人工智能被用来“量身定制”物价和保险

【2018-01-17】

  人工智能被用来“量身定制”价格和保险

  旧金山6月1日上午9点,三十多人坐在旧金山的一个房间里,等待技术媒体GigaOM的AI Workshop开幕。只看环境,这是典型的硅谷活动。这个场地是从Breather租来的,这个服务类似于Airbnb,但是经过了翻修,并配有办公空间。作为开幕演讲的未来学家拜伦·里斯(Byron Reese)在一个巨大的PPT投影屏幕后面穿着休闲衬衫和牛仔裤。两年前,瑞茜收购了GigaOM,这是一家声名显赫,但是资金匮乏的商业技术媒体公司。 “我们这里所有人都可以见证人类终生实现人类的各种生活:人类永恒的生命,饥饿危机的结束,食物价格的急剧下降,贫困,解决这些问题可能得到解决。“在120年之后,地球的生产力将比现在快1000倍。 “一个半小时,里斯描绘了观众一个人工智能变化的未来。在一天结束的时候,他引用了网景公司的创始人兼着名投资者马克·纳尔逊(Marc Nelson)的话:”马克·安德森(Mark Anderson)在2011年说:这个软件正在吞噬着整个世界。“他说,是的,现在是AI吞下世界。 “观众们举起手来,这些观众大部分都适合,没有一个人穿着硅谷工程师最喜欢的T恤和连帽衫,几乎所有人都是中年男子,除了”好奇心日报“的记者,只有一个女人在场有些人不是在当地工作,有的人在行李箱里,Byron Reese说,听众来自各行各业 - 房地产,法律,机械,他们不是技术专家,大多数是大中型企业的管理人员。他们都花了995美元,还有一天的工作时间来参加这个人工智能入门培训课程,这次培训是为他们准备的,培训师Christopher Mohritz拿起麦克风开始了四个小时的谈话,谈谈AI现在可以做什么。拿出爱迪生芯片和一个小灯泡,展示如何在现场建立一个声控灯泡系统,莫里茨的演讲就像是一个系统的人工智能系列入门系列:人造智能nce的概念是什么,它和数据分析有什么关系,目前人工智能的趋势是什么。这个场地可以自由地打断这个问题,当莫里茨介绍到具体的人工智能选择时,观众的问题就逐渐增加了。“我是房地产开发商,你们推荐哪些人工智能平台?我们的一些数据无法保存“。 “我应该聘请一个数据科学家小组吗?显然,无论是现场培训还是会议培训,最关心的是企业如何使用人工智能来加速业务。正如讲道穿插在莫里茨的讲话中,“人工智能加速您的软件,您的软件加速您的业务”。这只是他们今年的第一次,之后他们还计划访问美国,让更多的企业主知道如何参加人工智能大潮,正好在6月份安排了3个车间,“人工智能这艘船就要开通了,你要登船吗?”科技公司的这艘船已经出了一段时间了,现在的较大的船也出发了。但是,船的航行方向不一定是你想看到的。人工智能决定你的数字生活这已经有一段时间了,对于一家互联网公司来说,人工智能无处不在,它们之间只有深度的差别,“我们真的和人们的睡眠竞争,而不是Hulu或亚马逊。来自House of Cards和Superbowl的Netflix首席执行官Hastings在今年4月份的一次财报会议上谈到了竞争,归根结底,与你的睡眠竞争背后实际上是一种推荐你的算法,市场价值全球最大的视频网站66亿美元,仍然超过百度。但是,Netflix对当前的用户时间并不满意。它甚至希望人们熬夜观看网站上的节目。为了让更多的用户进入这个平台,Netflix充分利用了您的数据,比如您所看到的,您一直在搜索的内容,您观看它的时间,观看它的时间以及更多。最后,他们将被用来训练算法,使算法可以推荐最有可能被你点击的视频。 Netflix的产品设计师Gomez-Uribe说:“排序非常重要,首先推荐的视频是最容易点击的视频。”Netflix即使没有Netflix服务,也很熟悉这个逻辑,比如今天的头条新闻。和Netflix一样,它的消息也是由算法推荐的。今天的头条新闻根据用户的历史兴趣阅读数据和地理位置信息等数据为用户推荐新闻。如果一篇文章在推荐用户中读取更多的读者,则更可能推荐给相同类型的用户。这些算法推荐的方法似乎并不复杂,但随着这些服务的增长,服务提供商可以获得越来越多的数据,而且算法不再需要人工编写。基于服务过程中积累的用户数据,可以使用机器学习来优化原始算法。亚马逊使用算法来动态调整平台上商品的价格,结果就是你在亚马逊上搜索同类产品的价格总是比对手便宜几分钱;如果你不去任何地方,只要你在淘宝网上浏览消费记录,这些数据也将被阿里巴巴收集,最后用于在你的微博,门户页面上做广告。您可以通过互联网获得各种各样的服务。最后,这些服务的累积数据可以让公司更了解您是谁。但是正如Netflix为了睡眠而战,当技术公司在人工智能的帮助下向你推荐一些东西的时候,第一个优先考虑的就是如何让你几分钟,让你多播一段视频,看更多段,或者阅读更多的鸡汤。用Google产品设计师特里斯坦·哈里斯(Tristan Harris)的话说,“历史上没有这样的时间,十几家公司的十几个人可以决定数十亿美元的想法”,哈里斯在接受采访时表示,例如在今年2月举行的Google Inbox产品设计研讨会上,目前大多数工程师和设计师都在考虑是否为新收到的电子邮件添加提醒。“当然,为什么不呢?”大多数产品设计师仍然在追求与产品活动有关的所有指标,如用户活动和停留时间,不难解释为什么哈里斯的同事们对电子邮件提醒的看法如此团结,但哈里斯认为设计并不是真的实际上用户不需要花费那么多的时间来查看邮件,从用户的角度来看,这些提醒是浪费时间。同样,用户也不需要一个接一个地给视频网站的视频。所以在离开Goog​​le之后,他设立了一个特殊的非盈利组织Time Well Spent,提醒大家使用目前的互联网服务,学会自己注意不要被移动互联网过分占用。前一段时间他还建议你把手机变灰,说可以减少看手机的人数,减少对手机的依赖。显然,哈里斯不是主流科技公司,这就是为什么他在“大西洋月刊”评论说“硅谷最接近良知的存在”。在人工智能的“帮助下”,一些人为了同样的服务已经在为此付出更多的钱今天的CEO张义明在接受采访时多次表示,技术是中性的,但是决策指标的驱动技术并不是中性,而是由设立它的人来决定的,对于大多数产品来说,技术是在追求收入和活动的,正如美国经济学家米尔顿·弗里德曼(Milton Friedman)所说:“商业公司唯一的社会责任就是增加利润。不仅是谁在使用这项新技术,而且在于谁在开发这个技术。“当我们与北京大学新闻与传播学院的吴静教授谈论人工智能等社会网络对社会的负面影响时,她告诉好奇日报。人工智能技术的应用加速了效率。但驱动它的公司不仅仅是为用户服务,现在不仅要占用更多的时间,而且还要自动调整产品的价格给消费者,给一些人更多的钱用于同样的服务。 Uber正在这样做。不久之前,Uber给出了一个新的解释,因为很多司机都抱怨他们的票价和他们支付的票价之间的差异。这是因为设计了一种新的定价方法。与按照里程,持续时间和其他因素整合价格的传统方式不同,新的定价算法使用人工智能来预测乘客愿意为旅行支付的最高价格,从而使Uber的收益最大化。同样的长度,乘出租车从高档商业区乘坐出租车的乘客,要乘出租车到较穷的地区,这不是抢劫穷人,司机的收入没有改变。所有额外的钱都给了Uber。 Uber的产品经理Daniel Graf称,价格标准是用户接受度和实际出行量的组合,但他并没有解释如何计算,算法到底如何操作,依然是一个黑匣子,而且我们知道价格不敏感不仅仅是消费者的收入水平,往往与紧急程度有关。出租车到医院往往更多的人不关心价格,所以应该被打了一分钱呢?当人们来到但是人工智能基于预先设定的参数进行自我调整并不会太多,这就是为什么几次自然灾害发生得比较早,Uber自动提高了对供给变化的调整价格但是随后Uber的运营团队经常通过手动方式进行干预来提价,Uber显然不想冒火,但是今天的人工智能还不够聪明。当它的目标是增加利润时,通过学习有时候不可能要求更多的钱是不合适的 - 尽管这是一个通常受过教育的五岁的孩子所理解的。最终,Uber通过人工干预避免了类似的情况。但是,当人工智能根据每个人的情况开始调整每次行程的价格时,这样的人工干预可能是不可行的,医院只是一个例子,具有更多的不可预测的条件,比如老外出租车不了解价格当自然价格更不敏感的时候,过去很多出租车司机会走弯路,花更多的钱,现在人工智能并不是直接调整外国人的货币价格,工程师不必写这样的功能,人工智能发现这个法律本身,当外界不知道具体的算法,谁来决定这里的收费是否合理?不公平的定价已经从技术公司转移到更多的行业“互联网正在转向一个预测未来的公式,”帕特里克美国媒体“防务一号”(Defense One)的科学记者塔克(Tucker)提到人造智能对当今世界的影响,计算机辅助预测已经从潜在的流感爆发到股市波动,从机器学习和大数据预测能力在未来20年影响更广泛的领域,包括消费者选择,医疗保健,教育机会等等。 “不用再等待20年,人造智能的影响已经开始,Uber不仅开始使用人工智能来区分消费者,而且传统的石油公司也很快定价了人工智能,在使用人工智能之前,加油站之间的竞争不同的公司以低廉的价格竞争市场,但人工智能的应用改变了规则,今年5月在鹿特丹的一个加油站,汽油价格上涨了3.5美分,接着是另一个竞争对手,涨幅接近3英里。荷兰汽油平均价格约为1.7美元,涨幅不低,加油站的两次涨价都采用了同样的人工智能公司a2i系统公司提供的动态价格调整算法,算法每天计算几十个价格数据除了分析历史价格和竞争对手的价格之外,消费者愿意花费在该地区,并最终给出定价。当一个加油站涨价时,另一个加油站附近居民的消费水平判断可以接受价格,其次是价格上涨。 “与其从消费者那里获得更多的钱,对于对价格不敏感的人收费更多,对价格敏感的人收费更少。”为加油站提供算法服务的a2i系统公司首席执行官Ulrik Blichfeldt解释了算法,最终确保了加油站的收入。设计算法的Alireza Derakhshan去年告诉AI西班牙Serria认为,人工智能系统给客户的平均利润率提高了5%,几家公司共同抬高价格,实际上形成价格联盟垄断,这是政府严格控制的行为,当企业使用人工智能为了规范定价,业主们变得混乱起来,但是背后的逻辑却没有改变,为了保证利润,建立价格联盟,程序为了保证利润,建立价格联盟没有任何区别,美国史泰博公司利用人工智能进行动态的价格调整店面图:RICHARD B. LEVINE / ZUMA PRESSDerakhshan还引用了另一个零售店的例子,他介绍在AI大会上,一位使用了动态价格调整算法的客户他抱怨系统有问题,因为周边的零售店正在削减,系统给出的定价建议反而是涨价。然而,Derakhshan解释说,这不是一个系统故障,而是系统预测,更多的客人会来到商店,因为他们不愿意通过估计周边居民支付的意愿和价格排队节省开支周围的竞争对手。 。其结果是真实的,“虽然价格上涨,但客户继续来,”Derakhshan在会议上说。实体店价格麻烦点,毕竟大家都可以看到价格牌。如果淘宝,京东,亚马逊根据个人消费习惯给你涨了几个百分点,你会意识到吗?人工智能如何“思考”是不透明的,而这样的不透明度正在被用来决定就业和信用价格,信用评级,招聘还引入了人工智能。好的一面很明显,可以考虑更多的因素,而且效率更高。但是新的问题也出现了。京东,百度投资ZestFinance使用人工智能来评估个人信用。 ZestFinance可以通过公共数据和购买数据来信贷信用户。它的创始人道格拉斯·梅里尔(Douglas Merrill)在2009年创立了公司,称“所有的数据都是信用的”。 2015年,ZestFinance推出了针对小企业和个人贷款的Basix,用不相关的信息来估算每个申请人的还款能力,目前服务也被一些互联网公司所使用,包括京东,百度Basix为每个申请人分析数以万计的数据,包括申请人是否预付电话费,他是否经常改变居住地,是否在线填写贷款申请信息以及他们阅读的时间长度申请信息等,这些将是申请人的信用评级标准。 ZestFinance表示,数据模型发现所有填写大写字母的申请人都有较高的信用风险。其结果是填写表格是影响申请人信用的因素之一另一家帮助科技程序员评估程序员Gild的公司会根据他们是否经常去日本的动画网站来判断程序员的能力 - 因为很多高级程序员都去那里了,人工智能拿出两条数据相关的结论。这么多以前用嘈杂预言的刑事照片没有什么区别,后来的人工智能看完了一组照片后,总结出一条规律:不穿白衬衫,都是罪犯。人工智能看它是什么,很难找到一个法则。或者最近的例子,美国集团的招聘人员说,人们不招募“泛”。这个人后来被驱逐了。但是当人工智能自发地得出类似的结论时,谁负责?即使有谁知道?这里根本的原因之一就是当今判断中的大多数人工智能是一个黑盒子,数据输入,结果出来,设计师根据结果调整参数,人工智能更多的是量化一个极其复杂的个人化为一系列可衡量的数字,并根据这些数字对个人进行判断,这不仅对外界不透明,设计师也很难确切知道算法是如何得出这个结论的 - 就像AlphaGo一样“设计师不明白每一个动作是怎么发生的或者机器人设计者不能理解数学推理机的过程。 “许多算法都是黑匣子的事实使监管机构和公众无法看到这个问题,这是一个问题,因为随着算法变得越来越有能力,我们现在缺乏对任何算法的监控。一位研究技术与社会关系的科技集团互联网与人权中心的高级研究员本·瓦格纳告诉“好奇心日报”。瓦格纳认为这对于写算法的人来说并不是恶意的,他说:“至少我遇到的科技创业公司非常了解黑盒子的问题,但是他们不知道该怎么办。”与此同时,更为敏感的数据正在向人工智能开放今年3月,众议院“劳工和教育委员会通过了由共和党议员弗吉尼亚州福克斯共和党制定的关于员工健康信息的法案HR1313,雇主可以访问员工及其家属的健康状况医疗信息在这个项目中提到,员工自愿参与其雇主提供的健康计划,并进行基因检测,以便雇主可以获得遗传信息来评估健康风险。该方案可享受30%至50%的医疗保险费用补助,支持者称之为员工节省医疗费用的一种方式。怀着更健康的生活。包括美国儿科学会和美国退休人士协会在内的70多个组织写了一封反对该法案的信。美国人类遗传学会科学政策主任德里克·斯科尔斯(Derek Scholes)说,这个政策实际上是强迫员工参与这个项目,放弃遗传数据的隐私,因为如果员工不交出自己的健康数据,成本就会更高比全年的费用多支付5443美元的医疗保险费。在包括中国在内的大多数国家,员工体检数据对公司是保密的。当遗传数据与人工智能相关联时,它被用来确定一个人未来疾病的可能性,这比乙型肝炎信息泄漏风险大得多,如果保险公司使用遗传数据来确定未来疾病的可能性,有遗传缺陷的人需要付出更多的费用,尽管他没有做任何事情,只是给“可能性”增加了几个百分点,对于身体不好的人来说,医疗费用可能决定着生命和死亡。随着当前的进展,基因很可能决定医疗保健的成本。“现在社会管理完全把每一个社会成员粉碎成一团,把每个公民都当成问题,社会管理就是要解决的问题之一。这是一个激化的过程。 20世纪20年代以来,整个现代社会尤其是这个趋势越来越明显,全球化或流动性的趋势越来越强,因为它不再把个人当作社会成员,而是作为单独的实体。社会管理或社会治理不是为了社会团结和社会文化,而是成为通过数字手段减少社会动荡的手段。 “吴京教授在谈到算法应用于社会管理的趋势时说,现在谈谈监管,耶鲁大学学者安德鲁·图特(Andrew Tutt)模仿美国食品和药物管理局(FDA)设计了一套“FDA对于算法的研究”。他认为,目前的算法已经影响到人们生活的各个方面,所以应该存在这样的管理体系。今天,FDA(或者中国的CFDA)决定哪些药物可以在临床上使用,哪些原料不能进入食品,哪些农药可以用于农业。在Tutt的设计中,他采用了类似的结构,监管层次还包括算法的透明度,测试中使用的算法的安全性,责任机制等几个方面。 FDA在美国已经建立了111年。像今天的人工智能一样,它的引入也直接关系到新技术,当时的新技术是一种化学物质,19世纪的化学品,吗啡,阿司匹林等药物逐渐发展,二十世纪几乎没有美国国内的食品和药品管理法案被引入美国农业部化学事务部的Harvey Wiley在19世纪后期开始对市场上的药物和食物滥用进行调查,并出版了一系列“食品和食品从1887年到1902年的“掺假”研究。该部门还与当时的联邦妇女俱乐部,医务工作者和制药公司合作,游说制定“食品和药物管理局统一标准”。 1906年,美国作家厄普顿·辛克莱(Upton Sinclair)出版了“丛林”一书,详细描述了芝加哥肉类罐头厂的麻烦制罐过程,引起公众的不满。六月份,当时的西奥多·罗斯福总统签署了“纯食品和药物法”。次年,美国农业部下属的化学物质局被重组为食品,药品和农药组织,三年后更名为FDA。自化学品问题受到广泛质疑终于建立FDA以来,已经过去了近30年。只有在人工智能面前,有30年?