文/郭一璞

　　來源：量子位（ID:QbitAI）

　　今天早上，離開微軟的沈向洋正式續聘清華，在清華講了第一堂課。

　　去年 11 月沈向洋離職微軟后，就在本周前幾天，沈向洋續聘清華，在清華的 title 是清華大學高等研究院雙聘教授。

　　清華大學校長邱勇說，這是清華大學歷史上第一次以視頻會議的形式舉行聘任儀式，校長連線發聘任書。

　　這次聘任儀式的兩端分別在中美兩地，校長和工作人員們在位于北京的清華大學工字廳，而沈向洋博士在位于西雅圖的清華大學全球創新學院（GIX）大樓 127 室。

　　邱勇校長還開玩笑說：“我也是第一次跟向洋博士以這種形式見面，向洋博士在屏幕上很帥，比以前都帥。”

　　之所以是“續聘”，是因為這其實是沈向洋在清華的第二場聘任儀式。2005 年，沈向洋首次受聘清華高等研究院雙聘教授，距今已經過去了 15 年。

　　聘任儀式之后，借助 Zoom 直播平臺，沈向洋進行了主題為 Engineering Responsible AI 的課程演講。

　　沈向洋提到，AI 目前在社會各界中都有應用，人們借助 AI 來做決策。但現在，AI 已經在做我們不懂的決策。

　　許多 AI 系統就像黑箱一樣，AI 做了決策，但我們不知道它為什么這樣做。

　　因此，負責任的 AI 是很重要的，每個創造 AI 的人都應該了解一些 AI 創造的原則。

　　之后沈向洋重點討論了可解釋的 AI 和 AI 的偏差（bias）

　　關于可解釋的 AI，沈向洋舉了一個 AI 分辨哈士奇和狼的例子。

　　在以下 6 張照片中，只有左下角的一張被識別錯了。

　　但其實，AI 可能并非像我們理解的那樣，通過動物的外形來辨別的，它的辨別方法可能是這樣：

　　AI 的判斷并非通過圖片中的動物部分，而是通過圖片中除了動物之外的部分進行的。

　　因此，可解釋的 AI 非常重要，不然你永遠都不知道 AI 可能是用這種作弊的方法來判別哈士奇和狼的。

　　而關于偏差，沈向洋舉了性別偏差的例子。

　　曾經有人發現一個人臉識別系統里，識別不準的都是女性、不化妝、短發、不茍言笑的照片，而其他人就相對更準一些。

　　而在詞嵌入中，問題更為明顯。

　　同一段描述，當文中用的是 she/her 等女性詞匯時，AI 判斷這段文字描述的是老師；

　　而當里面的 she/her 變成 he/his/him 等男性詞匯時，AI 就會判斷這段文字描述的是律師。

　　一個典型的例子是“He’s Brilliant, She’s Lovely”。

　　在一個詞嵌入系統中，當主語分別是“她（she）”和“他（he）”時，出現的詞是不一樣的：

　　她是“姐妹”，他是“兄弟”；

　　她是“護士”，他是“大夫”，談到這里，沈向洋吐槽說，你們沒發現哪里不對么？

　　她是“家庭主婦”，他是“程序員”；

　　她說“OMG”，他說“WTF”；

　　她是“女權主義者”，他是“現實主義者”；

　　她“懷孕”了，他“腎結石”了；

　　……

　　這是詞嵌入里的偏差，很多時候人們想都不想，就直接用了。

　　最后，沈向洋教授總結說，我們是第一代和 AI 共存的人類，我們得決定怎么構建 AI、怎么用 AI。我們能接受一個 AI 做的決定、我們人類無法理解的世界嗎？

　　One More Thing

　　最后，沈向洋還表達了他對 NLP 領域的期待。

　　他說，CV 現在還很火，但未來十年自己看好 NLP：

　　“懂語言者得天下。”

　　這是沈向洋全程唯一一句中文。

　　傳送門

　　如果你想了解沈向洋演講的具體內容，清華大學微博上可以查看回放：

　　https://weibo.com/1676317545/Ixadc8PhK?from=page_1002061676317545_profile&wvr=6&mod=weibotime&sudaref=weibo.com&display=0&retcode=6102&type=comment

總結

以上是生活随笔為你收集整理的沈向洋创造清华历史 成为史上首位视频聘任的清华教授的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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