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除去“恶”的一面:剑桥分析公司给AI产业何种启示?

发布时间:2020-09-16

日前,由于Facebook平台用户的数据被非法采集和利用,一时间全球社交媒体老大成为众矢之的,而随着整个事件的始作俑者剑桥分析(Cambridge Analytica)公司更是遭到口诛笔伐。那么我们今天去除上述事件中“恶”的一面,仅从AI技术、市场应用的角度来看剑桥分析可能会得到另外的启示。

众所周知,所谓剑桥分析采用的对于搜集到的个人信息分析的计算模型最初是来自于迈克尔•科辛斯基(Michal Kosinski),其是心理测验学(一个由数据驱动的心理学分支)领域的领军人物,其发明的个人信息计算模型可以根据简单的个人信息就推断出该数据提供者可靠的个性特质。究竟有多可靠?

早在2012年,科辛斯基就证明,平均基于Facebook上的68个“点赞”,就可以预测用户的肤色(准确度95%)、性取向(准确度88%)以及政治倾向(民主党或共和党,准确度85%)。可预测的内容远不止于此,还包括智力、宗教信仰,以及酒精、香烟和毒品使用。基于数据,科辛斯基甚至可以推断某人的父母是否离婚。而在不断研究和改进后,其模型变得日益完善,即仅仅基于10个点赞,他就能比受试者的同事更准确地评价受试者;70个“点赞”足以让他比受试者的朋友更了解受试者;150个点赞可以让他比受试者的父母更了解受试者;300个点赞可以让他比受试者的合作伙伴更了解受试者。基于更多的点赞,科辛斯基对受试者的了解,甚至超过受试者自己。

之后,科辛斯基等人开发了一种非常简单的方法。首先,他们以在线测验的形式向测试对象提供问卷。根据他们的回答,心理学家计算了受试者的个人“大五”(开放性Openness,对新经验的开放程度、尽责性conscientiousness,完美主义程度、外向性extraversion,社交活跃程度、随和性agreeableness,体贴和合作程度和情绪稳定性neuroticism,焦躁不安程度的简称,又称为OCEAN)分数。 然后科辛斯基的团队将结果与受试者的其他在线数据进行比较,例如,他们在Facebook上“点赞”、分享或发帖的数据,以及性别、年龄、居住地点等数据。这使研究人员能够建立特定网络行为与个性特质之间的关联。

不知业内,尤其是那些整天把大数据、AI挂在嘴边的企业作何感想?我们看到的是,如果AI真的发挥作用,如何理解AI专攻的领域及在相关领域的专家至关重要,尤其是针对这个领域基础理论的了解和研究一定要透彻、扎实,因为这直接影响到计算建模的水平和其输出的结果(是否真的具有价值)。那么以此作为标准之一的话,我们国内号称自己是AI企业的有多少是合格的?又有多少是浑水摸鱼的?也许就像我们有的业内人士所言,我们偌大国家不缺少用户的数据,但如果技术不过硬,这些数据又有何用呢?又有什么值得炫耀的?

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