科技向善 weekly|马云：技术必须向善(9.6—9.12)

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科技向善Weekly由腾讯研究院汇编，每周整理最新一周全网科技向善相关资讯、观点与实践产品，为科技向善的探索注入全新燃料。

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7 h0 n" l7 F7 `. u6 a2 D    本周，谁谈论了科技向善 ？  
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$ T$ Q( k. S, O( }0 D7 b9 k   马云：阿里巴巴已变成技术公司，技术必须向善9月10日，在阿里20周年年会上，马云发表了卸任演讲。他在发言中表示，阿里巴巴拥有强大的技术，他希望阿里能够用行动给社会带来更多的惊喜，让这个世界变得更加柔软和温暖。阿里希望技术是善意的，能给人带来的是希望，而不是绝望。强公司是商业能力决定的，但好公司是担当、责任和善良。阿里巴巴在未来参与新一轮全球化的过程中，会给世界带去机会，帮全世界的老百姓获得金融的支持。马云指出，阿里已经是一家技术公司，阿里云、达摩院等等，阿里的部门都善用技术，但技术必须向善的。在谈及阿里的未来时，他说不是要证明公司能活多久，而是要证明公司能够承担多久的责任。
——《马云全程含泪发表卸任演讲：我没有退休，换个江湖继续折腾》来源：36kr微信公众号

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: F/ d. ]8 }! i! z   哥伦比亚大学数据科学研究所所长周以真：如果今天大家想从我的演讲中记住一点东西的话，那就是Data for Good
8月30日，哥伦比亚大学数据科学研究所所长周以真教授在「二十一世纪的计算」会议上发言。在谈及如何以负责任的方式，并以数据为方式应对社会挑战时，她指出目前在主要用于测试深度学习系统，发现深度神经网络中缺陷的DeepXplore，和将差分隐私嫁接到机器学习，以应对图像中的污染情况的PixelDP项目，均致力于让数据助力安全和保障。
4 Q) I# k- x% N! q: ~在应对社会挑战方面，她展示了数据在气候和医疗两个领域的应用。分别是大数据和机器学习帮助农民选择更合适的播种作物，以减少多变气候对农业产量的威胁；在全球医疗项目OHDSI中，通过收集整理6亿患者的电子病历数据，能够深入了解到临床无法了解到的医疗情况。
在演讲最后，周以真说：「如果大家想从我的演讲中记住一点东西的话，那就是数据向善」。
6 E3 D' I+ M7 q' q——《哥伦比亚大学周以真教授：数据向善——数据科学的使命与应用》来源：https://www.msra.cn


6 Z6 u1 Z' j4 a8 ]* @: t& l) n8 @   创新工场总裁陶宁：人类最终会让技术向善，造福社会
近日，新浪财经和新浪科技对创新工场总裁陶宁进行采访。在谈到对科技的认识时，陶宁表示，自己是技术出生，创新工场的主要团队也是如此，他们都是技术的相信者，非常笃定技术可以改变世界，改变人类，让生活变更好。
4 w. ]. s1 L5 j6 W% O2 m. Y如果有一种新的技术诞生，必定是希望能够用各种各样的资源，把这个新的技术快速推给社会，快速提供给人类。而人类也总能把机器和技术变成为其谋取福祉的工具。
& ]5 q' U$ _( p9 e  P- z在谈到类似人工智能技术是否会对人类产生威胁时，她表示技术是中性的，取决于人怎么用它。就像原子弹（技术），它既可以杀人，也可以变成最清洁的能源，要相信人的智慧。人类不是相信机器，也非崇拜技术，技术只是工具。对人类应当要有信心，最终会让技术向善，造福社会。
& ]1 c; l# Z: E$ ]——《「追梦人」陶宁：人类最终会让技术向善，造福社会》来源：新浪科技

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2 |" m% H- z$ n% B   麦肯锡报告：《科技向善：减缓破坏，改善福祉》
' a4 A# ?5 Q% s$ x; O6 x近日，在一份对麦肯锡发布《科技向善：减少破坏、改善福祉》报告的分析中指出，技术本身作为工具，可能在短时间内带来一定的负面影响，但政府、商业领袖以及个人将一起保障新技术为社会带来积极的影响。该报告主要包括四部分：技术本身无好坏；技术能够减缓破坏，改善福祉的六个领域：工作保障、物质生活标准、健康、教育、环境可持续性、平等机会；技术对社会福利的影响；对政府、社会和商业的影响。
报告全文链接：https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/tech-for-good-using-technology-to-smooth-disruption-and-improve-well-being——《AI: McKinsey research forecasts positive impact of technology on job security and well-being》from：https://www.clickz.com
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! `, q1 y6 V! t) e7 t    本周，谁实践了科技向善 ？  
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   互联网企业响应腾讯「科技向善」
" C+ o- d% R8 u1 U" u. `近日，由腾讯公益发起的「99公益日」持续推进。9月3日，腾讯、阿里、新浪、知乎等互联网公司公益负责人齐聚北京，在腾讯公益思想汇第三期活动上，围绕「互联网和全民公益」话题，进行了深入交流。腾讯公司主要创始人、腾讯公益慈善基金会发起人兼荣誉理事长陈一丹表示，希望能携手多方，共建理性公益生态系统。
* C8 W7 u4 M/ G, E3 e. U/ c截止到9月9日上午11点多，腾讯基金会宣布今年「99公益日」的3.9亿元配捐结束。而3.9亿元撬动的是17.63亿元的民间募款，这个数字比去年又上升了25%。经过五年时间，在「科技向善」理念的指引下，越来越多的互联网公司参与到互联网公益中，一块做好事，一块将好事做好。
——《互联网平台探讨建立公益联动机制》来源：公益时报
&《「99公益日」透视网络公益新逻辑》来源：新华社
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   Facebook宣布悬赏深度伪造识别技术，奖金1千万美元
6 W2 H' C: x4 o7 C7 d3 W9月6日，Facebook发起名为DFDC（Deepfake DetectionChallenge）的挑战赛，为能够识别深度伪造的技术设置排行榜，并奖赏千万，对抗深度伪造技术可能带来的不良社会影响。
9 h3 i  C* D3 c1 u2 d) dFacebook CTO Mike Schroepfer认为，这项挑战的目的是研发一项让每个人都可以用来鉴别视频是否被改造过的技术。同时能够激励行业能够创造新的方式，来监测和防止不良媒体通过利用深度伪造误导他人。Facebook公司承诺数据集中所使用的脸部视频不会使用任何用户的数据。
! }0 W$ Y, e* K0 \这项挑战的获得学界和业界的共同支持，合作方包括微软、康奈尔科技、MIT、牛津大学、加州大学伯克利分校等等。数据集和正式挑战将于今年12月神经信息处理系统大会（NeurIPS）上正式发布。
——《Facebook JustAnnounced $10 Million ‘Deepfakes Detection Challenge》from：https://www.vice.com
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   MIT和IBM成立MIT-IBM沃森人工智能实验室，探求AI将如何惠及更多国家、企业和个人
/ g- J* z9 j' `' J9月7日，MIT和IBM宣布，IBM将在未来10年，投入2亿4000万美金和MIT合作创建MIT-IBM沃森人工智能实验室（MIT-IBM Watson AI Lab）。
该实验室将进行基础性的人工智能研究，并寻求解锁人工智能技术的新潜力。此次合作的目的主要有：推动人工智能软硬件和深度学习算法的研究；提升AI在例如医疗卫生、信息安全等产业领域的应用。同时还将深入探讨AI在经济和道德上对社会产生的影响。IBM副总裁John Kelly III认为，虽然过去十年AI经历了前所未有的发展，但仍然需要继续创新，去解决社会问题，改善人们的工作和生活。
该实验室项目联合了上百位人工智能专家、学者和学生，或将成为学界和产业界合作时间最长的一次。
——《IBM and MIT to pursue joint research inartificial intelligence, establish new MIT-IBM Watson AI Lab》from：http://news.mit.edu
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' \( i+ @0 i; Y   AI对非洲医疗卫生的改善
& l6 a9 c6 @1 `# H0 y& }# J近日，ORF（观察家研究基金会）发布了一份关于AI对非洲医疗卫生领域改善的报告。在非洲的医疗保健系统中，使用人工智能够为非洲患者进行预约、提升诊断质量、为慢性病提供全天监测、减少就医成本、个性化服务等方面提供帮助。例如，为哺乳期或准妈妈提供个性化服务，尼日利亚的Safermom公司，通过使用移动技术传输健康信息，帮助孕妇和准妈妈做决策。同时，能获取孕妇或新生儿实时的保健数据，并迅速识别和应对儿童疾病、营养不良等问题。
在就诊预约方面，非洲部分地区医生资源不足，患者经常无法找到相应的治疗医生。对于需求旺盛的乡村医生来说，如果交通费用昂贵或者交通时间太长，代价往往是生命。基于AI的远程医疗技术能够跨越边界，克服语言障碍，为患者提供不受限制的全球专家访问，并允许专业人员之间进行协调。尼日利亚的公司DokiLink通过为医生和其助手创建个人日历，来帮助患者协调预约。同时，该平台还为医生提供了协作和交换有关医疗信息的手段。
——《Artificial Intelligence in Africa’shealthcare: Ethical considerations》from：https://www.orfonline.org


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7 E3 ?9 s* V: z' a8 v8 e0 a" ]    本周，哪些问题值得思考 ？  
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- A# N! Z# |) l   美国国防部将寻找「伦理学家」监督AI在军事领域的运用
7 ~' j" Q) W. U# M# D- [+ s9月7日，据《卫报》报道，美国国防部发布寻人启事，招募军事「伦理学家」。国防部公布的任职资格包括了，需要掌握数据分析、机器学习和机器人杀手，同时要具备冷静的头脑、道德感，并能够对将军、科学家甚至总统说「不」的意志。该职位招募是因其认为AI是21世界各国的必争之地，但对AI未来在军事领域的运用却没有明确的指引。
联合人工智能中心（JAIC）负责人Lt Gen Jack Shanahan中将认为，该职位需要的人，不仅需要关注技术，同时也要是一位伦理学家。战略与国际研究中心（CSIS）国际安全项目的副研究员Lindsey Sheppard指出，在国防部使用AI时，它不仅仅涉及到机器人学和自主性。AI伦理学家应当能够支持整个AI的应用范围研究，从什么时候在武器系统中使用AI，到个人信息如何做到正确地被使用等等。
3 d/ P3 {' j2 C* h* g) G——《Pentagon seeks 'ethicist' to oversee military artificial intelligence》from：https://www.theguardian.com
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   人和AI 之间的技术鸿沟在扩大
7 P0 a% S, y5 R+ e: s/ J; r9月6日，IBM商业价值研究院（IBV）发布的一份研究显示，在未来三年，因为人工智能和智能自动化的发展，世界12大经济体中的1亿2000万工人需要再教育。但是，在接受IBM调查的CEO中，认为自身有资源能够帮助工人弥补技能鸿沟的不足一半。
AI替代人类劳动力并不是新话题，布鲁金斯学会于今年年初的一份报告中指出，到2030年，在美国四分之一的工作将被机器人取代。虽然IBM认为，公司应当在AI时代，做到能够弥合技能鸿沟，但要做到并不容易。在过去四年，弥补技能鸿沟，培养工人的时间增长了10倍多。对此，IBM认为，公司应该通过利用AI告知工人们哪些技能是AI已经掌握的，同时致力于推动「终身学习」的文化。
' q+ \+ T- z  L而根据麻省理工学院9月9日发布的一项报告显示，自动化不太可能很快消除数百万个工作岗位，机器人、自动化和人工智能（AI）在不久的将来消灭大部分劳动力的可能性被夸大了。但仍有理由关注新技术对劳动力市场的影响。
技术促进了就业两极化，高技能专业人员得到重视，而其他工人的机会则相对较少，新技术可能会加剧这一趋势。技术可以成为一股善的力量，并呼吁公共和个体在充分利用数字化的同时，需要制定和实施强有力的和开明的政策支持，在此过程中建立一个更健康，更公平的社会。
5 |, n  E+ a: O——《120 million workers will need to be retrained due to AI, saysIBM study》from：https://www.cnet.com/news/120-million-workers-will-need-to-be-retrained-because-of-ai-says-ibm/&《Society, stupid: How to harness technology for sharedprosperity》from：https://www.engineersjournal.ie/2019/09/09/society-stupid-how-to-harness-technology-for-shared-prosperity/


) P5 d! A, A% P: [; t0 t" b' g7 S科技向善是在腾讯创始人之一张志东先生指导下，于2018年初由腾讯研究院发起的一个多方共建的研究、对话与行动平台，这一理念在2019年升级为腾讯公司新使命。腾讯研究院希望在这一使命下与社会各界共同关注技术演进带来的重大问题，寻求共识与解决方案，引导科技为社会带来最大福祉。









5 }0 a( s) u% R3 T- y- o& {如果您在科技向善领域的所思、所想、所创尚未被我们发现，可以将内容投递至gifwang@tencent.com

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% ?8 \* h$ U+ N1 V8 [& j3 p2 r) A我好看吗？
来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1568293204&ver=1848&signature=aoYTEZOJ5ITMebA6Kz7IUIWIzzhKYzjP6INlIbKsS5bTJPAaFKtV4FKFE9xRDVOVTnMqq6pzzN0yIhc*2c3twrlvZBwehEzYNn6MgbRR3QesWOf1ZkK7ZyQcFzWJoRuN&new=1
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