對(duì)人工智能時(shí)代軟件開發(fā)的重新思考

Maria Korolov

隨著企業(yè)開始尋求利用人工智能來推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，軟件開發(fā)也將發(fā)生巨大變化。

企業(yè)已做好了開發(fā)人員必須加快機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度的準(zhǔn)備，他們期待看到人工智能推動(dòng)許多開發(fā)和測(cè)試功能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。但是許多企業(yè)忽視了一件事情，那就是軟件性質(zhì)本身正在發(fā)生變化。

今天，應(yīng)用程序是確定性的。它們的構(gòu)建圍繞的是循環(huán)和決策樹。如果應(yīng)用程序無法正常工作，那么開發(fā)人員將分析代碼并使用調(diào)試工具來跟蹤邏輯流程，然后重寫代碼以修復(fù)這些錯(cuò)誤。

當(dāng)系統(tǒng)由人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持時(shí)，應(yīng)用程序的開發(fā)方式就不再是上述方式了。誠然，部分企業(yè)有時(shí)確實(shí)會(huì)自己為算法編寫新代碼，但是大多數(shù)工作是以另外的方式完成的，如從開源庫中選擇標(biāo)準(zhǔn)算法或從其人工智能平臺(tái)中選擇可用的選項(xiàng)。然后再通過選擇正確的訓(xùn)練集，告訴算法哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)或特征最重要以及應(yīng)加權(quán)多少，將這些算法融入到工作系統(tǒng)中。

作為軟件開發(fā)系統(tǒng)的核心，這種以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變不僅正促使領(lǐng)先的企業(yè)重新思考他們的開發(fā)軟件方式，同時(shí)還促使他們重新思考成功應(yīng)對(duì)這種范式轉(zhuǎn)變所需的各種工具和流程。

引入“軟件2.0”概念

在去年的Spark+人工智能峰會(huì)上，特斯拉人工智能總監(jiān)Andrej Karpathy談到了自動(dòng)駕駛汽車企業(yè)如何過渡到這種新的代碼開發(fā)方式，他將這種新的開發(fā)方式稱之為軟件2.0。

人工智能驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化算法（例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）會(huì)針對(duì)一個(gè)問題嘗試與評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的各種解決方案，直到找到最佳解決方案。例如，該系統(tǒng)會(huì)瀏覽數(shù)百萬個(gè)被標(biāo)記過的圖像，以學(xué)習(xí)區(qū)分汽車和行人。他說：“我們的設(shè)計(jì)工作正在減少，但是事情卻做得越來越好。”

但是如果這種方法不起作用會(huì)發(fā)生什么事情呢？例如，當(dāng)特斯拉的自動(dòng)駕駛汽車無法確定是否在穿越隧道時(shí)打開雨刮器時(shí)，解決方案并不是繼續(xù)深入研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法以找出問題所在。

相反，該公司發(fā)現(xiàn)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中關(guān)于汽車在隧道中行駛方面沒有足夠的示例。解決方案只能是從隧道中拍攝的汽車圖像中提取更多圖像，然后將其發(fā)送給人類進(jìn)行分類。

Karpathy說：“在讀博時(shí)，我花了很多時(shí)間在模型、算法以及如何實(shí)際訓(xùn)練這些網(wǎng)絡(luò)上。但是在特斯拉，我的大部分時(shí)間都花在了處理數(shù)據(jù)集上?！?/p>

管理訓(xùn)練數(shù)據(jù)并不是像人們想像的那樣讓開發(fā)人員看著一組組圖像并標(biāo)記它們那樣簡單。首先，開發(fā)人員需要對(duì)數(shù)據(jù)本身有一個(gè)深刻的了解。例如，一個(gè)查看汽車變道的靜態(tài)圖像的系統(tǒng)將很難確定汽車的轉(zhuǎn)向信號(hào)燈是否閃爍。解決該問題的辦法是回到訓(xùn)練圖像并對(duì)其進(jìn)行不同的標(biāo)記。

但是現(xiàn)在更改圖像的標(biāo)記方式意味著必須重新標(biāo)記許多以前已經(jīng)被分類過的圖像。

此外，人們?cè)跇?biāo)記圖像時(shí)可能會(huì)犯錯(cuò)誤，或者彼此標(biāo)準(zhǔn)不同，亦或是圖像本身可能就有問題。這意味著必須有一個(gè)流程來逐步升級(jí)并跟蹤問題。當(dāng)特斯拉開始著手這項(xiàng)工作時(shí)，用于管理這種創(chuàng)建軟件新方法的流程和工具并不存在。

Karpathy說：“在軟件1.0中，我們有IDE來幫助我們編寫代碼。但是現(xiàn)在，我們不是在進(jìn)行準(zhǔn)確意義上的代碼編寫工作，而是在累積和批量處理數(shù)據(jù)集，但它們實(shí)際上又是代碼。那么針對(duì)數(shù)據(jù)集的IDE是什么樣子呢？”

從代碼到數(shù)據(jù)

在去年跳槽成為LivePerson的首席技術(shù)官之前，曾負(fù)責(zé)亞馬遜Alexa項(xiàng)目的Alex Spinelli親眼目睹了這一開發(fā)過程的轉(zhuǎn)變。

他說：“以前有決策樹、路徑和案例陳述?，F(xiàn)在開發(fā)人員必須要知道需要有足夠的數(shù)據(jù)和正確的示例，以確保算法工具能夠保持工作。實(shí)際上，我們正在為我們支持的行業(yè)創(chuàng)建一些全新的算法?！?/p>

20多年來，LivePerson一直在幫助Home Depot、Adobe、HSBC和L'Oreal等公司與客戶進(jìn)行溝通。2016年，他開始使用由人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人對(duì)原有范式進(jìn)行轉(zhuǎn)型。

為了開發(fā)聊天機(jī)器人，公司首先從由人工標(biāo)記的客戶問題示例著手。他說：“我有十多萬種表達(dá)‘我想買單的說話方式。那就從這里開始?！?/p>

一旦有了足夠的數(shù)據(jù)，下一個(gè)挑戰(zhàn)就是弄清楚哪些屬性是重要的。例如，自動(dòng)化系統(tǒng)可以提取相關(guān)性，但可能無法確定因果關(guān)系。鬧鐘經(jīng)常會(huì)在日出時(shí)響起，但是并不意味著鬧鐘響起會(huì)引起太陽升起。

他說：“如何加權(quán)數(shù)據(jù)的某些屬性或特征要由人來做出。你需要能夠花費(fèi)大量時(shí)間思考這些問題的專家?！?/p>

今天，根據(jù)客戶的不同，LivePerson可以理解65～90%的客戶問題，同時(shí)公司正在不斷嘗試?yán)脽o監(jiān)督學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)以及人工輸入來提高這一比率。

偏見成為了新漏洞

當(dāng)人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)無法正常工作時(shí)，可以采用三種主要方法來解決這一問題。

首先，問題可能出在算法本身上。但這并不意味著開發(fā)人員需要深入研究代碼。通常，問題的原因是選擇了錯(cuò)誤的算法。

Spinelli說：“人們必須做出一個(gè)決定，即該算法要優(yōu)于其他算法。這仍然是人類面臨的一項(xiàng)挑戰(zhàn)?！?/p>

其次是算法的調(diào)整。算法著眼于哪些功能，每個(gè)功能是多少權(quán)重？如果算法本身擁有自己的功能，那么這一工作將異常復(fù)雜。

預(yù)測(cè)某人是否具有良好信用的系統(tǒng)可以查看固定數(shù)量的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并且其推理過程可以被提取和被分析。但是一個(gè)可以識(shí)別圖像中貓的系統(tǒng)可能會(huì)提出一個(gè)人類完全無法理解的過程。這可能導(dǎo)致金融服務(wù)公司的合規(guī)性問題，或者可能使人們的生命安全受到醫(yī)療保健應(yīng)用和自動(dòng)駕駛汽車的威脅。

數(shù)據(jù)本身也會(huì)導(dǎo)致一些問題。Spinelli說：“在哪里收集的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自什么群體，都可能造成偏見。其有可能是針對(duì)種族群體或性別的偏見，也有可能只是針對(duì)業(yè)務(wù)結(jié)果的偏見?！?/p>

他說，弄清楚問題出在算法上、調(diào)整上還是數(shù)據(jù)上，可能是非常具有挑戰(zhàn)性的。“我認(rèn)為我們并沒有真正地解決這一問題。”Spinelli補(bǔ)充道，當(dāng)前的情況非常特殊，技術(shù)出現(xiàn)在研究實(shí)驗(yàn)室里并被直接應(yīng)用到了生產(chǎn)當(dāng)中。

“我們看到科學(xué)家提出了很多東西，但是這些科學(xué)家沒有運(yùn)行關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)的豐富經(jīng)驗(yàn)。目前業(yè)內(nèi)也幾乎沒有什么標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐。這是一個(gè)大問題。也就是說目前它們還不成熟?！崩?，大多數(shù)現(xiàn)成的算法都沒有能力解釋為什么會(huì)做出某個(gè)特定決策。

LivePerson使用了百度的Ernie和谷歌的Bert開源自然語言處理算法。Spinelli說：“它們具有不錯(cuò)的審核和可追溯性。但是從總體上看，這還不夠。”

當(dāng)LivePerson自己構(gòu)建算法時(shí)，他們將這種功能列入了需求?！拔覀兪且砸环N可追溯性的方式構(gòu)建算法的，所以當(dāng)你問算法‘為什么給出這個(gè)答案？它們會(huì)告訴你‘這是我所看到的，這里是我的閱讀方式和評(píng)分方式?！?/p>

人工智能的版本控制與數(shù)據(jù)密切有關(guān)

在人工智能系統(tǒng)中查找和修復(fù)問題非常困難。修復(fù)、正在進(jìn)行中的改進(jìn)以及模型漂移的校正等所有這些工作導(dǎo)致對(duì)系統(tǒng)的修改更加頻繁。

傳統(tǒng)的軟件開發(fā)流程都有版本控制，以跟蹤哪些代碼行已更改以及誰進(jìn)行了更改。但是當(dāng)更改不是在代碼中而是在數(shù)據(jù)或調(diào)整中時(shí)，情況會(huì)是什么樣？當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)置了針對(duì)持續(xù)學(xué)習(xí)的反饋回路時(shí)，情況又是什么樣呢？

技術(shù)咨詢和系統(tǒng)集成公司Insight的數(shù)據(jù)與人工智能首席架構(gòu)師Ken Seier表示：“你無法自行更改訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因?yàn)槟銢]有可重復(fù)的結(jié)果。”

他說，傳統(tǒng)的DevOps工具存在不足?！澳阈枰跀?shù)據(jù)管道中添加其他步驟?！?/p>

構(gòu)建人工智能模型新實(shí)例的開發(fā)團(tuán)隊(duì)需要能夠快照使用的數(shù)據(jù)并將其存儲(chǔ)在存儲(chǔ)庫中?！叭缓筮M(jìn)入測(cè)試環(huán)境。在該環(huán)境中，他們將針對(duì)已知的方案（包括審計(jì)方案和合規(guī)性方案）以及測(cè)試數(shù)據(jù)集來運(yùn)行它們，以確保它們具有一定的準(zhǔn)確性?！?/p>

大多數(shù)企業(yè)都在自行構(gòu)建這些工具，雖然主要的云人工智能平臺(tái)供應(yīng)商已將許多此功能部署到位，但是仍然缺少關(guān)鍵要素。

能夠用于調(diào)整模型的自動(dòng)化流程也必須要開發(fā)出來，以測(cè)試各種算法并查看哪種算法在特定情況下效果更好。

理想情況下，如果算法偏離了軌道，那么自動(dòng)化流程可以重新訓(xùn)練模型，從而使一切重新運(yùn)行。如果無法使模型再次恢復(fù)正常，那么則需要提前預(yù)備一系列后備選項(xiàng)。

使用傳統(tǒng)的軟件開發(fā)，恢復(fù)到該軟件的先前工作版本非常簡單。但是由于環(huán)境的變化，人工智能已經(jīng)偏離了軌道，那么恢復(fù)或許已經(jīng)變成了不可能的事情。

他問道，“如果軟件無法運(yùn)行并且無法重新訓(xùn)練，那會(huì)發(fā)生什么？你是否淘汰它們并依靠人類操作人員？你是否擁有可以讓人類做出這些決定的業(yè)務(wù)流程？在使用自動(dòng)駕駛汽車時(shí)，是否意味著它們會(huì)讓汽車熄火？”

處理漂移

訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是即時(shí)快照。當(dāng)條件改變時(shí)，該模型的有效性就會(huì)降低。為了應(yīng)對(duì)這種漂移，企業(yè)需要針對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)不斷對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，以確保系統(tǒng)仍可正常工作。Seier稱：“如果他們以30天為一個(gè)窗口來訓(xùn)練模型，那么他們應(yīng)該每兩周抓住一個(gè)新的30天窗口，并確定是否出現(xiàn)了問題?！?/p>

當(dāng)人工智能系統(tǒng)更改了其正在觀察的行為，那么情況很快就會(huì)變得復(fù)雜起來。舉例來說，人工智能系統(tǒng)會(huì)查看歷史數(shù)據(jù)，以查看工廠設(shè)備何時(shí)最有可能損壞。如果工廠隨后使用這一預(yù)測(cè)結(jié)果來更改維修計(jì)劃，那么這一預(yù)測(cè)結(jié)果在后面將不再有效，但是在新數(shù)據(jù)上對(duì)模型進(jìn)行再訓(xùn)練將導(dǎo)致另外的問題發(fā)生，因?yàn)樵跊]有人工智能干預(yù)的情況下，機(jī)器將再次開始損壞。

Seier說：“自動(dòng)駕駛汽車面臨的挑戰(zhàn)之一是與其他自動(dòng)駕駛汽車打交道。它們?cè)谌斯ゑ{駛汽車的環(huán)境中接受培訓(xùn)，而自動(dòng)駕駛汽車的行為方式是不一樣的?！?/p>

Fiddler Labs的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Krishna Gade說，他希望看到一個(gè)針對(duì)以數(shù)據(jù)為核心的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的集成開發(fā)環(huán)境。他說：“我們需要一個(gè)能夠輕松導(dǎo)入和瀏覽數(shù)據(jù)以及清理表單的IDE。Jupyter備忘錄有些用處，但是它們也存在其他的問題，如缺少版本控制和檢查工具?！?/p>

隨著越來越多的模型投入到生產(chǎn)中，管理各種版本變得越來越重要。他說：“Git可以在模型中重用，但是它們不能擴(kuò)展到大型數(shù)據(jù)集中。”

數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)

隨著企業(yè)轉(zhuǎn)向由人工智能驅(qū)動(dòng)的軟件開發(fā)實(shí)踐，他們還將面臨著許多新的安全挑戰(zhàn)，而這是許多人無法預(yù)料的。

例如，當(dāng)系統(tǒng)由數(shù)據(jù)科學(xué)家而不是傳統(tǒng)軟件工程師創(chuàng)建時(shí)，安全性可能事后才被想起。第三方和開源人工智能算法可能有其自身的問題，包括漏洞和不安全的依賴關(guān)系。

全球公共政策企業(yè)Access Partnership的數(shù)據(jù)和信任業(yè)務(wù)全球負(fù)責(zé)人Michael Clauser說：“開發(fā)人員使用最新修補(bǔ)的代碼至關(guān)重要。”

第三方供應(yīng)商提供的專有代碼通常是專利性的并且無法分析。

Clauser說：“可以肯定的是，數(shù)據(jù)量繁重的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和其他藍(lán)籌股企業(yè)在自己的人工智能開發(fā)和部署中正遇到了網(wǎng)絡(luò)安全麻煩。對(duì)于為資源而苦惱的初創(chuàng)企業(yè)來說，情況可能并非如此，他們更關(guān)注的是展示自己的人工智能可以做什么，可以解決什么問題，而不是擔(dān)心有一天黑客會(huì)把他們的人工智能系統(tǒng)變成問題?！?/p>

人工智能算法還必須與傳統(tǒng)系統(tǒng)進(jìn)行交互，包括數(shù)據(jù)庫和用戶界面。如果安全專家沒有提前介入安全流程，那么出現(xiàn)錯(cuò)誤將是非常常見的事情。

此外，人工智能系統(tǒng)通常建立在新的云人工智能平臺(tái)上。此處的安全風(fēng)險(xiǎn)尚不為人所知。盡管如此，人工智能的最大挑戰(zhàn)還是來自于數(shù)據(jù)。人工智能系統(tǒng)需要訪問操作數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。企業(yè)通常會(huì)忘記鎖定后兩組數(shù)據(jù)。此外，數(shù)據(jù)科學(xué)家更喜歡構(gòu)建自己的人工智能模型以使用非加密的測(cè)試數(shù)據(jù)，而不是使用加密或標(biāo)記化的數(shù)據(jù)。這些系統(tǒng)一旦運(yùn)行，缺乏加密就會(huì)成為一個(gè)嚴(yán)重的漏洞。

在線文件共享供應(yīng)商Box是一家當(dāng)前正在解決其人工智能系統(tǒng)潛在安全風(fēng)險(xiǎn)的公司。該公司的首席信息安全官Lakshmi Hanspal表示：“我們要告訴客戶，請(qǐng)放心地將最寶貴的內(nèi)容交給我們，我們將讓這些內(nèi)容給企業(yè)帶來強(qiáng)大的生產(chǎn)力?！?/p>

Box現(xiàn)在正致力于使用人工智能從這些內(nèi)容中提取元數(shù)據(jù)，以改善搜索、分類等功能。她舉例說Box能夠自動(dòng)從合同中提取條款和價(jià)格。

對(duì)于構(gòu)建新的人工智能系統(tǒng)，Box仍然非常謹(jǐn)慎地保留了其傳統(tǒng)級(jí)別的安全控制。她說：“對(duì)于任何產(chǎn)品，無論是人工智能還是非人工智能，我們都有一個(gè)安全開發(fā)流程。它們與ISO安全標(biāo)準(zhǔn)保持一致。雖然Box內(nèi)部有很多條線，但是它們都遵循著一個(gè)相似的流程，并通過內(nèi)置的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)安全性。”其中包括了加密、日志記錄、監(jiān)視、身份驗(yàn)證和訪問控制等措施。

德勤會(huì)計(jì)師事務(wù)所首席云戰(zhàn)略官David Linthicum指出，大多數(shù)企業(yè)并未將安全性納入其人工智能開發(fā)流程當(dāng)中。實(shí)際上大約有75%的企業(yè)都是在事后處理安全問題。他說：“事后再做這一工作，就像當(dāng)卡車在道路上行駛時(shí)試圖更換它們的輪胎一樣。”

本文作者M(jìn)aria Korolov在過去二十年中長期關(guān)注新興技術(shù)和新興市場(chǎng)。

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