技术男李彦宏：AI让世界变得更好

资讯 5年前

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2007年，普林斯顿大学的李飞飞认识了克里斯蒂安·菲尔鲍姆（Christiane Fellbaum）教授，当时的AI研究的主要方向是算法和模型，他们却想通过大型数据集来训练算法。于是，ImageNet项目应运而生，通过收集注释图像的数据库来推动视觉识别研究

2007年，普林斯顿大学的李飞飞认识了克里斯蒂安·菲尔鲍姆（Christiane Fellbaum）教授，当时的AI研究的主要方向是算法和模型，他们却想通过大型数据集来训练算法。

于是，ImageNet项目应运而生，通过收集注释图像的数据库来推动视觉识别研究。几年之后，ImageNet成了全球最大的图像数据库，ILSVRC也成了最具盛名的视觉人工智能研究竞赛。

就在同一年的百度世界大会上，李彦宏将公司定位为“新媒体”，当年百度的营收还只有17.4亿元人民币，同比增长却超过100%。将近不惑之年的李彦宏谨慎而乐观地估计百度将成为中国第一家市值达到百亿美元的互联网公司。

发出这番宏愿后不到五十天，百度的股价就一飞冲天突破了300美元，中概股公司市值在纳斯达克首次跨过了百亿美元里程碑。

历史奇妙的地方就在于，一些事物的蛛丝马迹，最初往往是在人们没有察觉的地方相互联系在一起的。

十多年前的李彦宏很难料到，AI技术不仅成为百度当下最重要的发展战略，同时还使得公司默默地帮助着数以千万计不被大众和主流关注的弱势群体。

有时候，你很难分辨是李彦宏让百度AI更有温度，还是有温度的百度AI 让李彦宏这位技术男隐藏的理想主义得以彰显？虽然没有AlphaGo 的酷炫，但有温度的AI寻人同样有价值。李彦宏在用他的方式，向这个世界传达着AI的善意。

技术男李彦宏：AI让世界变得更好

01 企业社会责任如何炼成

做一家大公司的难度或许比不上做一家好公司，而衡量一家好公司最重要的标准非CSR莫属。

企业社会责任（Corporate Social Responsibility，CSR）在今天已经是大家耳熟能详的术语，尽管外界对它的内涵理解并不完全统一，但最基本的共识是，这是一家公司对社群和环境所尽的责任。

事实上，上世纪五十年代最初讨论CSR的时候，人们更多讲的是“社会责任”（SR）而往往忽略最关键的主语“企业”（C），开创这一领域研究的标志性著作是《商人的社会责任》（Social Responsibilities of the Businessman）。

直到六十年代，研究者们才意识到企业在社会发展中的重要性作用，著名的“责任铁律”（Iron Law of Responsibility）也在此时提出，即一家企业的能力和它应尽的社会责任是相对的。这一观点随后变得越来越深入人心，适用于超级英雄的“能力越大责任越大”，同样也适用于企业。

但是，争辩也越来越激烈。

弗里德曼认为把企业当做尽社会责任而不是为股东提供回报的潮流，将葬送整个自由社会的基础。保罗·萨缪尔森（Paul Samuelson）则反唇相讥，认定企业不仅必然要尽社会责任还必须尽好责。

企业利润和社会责任关系的争论一直持续下来。到了八十年代，德鲁克为此分歧画上了一个近乎一锤定音的论断：企业适宜的“社会责任”会把社会问题转化为经济机会和利益，转为生产力，转为人才职能，转为优渥的工作，转为财富。

之后越来越多的研究也逐渐证明了这一观点，于是企业的社会责任有无多寡，和其规模、发展及盈利能力不再互相矛盾，股东本身也是社会一份子。社会责任不再只是企业自身的事情，成了一个和社会和谐、经济发展息息相关的理念。

那么，一家努力践行社会责任的公司究竟是什么样的呢？有人给出了最简明扼要的标准：赚钱、守法、有德、成为一个好的企业公民（corporate citizen）。

这样的公司并不少见。

1959年，沃尔沃发明了现代三点式安全带并申请了专利，随后便放弃了不菲的专利授权费用，转而将该专利全面开放给市场上的汽车厂商。据沃尔沃估计，在三点式安全带问世后的五十年里，超过100万人因此技术死里逃生。仅仅在欧洲，每天就有超过7000人幸免于难。

1989年，默克公司将当时最新的重组乙肝疫苗技术以近乎无偿的方式转让给了中国，不仅没有收取任何专利费用，还放弃在中国市场出售该疫苗。在其帮助下，四年后中国生产出了第一批重组乙肝疫苗，在其后数十年间，数以亿计的中国儿童接种了该疫苗。

2016年底，民政部与百度合作开始AI寻人的合作，两年多时间里，这套系统共进行20万次以上人脸识别，帮助6700多个家庭重新团聚。截至2019年5月底，民政部的数据显示，全国长期滞留人员共有34805人，与2015年同期相比减少了5万多人。

02 用AI连接家和希望

这一切都发生在大众的视野之外。

人们并不关心这些，从BAT中逐渐掉队、市值缩水成了百度身上最常见的标签。尽管2014年它就邀请人工智能领域的领军人物吴恩达为公司的首席科学家，并在2017年随着陆奇入彀全面转型AI。

事实上，在移动互联网浪潮一波高过一波，入局者大啖移动红利的几年里，百度一直在深耕AI领域。虽然还没能帮助百度逆风翻盘，却在CSR上发挥上了神奇的作用，帮助一些人踏上了漫长的回家路。

至少对安徽阜阳的朱家人来说，他们肯定会认为百度是一家不折不扣的好公司。

2016年10月，聋哑人朱城市走失，家人遍寻依然不得其踪。

直到一年多以后，其侄子在得知网络寻人的成功案例之后，抱着不妨一试的心理在网上发布了寻人启事。后来志愿者将朱城市的照片上传到了全国救助寻亲网，依靠百度人脸识别技术将照片与网上登记者进行比对。结果发现了四个疑似相似人物，其中一人的系统判定相似度高达九成。

接到这一消息后，朱峰和家人心里一直在打鼓，他们觉得这张由机器算法判定的九成相似度照片上的人，和自己的亲人其实并不像，更让他们犯嘀咕的是，这个疑似度最高的对象在离家三百公里之外的山东菏泽。

再渺小的希望，也足以支持绝望的人们前行下去。

到了菏泽的救助站，朱家人发现那个登记成“党和民”的聋哑人正是朱城市本人。经历了将近四百个失与寻却不得其果的日日夜夜之后，从网上发布寻人照片到最后重新团聚，这家人经历了喜出望外的三天。

中民社会救助研究院发布的《中国老年人走失状况白皮书》指出，全国每年仅走失老人就有约50万人。这还不算儿童和青壮年走失者，再加上拐卖等在内的非正常走失人口，可以想象中国每天有多少走失者流浪在街头。

除了因百度AI寻人技术与家人团聚的朱城市，还有更多依然徘徊在回家路上的张城市及李城市们。走失人口走丢的不仅是回家的路，还有时间与存在。

走失往往是旷日持久的，朱城市走丢一年多已经算是幸运。重庆的付贵生于1984年，在九十年代走失，直到2017年才在百度AI寻人的帮助下与家人团圆。动辄以年为单位计算的走失，对本人及其亲属都是一场漫长的身心折磨。

这意味着他们之间的距离相距千百公里，这可能意味着走失者的体貌特征发生剧变，这可能意味着当事人的记忆出现紊乱，甚至遗忘了自己的真名实姓和过往，或者更糟糕的结果是，漫长的走失之后最终落得法律上死亡的结局。

帮助流浪乞讨人员寻亲返乡是民政工作中的一项重要内容，通常需要救助站工作人员比对照片、识别特征等手段来完成，但人工辨识不仅耗时耗力，而且人眼识别避免不了挂一漏万甚至出现差错。

传统的识别有用却不够先进，只有依赖更先进的方法才能帮助更多的走失者及其家属。

人脸识别判断的标准并不复杂，同一个人在不同年龄的两张脸，会比相似年龄的不同人的两张人脸的距离要小，而跨代人脸识别能分别提取父母面部的特征点和孩子的特征点，进行比对和匹配。

但具体执行起来却受到各种外在环境和变化的掣肘，从而大大影响了识别的精度。百度人脸识别系统使用的是度量学习方法，也是人脸识别中常用的传统机器学习方法，根据不同的任务来自主学习针对某个特定任务的度量距离函数。通过计算两张图片之间的相似度，将输入图片被归入到相似度大的图片类别中去。

百度一开始也想帮助寻人，但效果并不理想。

到了2016年，他们发现，在走失者和求助者之间存在着巨大的信息鸿沟，这成了百度的发力点。利用人脸识别技术横向比对了两个数据库，一下子就发现了20多个疑似线索，最后帮助一个走失者找到了亲属。

2016年底，百度同民政部全国救助寻亲网开始了合作，将AI识别技术部署到了民政部的数据中心。寻亲者只要在全国救助寻亲网上传走失者照片，就可以通过百度人脸识别技术一比对全国近2000个救助站的三万条受助人员数据，从中找出高疑似对象。

百度的AI识别能力不仅接入了民政部的全国救助系统和宝贝回家，同时还计划接入公安部儿童失踪信息紧急发布平台、福利院等更多机构，帮助寻找被拐卖的人口。

为了进一步降低寻人的门槛，百度还推出了AI寻人小程序，走失人员家属、志愿者可以通过小程序上传走失人员照片，与救助站内数万条在站人员照片进行一键比对，实现快速寻亲。此外，开通使用百度AI寻人应用渠道的救助站工作人员亦可通过救助系统内部人脸比对功能上传照片，与历史救助数据进行比对，快速识别二次走失与多次入站等情况。

李彦宏在2019年AI开发者大会上公布，在小程序内用户发起的照片比对已经超过20万次，从百度AI寻人启动至今，帮助超过6700个家庭重新团聚。

03 消除数字鸿沟

小若（化名）最初是被一部纪录片打动加入宝贝回家成为志愿者的，片中的女主角在小时候从成都被拐卖到福建，最终在父母兄长都已撒手人寰的情况下重新找到了自己当年的家。

“站到门跟前，她当时也完全不敢认，人死光了，啥记忆也没有。”他对此印象深刻，第一次明白了走失分离的惨痛。

志愿者的日常工作很平淡。小若帮助走失者登记信息，根据他们的记忆来勾勒出其身份特征，全国各地散布着万千的志愿者，依据不同的地域聚集在各个群里。

发现有走失者来自某个地区，志愿者就会直接去该地的志愿者群里询问，幸运的时候就能直接在群里找到当地的志愿者，然后就是采血，联系家属到当地公安机关免费采集DNA，见证他们重新团聚。

但这只是极少数情况，更多的时候，他们遇到的走失者记忆不清不能提供有效的证明，还有的走失者因为愧疚、疑惑等心理而拒绝采集DNA，抗拒回家。

国家救助体系面临着同样的难题。

德州救助站的一位工作人员告诉我们，在走失者群体中，天然存在沟通障碍的聋哑人、精神疾病患者使得数据整理和入库难上加难，而这类弱势群体在走失者中并不在少数。

对志愿者和救助站工作人员来说，更常见的结果是他们繁琐平凡的付出之后却是毫无成果。

对走失者、他们的家属及志愿者来说，这是一条漫长而艰难的路。小若的结论是，寻人的成功率实际上只有百分之五左右。

他承认这是一个需要长期持续的过程，实际上百度AI技术已经发挥了不小的作用，这些志愿者在对比被拐卖或走失儿童照片的时候，经常需要借助人工智能的帮助参考。