大數(shù)據(jù)伴隨信息數(shù)據(jù)爆炸式增長： 人工智能、大數(shù)據(jù)開始廣泛應(yīng)用

大數(shù)據(jù)是伴隨著信息數(shù)據(jù)爆炸式增長和網(wǎng)絡(luò)計算技術(shù)迅速發(fā)展而興起的一個新型概念。根據(jù)麥肯錫全球研究所的定義，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)能夠幫助各行各業(yè)的企業(yè)從原本毫無價值的海量數(shù)據(jù)中挖掘出用戶的需求，使數(shù)據(jù)能夠從量變到質(zhì)變，真正產(chǎn)生價值。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，其應(yīng)用已經(jīng)滲透到農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、服務(wù)業(yè)、醫(yī)療領(lǐng)域等各個方面，成為影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個重要因素。

當前人們所說的人工智能，是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，是由人工制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智能。

傳統(tǒng)人工智能受制于計算能力，并沒能完成大規(guī)模的并行計算和并行處理，人工智能系統(tǒng)的能力較差。2006年，Hinton教授提出“深度學(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使得人工智能性能獲得突破性進展，進而促使人工智能產(chǎn)業(yè)又一次進入快速發(fā)展階段?！吧疃葘W(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要機理是通過深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來模擬人的大腦學(xué)習(xí)過程，通過輸入與輸出的非線性關(guān)系將低層特征組合成更高層的抽象表示，最終達到掌握運用的水平。數(shù)據(jù)量的豐富程度決定了是否有充足數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，進而使人工智能系統(tǒng)經(jīng)過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練后達到強人工智能水平。因此，能否有足夠多的數(shù)據(jù)對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深度訓(xùn)練，提升算法有效性是人工智能能否達到類人或超人水平的決定因素之一。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長，大數(shù)據(jù)的積累為人工智能提供了基礎(chǔ)支撐。同時受益于計算機技術(shù)在數(shù)據(jù)采集、存儲、計算等環(huán)節(jié)的突破，人工智能已從簡單的算法+數(shù)據(jù)庫發(fā)展演化到了機器學(xué)習(xí)+深度理解的狀態(tài)。

人工智能、大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，給互聯(lián)網(wǎng)平臺帶來了自動化的算法技術(shù)。一方面，互聯(lián)網(wǎng)平臺利用算法技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容提取特征并進行識別，通過打標簽的方式向網(wǎng)絡(luò)用戶提供文學(xué)、音樂、視頻等;另一方面，互聯(lián)網(wǎng)平臺利用算法技術(shù)，對網(wǎng)絡(luò)用戶的生活規(guī)律、閱讀習(xí)慣、消費偏好等信息進行抓取分析，向網(wǎng)絡(luò)用戶精準推薦相關(guān)內(nèi)容。算法應(yīng)用給經(jīng)濟社會發(fā)展注入了新動能，同時，算法歧視、“大數(shù)據(jù)殺熟”、誘導(dǎo)沉迷等算法不合理應(yīng)用也導(dǎo)致了一系列問題。

日前，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等四部門聯(lián)合頒布了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》。該規(guī)定從公共利益和保護消費者著眼，明確算法推薦給用戶打標簽不得包含違法信息，有助于促進算法推薦服務(wù)健康發(fā)展、提升監(jiān)管能力水平。但如果算法推薦的內(nèi)容中包含了涉及第三人權(quán)利的信息，該第三人權(quán)利如何獲得保障，規(guī)定中并未涉及。為維護互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，平衡互聯(lián)網(wǎng)平臺與權(quán)利人、用戶之間的關(guān)系，在確立互聯(lián)網(wǎng)平臺算法推薦中的義務(wù)時，應(yīng)當合理把握技術(shù)中立、法律規(guī)則的彈性解釋等。

普及推廣互聯(lián)網(wǎng)平臺的過濾技術(shù)?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺在自動推薦內(nèi)容時，一般根據(jù)用戶的閱讀、欣賞習(xí)慣，通過關(guān)鍵詞等向用戶提供。平臺企業(yè)后臺的信息抓取、信息分析能力越強，用戶獲得的與之前閱讀、欣賞的內(nèi)容越近似。如果這些內(nèi)容是他人享有著作權(quán)的音樂、視頻等，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就有可能承擔間接侵權(quán)責任。有的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)會以技術(shù)中立為借口，聲稱其僅通過關(guān)鍵詞等進行了自動識別，無法看到呈現(xiàn)在用戶面前的內(nèi)容。為避免違法和侵權(quán)糾紛，應(yīng)鼓勵互聯(lián)網(wǎng)平臺采取算法過濾技術(shù)，建立健全用于識別侵權(quán)和不良信息的特征庫。與算法推薦類似，算法過濾通過識別功能可以有效過濾那些涉嫌侵權(quán)的文本或者視頻，大大降低侵權(quán)風險。除此之外，如果網(wǎng)絡(luò)用戶利用互聯(lián)網(wǎng)平臺，向其他用戶自動推薦侵權(quán)物品，為避免自己的責任風險，互聯(lián)網(wǎng)平臺也可以利用算法過濾技術(shù)，輔之以人工干預(yù)機制，對網(wǎng)絡(luò)用戶提出警告，甚至對其采取其他處罰措施。

科學(xué)解釋互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的通知規(guī)則。從行為上看，互聯(lián)網(wǎng)平臺向用戶提供的，要么是內(nèi)容，要么是服務(wù)。如果互聯(lián)網(wǎng)平臺向用戶提供的是文本、視頻等內(nèi)容，而且這些內(nèi)容如果侵權(quán)，互聯(lián)網(wǎng)平臺就構(gòu)成了直接侵權(quán)行為。如果互聯(lián)網(wǎng)平臺向用戶提供自動存儲空間、搜索、鏈接等技術(shù)服務(wù)，僅在主觀上存在過錯的前提下，承擔間接侵權(quán)責任。互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是連接。為保證互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的健康發(fā)展，民法典和其他民事法律規(guī)定了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的免責條件。如果權(quán)利人向互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)出了符合條件的通知，告知互聯(lián)網(wǎng)平臺上存有侵害其權(quán)利的作品，互聯(lián)網(wǎng)平臺及時刪除了該作品，及時斷開鏈接或者采取了其他必要措施，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就不承擔法律責任，這就是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域所謂的“通知-刪除”規(guī)則。隨著算法技術(shù)的廣泛應(yīng)用，越來越多的第三方機構(gòu)利用算法代表權(quán)利人向互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)出侵權(quán)通知。例如，創(chuàng)立于2011年的某科技公司，截至2020年11月，已監(jiān)測發(fā)現(xiàn)4700多萬條侵權(quán)鏈接。為避免侵權(quán)風險，提供服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)平臺被迫采用算法技術(shù)對涉嫌侵權(quán)作品進行比對并刪除，由此，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的“通知-刪除”規(guī)則變成了“算法通知-算法刪除”規(guī)則。有學(xué)者指出，在這種模式下，由于機器人之間的對話取代了人與人之間的對話，只能將互聯(lián)網(wǎng)平臺的算法系統(tǒng)對“算法通知”的接收，“視為”平臺的“知道”。

人工智能又稱AI，它其實是一個“動態(tài)”的名詞，是人類的新工具。

比如，在馬車時代，汽車就是人工智能;在信紙時代，短信就是人工智能……

現(xiàn)在有了汽車，那無人駕駛就是人工智能;在無人駕駛普及后，另一種全新的駕駛模式才叫人工智能……

人工智能與大數(shù)據(jù)兩者的關(guān)系

如果我們把人工智能看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領(lǐng)域?qū)I(yè)的海量的深度的數(shù)據(jù)就是喂養(yǎng)這個天才的奶粉。奶粉的數(shù)量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質(zhì)量則決定了嬰兒后續(xù)的智力發(fā)育水平。

人工智能，是60年前提出來的，人工智能前50年其實是默默無聞的，沒有多少人關(guān)注。

為啥最近火了呢?因為人工智能有了“靈魂”——大數(shù)據(jù)。有了這些大數(shù)據(jù)，一個機器人都能給我們看病。我們只要把自己的癥狀告訴機器人，然后機器人會從“數(shù)據(jù)庫”中找到相同或相似的病情，并給出建議去某項檢查。

如果沒有大數(shù)據(jù)，那這個機器人只能是一個有電的鐵疙瘩，沒啥實際用途。

與以前的眾多數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比，人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進行深度機器學(xué)習(xí)。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設(shè)前提(比如線性建模需要假設(shè)數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系)，而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。

但這一顯著的優(yōu)點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒有實際應(yīng)用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算一組并不海量的數(shù)據(jù)，整整等待三天都不一定會有結(jié)果。但今天的情況卻大大不同了。高速并行運算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能發(fā)展的突破。這一突破，如果我們在三十年以后回頭來看，將會是不弱于互聯(lián)網(wǎng)對人類產(chǎn)生深遠影響的另一項技術(shù)，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。