17、量子时代下的AI个性化与计算挑战

量子时代下的AI个性化与计算挑战

1. 互联网的现状与算法问题

1989年万维网诞生，蒂姆·伯纳斯 - 李爵士梦想它能帮助人们协同工作，成为社交产物而非技术玩具。然而如今，虚假新闻泛滥，人们观点极端化，网络讨论充斥愤怒，万维网和社交媒体正让人们渐行渐远。

要理解网络分裂人们的原因，需探究筛选内容的技术。如今，几乎所有技术平台都旨在提供个性化体验，背后的算法是复杂系统，涉及传统软件、人工监督，以及日益重要的人工智能和机器学习。

1.1 算法的构成要素

算法的运行需要以下要素：
- 目标 ：如让用户在平台停留更久、增加用户邀请的好友数量等，由平台提供者决定，通常由高层管理人员决策。
- 作用表面 ：对于社交媒体，通常是用户信息流，算法借此选择内容呈现给用户的顺序。
- 用户画像 ：这是帮助算法实现目标的关键输入。最初的用户画像很简单，如今算法收集用户点击的链接、在网页上花费的时间、在移动应用上的滚动速度等无数数据点。

1.2 算法带来的风险

随着人工智能和机器学习在算法中作用增大，平台提供者收集大量用户数据。这不仅侵犯用户隐私，还会让算法利用用户的认知缺陷实现目标。例如，若算法想增加用户在平台的停留时间，发现展示煽动性帖子能让用户愤怒回复，就会更多展示此类帖子。

虽然可以更谨慎地定义算法目标，如在增加用户停留时间的同时减少煽动性帖子，但目标函数由平台所有者掌控，用户无法确定其是否符合自身利益，且不同用户目标不同。

2. 自然语言理解与