业界 | 李彦宏:中国人愿意用隐私交换便利性;无人车事故是“人咬狗”新闻

百家 作者:大数据文摘 2018-03-27 06:08:10 阅读:399

大数据文摘作品


激起了全世界关于数据隐私讨论的Facebook数据丑闻的余波之下,昨天,李彦宏在中国发展高层论坛上谈到了数据使用问题


原话是这样的:


麦肯锡公司董事长、全球总裁鲍达民:很多医疗服务或者创新都需要用到人们的数据,我们应该如何使用数据?


李彦宏当你把各领域的数据汇集到一起,力量就会变得更强。同时我们也非常了解隐私问题或者说如何保护数据。在过去的几年里,中国越来越注意这个问题,执法力度也加强了很多。但是同时我也认为,中国人更开放,对隐私问题没那么敏感。如果他们可以用隐私交换便捷性,很多情况下他们是愿意的。


英文原文:Chinese people are more open or less sensitive about privacy issue. If they are able to trade privacy for convenience, for safety, for efficiency, in a lot of cases they are willing to do that.


问答环节的视频

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李彦宏还提到,用户信息安全保障是所有互联网公司的生命线。用户的一些个人数据实际上能够帮助互联网企业为之提供更好的服务或产品。比如,用户在电商、购物网站上的习惯、关注的品类等等信息,有助于网站为用户提供更贴心、更高效的服务。


因此,需要在保障用户信息安全和运用用户数据为之提供更好服务之间,找到更好的平衡点。当然,这一切都要遵循一定原则,要在保障用户数据权益的基础上,用这些数据让所有人受益


李彦宏也非常重视AI人才。他透露百度在研发上投入累积超过100亿人民币,在AI上还会持续投入,给愿意来北京工作的硅谷人才加薪15%:“人才很贵,但我们愿意花这个钱。”


此外,在论坛的演讲中,李彦宏还表达了对中国人工智能发展前景的展望:


  • 未来中国经济的成长可能要更多依赖人工智能技术。

  • 未来3到5年无人车会进入开放道路运行状态。

  • 自动驾驶在中国会更快普及开来。

  • 中国发展AI有得天独厚的条件。


演讲内容总结


中国刚刚开完两会,在工作报告里总理提到互联网+和人工智能,前者是过去五年中国经济高速增长的一个动力,而后者更是未来的发展布局,我们要加强对人工智能的研发投入。


互联网本身的成长在中国已是瓶颈期,人口红利慢慢在消失,每人每天上网时间就那么长,这时互联网成长的动力匮乏,如今线上推广成本和线下差不多,甚至成本更高,这时需要新的动力引擎,就是人工智能。


中国非常乐意利用新技术,无人车无论研究还是制造,中国已经处在还比较领先的地位。4个月后,百度和厦门金龙合作的无人驾驶小巴就会量产出现。这是一辆完全的无人车,一开始会现在相对封闭的区域首先尝试起来,比如景区,码头公园等地方。自动驾驶技术目前在开放道路上还没有成长到摆脱司机,但是技术成熟很快,我相信未来3~5年时间就会进入开放道路状态。


如今自动驾驶出一个事故大家就引起大家的注意,类似狗咬人不是新闻,人咬狗就是新闻,每天有500多人因为汽车事故死掉,没人报道,但Uber出一次事故,全世界都非常关注。(点击查看大数据文摘Uber自动驾驶事故相关技术解析


整个无人驾驶有很长的产业链,也不仅仅涉及中国,全球都会参与,所以我们认为一个开放的态度会更受益。


中国人现在怀着开放的态度接受新事物的,在这个角度看,自动驾驶会在中国更快的普及开。中国制造方面,会有新的事物出现,原来是音箱,一个小的电器,现在是智能音箱,原来是电视,现在是语音可以直接操控的电视。


中国制造现在正在发展为中国智造,任何一个设备,都应该有一个接口,是能理解人的语言的。以后机器能理解人的语言,人就不需要学习工具了,工具学会理解人。


政策方面,中国也非常开放,最近北京开放了105公里的道路供无人驾驶车进行测试。这个意义很大,北京是一个大国之首都,政治性是非常强的城市,现在对这项技术也开放,这非常不容易。


其实除了这个政策方面,我觉得中国还有两个非常有优势的地方,一个是人才,中国是全球最大的人力资源国家,同时中国人我觉得也比较勤奋,大家都觉得就是加班多工作几个小时没什么。所以就是我觉得对于未来中国AI的发展会有很好的帮助。


第二个就是数据,中国已经有7亿多的网民,这么多人每天的上网产生非常多的数据,而且这些人说的都是同一个语言。喜欢的是同一个文化,遵守的是同样一套法律,那么它们产生的数据用来作为训练各种各样机器学习的模型会有非常好的效果,所以中国发展AI是有非常得天独厚的条件的。


【今日机器学习概念】

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开课倒计时4天

数据科学实训营第5期

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作为一枚对数据分析的理解仅限于Excel的小白,曾经一直认为通过写代码来分析数据是件无比高大上的事。可是,在数据科学实训营居然就实现了!


手把手的教学方式,助教和同学们热烈的交流讨论,让我慢慢地觉得一行行代码如此亲切。而当把自己头脑中的构思通过代码实现,看到结果的那一刻,真是无比激动!


经过Kaggle、天池的案例的历练,对这些数据比赛也开始兴趣盎然,有没有小伙伴有兴趣一起去玩一玩的?


作为第5期的北美地区助教,寄语各位学员:前方高能,请准备好足够的时间,如果你能按时提交作业,结业时一定脱胎换骨。

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