày càng phải suy nghĩ nhiều hơn về ý nghĩa của việc trở thành con người, đó có lẽ không phải là một điều xấu.

Và bạn thấy điều đó lặp đi lặp lại khi ngay cả khi bạn đang tự mình thử AI hoặc giả sử bạn đang phát triển một sản phẩm hoặc giải pháp AI, bạn vẫn phải đối mặt với tất cả những câu hỏi này trong quá trình thực hiện, về cơ bản là, ồ, sao vậy? bây giờ tôi sẽ làm gì với tư cách là một con người? Và bạn phải có câu trả lời và tiếp tục tiến về phía trước.

Và không phải ai cũng có câu trả lời giống nhau. Nhưng nó buộc bạn gần như phải nhìn vào gương, suy ngẫm và suy nghĩ về ý nghĩa của việc trở thành con người. Vì vậy, bản thân bài tập này có thể có giá trị hoặc có thể chúng ta chưa suy ngẫm sâu sắc về điều đó và bây giờ chúng ta buộc phải làm vậy và điều đó thực sự thú vị vì bạn vừa thấy mọi người thực sự suy nghĩ sâu sắc về ý nghĩa của việc trở thành con người bởi vì họ phải đối mặt với những câu đố công nghệ cần được giải quyết này- hiện đã được AI đưa ra.

– [Ryan] Điều cuối cùng tôi muốn hỏi bạn trước khi để bạn đi ở đây là chúng ta đã nói rất nhiều về Hội nghị thượng đỉnh, về một số câu hỏi và chủ đề mà chúng ta đã thảo luận, nhưng chỉ để làm tròn mọi thứ, những gì có thể mọi người mong đợi từ hội nghị thượng đỉnh sắp tới này? Làm cách nào để họ có thể tham gia, làm cách nào để họ có thể theo dõi, cách tốt nhất để làm điều đó là gì? Và chỉ cần cung cấp cho chúng tôi một số điều cần chú ý.

– [Frederic] Tôi nghĩ những gì họ có thể mong đợi thực sự là cả hai mặt của đồng xu, phải không? Bạn có chủ đề thực sự nóng hiện nay về AI sáng tạo và cách quản lý chủ đề đó trong tương lai. Và chúng tôi có một số bộ óc hàng đầu về điều đó sắp xảy ra. Ví dụ: Giáo sư Stuart Russell, Yuval Harari, Ray Kurzweil. Bạn có những nhà đạo đức học, những triết gia, những người thực sự là những người quan tâm sâu sắc đến tất cả những cuộc thảo luận đó. Và mặt trái của điều đó, bạn có tất cả những giải pháp tuyệt vời này sẽ được đưa ra bởi DeepMind, AWS, Microsoft và các công ty khởi nghiệp. Và đó thực sự là những trường hợp sử dụng tích cực của AI for Good. Điều mà mọi người có thể không mong đợi sẽ xảy ra tại Hội nghị thượng đỉnh là robot.

Vì vậy, trong thời gian diễn ra đại dịch COVID, chúng tôi đã phát động chương trình Robotics for Good và chúng tôi khá ngạc nhiên trước sự tiếp thu và quan tâm đến robot. Robot có thể tác động tích cực đến SDG. Vì vậy, robot dùng để quản lý thảm họa, dùng cho nông nghiệp, chăm sóc sức khỏe, dành cho người khuyết tật, đồng hành. Không thiếu các trường hợp sử dụng.

Chúng tôi có khoảng 55 robot tham dự Hội nghị thượng đỉnh, khoảng XNUMX robot hình người. Để bạn hiểu rõ hơn, ngay cả những hội nghị về robot lớn nhất thế giới cũng có thể có một hoặc hai robot hình người. Chúng tôi có chín người trong số họ. Chúng ta sẽ tổ chức cuộc họp báo về robot hình người đầu tiên trên thế giới. Vì vậy, đừng hỏi tôi chuyện đó sẽ diễn ra như thế nào, đó là một thử nghiệm.

Nhưng tôi nghĩ, Summit luôn ở đó để chứng minh tiềm năng. Và nếu nó thất bại thì nó thất bại, nếu nó tuyệt vời thì nó tuyệt vời, nhưng nó làm dấy lên cuộc thảo luận và tranh luận xung quanh việc tại sao nó tốt hay xấu. Và tất nhiên cũng sẽ có sự tập trung mạnh mẽ vào các nghệ sĩ. Vì vậy, vào năm 2019, chúng tôi đã mang đến một số nghệ sĩ tuyệt vời sử dụng AI để nâng cao giới hạn hiệu suất và khả năng sáng tạo của họ.

Và tất nhiên bây giờ với AI sáng tạo, cuộc tranh luận xung quanh vấn đề đó trở nên phù hợp hơn bao giờ hết. Vì vậy, tất nhiên có vấn đề về sở hữu trí tuệ và ai sở hữu tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra, nhưng tôi cũng nghĩ rằng việc có những nghệ sĩ thực sự tạo ra tác phẩm nghệ thuật tuyệt vời, sử dụng những công cụ đó, để xem họ làm điều đó thực sự có thể giúp thúc đẩy câu chuyện và thảo luận đó.

Vì vậy sự kiện này là miễn phí. Nếu bạn ở Geneva, bạn có thể tham dự. Chỉ cần đăng ký. Hãy đến miễn phí. Nếu không đến được có thể theo dõi trực tuyến. Vì vậy, hãy truy cập aiforgood.itu.int và chúng tôi thực sự hy vọng lượng khán giả trực tuyến sẽ thực sự tăng vọt lần này vì không có giới hạn về số người tham gia.

– [Ryan] Sự kiện rất thú vị. Tôi biết chúng tôi đang giúp quảng bá nó tới khán giả của mình. Chúng tôi nghĩ đó là một sự kiện tuyệt vời. Chúng tôi rất vui mừng được thấy kết quả từ nó và tiếp tục tìm cách để chúng ta làm việc cùng nhau chỉ nhằm thúc đẩy mục tiêu và những gì tất cả các bạn đang làm.

Thực sự đánh giá cao bạn dành thời gian. Neil, bạn cũng vậy. Cảm ơn vì đã nhảy vào. Tôi biết hiện tại bạn đang ở bên kia thế giới nhưng đánh giá cao việc bạn dành thời gian với chúng tôi và tìm hiểu thêm hoặc cho phép chúng tôi tìm hiểu thêm về AI for Good cũng như tất cả các sáng kiến ​​​​đang diễn ra ở đó.

Rất vui mừng được giới thiệu điều này với khán giả của chúng tôi và một lần nữa xin cảm ơn cả hai vì đã dành thời gian.

– [Frederic] Vâng. Cảm ơn rất nhiều, Ryan. Thực sự đánh giá cao cơ hội. Và Neil mong được gặp bạn trong vài tuần nữa.

– [Neil] Tôi, và đối với tất cả các bạn ngoài kia, chúng tôi đang cố gắng mời Fred, một tay trống rất thành đạt, thực hiện một buổi biểu diễn như một phần của triển lãm văn hóa nghệ thuật và AI. Vì vậy hãy tiếp cận anh ấy trên mạng xã hội.

– [Frederic] Vâng, nội dung đó sẽ không được phát trực tuyến, vì vậy nếu muốn xem, bạn phải đến trực tiếp và mang theo nút bịt tai.

– [Ryan] Tôi nghĩ có lẽ chúng ta có đủ điện thoại ở gần đây. Có lẽ chúng ta sẽ có thể có được một số cảnh quay. Nhưng vâng, cảm ơn, cảm ơn cả hai một lần nữa.

– [Frederic] Cảm ơn bạn. Tạm biệt.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.iotforall.com/podcasts/e301-ai-and-sustainable-development-goals