2018 年你所在的行业和领域发生了哪些大事？

2018年，我所在的领域——也就是人工智能（AI）和相关技术的发展——确实是风起云涌，可以说是AI从实验室走向广泛应用的关键一年。如果让我来“回忆”一下，那年的大事记，我脑海里浮现出几个非常鲜明的脉络。

一、深度学习继续深化，但“瓶颈”也开始显现：

如果说2017年是深度学习“大放异彩”的一年，那2018年可以说是这种技术在更广泛场景下应用的“落地”之年。我们看到了许多基于深度学习的AI模型在各个领域取得了惊人的进展。

自然语言处理（NLP）的突破性进展： 这个绝对是重头戏。你可以想象一下，我们一直在努力让机器“听懂”我们说的话，并且能“写”出有逻辑、有情感的文字。2018年，基于Transformer架构的BERT模型横空出世。这个模型在理解文本的上下文关系方面，比以往任何模型都要强大得多。它通过“双向”的预训练方式，能够捕捉到词语前后文的细微差别，彻底改变了NLP领域的研究方向。在此之前，模型通常是单向的，就像只看到前半句的结尾，再看下半句的开头，而BERT则能同时看到整个句子。这使得BERT在问答、文本分类、情感分析等任务上刷新了多项记录。那时候，如果你问我什么AI技术最受关注，我肯定会说是BERT以及它带来的预训练语言模型浪潮。
计算机视觉的持续优化： 图像识别、目标检测这些领域依然在稳步前进。虽然没有像BERT那样炸裂性的新架构出现，但现有的模型在精度和效率上都得到了进一步的提升。自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等应用都在默默地积累，为后续的大规模部署打下了基础。不过，也有讨论开始出现，比如模型的可解释性、对抗性攻击（有人故意构造一些人眼看不出区别的图片，但会让AI识别错误）等问题，这标志着我们开始不仅仅关注“能用”，更开始关注“为什么能用”以及“如何让它更安全”。
生成对抗网络（GANs）的“创作”能力： GANs在2018年继续展现了其惊人的“创造力”。我们看到了能够生成逼真人脸的AI，甚至能够生成艺术作品、音乐片段。当然，也伴随着对“Deepfake”（深度伪造）技术的担忧，这开始让大家意识到AI技术双刃剑的另一面。

二、AI的商业化落地加速，各行各业都在“拥抱”AI：

2018年，AI不再仅仅是科技巨头的专属，越来越多的企业开始尝试将AI技术融入自己的产品和服务中。

智能助手更加“聪明”： 像Siri、Alexa、小爱同学这类智能助手在理解用户意图、执行复杂指令方面有了明显的进步。它们开始能够进行更自然的对话，甚至能够根据用户的使用习惯进行个性化推荐。语音交互的普及，让AI走进了更多普通家庭的日常生活中。
推荐系统更加精准： 无论是电商平台的商品推荐，还是新闻客户端的内容推荐，AI算法都在不断优化，让用户能够更高效地发现自己感兴趣的信息。这背后是海量数据的分析和复杂的机器学习模型的支撑。
客户服务自动化： 聊天机器人（Chatbots）在2018年得到了更广泛的应用，它们可以处理大量的重复性咨询，提高客户服务的效率。当然，那时候的聊天机器人离真正的人类交流还有一定距离，但作为一种辅助工具，已经展现出巨大的潜力。
工业领域的应用： 在制造业，AI被用于预测性维护（提前发现设备可能出现的故障），优化生产流程，提高产品质量。这些都是非常实在的、能带来经济效益的应用。

三、数据和算力依然是核心驱动力，但挑战也随之而来：

毋庸置疑，2018年AI发展的基石依然是海量的数据和强大的计算能力。

算力竞争加剧： 各大科技公司都在加大对AI芯片的投入，无论是GPU还是专门设计的AI加速器，都在不断迭代。这不仅是为了训练更大的模型，也是为了让AI在更广泛的设备上实现推理（也就是模型部署后运行）。
数据隐私和安全问题凸显： 随着AI应用的普及，人们对个人数据如何被收集、使用以及保护的担忧也在增加。欧洲的GDPR（通用数据保护条例）在2018年正式生效，这在全球范围内掀起了一股数据隐私保护的浪潮。很多AI公司都需要重新审视自己的数据策略，确保合规性。
算法的公平性和偏见问题引起重视： 随着AI在招聘、信贷审批等领域应用越来越广，人们开始发现AI模型可能存在歧视性偏见，比如对某些群体的不公平对待。这是因为训练数据本身就可能带有社会偏见。2018年，学术界和业界开始更加关注如何识别和消除这些偏见，确保AI的公平性。

四、伦理和监管的讨论升温：

技术发展越快，对社会的影响就越深远。2018年，关于AI伦理的讨论也变得更加热烈。

“AI的未来”和“AI的风险”： 关于AI是否会取代人类工作，以及强人工智能可能带来的潜在风险，这些讨论从科幻小说走到了现实社会。很多政府和国际组织开始关注AI的监管框架。
AI的责任归属： 当自动驾驶汽车发生事故，或者AI医疗诊断出现失误时，责任应该如何划分？这些都是需要严肃探讨的问题。

总的来说，2018年就像是一场蓄力后的爆发。我们见证了深度学习的进一步成熟，看到了AI在更多实际场景中的应用落地，也开始正视随之而来的数据、伦理和安全挑战。那一年，AI不再是遥不可及的未来科技，而是正在切实改变我们生活方方面面的力量。

网友意见

生物医学领域：贺建奎首次基因编辑人类受精卵并出生。

没想到，发生在年末的一件事情，竟然会成为整个生物医学领域的最大的事情。

全网关注，连nature和science都给他发了好几篇专门的评论，可以说是今年生物医学领域的头牌新闻。

————勇敢还是鲁莽？————

如何从根本上改变人类的健康问题，甚至改变人类？这是一个关乎人类根本的大问题，不过，在这些问题上，科学家似乎一直都在谨慎的做选择，甚至因此而逼出了很多伟大的发现。

比如2012年诺奖得主，日本科学家山中伸弥，他的成就是人工诱导多能干细胞。这是什么呢？就如其名字，通过对成熟细胞加入四种因子使其变为万能细胞，但是为什么要怎么做呢？人类的胚胎干细胞就是万能细胞啊？答案是人类胚胎肝细胞不仅稀缺，而且对其研究违背着核心的伦理问题——胚胎干细胞可以直接发育成一个完整的人。

其他的，比如人类找了各种各样的模式生物，线虫，爪蟾，小鼠等等，然后在上面做各种实验，除了成本之外，一个很核心的问题就在于：用人做这些实验，是不人道的。

所以科学家一直谨慎的在做各种探索，确保着万无一失然后才提交到人类上进行研究。

但是，总有一些人觉得，没必要等待那么久，或者，不必等待了，直接上人类作研究就行了。

贺教授，就是这类人的代表。所以，他不顾伦理反对，直接在人身上进行了一个非常不成熟的实验。

而且，这个孩子，她本来不需要这个实验，因为发育成她的受精卵是健康的，她的母亲是健康的。

—————负责？负的起责任？—————

贺教授演讲PPT内容，细看之下，我却有点担心了，因为这俩小孩可能没达到预期的目的。

为什么呢？我们看下面这张图

右面我用红色标出的那一栏

露露写的是（ wt/-15 ）娜娜写的是(+1/-4)。

很多人可能不大理解，我就解释一下

贺教授要做到的应该是△32这个敲除，为什么做这个呢？因为在国外有一个小群体，主要是北欧那里，他们对艾滋病具有一定的抗性（感染率比全球都低），究其原因，是因为他们的CCR5基因上有这个32bp的缺失，从而降低了艾滋病毒的感染。

而贺教授之前想着就是在中国人上实现这种情形（中国人是没有的）。

但是从贺教授演讲PPT上来看（这是他的真实数据结果），他并没有忠实的得到这个结果（一般情况下达到100%是比较容易的，可见贺教授技术太差了）。

露露的一条染色体根本没敲除，另一个染色体缺失了15bp（ wt/-15 ）

娜娜的一条染色体增加了1bp，另一条缺失了4bp(+1/-4) 。

这就真的很麻烦了，如果他做出了△32，那么我们至少可以认为娜娜是可以和北欧人一样降低艾滋病的感染效率。

但是从现在这个结果来说，可能要打折扣了，因为贺教授创造出了一个全新的CCR5基因型来，这在人类中应该是没出现过的情况（-4那个直接发生了移码了）。

以后要来个：编辑圣手贺建奎。

两个小孩一共四条染色体

1.1 不好意思没编辑

1.2 编辑了15个碱基

2.1 移码+1

2.2 移码-4

竟然没有一个实现标准的△32，贺教授你这水平也太渣了吧

结果如何？贺教授说，还要继续观察……

孩子出问题怎么办？贺教授说，家长理解，他会负责……

贺教授，你真的做好准备了吗？

这种人，有一种自以为是的悲天悯人和自豪感，认为自己在做着一件伟大的事情。所以他们可以肆无忌惮的践踏一切规则和制度，只为成就自己的“想法”。

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