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AI医疗出海计

AI医疗出海计插图

不忘初心,方得始终。

2015年,在创业导师家里,陈宽写下了“跨界、全球、融合、创新”四个词,这是推想医疗的创业初心,也契合了AI医疗行业的未来。

这一年,互联网医疗走到了生死边缘,一批O2O模式的互联网创业项目走到生死时速,他们的投资人发现,原来就是线上挂号,所谓全生命周期,压根没人买单。

跨国大洋彼岸。这段时间,国际知名的医学影像公司Enlitic成立,并开发出从X光照片和CT扫描图像识别恶性肿瘤的软件。2015年,美国西奈山医院使用的一种名为Deep Patient的AI技术,分析该院70万名患者的病历数据,表现十分优异。

这一现象被中国投资人发现。紧接着,最敏锐的天使投资人看到,“欸?AI医疗似乎要冒头了。”

最先出手的是吕传伟,他另一个为人所熟知的身份是快的的创始人。

除了个人投资人的下注,一批早期机构也快速入局。在拿下天使轮投资后,推想医疗也成为了医疗影像+AI的拓荒者开始前进,慢慢的,路上的同伴越来越多,让更多人看到了医疗+AI后的机会,这不仅吸引了投资人的蜂拥而至,也让市场参与者快速涌入。一方面,走的人多了,行业才能热闹起来,但另一方面,选手多了,竞争更加激烈。

AI医疗出海计插图1

谁能走到最后并不是关键问题,最核心的命题是,谁更快一些?

01 推想的AI路径,”从模型到产品“

2017年,可谓中国AI医疗影像最火热的一年。再往前一年,投资人还在观望,再向后一年,资本寒冬,让投资人们收紧的钱口袋。就在中间这一年,AI医疗影像达到了一个波峰。

数据显示,2017年,医疗人工智能行业发展迅速。行业内仅对外公布的融资事件就有近30起,融资总额超过18亿元人民币,其中,推想医疗、深睿医疗、图玛深维等均在一年内获得两次融资,且融资规模在亿元以上。

这一年,福布斯等国际媒体热烈点评中国人工智能新锐推想医疗——“世界AI界的中国弄潮儿”。

当时的推想医疗开始推进产品的线下落地,据不完全统计,这一年,推想医疗携手50余家三甲医院,进行合作。武汉同济医院的医生在尝试合作后,发现仅仅5秒,推想医疗就能完成阅片,给出了极高的评价,称推想医疗是“CT阿尔法狗”。

当年的夏天,推想医疗CEO陈宽受邀到美国硅谷发表演讲《从模型到产品》,陈宽诉说了他的愿景——通过深度学习缓解国内放射科医生医疗资源短缺的问题。

根据他当时的演讲,这一阶段,推想医疗在几家三甲医院上线的产品结节筛查诊断率达90%+并在每日增长。对比发现,结节大小越小,推想医疗产品的表现相较一线医生的诊疗准确率优势越明显。

值得关注的是,陈宽在这时就提出了全球化计划,他表示,“推想在不断优化模型的同时,推想也和GE、英伟达、思科和因特尔等合作商以多渠道扎根中国市场。推想之路起于中国,2017年我们扬帆探索全球机会。”

一家AI医疗影像企业想要出海,这与创始人的格局、眼光和野心息息相关。从陈宽个人看,他在芝加哥大学从本科读到了博士,但是在毕业前夕却选择回到国内进行创业。这种国际化视野,或许就与这些经历有着很深的关系。

不过,坦白的看,虽然有出海的计划,但是无论是推想医疗,还是深睿医疗、数坤科技,他们当时的主要战场还是本土。从现阶段看,想要走向海外市场之前,他们仍然有一个共同的问题:商业化。

02 AI医疗的商业化困局

在过去几年,各家参赛者都陆续拿到了融资,除了推想医疗之外,数坤科技、鹰瞳科技、深睿医疗及上海联影都推出了各自的拳头产品,也在市场上拿下了自己的份额。

但僧多粥少。此外,由于2018年发布的《资管新规》,导致投资人更加谨慎。这直接导致两个现象:更激烈的竞争格局,和暂停的资本支持。

这决定了——AI医疗影像项目,需要靠自己求生了。

业内曾有一句玩笑话“AI医疗项目,穷的只剩下技术了。”在资本推力减弱之后,投资人们对这一领域的关注不再盲目,而是转道去了创新药赛道。AI医疗影像企业只有算法的技术还不够,更重要的是,如何满足医疗使用场景。

一个很关键的问题是,没数据。中国医疗系统数字化转型没有多少年,再往前几年,大家去看病,还得花一块钱买个病历本,通过纸质上的记录,这使得资料的可使用性不高。虽然这几年,这一境况有了改变,但是每一家数据并不互通。这也增加了高质量资料积累的难度。企业只能一家家医院入驻合作,然后再AI训练自己的产品,可见难度之高。人力成本之大。

同时,AI医疗影像辅助诊断面临严格的监管,将医疗影像 AI 产品归属于需要高度监管的三类器械产品。这几个拦路虎使得AI医疗影像迟迟未能落地。

2020年,是AI医疗影像的分水岭。

苦苦等待良久,相关选手先迎来了“证”。

2020年,国家药品监督管理局(NMPA)正式批准推想医疗的肺结节AI三类认证,这也是中国NMPA批准的第一张肺部AI三类认证。

也就在这一年初,推想医疗的产品就以全球第一家的身份拿到胸肺CT领域AI的FDA和PMDA认证,彼时,推想医疗也成为业内首家且唯一一家产品拥有欧盟CE、日本PMDA、美国FDA,中国NMPA四大市场认证的AI医疗公司,获得了全球绝大部分主要医疗市场的准入资格。而后在2023年,推想医疗又获得了英国UKCA认证,再次刷新自身“全球五证”的领先优势。

AI在医学影像的主要应用包括病灶识别与标注、靶区自动勾勒与自适应放疗、影像三维重建等。到如今,经过了数年的发展,医学影像已经是中国AI医疗最成熟的应用领域,最广泛的是应用在肺部、脑部、眼底、骨折、心血管等领域。如今,这些赛道内共有二十余款获批医疗器械三类证,其中AI技术在肺部疾病应用最成熟,产品获批也最多。

一个事实是,很长一段时间,AI医疗影像行业发展的核心矛盾主要聚焦在商业化进展。有了“证”,企业就能距离商业化更进一步。

去年,曾有医疗行业人士,对影像AI的走向进行梳理:如果坚持三级医院这条路径,第一需要有证,第二要拿到各个省市的物价,第三是有患者自费购买,运行1~2年后转为医保付费。草草一算,企业从取证到盈利,还得需要一个4~5年的时间周期。

按照上述专家所言,有了证之后,还需要有医保付费。只有这样,才能真正走向盈利。但是,难道就没有另外的路了吗?

出海,就是最佳的路径。

03 去海外!去卷海外市场!

除了推想医疗之外,深透等一批AI医疗项目已经在海外尝到了甜头。

据市场消息,2023年刚刚过半,深透医疗已在前7个月拿下近亿订单。目前深透医疗全球主要业务普遍是以医院方按例付费、持续付费形式商业落地,进入国内百余家顶尖三甲医院,并多以单独立项购买等形式落地。如果在控制成本的前提下维持这一势头,这家企业将在今年内实现收支平衡,有望在两年之内实现盈利,打破医疗AI的盈利困局。

事实上,推想医疗可能确实是最早一批出海的AI影像公司。

烙印在创业基因里的国际化印记,推想医疗在2018年启动建设海外团队,在北美、欧洲、亚太设立海外子公司,不断吸纳本地人才扩大地域覆盖,不断在产品注册、海外商业化、国际标准制定等方面有新的进展和好消息传来。

据了解,推想医疗的产品获得近10张海外市场产品认证,包括欧盟CE认证、欧盟MDR CE认证、美国FDA认证、日本PMDA认证、英国UKCA认证,产品覆盖包括中国、西班牙、法国、德国、奥地利、日本、意大利、瑞士、加拿大、美国等国家和地区。

目前,推想医疗AI解决方案已入选联合国全球医药设备采购名录(GDF),作为全球各政府主权基金采购、援助基金采购和各个国际组织采购的全球供应商,也是全球首批次入选的AI产品。通过联合国开发计划署(UNDP)和联合国项目事务署(UNOPS)的采购,推想医疗AI解决方案已经成功部署在乌兹别克斯坦、摩尔多瓦、南非等一带一路沿线国家,利用人工智能辅助疾病筛查,为改善当地肺结核筛查及降低死亡率做出贡献。

此外,推想医疗AI解决方案还成功纳入到英国NHS Shared Business Service (NHS SBS)框架,连续获得欧盟政府集中采购,推想医疗的服务和部署能力经受住了国际市场的检验。

推想医疗也积极开展与“一带一路”沿线国家的技术和产品的交流合作,已与埃塞俄比亚科技部签订谅解备忘录,共同推进AI在非盟的落地。

推想医疗参与WHO世卫组织和ITU联合国国际电信联盟“医疗AI产品标准制定小组”的国际交流,积极参与国际标准制定。

走到2023年,推想医疗已经实现了全球25个国家1000+家医疗机构产品覆盖。

海外市场,到底为什么去?

第一、海外市场更认可付费模式;

与企业服务赛道类似,通过多年的验证,欧美市场认可付费的模式,比如医疗影像项目通过SaaS这种付费模式,医院和各医疗机构是认可,且有付费习惯的,他们更倾向于购买服务,增强效率,降低人力的高额成本。

第二、海外市场的医疗保险体系更健全;

与中国保险行业相比,国外购买保险的人数更加庞大,且普遍。以美国市场为例,如果不购买保险产品,甚至不敢坐救护车——看不起病。不过正是完善的保险体系,也让他们能够接受更多全面的付费项目。

第三、海外市场有着极大的需求。

比如,在欧洲市场,经济发达、人口老龄化严重,肺癌在最常见的癌症中排名第三,并且是最大的杀手。此外,欧洲也是全球市场CT市场的第二大市场,欧洲国家的肺癌发病率几乎占所有癌症的20%。

欧洲有约5亿人口,如果参照美国的比率,存在约1400万的肺癌早筛人群,进行肺癌筛查将产生约十亿欧元的肺癌AI市场。目前,欧洲对于肺癌早筛的重视程度正在不断提高,毕竟如果肺癌能够做到早期发现早期治疗,将为整个医疗体系节约巨大的医疗成本。

2020年,推想医疗获得CE认证,点亮欧洲商业化版图。

这样的案例还有很多,比如,在抗击新冠肺炎期间,推想医疗的新冠肺炎AI方案帮助了欧洲、日本等多个国家和地区的医疗机构,欧盟政府也连续集中采购推想医疗新冠肺炎AI解决方案。

2021年7月推想医疗完成D2轮融资时,还入选联合国采购名录,这无疑都加速了推想医疗全球化战略的推进。背后,则意味着推想医疗能在资本寒冬,两条腿走路。有中国市场和海外市场,有多条管线产品同时布局。

04 良医财经的思考,不忘初心,方得始终

如今,“AI+医疗”已成为缓解我国、乃至全球医疗资源短缺的一款“良药”。此前,由于商业路径不清晰、落地场景未被验证等原因,市场对于AI医疗的认知并不充分。但随着AI医疗经过了初现到快速迭代、深度学习拓展等阶段,如今正式进入注册审批和市场过渡阶段,许多提前布局的优质AI医疗企业具备了可落地应用的软件和可兑现的收入,也已迎来快速发展阶段。

不过,良医看来,一个优秀的医疗AI领航者,是能够从技术研发、企业发展、医疗需求、经济回报等多重视角看待医疗AI。他们深知,获得“准入证”不是目标,获得一个真正有市场的产品的“准入证”才是有价值的。

就像陈宽自己说的,“医学是一个非常严谨的工作,而不同地域的医生在处理具体临床问题时会有不同习惯,只有贴近医生、贴近临床,从医生那里得到最真实的反馈,才能做出最适合场景的产品。”

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GPT工具分享平台内测征集

亲爱的用户们:

我们非常高兴地宣布,我们的GPT工具分享平台即将开始内测阶段!

为了确保我们的平台能够提供最佳的用户体验和功能,我们计划进行一个为期半个多月的内测阶段。在此期间,我们将邀请一小部分用户参与测试,以收集反馈并对平台进行必要的改进。


内测日期:20231114日至20231130

参与内测:
如果您希望成为我们内测团队的一员,请填写我们的申请表格(链接将在内测公告后提供)。我们将根据收到的申请和用户资料进行筛选,并在内测开始前与您联系。

 

内侧申请链接:https://wj.qq.com/s2/13486460/1de9/

 

保密和隐私:
我们将严格遵守数据保护法规,并采取措施保护您的个人信息。在整个内测过程中,我们将仅限于以匿名方式使用和分析您的数据。
感谢您对我们平台的关注和支持!我们期待着与您共同打造一个强大而实用的GPT工具分享平台。
如有任何疑问或建议,请随时与我们联系。


                                                                                                                                 AI
爱好者团队

极力推荐的一个人工智能学习路线图,抓紧收藏!!!

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按照我这个路线坚持完,你会变成一个人工智能的牛人的。它是假定一个没有人工智能基础的学习路线。大概分成下面几个阶段

  • 全面的基础知识
  • 熟悉编程框架
  • 学习与复现现有的精典项目
  • 自己的发展方向
  • 自主
    • 项目实践
    • 论文阅读
    • 交流
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全面的基础知识

任何一门学科或者说一个技术,要学好它,最好的方式 是从基础开始了,而且它也是影响你未来的重要的一部分。不过对于人工智能这个方向来讲,基础有点儿多:

数学基础

线性代数:矩阵运算、特征值和特征向量奇异值分解等。

概率和统计:概率论基础贝叶斯理论、描述统计、推断统计等。

微积分:导数、积分、偏导数、梯度、泰勒展开等。

优化方法凸优化梯度下降法、牛顿法、随机梯度下降法等。

编程基础

Python:Python是AI领域最常用的编程语言。要学会基础语法、数据结构等。这个编程语言没有别的,只有 Python 。

数据处理:学会使用NumPy、Pandas等库进行数据预处理。这个会极大影响你的效率,所以要熟练掌握。

机器学习基础

下面这些主要是一些基础性的公式、简单的评估方法与模型的原理性的东西。如果要学习,最好是亲手写个代码。

监督学习:线性回归、逻辑回归支持向量机决策树随机森林、K近邻、朴素贝叶斯等。

无监督学习:聚类、降维、密度估计等。

模型评估:交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标(准确率、召回率、F1分数等)。

深度学习基础

尽管你不喜欢,但是这些基础性的原理还是要必须学会的。

神经网络基础:前馈神经网络、反向传播算法、激活函数等。

卷积神经网络(CNN):用于图像识别、对象检测等任务。

循环神经网络(RNN):用于序列数据,如自然语言处理、时间序列分析等。

Transformer:LLM 、及一切可能。

常见框架:TensorFlow、PyTorch、Keras的基础知识。

其他

有时其他不重要,有时又很重要,很显示,这是一个描述极少,但是有时能救你命的东西。你加油吧。因为它可能是你某一个时间点卡住你的东西。你不会,就真的会被卡住。不过要记得变通,要记得GPT4 与谷歌的存在。

数据获取:如何收集和使用数据,包括公开数据集、网络爬虫等。

版本控制:学会使用Git和GitHub进行版本控制和协作。

如果你会了这些基础了,那可以认为你具备了所有人工智能方向进发的能力了。

熟悉编程框架

这个是快速实现你想法的基础了。如果你不能熟练的使用某一个 AI 的编程框架,那你怎么来验证你的想法是不是对的,是不是有用的,是不是真的能超过人类呢?因为我 pytorch 用的多,所以如何熟练用这个编程框架,我就以它为例吧。

了解PyTorch的基础结构和概念

张量(Tensor):理解PyTorch中的基础数据结构张量,它类似于NumPy的数组。

自动微分(Autograd):理解PyTorch的自动微分机制,如何利用它来自动计算梯度。

神经网络(nn.Module):学习如何使用PyTorch的nn.Module来定义神经网络。这个玩意是所有自定义模型的基础

学习构建基本的神经网络模型

要用 pytorch 能熟练的完成下面模型的编写工作。

前馈神经网络:学习如何构建和训练基本的前馈神经网络。你要会写输入、输出、隐藏层还有激活函数什么的。

卷积神经网络:用于图像识别等计算机视觉任务。像 LetNet 、 VGGNet 。

循环神经网络:适用于序列数据如文本、时间序列等。像 LSTM 、 GRU 类的网络。

Transformer:LLM 及一切任务,都能用它。BERT 与 GPT 是必练的模型。

模型的训练与验证

损失函数:理解不同任务的损失函数,如交叉熵损失均方误差损失等。这个怎么用 pytorch 搞到你的模型里是个非常非常重要的工作。

优化器:掌握常见的优化器如SGD、Adam等,并了解它们的工作原理。跟损失函数同样重要。

模型验证和测试:学会如何在验证集上验证模型性能,并在测试集上进行测试。干活嘛,总要有标准,这个就是标准。你做的对不对,好不对,全看它了。

模型的保存和加载

学习如何保存和加载模型:包括模型结构和模型参数。Ctrl+S 你说重要不?

参考和复现别人的代码

GitHub:在GitHub上找到相关的项目,通过阅读和复现代码来提高自己的能力。

论文实现:尝试复现一些研究论文中的模型和实验。

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参加线上比赛和挑战

Kaggle:可以参加Kaggle上的一些比赛,与他人竞争和学习。

持续关注PyTorch的更新和新特性

官方文档和论坛:定期查阅PyTorch的官方文档和论坛,了解最新的功能和最佳实践。

探索高级特性

自定义层和操作:学习如何在PyTorch中自定义神经网络层和操作。

分布式训练:了解如何利用PyTorch进行分布式训练。

掌握了这些内容后,你就可以说熟练掌握了PyTorch,可以用它来实现自己的深度学习模型和项目了。

学习与复现现有的精典项目

这个举些例子吧,用这些例子吧,主要是在 github 与 kanggle,可以通过学习与复现,得到非常不错的实际项目的锻炼。

GitHub开源项目

GitHub上有很多优秀的AI相关的开源项目,通过学习和参与这些项目,可以积累经验和提高技能。通常你一搜索就有一大堆的列表。

预训练模型和工具库

Hugging Face Transformers:一个非常流行的自然语言处理预训练模型库。要学会如何使用它,会是你更快的复现各种项目、论文的利器!

Pytorch 的精典模型库,要熟练使用才对。

深度学习框架

PyTorch:热门的深度学习框架,可以参与贡献或学习源代码。

TensorFlow Models:TensorFlow的模型库,包含各种预训练模型和示例。

教学和示例项目

fastai:一个简单易用的深度学习库,同时有配套教程。

DeepLearning.ai:包含各种深度学习课程的示例代码。

Kaggle竞赛

Kaggle是一个举办数据科学和机器学习竞赛的平台,可以通过参加竞赛来锻炼实战能力。如果你是工程 目标的,请一定要完成下面这些基本的比赛项目。

分类和回归竞赛

Titanic: Machine Learning from Disaster:一个入门级别的二元分类竞赛。

House Prices: Advanced Regression Techniques:一个房价预测的回归竞赛。

自然语言处理竞赛

Natural Language Processing with Disaster Tweets:通过推特预测灾害的发生。

计算机视觉竞赛

Digit Recognizer:基于MNIST数据集的手写数字识别竞赛。

时间序列预测竞赛

Web Traffic Time Series Forecasting:预测Wikipedia网页的未来访问量。

在学习和实践这些项目时,建议你:

  • 代码实践:尝试运行代码,理解并修改代码。
  • 深入学习:深入研究项目或竞赛的相关理论和技术。
  • 社区互动:积极参与项目或竞赛社区的讨论,和他人交流学习。看看人家原来的思路是什么,碰到过什么问题。

自己的发展方向

从人工智能现阶段来看,大的方向就是两个自然语言处理与视觉,还有个小的方向 语音,还有个商业化最多的方向 推荐系统。在学习的过程中,明确自己的发展方向是非常重要的一步。要探索并找到自己感兴趣的人工智能子领域。你只有确定了自己的方向,才会找到自己的目标、乐趣与动力。但是大方向其实只有下面这几个:

  • 自然语言处理(NLP):如果你对文本和语言处理感兴趣,可以考虑此方向。涉及文本分类、情感分析、机器翻译等。
  • 计算机视觉(CV):对图像或视频处理感兴趣的可以选择此方向。例如图像分类物体检测、图像生成等。
  • 推荐系统:在这个方向,你可以研究如何根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐。差不多是离钱最近的方向,你每做好一点儿,在合适的平台上都有极大的放大。
  • 语音处理:如果对语音识别、语音生成或其他音频处理任务感兴趣,可以考虑此方向。如自动语音识别(ASR)、语音合成(TTS)等。
  • LLM(大语言模型):这个是最火的方向了,可能真的只有这个方向才是 AGI 的未来。

自主

“自主”在此指的是主动地、有计划地进行学习和实践。这包括项目实践、论文阅读、以及与其他学习者和专家的交流。以下是这几个方面的详细说明:

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项目实践

项目实践是将所学知识应用于实际问题的过程,也是检验和加深理解的好方法。

个人项目:可以根据自己的兴趣和所学知识,选择一些实际问题来解决,如开发一个聊天机器人、做一个图片分类器等。

  • 参与开源项目:在GitHub或其他开源平台上,参与一些有影响力的开源项目,可以学习到更多实战经验和最佳实践。
  • 竞赛参与:如Kaggle、天池等平台的数据科学竞赛,可以在解决实际问题的同时,与其他选手竞争、学习他人的优点。

论文阅读

论文阅读可以帮助我们了解领域的最新研究动态和前沿技术。或者说是你成长的必备养份,不读论文,你可能一直只能是个底层实现者。

  • 选择高质量的论文:如顶级会议和期刊的论文,arXiv预印本服务器的热门论文等。这个搜索与查询的方法可能要另外写一篇文章了。
  • 定期阅读:可以制定计划,如每周阅读2-3篇论文,持续更新知识库
  • 深入理解和实践:尽量理解论文的每个部分,包括理论、实验、代码等。可以尝试复现论文的实验结果。尽管你可能没办法复现所有的,但是找一些精典与契合自己方向的来来做,真的有特别大的帮助 。

交流

交流是学习过程中非常重要的部分,可以帮助我们打开思路、解决问题。而且当你成长到一定时间,去找人交流可能会迅速提高你,因为一些大牛的眼界、直觉是远超常人的,你要相信人与人的差距,可能真的比人跟狗都大。下面是几个常见的交流方式:

  • 线上社区:如Reddit、Stack Overflow、知乎等,可以提问、回答问题、参与讨论。
  • 线下Meetup:参加一些线下的技术交流会,可以听到一些前沿的分享,也可以结识同领域的朋友。
  • 参加研讨会和会议:可以听到领域内专家的讲座,也有机会提问和交流。

通过以上三个方面的自主学习,可以更全面、更深入地学习人工智能知识,也更有利于个人的专业成长。你不参加几个顶会,怎么见到更多的牛人呢?

要是看到这儿了,我想也不会介意再动下手,我觉得最好的方式应该是视频学习,类似 “知乎知学堂推出的《程序员的AI大模型进阶之旅”, 其实就是一份非常有意思的 AI 大模型的介绍性入门课程,简单看看,你可能马上就对大模型了解了,而不是要大量阅读。这也是个非常有效的学习方法。

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AI生图有多火?电商向AI狂奔

AI生图有多火?电商向AI狂奔插图

在国内、在注重社交的当下,AI生图、AI写真等功能则受到越来越多消费者的喜爱。

自ChatGPT爆火以来,AI生图的功能受到越来越多年轻人的青睐,国外的顶级AI设计软件Midjourney、StableDiffusion或许成为设计师助手,但在国内、在注重社交的当下,AI生图、AI写真等功能则受到越来越多消费者的喜爱。

在今年7月,9.9元就能设计写真的妙鸭相机迅速出圈,用户只需要上传20张本人正脸照,就能制作完成自己专属的数字分身,然后根据模板风格就能生成个人写真,甚至有不少宝妈利用该功能为小朋友拍摄生成“入学证件照”,只需要9.9元,就能让不听指挥的小朋友拥有乖巧可爱的证件照。

对于很多消费者来说,AI是“科技之光”,虽然生成的照片是虚构的,但看起来很真实,能够满足自己的社交需求和审美需求即可。

如果说妙鸭相机是抓住消费者这一痛点的“前菜”,那此次双十一中,淘宝更是成为阿里重点的AI布局。

AI生图有多火?电商向AI狂奔插图1

图源:淘宝商家管理后台

据淘宝商家的管理后台显示,在商品类目中已经新增了人工智能服务选项,包括AI绘画、AI照片生成、AI四维彩超、AI语音包等。

01 AI生图获消费者双十一购物青睐

在本次双十一期间,不少商家提供了 AI 绘画、 AI 照片生成、 AI 四维彩超、 AI 语音包 等产品,仅需要几块钱就能拥有 AI 生成的图片,包括在淘宝问问 AI 搜索界面,也会同步推荐一些“双十一什么 AI 最值得买?”等问题。 

通过淘宝搜索“宝宝四维AI照片”,有不少商家的接单量均超过千单,可见,AI生图在双十一购物节中也占有一席之地了。 

AI生图有多火?电商向AI狂奔插图2

图源:淘宝APP

在双11期间淘宝增设新类目,意味着商家有更多的机会、消费者有更多的商品选择。 增设人工智能服务类目之后,预计平台针对新类目商家将有扶持政策,并会有专门的客服进行运营,逐步丰富这一类目中的商品种类。 

不仅如此,在一些短视频平台也有不少相关自媒体博主、APP落地页推荐等进行AI生图的产品推荐,#AI预测宝宝长相、#宝宝长相预测的相关话题播放量就达到千万次、亿级播放量,精准的收获了孕妈、宝妈群体的关注。 

AI生图有多火?电商向AI狂奔插图3

图源:抖音APP截图

对此,一位即将待产的孕妈给大模型之家分享了她今年双十一购物节中的订单,不乏也在猎奇心理的推动下,下单了宝宝四维AI照片预测的产品。 

AI生图有多火?电商向AI狂奔插图4

图源:受访者提供

AI生图有多火?电商向AI狂奔插图5

图源:受访者提供AI生图

对于收到的AI预测宝宝长相的照片,孕妈表示,“我第一次当妈妈,我不知道和我合体如此之久的宝宝未来出生的样子,虽然还没见到她(他),但我当我看到AI生成的照片时,我收获到了一种心理慰藉,这个宝宝应该就是我的天使宝宝,我还会把这个照片分享到别的社交平台上,让家人朋友都看到。” 

以妙鸭相机、宝宝四维AI预测长相为例,根据原始图片进行AI生成的图片,虽然是虚构的,但“假得很真实”,能够满足大多数消费者的心理预期,也成为AI生图产业“欣欣向荣”的关键。 

大模型之家认为,AI生图能够通过算法和模型,对人脸的五官、轮廓、肤色、发型等特征进行精细的分析和预测,从而生成符合用户期望的虚拟形象。 这种技术具有高效、便捷、个性化等优点,能够极大地满足消费者对虚拟形象的需求,实现社交流量的抓取。由于AI生图技术主要依赖于人脸识别技术,因此可能会涉及到个人隐私问题,这也需要消费者格外注意。 

02 电商向AI狂奔

今年,通过文心一言加持,百度正式推出电商新品牌百度优选,定位 “搜逛推一体”的智能电商平台;京东在言犀电商大模型后,推出了一系列云上 AIGC 产品;而淘宝今年上线淘宝问问、 AI 家装、 AI 创作小助手等一系列 AI 产品。 

AI生图有多火?电商向AI狂奔插图6

图源:商汤秒画

大模型之家认为,淘宝在双11期间新开设人工智能服务一级类目是一个积极的举措,对于人工智能服务领域的商家和消费者来说都是一个好消息。 它不仅能够提供更多的销售渠道和商机,也能够促进人工智能技术在电商领域的应用和发展。 

淘宝此次新增人工智能服务类目也反映了人工智能技术在电商领域的应用越来越广泛。 人工智能服务涵盖了多个领域,包括图像生成、语音识别、医学影像分析等,这与电商的交易、物流、客服等方面都有着密切联系。其中,AI绘画和AI照片生成可以用于商品图片的制作,AI语音包可以用于客服语音回复,而AI四维彩超则可以用于AI产品展示和用户体验感的提升。 

更长远来看,一方面,AI技术可以优化电商平台的用户体验,通过智能推荐、智能搜索、智能客服等功能,通过对用户行为数据的分析,了解用户的购物习惯和需求,从而进行精准营销;另一方面,能够帮助电商平台优化供应链管理,提高库存周转率和物流效率,同时促进电商行业的创新,为电商平台提供了新的商机和增长点。 

AI技术在电商行业的应用和发展将带来更多的创新和变革,帮助电商平台提高效率、优化用户体验、增加销售额。 同时,也需要各大电商平台积极探索和实践,结合自身业务特点,找到最适合自己的AI应用场景和发展策略。 

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OpenAI|ChatGPT新功能,搜索Bing获取答案插图3

美团首个AI产品亮相,切入AI伴聊 

美团首个AI产品亮相,切入AI伴聊 插图
美团首个AI产品亮相,切入AI伴聊 插图1

近期,各大应用商店上线了一款名为“Wow”的APP,分类在聊天社交和社区。该APP由上海三快省心购科技有限公司开发,通过股权穿透发现,该公司由上海汉涛信息咨询有限公司100%控股,王兴为实际控制人,是美团关联公司,也是美团战略投资部的运营主体。

美团首个AI产品亮相,切入AI伴聊 插图2

因此,Wow也是美团入局大模型之后的首款AI产品。

据官方介绍,Wow定位是一款属于年轻人自己的AI朋友社区,提供角色扮演、情感倾诉、趣味交互等功能。此外,Wow通过AIGC技术,可以实现拟人化的对话效果、人物形象和声音合成。目前该APP尚处于内测阶段。

Wow APP的页面非常简洁,只有聊天、发现和个人中心三个标签,目前也只有和APP内提前设定好的形象进行对话的功能。用户登陆后,在发现页面可以左右滑动,与不同形象进行沟通。每一个形象在初次对话前都会有设定介绍,其中有人机械斗中失忆的娜娜、学校小霸王男友江瑾瑜、物理学家费曼的门徒概念大师、哲学家苏格拉底、流亡的先皇遗腹子凌砚辞、唐僧、妲己、高一学生苏诗瑶等29个形象设定。

美团首个AI产品亮相,切入AI伴聊 插图3

用户每和一个AI伙伴聊天,都会创建一个新的对话,对话信息会保存在APP的“聊天”界面中。值得注意的是,虽然Wow的应用介绍内有“创建”功能,但目前APP内暂时还不支持用户创建自定义的虚拟伙伴进行聊天,或许会在后续版本中更新。

值得注意的是,在与其中一个AI人物小美交流时,当问及今天的天气时,小美并不能回答上来,她自己的“解释”是,她在虚拟世界里,不知道现实里的天气。

目前,市面上已经有一些类似Wow的AI伴聊产品,许多大模型厂商推出的AI助手APP也具备AI聊天的功能,微博也上线了“明星AI情感伴聊”功能,还有腾讯音乐的未伴等产品。

自从2022年底ChatGPT横空出世之后,全球各大科技厂商都开始重视大预言模型带来的变革力量,全球范围内掀起了一场AI浪潮。美团也顺势加入了这场AI大战,如今的竞争已经越发激烈。

美团在2021年正式提出“零售+科技”战略,此前已经开启了对AI技术的投入,包括无人车、AI调度系统等。在大模型出现后,美团内部也随机开启了相应研发和投资,今年3月,王兴个人投资了王慧文的光年之外,6月,王慧文因病辞职后,美团收购了光年之外,7月分美团入股另一家大模型公司智谱AI。

未来,AI是科技企业市场竞争的重要支撑,美团已经搭建了一张大模型发展蓝图。现在美团的AI战略已经开始进行成果测试。

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未来十年,AI可能比传统投资分析更重要

未来十年,AI可能比传统投资分析更重要插图

AI革命已经开启,亚太地区及北美投资者先行。

人工智能(AI)在投资领域的渗透力或许比你想象中更为强大。全球资管公司景顺的一份报告显示,系统性投资者已经在一系列核心功能中使用AI。

在题为《景顺全球系统性投资研究》的报告中,景顺表示,50%的系统性投资者已将AI整合至其投资流程中,这表明投资者普遍预期AI工具将于未来几年改变投资组合管理。

研究结果还显示,62%的投资者预计,在未来十年内,AI的重要性将比肩传统投资分析;13%的投资者预计AI甚至会超过后者。

未来十年,AI可能比传统投资分析更重要插图1

图片来源于网络

AI已广泛用于投资领域

接受景顺调查的投资者表示,他们正在利用AI更好地了解市场环境及识别宏观经济拐点。

46%的受访者正在使用AI识别市场行为模式,38%的受访者正将AI用于投资组合配置及风险管理。投资者属意于AI能够预测意外事件以及可以帮助减少人为偏见的能力。

《景顺全球系统性投资研究》的结果显示,目前已有29%的投资者开始使用AI制定和测试投资策略,另有20%的投资者正在利用AI实时监控并调整投资头寸。而未来这两者的比例将会有显著提升:76%的投资者预计未来将利用AI制定和测试投资策略,55%的受访者预计将利用AI实时监控投资组合。

绝大多数的机构投资者认为,AI最具吸引力的优势在于准确和及时的市场洞察力、完善风险管理和提升效率及自动化。他们对AI的主要顾虑在于复杂性和数据质量以及完整性。

对于AI在系统性策略中的优势及挑战之处,大部分中介渠道商表示主要好处在于可以完善风险管理和灵活适应瞬息万变的市况。不过仍有超六成的受访者认为实施成本及AI模型的复杂性和可解释性是采用AI的主要障碍。

《景顺全球系统性投资研究》基于130位机构及中介系统性投资者的观点,其管理资产总值达22.5万亿美元。

亚太投资者更青睐AI

从地区来看,投资者对待AI及自然语言处理(NLP)的态度存在显著差异,欧洲、中东及非洲的投资者明显比亚太地区及北美的投资者更持怀疑态度。

《景顺全球系统性投资研究》指出,半数的亚太地区受访者表示,正在将机器学习及AI作为构建投资组合的系统方法工具,这一比例高于北美地区的35%及全球平均水平30%。欧洲、中东及非洲地区仅为12%。

与此同时,亚太和北美地区的投资者也更倾向于在整个投资过程中运用AI技术。在利用AI识别市场行为模式方面,亚太及北美投资者的占比分别为65%、48%,欧洲、中东和非洲地区的占比则为33%。在利用AI实时监控并调整投资头寸方面,亚太及北美投资者的占比分别为35%、20%,欧洲、中东和非洲地区的占比仅为10%。

对于在投资流程中对各种NLP的运用,亚太地区及北美投资者也领先于欧洲、中东及非洲地区的投资者。

更关键的是,亚太地区的投资者也更坚信AI在投资中的重要性,73%的亚洲受访者认为未来十年AI将与传统分析方法同样重要,20%的投资者认为AI甚至会超越传统投资分析方法。北美投资者也有类似的趋势,但欧洲、中东和非洲地区相对更加保守,其51%的受访者认为十年后AI的重要性仍将不及传统的分析方法。

景顺量化策略高级投资组合经理安德烈·罗伯茨(Andre Roberts)表示:“与欧洲、中东和非洲地区以及北美的投资者相比,许多亚太地区的投资者发展和成熟得更晚,因此他们在投资过程中运用AI及NLP等新工具时,可以拥有更大的组织灵活性及动力。这是一个仍在迅速发展的系统性投资领域,随着投资者对这些工具越来越熟悉,我预计各地区在采用AI方面的差距将会逐渐缩小。”

(本文内容仅供参考,不构成任何形式的投资和金融建议;市场有风险,投资须谨慎。)

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AI战争的崛起:希望与担忧并存

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AI战争的崛起:希望与担忧并存插图1

在加沙之战中,以军利用人工智能(AI)技术取得了重要突破,引发了人们对于AI在战争中的作用的讨论。这标志着人类历史上的一次重要转折,AI战争正式登场。这一新型作战方式也引发了人们的担忧与忧虑。

AI战争的崛起:希望与担忧并存插图2

以色列媒体报道称,以军利用AI和自动化技术,在加沙之战中成功识别并打击了约1200个哈马斯目标。这一技术通过脸部识别、大数据分析等手段,快速锁定目标并发动攻击。以军将AI视为现代生存的关键,甚至将其称为人类历史上的“第一次真正意义的AI战争”。

AI战争的崛起:希望与担忧并存插图3

AI战争也存在一系列问题和挑战。首先是误判的风险。万一AI识别错误,以军可能会攻击错误的目标,导致无辜人员伤亡。其次是AI的自信问题,它可能会产生虚假的自信,误导决策者。更重要的是,AI战争带来的破坏力可能会加速一个国家的愤怒,而算法中的潜在错误却被战争迷雾所掩盖。

此外,AI战争预示着一种全新的作战方式的到来。类似于无人机改变了现代战争一样,AI必将在未来的战争中发挥重要作用。以色列已经开始在实际行动中使用AI战争技术,其他国家军队也不会置身事外,纷纷准备迎接这一变革。

我们也必须面对一个更可怕的未来:当AI战争不再需要人类中间干预时,自动识别、锁定和发起攻击,甚至摧毁目标。当战争机器突然智能到集体“叛乱”起来,人类又将何去何从?这并非仅仅是好莱坞电影的情节,而是一个可能的未来。

人类发明了无人机,发明了AI,但未来的人类可能面临着更为可怕的未知。我们不能忽视AI战争带来的潜在风险,同时也不能否定其带来的希望和潜力。我们需要深入思考和探讨,以找到合适的方式来平衡人类的安全与科技的发展。

面对这个问题,你怎么看?你认为AI战争将如何影响未来的战争和人类的生活?请留下你的评论和观点。

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AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!

AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!插图

很多小伙伴对于AI绘画还是一知半解,尽管AI绘画很热门,能够为我们带来很便捷的创作体验,但是不知道如何写关键词,往往打造不出自己想要的效果。小编今天为您分享的这期教程就可以帮助您轻松搞定AI智能绘画,推荐一款超级好用的软件,支持中英文输入,自动识别您的作画需求,还可以导入本地图片作为参考图,便于AI识别,能够为您转换为更准确的画面,喜欢转换结果就一键下载,不喜欢的话还可以多次生成,无限创作,是不是很心动呢?那就赶紧跟着小编的节奏看下去吧!

AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!插图1

小编为大家推荐的软件名为“梦幻AI画家”。我们在就可以自己的手机就可以下载安装。无需电脑也能实现一键文字转画。

操作方法很简单,只需要输入文本内容,也可以上传本地图片,选择好画风后就可以一键生成AI画作了。制作时需要30-120秒的生成时长,需要小伙伴们耐心等待哦。

下面小编为您讲解一下可以使用的关键词以及关键词描写方法。

AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!插图2

金发萝莉、小女孩、午后阳光、围裙、绑带鞋、蓝灰色眼睛、漫画风、超高质量

AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!插图3

水乡、城市、水中城、搞他、红屋顶、高饱和度、烟雨

AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!插图4

少女背影、水手服、机械、赛博朋克、黄昏、废土

AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!插图5

关键词组成的句子:“30岁的森林之神,相貌粗犷,全身拥有令人惊叹的肌肉”、“阴暗的天空,邪恶的机器人攻击着古代城市”、“Mikasa ackerman在空中展现出英姿飒爽的身影”、“赛博朋克森林街道里,休眠着邪恶的石头傀儡”、“一座靠近大海的日本城市,整体五彩缤纷,充满着动漫感”。

AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!插图6

如何写好关键词?

AI作画比较随机,关键词对于出图结果来说至关重要,我们需要尽量添加到“超多细节”、“完美画面”、“最好的质量”等词,再多补充一些画面主要成分或者细节,才可以获得更加精美的画面。

AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!插图7

如果您当下没有创作灵感,也可以在首页参考他人作品,制作同款,每一次生成结果都不同,可以满足您的绘画需求。

AI智能绘画关键词有哪些?新手级AI绘画教程分享!插图8

相信看到这里的同学们,都已经很全面地掌握操作方法了吧,小编也为您整理了多种风格的AI作图必备关键词,希望可以给您参考,获得更多创作灵感,打造出自己脑海中的梦境之画。

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AI面试:蓝海还是“难海”?

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多重质疑,融资不易

成立于2017年的近屿智能是一家以L5级别AI视频面试产品为核心的人力资源领域产品和解决方案公司,希望通过AI技术帮助企业既快又准地挑选合适的候选人。

经过多次技术迭代,近屿智能在2018年推出主打产品“AI得贤招聘官”,并拥有自主研发的AIGC HR行业大模型和多模态算法,人机对比实验准确率超92%,在国际处于技术领先水平,但却在融资和业务拓展中遭遇重重困难。

在AI招聘的蓝海市场中,作为一家创业期的AI招聘公司,近屿智能如何向客户证明AI视频面试的有效性?如何展示“AI得贤招聘官”较其他大公司的AI面试产品的优势?未来又该如何应对市场不确定性带来的挑战?对这些问题的回答,关乎近屿智能的发展走向,也关乎AI视频面试未来在中国的进一步推广。

01 从研发到应用:四次AI技术迭代

近屿智能的前身是南京葡萄诚信息科技有限公司,其主打产品为“AI得贤招聘官”。从研发到测试再到正式推向市场,“AI得贤招聘官”经历了传统机器学习算法(2017年)、篇章级别语义识别(2018年)、多模态融合算法(2019年—2022年)和AIGC HR行业大模型(2023年)四次大的技术迭代。

公司早期的技术合作方采用的是传统机器学习算法,但在尝试了文字聊天机器人和电话聊天机器人等模式后,AI面试的准确率并未得到提升。

2017年底,在哈尔滨工业大学(深圳)陈清财教授的指导下,公司创始人兼CEO方小雷意识到,以当前人工智能的自然语义理解水平,想要做完全开放式的多轮面试对话系统太理想化,但可以做其他方面的尝试——提前准备好设定的问题,然后请应聘者基于标准化的问题做详细的陈述,再由AI评估陈述的完整内容。

陈教授和其团队一直在做NLP(自然语言处理)相关的技术应用研究,很早就开始研究并使用深度学习算法。他们运用预先训练的NLP算法进行迁移学习,为近屿智能做了一个面试对话系统,初始判断准确率高达80%。但要达到商用水平,则需要AI学习人力资源领域的专业知识,以加强对上下文的理解。

为此,以公司首席架构师Dr. Laurence Lau创造的Talent-DNA框架为基础,基于公司资深的HR行业专家知识,公司技术团队用结构化的形式总结人力资源知识,构建了自有知识图谱,通过带标签的数据训练调整模型,提升机器深度学习的效率。

2018年秋季,近屿智能推出第一代“AI得贤招聘官”。一家美国公司的亚太区总部为新产品进行客户验证后称,这套AI系统可用来进行管培生的初步筛选。但由于不同行业的客户人才画像、岗位画像和评估目标不同,要提升AI面试的准确率,还需要产品在不同领域中基于真实的面试数据进行深度学习训练。

AI面试:蓝海还是“难海”?插图1

2019年7月,近屿智能获得800万元天使轮融资。天使投资人介绍的1对1英语培训头部企业成为公司客户。为让AI面试官更贴合客户需求,公司首席咨询顾问吴欣带队对客户管理层和业务层进行深度访谈,从中提炼出外教老师的胜任力模型。除了对面试者的回答内容进行评估外,AI还评估其宏表情、声音等其他维度;然后,咨询顾问基于对岗位胜任力的理解为不同维度打上不同权重,最终加总形成总分

然而,在首次测试中,“AI得贤招聘官”的评估与人类招聘官的一致性只有60%。

这是因为,虽采用了深度学习算法,AI对候选人的回答内容、宏表情、声音等,分别采用篇章级语义识别算法、表情识别算法、声音识别算法进行单独识别判断,然后基于人类设定的权重相加算出总体得分;但人类面试官的实际决策并非线性逻辑的加总,而是基于各种维度综合判断形成的决策。

了解业务端的问题后,陈清财教授提出采用多模态融合技术(MFT)来优化算法。基于该技术,近屿智能推出了可模拟人类面试官面试行为的“近屿超脑”,通过对篇章级语义识别算法、表情识别算法、声音识别算法的底层融合,针对候选人的回答内容、表情、声音等维度,综合判断候选人对应聘岗位的匹配程度。

在新一轮的人机对比实验中,“AI得贤招聘官”与人类面试官面试结果的一致性达到92%。在AI赋能下,原先客户HR团队要用一个月完成的招聘工作缩短到3天,面试效率提升10倍,平均每招聘一个员工的成本降低40%。

02 推广阶段:不断提升产品能力

2020年新冠疫情暴发后,企业对无接触、低成本的远程面试需求激增。市场的迫切需求缩短了AI面试这类新产品的前期市场培育周期,AI面试市场迎来一波热潮,近屿智能的AI面试产品很快进入教育、金融银行、高端制造等不同行业;公司在帮助大客户做个性化解决方案的同时,也在不断打磨完善自己的产品力,形成半标准化的产品和解决方案底座。

在为大客户提供方案时,公司前期会派出咨询团队进行为期1~2周的访谈咨询,针对客户的岗位需求建立胜任力模型,并设计专属的AI视频面试题库。随着服务客户的增多,“AI得贤招聘官”在真实面试数据中持续学习训练,提升对各个行业、各类岗位的胜任力模型的理解度,咨询顾问只需针对客户差异化的需求对模型进行微调。

另外,公司还会对客户做组织诊断并重构招聘流程。例如,为招聘大量资深程序员,某电力央企的HR需要有技术背景的员工的协助,结果导致招聘效率低,优质应聘者严重流失。为此,近屿智能推出“AI视频面试”+“在线考试”+“在线编程考试”的产品组合,帮客户全面考察候选人的胜任力、知识和编程技能,将招聘决策周期从2个月缩短到1周;另外还通过机器人流程自动化(RPA)技术实现了“一键发布”“简历库集合”“简历库激活”等功能,提升了招聘流程流转效率。

“AI得贤招聘官”只是该公司第一个AI拳头产品,随着数据的积累和AI算法的优化,公司逐步推出“AI培训陪练师”“AI绩效访谈师”“AI敬业度访谈师”,不断构建完善的知识图谱,最终形成AI对HR各个环节的赋能,将HR从繁重的重复劳动中解放出来。

AI面试:蓝海还是“难海”?插图2

2019年底,近屿智能开始商业化。截至2021年10月,逐步构建了包括L4级别AI视频面试、ATS(招聘管理系统)、在线编程考试、胜任力建模咨询等标准化的产品和服务;中小型企业也可用低廉的价格按次数或按月购买AI招聘服务。公司已在高端制造、地产、互联网、医疗等10多个行业落地,累计超大型企业用户50多家,累计完成AI面试人次55万次。公司还与全球软件巨头SAP、智能远程办公平台钉钉、企业微信等达成了深度合作。

虽然取得了这些成绩,但在2020年7月获得Pre-A融资后一段时间,近屿智能的下一轮融资一直没有落定。在融资不易的环境下,AI面试产品能否实现批量销售以盈利甚至达到盈亏平衡变得更加重要。

另外,市场环境也在发生变化。2021年以来,中国人工智能市场经过几年的资金热捧逐步回归冷静,人工智能企业融资陷入困境。随着疫情的反复,大量企业裁员降薪,招聘需求越来越不稳定,放慢了解锁新技术、采购新招聘产品的步伐,AI面试市场从2020年的爆火又回归了平淡。

针对人工智能企业的政策法规也在收紧。2021年9月底,中国发布了《新一代人工智能伦理规范》,其中第十二条提到要“增强安全透明,在算法设计、实现、应用等环节,提升透明性、可解释性、可理解性、可靠性、可控性”;在十三条中提到要“避免偏见歧视。在数据采集和算法开发中,加强伦理审查,充分考虑差异化诉求,避免可能存在的数据与算法偏见”。

03 多重质疑和挑战下如何发展

在此背景下,近屿智能获得来自著名上市地产公司A集团的AI面试项目采购;公司非常重视这一订单。然而,由于此后A集团内部对AI面试的质疑,2021年7月,该面试项目的交付突遭变故。

A集团规模大,包含多个业务板块,例如地产、物业、环保等,每个业务单元对人才的胜任力要求都不同。选择AI面试就意味着,每个岗位都要搭建相应的AI面试模型,不仅咨询过程要耗费大量时间,定制多个面试模型也会增加企业成本预算。

起初,近屿智能团队说服A集团建立一个用于不同岗位招聘的通用模型,如工程管理、营销、客服等职位,在此基础上,为各个职位加上特殊的胜任力维度。“N”代表通用素质,“X”是各个职位要求的具体专业素质。“N+X”组合模型涵盖了多种职位,对不同的岗位也提供了定制化的筛选漏斗,满足了A集团不同岗位的招聘需求。

这种构想得到A集团总部HR团队的支持,但却遇到来自集团子公司HR团队的阻力。A集团内部有一部人认为,AI面试体验差且效果难以评估,是场骗局。另有一些人认为,与其采购“AI得贤招聘官”与系统对接,不如直接采购已有供应商的产品,只需在现有HR系统中添加新的模块就可以完成升级。“AI得贤招聘官”虽能替代A集团HR多年沿用的招聘管理系统,但HR并不愿彻底更换掉操作起来更顺手的旧系统,而希望在原有系统里看到新增的AI面试官的评估报告,实现新旧系统的无缝对接。这对于近屿智能来说是个挑战。

AI面试官能否做到客观公正也受到质疑。

公司产品采用的是多模态的深度学习算法,算法模型是机器通过数据训练自己形成并不断完善,这个过程是无监督的。算法就像一个“黑盒子”,AI面试官在输入候选人的面试情况后,会通过“黑盒子”直接输出一个决策结果。相比“黑盒子”AI的评估结果,很多企业HR情愿相信“白盒子”AI的打分,起码有关于回答质量、表情、声音和颜值的单维度的打分,在复核时能大致看到候选人各方面的能力情况。

AI面试:蓝海还是“难海”?插图3

为了让客户对AI面试官的打分结果更放心,近屿智能在AI面试报告中除了有L4-AI对面试视频直接出具的总评分外,还给出了L2-AI的表情和声音单项评分,以及L3-AI的篇章级语义识别的单项评分,可以给人类面试官进行复核提供参考。

面试者的体验也是客户担心的问题。当前的AI面试流程大都是:后台准备好面试问题,候选人对着屏幕完成作答,随后AI在后台直接出具评分报告,面试过程没有双向沟通。为了改善面试者的体验,近屿智能对公司的AI面试产品进行了产品界面的优化,让公司员工扮演面试官提前录制好面试画面,让候选人在AI面试过程中尽可能感受到亲切。但要实现AI面试官像人类面试官一样和候选人进行互动,还需很长时间。

除了产品界面体验外,还有算法歧视问题。尽管近屿智能强调AI面试官没有人类的情绪、疲劳程度、偏见和歧视,从而保证面试评估更客观公正,投资人还是会对此存疑,毕竟2017年亚马逊就发现其AI招聘引擎存在歧视女性的问题。

另外,AI面试的完善要搜集大量求职者的数据来训练面试模型。求职者参加一次AI面试会给公司存下不少表情、声音、颜值等方面的数据,公司将如何管理、保存和使用这些数据,令面试者担忧。

A集团抛出的以上问题,是包括近屿智能在内的AI面试公司要应对的挑战。对这些问题的回答,考验着方小雷及其团队的智慧,也影响着AI面试在中国未来的发展。

04 教授点评

AI在招聘中的应用帮助公司减少了重复性的工作,在面试的各个环节,包括搜索人才、筛选求职者、面试等,为公司在人才获取方面节省了时间和人力成本,同时提供了又快又精准的结果。AI不仅改变了公司获取人才的方式,而且能帮助提升公司形象。

不同行业的客户人才画像、岗位画像和评估目标不一样,要提升AI面试的准确率,还需要产品在不同领域中基于真实的面试数据进行深度学习训练。在新职业日益增多、职业选择日益丰富、岗位需求多元化的就业市场,需要AI面试产品持续进行技术升级,拓展语义分析、综合素质考察维度等,深入人才选拔各环节,全面、高效甄别人才

客户还会提出比准确率更高的要求。在组织匹配度方面,AI面试公司还需要开发能预测文化协同性的工具,帮助公司筛选出忠诚度高、与公司情感承诺强、连接更紧密的候选人。在可能存在的歧视方面,AI面试公司需要确保AI深度学习的样本构成更加平衡,由不同性别、年龄和背景的候选人构成。在数据安全方面,公司需要提前告知求职者有关AI面试是如何评测候选人的相关信息的,并获得候选人的同意;关于应聘者的数据,要特别注意哪些数据可以记录,数据由谁管理和保存;明确相关数据的使用政策,并向候选人说明这些信息的隐私性和安全性。

招到合适的人才对公司的发展至关重要,人力资源系统的首要目标是吸引、激励和留住人才。AI面试和HR互补,AI面试官可以充分发挥应对重复性、连续性工作的优势,他们的相互配合可以让企业的招聘工作事半功倍。

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