当巨头做公益遇上 AI：助残、寻亲、教育、医疗……
----当巨头做公益遇上 AI：助残、寻亲、教育、医疗……//----[ http://www.caoding.cn]
图片来源@视觉中国
文｜航通社 ， 作者｜书航
AI（人工智能）正逐渐成为大型科技企业在社会责任（CSR）方面的主打亮点 。 只要留意在 AI 方面有比较优势的公司 ， 都会很容易发现 ， 它们将自身的 AI 研发优势 ， 与一些公益性案例结合做宣传 。
概括地说 ， 助残、寻亲、教育、医疗等几个方面是各大 AI 企业不约而同选择的公益事业方向 ， 这与目前 AI 发展的特性能做到无缝对接 。
大企业在 AI 研发方面具有领先地位 ， 以自己之长与公益相结合是情理之中 。 不过 ， 评价 AI + 公益不能止步于歌咏“科技向善” ， 而应该权衡其总体利弊 ， 通盘考虑其社会影响 。
百度：AI 寻人、帮助盲聋人士和控烟
近日 ， 百度发布了企业社会责任季度报告 ， 其中包括以 AI 寻人 ， 帮助盲人、听障儿童、翻译手语 ， 帮助控烟等等 。 [1]
其中 ， 2016 年开始的“百度 AI 寻人”共吸引超过了 20 万次照片比对 ， 成功找回超过 6700 个走失者 。
今年 5 月以来 ， 百度在广州等 6 城市以 AI 改造盲人按摩店 ， 即配备小度智能音箱 ， 并把店铺的灯光、空调、电视机等设备与音箱相连接 ， 方便语音控制 。 百度还向全国盲人家庭捐赠上千台小度智能音箱 。
有两款分别由百度自行开发 ， 和由百度合作伙伴开发的手语翻译应用投入使用 。 前者是将儿童读物的文字翻译成手语的小程序 ， 后者是让手语者打出手势 ， 就能发出相应声音 ， 让普通人“听懂”手语的手环 。
“百度AI控烟”则是对人类吸烟的动作深度学习 ， 用于在公共场所识别和提取吸烟者的画面 ， 方便后续执法 。
必须肯定 ， 这些 CSR 信息在一定程度上帮助了弱势群体 ， 但对于让公众减弱 ， 乃至消除对百度的长期负面印象 ， 恐怕帮助不是太大 。
一方面 ， 是公众自身的注意力问题 。 盲聋等残障人士与社会大众相隔太远 ， 也不容易将声音发送到网上 ， 引起人们注意 。 百度连续多年针对信息无障碍做了相关优化 ， 也推出过助盲机器人等 ， 但传播声量都不太够 。
另一方面 ， 是这些公益举措的“投入产出比”问题 。 虽然报告中写的是“高大上”的对按摩店进行 AI 改造 ， 但翻阅具体报道就能得出 ， 实际操作的过程很简单 ， 就是调试小度音箱 ， 再安装或配置家电 。 至于控烟应用更是可以通过更换数据集训练得出 。
而同一时刻 ， 百度在搜索质量、新闻推送等方面的问题 ， 却能影响到远比残障人士、吸烟者等人数多得多的人 ， 所以并不能期待这些规模有限的公益项目 ， 能起到“四两拨千斤”的神效 。
联想：新宣传攻势主打 AI 教育和医疗
近期同样面对着广泛的舆论压力的还有联想 ， 但联想的问题其实是相对好解决的 。 航通社曾梳理过联想在公众广泛认知的 PC、手机业务之外的其它业务 [2] ， 包括云计算、超算、AI 辅助医疗和教育等等 。 可惜这些成果长期未被公众感知 。
联想在上次财报会议提出 ， 接下来会有一系列宣传推广活动 ， 围绕新技术、新产品、智能化转型等方面 ， 重点宣传联想的研发投入和创新积累 。
如同预告的一样 ， 联想密集联合一些头部自媒体和网络平台 ， 投放新广告片《你好 ， 世界》 ， 推销新口号“智慧中国” 。 其中作为重点宣传的 ， 除了联想家用电脑几十年的“长情陪伴” ， 就是呈现联想在教育、医疗、交通、制造、能源等领域基于 AI 的智慧化探索 。
面对金主爸爸的“命题作文” ， 各路大 V 表现不一 。 GQ 实验室的《在朋友圈消失的 80 后 ， 都去哪儿了？》[3] 和新世相的《这就是有钱男孩的私生活：野》[4] 虽然引发了很多共鸣和转发 ， 但似乎对于植入对象的体现和引申很弱 ， 看完了都不一定能意识到这是联想的推广 。
相比之下 ， Lens 的《那些翻过了山丘的年轻人》[5] 把握住了联想宣传片中关于智慧教育方案的部分 ， 强调了教育资源的不平均 ， 给山里娃进城带来的巨大障碍 ， 也成功的让读者提升对联想的正面评价 。
联想智慧教室目前已经部署到四川省凉山彝族自治州宁南县 3 所学校 13 个班 ， 在西藏也将有 28 个智慧教室建成 。 联想提供的方案不局限于此前刷屏的“这块屏幕” ， 学生可以获分发智能终端了解课堂信息 ， 部署比较自由 。
在医疗行业 ， 联想 E-Health 智能肝脏肿瘤诊断辅助系统依靠联想智能超算 LiCO 平台 ， 以深度学习自动判断肿瘤的有无、性质、大小、位置、类别等信息 ， 自动标注 CT 图像和 3D 建模 ， 最终自动生成诊断报告 。
国外案例：微软、谷歌和 IBM
AI 技术的著名玩家当然还要提到微软、谷歌和 IBM ， 这些国外大厂也是用类似的方式将 AI 与公益相结合 。
微软在 2016 年开发出 Seeing AI 辅助视觉方案 ， 由一位盲人工程师开发 ， 可以语音告知“一个穿红衣服的女孩正在踢球” ， “你面前是一位20岁左右的女子 ， 表情愉悦”等信息 。
2015年起 ， 微软与”宝贝回家”志愿者协会合作 ， 利用微软的人脸识别 API 参与人像比对寻亲 。 微软的人脸识别技术适用于儿童走失多年后面容发生较大变化的场景 。 其实“宝贝回家”对于和 AI 人脸识别机构合作可谓“来者不拒” ， 百度也有参与它们的项目 。
2014年 ， 微软联合合作伙伴开发了一套实时远程教学解决方案 ， 应用在西北地区的 53 个教室 。 [6]
谷歌 AI 业务负责人迪恩（Jeff Dean）认为 ， AI 在检测癌症细胞 ， 发现太阳系以外的宜居行星等方面对人类有贡献 。 谷歌 AI 研究人员参与的公益项目 ， 包括通过眼睛图像检测糖尿病视网膜病变 ， 预测地震引发的洪水或余震等 。
2018 年 10 月 ， 谷歌 AI 推出“社会公益 AI 倡议”项目 ， 谷歌旗下慈善机构 Google.org 发起了 AI 影响挑战赛 ， 奖金 2500 万美元 。 [7]
无独有偶 ， 另一 AI 重镇 IBM 也是使用举办竞赛的方式 ， 广纳英才以 AI 项目参与公益事业 。 2018 年 ， IBM 与全球合作伙伴共同发起“代码集结号”项目（Call for Code） ， 利用科技解决当前最为紧迫的社会问题 ， 宣布 5 年内投资 3000 万美元 ， 范围覆盖全球 50 多个城市 ， 2700 多万开发者 。
“代码集结号”项目以黑客马拉松（hackathon）形式进行 ， IBM 会向选手开放其云平台上 Watson、AI、IoT、区块链、容器等 160 多种服务 。 不同于其它领了奖就结束的活动 ， 获奖项目将会获得 IBM 多方面的持续支持 ， 把解决方案部署到真正需要的社区 。 [8]
总体上 ， 把机器学习擅长的从大数据集中总结规律 ， 辨识对象的能力 ， 应用到帮助盲聋人士识图、帮助寻找走失亲人、远程教育、医疗等公益用途 ， 是各大 AI 企业的“常规操作” 。
AI 的社会效益：正向与负向
我们可以发现 ， 国内外科技巨头越来越熟悉如何将其擅长的 AI 优势 ， 幻化为企业履行社会责任的一部分 。
现阶段 AI 确实是巨头比小企业做得更好 ， 因为 AI 发展所需的大型数据集、强大算力和精英科学家都需要大规模的资本支持 。 大企业有更强的 AI 实力 ， 所以利用自己的 AI 优势去做社会公益事业 ， 也算是“能力越大 ， 责任越大” 。
不过 ， AI 本身的发展也不是一点代价都没有的 。 如同“清洁能源”水电一样 ， AI 在改变世界的盛名之下 ， 也时刻面对着公众的质疑 。
在我们印象中一直是“清洁能源”的水电 ， 其对生态的负面影响 ， 也会随时间推移浮出水面 。 将自然河流以多级大坝拦腰截断 ， 可能对上下游的总体生态、植被、水质、动植物种群等产生各种影响 ， 而涉及到人口聚居区被淹 ， 人群被迫迁徙或改变生活方式等问题 ， 解决起来则更为艰巨 。
AI 发展经历两次低潮 ， 如今正处于新的一轮崛起进程中 。 即使如此 ， AI 在人们心目中的印象也经历了一个从“造神”到逐步祛魅的过程 。 在人们惊叹完 AlphaGo 如何制霸围棋之后 ， AI 的负面效应开始被广泛讨论 ， 并逐步聚焦于隐私和失业两方面 。
李彦宏一句“中国人乐意用隐私换便利”虽然不太好听 ， 但确实精确的总结了 AI 对大数据的渴求会带来什么结果 。 在上文案例中 ， 百度提出的“AI 控烟”就是典型的利用公共场合监控数据 ， 来训练识别人类抽烟的动作 。 在实践中 ， 此类拓宽旧有数据集适用范围的做法 ， 风险不可小觑 。
今年 6 月 ， 微软悄然删除全球最大的公开人脸识别数据库 MS Celeb 。 这一 2016 年建立的数据库 ， 拥有超过 1000 万张图像以及近 10 万人的面部信息 ， 这些照片获取自网络 ， 照片中的面孔来自公众人物 ， 但未获得本人许可 ， 从而引发了法律风险 。 [9]
AI 引发的失业和收入下降问题也是老生常谈 ， 这甚至导致 2020 年美国总统大选出现了一位来自硅谷的候选人 。 华裔的杨安泽主张由 AI 技术发展者为主 ， 向美国公民每人每月发放 1000 美元的无条件基本收入（UBI） ， 也即不论贫富与否 ， 是否有工作能力 ， 户籍、学历如何等情况 ， 一概派发 。
结论
企业做出 AI 与公益结合的社会责任行动 ， 都指向同一个目的 ， 就是树立良好的形象 ， 不要让负面舆情影响公司正常经营 。 但能否奏效 ， 也得看企业经营产生的正负两方面社会效益能否“收支相抵” 。
当我们讨论 AI 能用大数据帮助多少人的时候 ， 就得考虑它让我们让渡了多少隐私；当我们讨论 AI 能消除多少贫困的时候 ， 就得考虑它造成了多少新的失业；当我们讨论 AI 让山区孩子看到外面的世界 ， 就得考虑算法让多少孩子沉迷于资讯流无法自拔……
问题在于 ， 可能没有任何一种简单的方式 ， 能够量化测算某种技术或生产活动 ， 对社会构成的总效益（即正面效益-负面效益） ， 并将其换算为社会公众心目中的观感 。 因此 ， 企业做社会责任报告 ， 目前也只能是以直接给出案例的方式呈现 ， 具体对社会做了多少贡献 ， 是无法量化的 。
另一方面 ， 如果完全参照媒体和社会公众的观感也不可靠 。 因为有些事情就像一阵风一样 ， 舆情生成之后很快就过去 ， 而另一些则不然 。 你无法把握其中的规律 ， 而这种评价也不一定很稳定 。
在企业强调“科技向善”的同时 ， 有些第三方监督者的想法与此完全相反 ， 它们认为这只不过是大企业粉饰自身社会破坏性的伎俩 ， 甚至连“赎罪”都谈不上 。 它们聚焦于技术带来的负面影响 ， 并持续发出不计成本代价整顿的呼声 ， 甚至动辄提议拆分大公司 。 这可以算是一种“反向”的 CSR 。
如果自己不是利益相关者（直接的受益方或受害者） ， 人们就暂时只能以正反两面互相制衡的方式 ， 在心中形成一个大体上的印象 ， 显然这种印象并不总是可靠的 。
对任何企业而言 ， 从根本上避免“众口铄金” ， 营造对自身良好的舆论环境的办法 ， 还在于自己要从价值观上就是好的 ， 从根上就真的做到 ， 至少是信奉“不作恶”；当舆情出现的时候 ， 以真诚的态度和公众交流 ， 并做出实实在在的改进 。
俗话说 ， “预防重于治疗” 。 如果企业已经形成了一个稳定的“人设” ， 那么企业对外传递的形象越是接近其本来面目 ， 用于保持这一“人设”所花的代价就越小 ， 效果也越显著 。
推荐阅读
- 独家对话宋亚东：一龙与马保国做了坏表率，大众误以为他们是高手
- 2换1！乔丹当年的交易筹码曝光
- 姚明38岁妻子叶莉，保养年轻如20岁少女，如今做公益担任理事长
- 吴宣仪私服街拍，一双长腿吸睛无数，不愧是火箭少女的颜值担当
- 疫情想借疫情敲诈中国是白日做梦！王毅这些话掷地有声
- 原创 男人能够为你做到这四件事，说明他是真的爱你
- 人在落魄时，别急着求人，做好这些事才有翻身的机会
- 人生最好的状态: 以出世之心做入世之事
- 睡5分钟等于6小时？提醒：睡觉若能做好这2件事，让你一觉睡到大天亮
- 家庭自制炸鸡柳的做法 这样做香酥可口 秒杀小吃摊
