未來五年五大科技預(yù)測之AI偏見：

AI 偏見將會爆發(fā)。但只有公正的 AI 才能生存。

5年之內(nèi)，有偏見的AI系統(tǒng)和算法將不斷增多，就像早前的計算機病毒增多一樣。但我們將采取相應(yīng)的應(yīng)對措施，提出新的解決方案來控制AI中的偏見，并提倡沒有偏見的AI系統(tǒng)。

AI系統(tǒng)是否會有偏見，其實取決于我們往里面放什么樣的數(shù)據(jù)。不良數(shù)據(jù)可能含有含蓄的種族、性別或意識形態(tài)偏見。許多AI系統(tǒng)的培訓(xùn)仍將繼續(xù)使用不良數(shù)據(jù)，導(dǎo)致這個問題持續(xù)存在。但是我們相信可以抑制偏見，而且解決了偏見問題的 AI 系統(tǒng)會大獲成功。

隨著人類和AI一起做決定的情況越來越多，研究人員正在尋找各種途徑，以確保人類偏見不會影響用于指導(dǎo)這些決策的數(shù)據(jù)或算法。

為了促進人類共同繁榮，麻省理工學(xué)院-IBM Watson AI實驗室利用AI和計算認(rèn)知建模上的最新成果（如符合倫理的契約式方法），通過描述人們在決策制定過程中使用的原則來確定人類思維如何應(yīng)用它們。這樣做的目的是為了創(chuàng)造出在做決策時能夠應(yīng)用特定的人類價值觀和原則的機器。

有一個原則對人類和機器而言都非常重要，那就是要避免出現(xiàn)偏見，進而防止出現(xiàn)歧視。AI系統(tǒng)中的偏見主要發(fā)生在數(shù)據(jù)或算法模型中。在我們努開發(fā)值得信任的AI系統(tǒng)時，要盡量用不帶偏見的數(shù)據(jù)開發(fā)和訓(xùn)練系統(tǒng)，并開發(fā)易于解釋的算法。

為此，IBM 研究人員開發(fā)了一種方法來減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中可能存在的偏見，這樣之后利用該數(shù)據(jù)集進行學(xué)習(xí)的AI 算法就能盡量保持公平。

IBM科學(xué)家還設(shè)計了一種方法來測試 AI 系統(tǒng)，即使沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù)也可以使用。這項研究提議設(shè)立一個獨立的偏見評分系統(tǒng)來確定AI系統(tǒng)的公平性。例如，AI服務(wù)可能是無偏見的，并且能彌補數(shù)據(jù)偏見造成的影響（理想情況下），也可能是僅僅關(guān)注訓(xùn)練中的偏見屬性（這可以通過數(shù)據(jù)去偏見技術(shù)來解決），甚至?xí)肫?，而不管?shù)據(jù)是否公平（最糟的情況）。AI的最終用戶能根據(jù)每個系統(tǒng)的偏見水平來確定它的可信度。

只有不斷發(fā)現(xiàn)并減少AI系統(tǒng)中的偏見，人類與具備學(xué)習(xí)能力的機器之間才能建立起信任。AI系統(tǒng)通過發(fā)現(xiàn)、理解并指出人類在決策過程中的自相矛盾，也可以揭示出我們在哪些方面存在不公平、狹隘和認(rèn)知偏見，繼而促使我們采用更加公平和平等的觀點。

在識別我們的偏見并向機器傳授我們共同價值觀的過程中，我們獲得的進步可能比AI要多。我們可能更多是在完善我們自己。

未來五年五大科技預(yù)測之量子計算：

現(xiàn)在，量子計算正成為研究人員的競技場。在 5 年內(nèi)，它將成為主流。

5年之內(nèi)，量子計算的影響范圍將超出研究實驗室。量子計算這種新的計算方法不再局限于科學(xué)界，而是被新的專業(yè)人員和開發(fā)人員廣泛使用，用來解決曾被視為無解的問題。

量子將成為大學(xué)的一門常見課程，甚至還會出現(xiàn)在一些高中的課堂上。學(xué)生可以通過計算機科學(xué)、化學(xué)以及商業(yè)課程了解這項技術(shù)，并在畢業(yè)之后從事與量子計算相關(guān)的工作。量子計算將被融入到各種課程中，并且成為參與全球科學(xué)和工程項目的必備條件。如果沒有接受量子相關(guān)的教育，學(xué)生將無法畢業(yè)。全球每所大學(xué)都將開設(shè)量子計算的課程，并通過在云端的量子計算機上運行的真實試驗來培訓(xùn)學(xué)生。

業(yè)內(nèi)將出現(xiàn)新的開發(fā)人員群體。計算機科學(xué)課程的“編碼”概念中將有一個量子專題。人們將同時學(xué)習(xí)量子算法與信息理論中的經(jīng)典算法。

未來5年，隨著大眾對量子計算相關(guān)知識的逐步了解，量子計算將進入商用時代的初期。在這個階段，量子計算技術(shù)及其早期應(yīng)用案例將快速發(fā)展。早期案例可能會利用量子計算來準(zhǔn)確地模擬越來越大的分子和化學(xué)反應(yīng)，幫助我們加快研究速度，開發(fā)出未來的新材料，更多個性化的藥物，或者發(fā)現(xiàn)更高效和可持續(xù)的能源。

IBM 研究人員最近在量子化學(xué)領(lǐng)域取得重大進展，使用量子計算機成功模擬了氫化鈹 (BeH2) 中的原子鍵合；這是通過量子計算機模擬出來的最復(fù)雜的分子。未來，量子計算機將繼續(xù)解決更為復(fù)雜的問題，最終趕上并超越我們在只使用傳統(tǒng)計算機時實現(xiàn)的成就。

5年之內(nèi)，業(yè)界將發(fā)掘出量子計算機（與傳統(tǒng)計算機一同使用）的用武之地，用它來幫助我們解決特定的問題。最先嘗試的一批企業(yè)無疑將在量子計算時代獲得明顯的競爭優(yōu)勢。

未來，量子計算機將不再神秘。隨著我們對量子計算的理解不斷深入，以及這一技術(shù)逐步滲透各個行業(yè)和教育機構(gòu)，大眾將迎來新的時代。有關(guān)量子計算的概念和詞匯表將不再含糊不清，繼而成為主流語言的一部分。圍繞量子計算的對話將變得很常見。每個人都會知道一個量子位是什么 - 或者很熟悉這一概念。

未來五年五大科技預(yù)測之黑客：

全新的格加密技術(shù)挫敗黑客攻擊。

網(wǎng)絡(luò)攻擊的規(guī)模和復(fù)雜性逐年遞增，造成的損失也越來越大。五年之內(nèi)，新的攻擊手段將讓目前的安全措施無所適從。

例如，多年以后，擁有數(shù)百萬個量子位且支持容錯的通用型量子計算機將可以快速篩查各種可能性，解密最強大的通用加密算法，則目前這種基礎(chǔ)的安全方法也就隨之被淘汰。

IBM 研究人員正在開發(fā)一種名為格加密的新的安全技術(shù)，該技術(shù)可以把數(shù)據(jù)隱藏在一種名為格 (lattice) 的復(fù)雜代數(shù)結(jié)構(gòu)中。

它的工作原理是這樣的：在數(shù)學(xué)中，格表示那些人們認(rèn)為很難解決的問題。其中一個問題是最短向量問題：即找到網(wǎng)格中距離原點最近的點。即使量子計算機強大到足以攻破當(dāng)今的加密技術(shù)時，密碼學(xué)家也可以利用這些問題的難解性來保護信息。

不僅能打敗未來的量子計算機，格加密這種全能的代數(shù)密碼學(xué)也是另一種被稱為全同態(tài)加密 (FHE) 的加密技術(shù)的基礎(chǔ)。

目前，文件在傳輸過程中和靜止時都會被加密，但在被使用時又會被解密。這就讓黑客有足夠的機會來查看或竊取未加密的文件。

以FHE為代表的密碼學(xué)安全計算技術(shù)填補了這一漏洞，各方即使在文件處于加密狀態(tài)時也能對數(shù)據(jù)進行計算。

目前FHE 速度太慢且成本很高，還不能廣泛應(yīng)用，但算法調(diào)優(yōu)和硬件加速技術(shù)已經(jīng)將 FHE 的運行時間和使用費用降低了幾個數(shù)量級，以前需要耗費多年時間的計算現(xiàn)在只需幾小時甚至幾分鐘就能完成。

FHE 和其它安全計算工具讓許多合作方能在一個文件上執(zhí)行計算，這就避免了敏感數(shù)據(jù)被泄露給黑客。

例如，一個用戶信用報告機構(gòu)可以在不解密個人數(shù)據(jù)的情況下分析和生成信用評分。初級護理醫(yī)生可以同專家、實驗室或基因組學(xué)研究人員及制藥公司共享患者醫(yī)療記錄，各方都能在不暴露患者身份的情況下訪問相關(guān)數(shù)據(jù)。

安全社區(qū)已在積極準(zhǔn)備應(yīng)對未來。去年12 月，IBM 科學(xué)家向美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)局提交了后量子加密技術(shù)，希望其可以用作全球標(biāo)準(zhǔn)——這意味著我們向網(wǎng)絡(luò)安全競賽的終極目標(biāo)又邁出了一步。

未來五年五大科技預(yù)測之浮游生物

我們的海洋臟了。人工智能機器人顯微鏡可以拯救它。

未來五年內(nèi)，小型自主AI顯微鏡將在云中聯(lián)網(wǎng)并部署到世界各地，持續(xù)監(jiān)測對人類生存至關(guān)重要的水資源狀況。

到2025年，全球?qū)⒂谐^一半的人生活在缺水地區(qū)，但是現(xiàn)在科學(xué)家很難對海洋、湖泊和河流狀況相關(guān)的最基本數(shù)據(jù)進行實時收集和分析。

通過部署一些特殊的傳感器可以檢測到水中特定的化學(xué)物質(zhì)和狀況，但卻無法檢測預(yù)料之外的物質(zhì)，如入侵物種或者新流入的化學(xué)物質(zhì)。

而浮游生物是水域健康的天然生物傳感器，即便是非常微小的水質(zhì)變化也會影響它們的行為。它們還是海洋食物鏈的基礎(chǔ)，充當(dāng)著10多億人的主要蛋白質(zhì)來源。然而，人們對浮游生物在其自然棲息地中的行為了解甚少，研究它們通常需要收集樣本并將樣本送到實驗室。

IBM 研究人員正在研發(fā)小型的自主顯微鏡。這種顯微鏡放在水體中可以就地監(jiān)視浮游生物、識別不同的物種，并跟蹤其在三維空間中的移動。借助這些發(fā)現(xiàn)成果，人類可以更好地理解浮游生物的行為，比如它們對溫度、石油泄漏以及溢流等各種因素導(dǎo)致的環(huán)境變化有何反應(yīng)。我們甚至可以用浮游生物來預(yù)測人類水供應(yīng)所面臨的威脅，比如赤潮。

新型顯微鏡沒有透鏡，依賴一個成像芯片（就像任何手機上的芯片）來捕獲浮游生物從芯片前游過時的陰影，無需對焦就能生成其健康狀態(tài)的數(shù)字樣本。

未來，該顯微鏡有望借助高性能、低功耗的AI技術(shù)實現(xiàn)本地分析和解讀數(shù)據(jù)，實時報告任何異常，并及時采取應(yīng)對措施。

對浮游生物有益的環(huán)境，對所有人也有益。

未來五年五大科技預(yù)測之密碼錨定：

有密碼錨定和區(qū)塊鏈聯(lián)手，造假的冒牌貨將無處遁形。

在未來 5 年內(nèi)，密碼錨定 (cryptographic anchors) 和區(qū)塊鏈技術(shù)將保證產(chǎn)品從生產(chǎn)源頭一直到客戶購買的整個過程都真實可信。

每年，欺詐給全球經(jīng)濟造成的損失超過6000億美元。在某些國家，一些特定的救命藥中有近70%是假藥。

一條供應(yīng)鏈往往由分散于多個國家的數(shù)十個供貨商組成，鏈條如此復(fù)雜，很難提防不法分子在其中搞鬼，因而目前從紙幣到消費電子產(chǎn)品，市場上任何產(chǎn)品都可能出現(xiàn)造假。

密碼錨定是IBM研究人員正在開發(fā)的一種可以防篡改的數(shù)字指紋，可以被嵌入到產(chǎn)品或零部件中，并與區(qū)塊鏈相鏈接。數(shù)字指紋有不同的種類，當(dāng)與區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合時，它可以成為驗證產(chǎn)品真?zhèn)蔚囊环N強有力的手段。

例如，一種用于瘧疾驗血的塑料醫(yī)療器械目前在全非洲有數(shù)百萬的仿冒品，通過浮雕技術(shù)可以在產(chǎn)品上添加一個無法修改的光密碼。此外，還可以在每顆瘧疾藥上涂抹少許可食用的磁性墨水。只要用智能手機掃描一下，醫(yī)生或患者就能立即驗證藥物是安全的真品。

但是對于無法直接嵌入密碼錨定的液態(tài)物品（比如一瓶 1982 年的波爾多葡萄酒）或者某種昂貴金屬，又該如何確保其真實性呢？，又該怎么辦呢？

IBM 科學(xué)家也考慮到這個問題，他們推出的一種密碼錨定將配備了特殊光學(xué)設(shè)備的移動傳感器或手機與 AI 算法結(jié)合起來，這樣就能通過紙質(zhì)標(biāo)簽學(xué)習(xí)和識別所有事物的光學(xué)結(jié)構(gòu)和特征 - 整個過程在一張自拍的時間內(nèi)就能完成。甚至，它還可以在數(shù)分鐘內(nèi)確定是否存在某種 DNA 序列。

有些密碼錨定的作用不僅限于驗證實體商品的真?zhèn)?。全球最小的計算機（名副其實）是 IBM 設(shè)計的一種邊緣設(shè)備架構(gòu)和計算平臺。它比一粒鹽還小，制造成本不足 10 美分，卻可以監(jiān)視、分析、傳輸數(shù)據(jù)，甚至能根據(jù)數(shù)據(jù)采取行動。它在人眼幾乎看不到的面積中封裝了數(shù)十萬個晶體管，能用于查證一個產(chǎn)品在長途運輸過程中的處理是否恰當(dāng)。

這些密碼錨定能夠支持新的解決方案去驗證食品安全、驗證制造元件和轉(zhuǎn)基因產(chǎn)品的真?zhèn)?、識別冒牌貨和奢侈品的來源等。首批產(chǎn)品有望在接下來的 18個月內(nèi)上市。未來 5 年內(nèi)，隨著微流控芯片技術(shù)、封裝平臺、密碼學(xué)、非揮發(fā)性內(nèi)存及設(shè)計的進步，這些系統(tǒng)將從實驗室走入市場。