应用程序开发的当前状态

比如，语音助手能够帮助盲人减少在网上搜索的时间，在线同时进行多任务处理并做更多的事情。另外，智能家居音响与智能家电配合使用时，可以发挥更强大的作用。比如视力丧失和有身体疾病的人可以轻易打开灯光，而不必慢慢摸索墙壁开关，并且可以使用语音命令调节温度。

研发人员已经开发了家居音响和语音助理的更多用途。一位业余爱好者结合了Raspberry Pi开发板和亚马逊的第三方语音识别平台Alexa语音服务，为电动轮椅添加了语音控制功能。

事实上，智能家居设备只是语音识别技术应用的很小一部分，它还能实现从语音到文本和文本到语音。比如Ente Vioceitt是一个面向言语障碍人士的应用程序，该程序是特别为那些从中风和脑损伤中恢复过来，以及受大脑麻痹，帕金森病，唐氏综合症和其他慢性健康疾病影响的人所设计的。它能够不断学习说话者的发音，从而优化转化出来的音频和文本。

与此同时，谷歌的DeepMind部门正在利用人工智能为有听觉障碍的用户生成闭路字幕。在2016年与牛津大学的研究人员进行的一项联合研究中，DeepMind的算法观测了超过5,000小时的电视并分析了17,500个单词，从而构建了一个模型。该模型的效果显著优于唇语专家，在200个随机选择的视频片段中成功翻译了46.8％的单词，远远超过专业人员的12.4％。
 

2018年，李飞飞在斯坦福大学启动了“以人为本的人工智能项目”，这一项目的宗旨是“推动人工智能的研究、教育、政策和实践，以造福全人类”，致力于三个方向的工作：1、推进和发展下一代人工智能科学（着重与脑科学和认知学交叉）；2、研究和预测人工智能对人类社会和生活的影响；3、设计和实践以人为本的人工智能技术和应用。

同年，麻省理工学院也设立了一个人本人工智能的研究项目集群（Human-Centered AI Collection），其目标为：1、人工智能系统必须通过向人类学习来不断改进；2、创造一种有效和可实现的人类机器人交互体验。该项目包括计算机视觉、半监督数据注释、自然语言和非语言交流、强化学习和虚拟现实环境中人类行为的现实模拟等，这一项目将人本智能产品设计的范畴拓展为多学科交叉问题，涵盖机器学习、心理学、经济学等领域。

与此同时，学者们也着力探索设计在人本智能从技术到产品转化过程中所发挥的具体作用。以机器学习产品为例，关注人本的用户体验设计方法可以弥补机器思维的缺陷，更全面地帮助设计师识别设计机会，根据使用场景和目标用户选择合适的算法。此外，体验设计能够为机器学习的数据获取和迭代过程规划合理的路径，如界定需要被记录的用户行为、利用界面设计更便利地获取交互行为数据以帮助系统进行学习。

四、以人为本的人工智能技术所展开的应用举例

这些年来，一些国内外具有人文关怀的人工智能技术不断取得突破，有效服务到了有需求群体。

1、语音识别技术

这些年来，以语音识别技术为支撑的智能音箱大受消费者欢迎。Google Home，亚马逊的Echo系列以及苹果的HomePod等智能家居音响为数字语音助理注入了新的活力。它们不仅仅是排队播放喜爱的播客的一种省事方法，对于在特定方面有残疾的人来说，他们简直是福音。
 

现有的法律未能对不同的生物识别系统进行区分，也未能对不同的数据处理方式设置针对性规范。例如，虽然GDPR的第9.1条列出了一些禁止使用和处理的规定，但它并没有区分“一对一” 的“验证”(编者注：1：1，比如通过电子门禁时，确认进入者身份)和“一对多”的“识别”。

目前，欧洲委员会和许多国家的数据监管部门表示，验证比识别的风险性小，因为验证不需要数据库。

一对多的身份识别存在额外的风险，包括在数据库中大规模收集和存储生物识别信息、基于概率的匹配(这引起了人们对准确性和误报的担忧)，以及对隐私监视的担忧。但GDPR和DP LED并未区分这两种功能，这也造成了技术开发者的顾虑，对于希望投资生物识别验证技术和隐私增强方法的公司来说，这些操作存在法律上的不确定性。

恰当的监管应该更积极地区分不同处理方式的风险性差异，禁止那些构成真正风险的技术，鼓励那些有可能提供真正隐私和安全保护的功能。

什么是“例外情况”?

最后，法律中含糊的“例外情况”也存在漏洞，为一些高风险的技术使用方式打开了大门。

GDPR对“例外”的定义极为宽泛，允许基于“重大公共利益”进行生物识别数据处理(编者注：由于未对“重大公共利益”进行具体界定，它会成为一个宽泛的“筐”)。

由于对“例外”情况的界定笼统宽泛，目前尚不清楚其是否可作为授权公共部门或私人机构部署人脸识别技术的法律依据(例如，在大型体育场活动中)。GDPR和DP LED无法回答这些问题的，还需要制定更针对性的法律。

（编辑：阳江站长网）

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