譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

“AI For AI”是指利用人工智能來構(gòu)建和優(yōu)化其他人工智能系統(tǒng)，這能提高效率，但同時也引發(fā)了倫理和數(shù)據(jù)相關(guān)的擔憂。

“AI For AI”（簡稱 AI4AI）作為人工智能學科內(nèi)一個快速崛起的研究與應(yīng)用領(lǐng)域，其核心要義在于以人工智能技術(shù)本身為工具，賦能其他人工智能系統(tǒng)的開發(fā)過程、性能提升與全生命周期管理。具體而言，它通過將人工智能技術(shù)滲透于智能系統(tǒng)生命周期的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)——涵蓋模型選型、訓練過程、部署實施及持續(xù)迭代優(yōu)化——實現(xiàn)了對傳統(tǒng)開發(fā)模式的革新。

這種以智能驅(qū)動智能的方法，不僅賦予人工智能系統(tǒng)更高的自主性與運行效率，大幅降低了對人工持續(xù)干預(yù)的依賴，更在教育、醫(yī)療、工業(yè)等廣泛領(lǐng)域提升了智能技術(shù)的可擴展性與實際應(yīng)用性能，推動人工智能向更深度的自主化階段演進。

AI For AI的關(guān)鍵技術(shù)

AI4AI的目標實現(xiàn)依托于一系列突破性技術(shù)手段，這些技術(shù)從根本上重塑了智能系統(tǒng)的構(gòu)建邏輯與發(fā)展路徑，以下是其關(guān)鍵技術(shù)：

• 自動機器學習（AutoML）：作為AI4AI的核心技術(shù)之一，AutoML能夠自動化執(zhí)行機器學習流程中原本依賴專家經(jīng)驗的關(guān)鍵任務(wù)，諸如依據(jù)數(shù)據(jù)特征自動選擇適配的機器學習模型、優(yōu)化模型超參數(shù)以提升性能，以及針對復(fù)雜場景自主設(shè)計深度學習網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等。通過對這些手動操作步驟的自動化替代，AutoML不僅顯著加快了智能模型的開發(fā)周期，更降低了構(gòu)建高性能模型對專業(yè)知識儲備的門檻，使更多非專業(yè)群體能夠參與到智能系統(tǒng)的開發(fā)過程中。
• 元學習：元學習賦予人工智能系統(tǒng)“學習如何學習”的高階能力，使其能夠從過往的學習經(jīng)驗中提煉通用規(guī)律與方法論。這一特性使得智能系統(tǒng)能夠在面對新問題時快速完成知識遷移與策略調(diào)整，尤其在數(shù)據(jù)樣本有限的場景下表現(xiàn)突出，同時支持在不同任務(wù)間實現(xiàn)知識的泛化應(yīng)用，為解決跨領(lǐng)域復(fù)雜現(xiàn)實問題、加速創(chuàng)新迭代提供了技術(shù)支撐。
• 人工智能管道的優(yōu)化：AI4AI技術(shù)通過構(gòu)建智能化的開發(fā)流程，實現(xiàn)了對人工智能全流程的高效簡化。其涵蓋基于實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)配計算資源、依據(jù)數(shù)據(jù)分布自動選擇高價值特征、根據(jù)模型表現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)以追求最優(yōu)性能等多個方面，在提升開發(fā)效率的同時，最大限度減少了對人工監(jiān)督的需求，構(gòu)建了從數(shù)據(jù)輸入到模型輸出的端到端智能化鏈路。

示例與應(yīng)用

AI4AI并非停留在理論層面的抽象概念，而是已在多個行業(yè)的實際場景中落地應(yīng)用，通過具體案例展現(xiàn)了其賦能價值，印證了人工智能技術(shù)自我優(yōu)化、自我管理的實踐可行性，在提升決策速度、增強預(yù)測準確性、優(yōu)化資源配置等方面成效顯著，以下從多個領(lǐng)域舉例說明：

• 自動化數(shù)據(jù)科學：在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域，AI4AI系統(tǒng)能夠?qū)π芦@取的數(shù)據(jù)集進行自動化分析，包括特征提取、分布識別與模式挖掘，進而自主確定最適配的模型類型與參數(shù)配置，以實現(xiàn)高精度預(yù)測目標。這一過程省去了傳統(tǒng)開發(fā)中反復(fù)試驗、人工調(diào)參的繁瑣階段，大幅縮短了模型從開發(fā)到部署的時間周期，在金融風控、用戶行為預(yù)測等場景中得到廣泛應(yīng)用。
• 智能基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測：在城市與工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，AI4AI驅(qū)動的監(jiān)測系統(tǒng)正發(fā)揮重要作用。通過部署于老化橋梁、供水管道、交通網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵設(shè)施的智能傳感器，系統(tǒng)能夠?qū)崟r采集運行數(shù)據(jù)，結(jié)合AI4AI技術(shù)構(gòu)建的預(yù)測模型，精準預(yù)測維護需求、提前預(yù)警腐蝕風險，在保障基礎(chǔ)設(shè)施安全運行的同時，顯著降低了運營維護成本，為智慧城市與智能制造提供了核心支撐。
• 人工智能模型優(yōu)化：在智能模型性能提升領(lǐng)域，AI4AI算法被用于對其他人工智能模型進行針對性優(yōu)化。例如，通過分析模型訓練過程中的損失函數(shù)變化，自動確定最優(yōu)學習率以加速收斂；或根據(jù)任務(wù)特性推薦適配的激活函數(shù)，提升模型對非線性特征的捕捉能力，最終實現(xiàn)訓練效率與預(yù)測準確性的雙重提升，在圖像識別、自然語言處理等任務(wù)中效果顯著。

AI4AI的優(yōu)勢

以人工智能技術(shù)開發(fā)并優(yōu)化其他人工智能系統(tǒng)，所產(chǎn)生的優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面，更延伸至社會應(yīng)用領(lǐng)域，具體可歸納為以下方面：

• 更高的效率與生產(chǎn)力：通過自動化處理數(shù)據(jù)清洗、參數(shù)調(diào)優(yōu)等耗時任務(wù)，AI4AI顯著提升了智能系統(tǒng)開發(fā)的效率與生產(chǎn)力，使人類專家得以將精力聚焦于戰(zhàn)略規(guī)劃、需求定義等更具創(chuàng)造性與戰(zhàn)略性的工作，推動人工智能研發(fā)資源的優(yōu)化配置。
• 模型性能提升：借助元學習、自適應(yīng)優(yōu)化等技術(shù)，AI4AI能夠?qū)崿F(xiàn)對模型的動態(tài)調(diào)整與持續(xù)進化，其優(yōu)化效果往往優(yōu)于傳統(tǒng)人工調(diào)參方法，從而生成更準確、更可靠且更具魯棒性的智能模型，提升了人工智能在實際應(yīng)用中的決策質(zhì)量。
• 更廣泛的可訪問性：在可訪問性層面，AI4AI工具通過簡化開發(fā)流程、提供可視化操作界面等方式，降低了人工智能技術(shù)的使用門檻，使缺乏深厚技術(shù)背景的個人與組織也能便捷地開發(fā)和部署符合自身需求的人工智能解決方案，促進了智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)、教育等傳統(tǒng)行業(yè)的廣泛滲透與應(yīng)用。

這些優(yōu)勢的疊加，共同推動了人工智能領(lǐng)域的快速創(chuàng)新、技術(shù)的廣泛普及以及AI驅(qū)動項目結(jié)果的可靠性提升，加速了智能社會的建設(shè)進程。

挑戰(zhàn)與考量

盡管AI4AI帶來了顯著的技術(shù)紅利與應(yīng)用價值，但其發(fā)展過程中也伴隨著一系列需要審慎應(yīng)對的挑戰(zhàn)，涉及倫理、資源、社會等多個維度：

• 倫理與社會影響：隨著AI4AI系統(tǒng)自主性的不斷增強，其決策過程的透明度、責任歸屬的界定以及道德準則的嵌入等問題日益復(fù)雜。若缺乏嚴格的監(jiān)管框架與倫理審查機制，系統(tǒng)可能因訓練數(shù)據(jù)中的偏見而強化有害社會模式，或因決策邏輯的黑箱特性導(dǎo)致不公正結(jié)果，對社會公平與公眾信任造成潛在威脅。
• 數(shù)據(jù)和資源需求：AI4AI解決方案的有效運行通常依賴于大規(guī)模、多樣化的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，以及強大的計算資源支持。然而，對于小型組織或資源匱乏地區(qū)而言，獲取此類數(shù)據(jù)與計算能力存在顯著困難，可能導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用的不均衡，加劇“數(shù)字鴻溝”，限制智能技術(shù)的普惠發(fā)展。
• 就業(yè)結(jié)構(gòu)影響：開發(fā)流程自動化程度的提升，可能引發(fā)相關(guān)技術(shù)崗位的就業(yè)結(jié)構(gòu)變化，尤其是在手動模型開發(fā)、數(shù)據(jù)處理等傳統(tǒng)環(huán)節(jié)，存在崗位流失的擔憂。這凸顯了對現(xiàn)有勞動力進行技能再培訓、推動人機協(xié)作模式創(chuàng)新以及堅持以人為本的技術(shù)設(shè)計理念的必要性，以實現(xiàn)技術(shù)進步與社會穩(wěn)定的協(xié)調(diào)發(fā)展。

應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，是確保AI4AI的發(fā)展符合人類價值觀、保持負責任與公平性的關(guān)鍵前提。

結(jié)語

AI4AI在智能系統(tǒng)的設(shè)計、維護與演進方面實現(xiàn)了突破性進展，其通過自動化與智能化技術(shù)，加快了人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新節(jié)奏，降低了技術(shù)開發(fā)的復(fù)雜度，并推動智能技術(shù)向更廣泛的群體普及。然而，其發(fā)展過程中也需要進行審慎的管理與規(guī)范，以確保這些系統(tǒng)在保持高效性的同時，能夠堅守公正、透明的原則，與人類社會的整體目標保持一致。

展望未來，隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)進步，AI4AI將在塑造智能自動化的發(fā)展方向中扮演核心角色。其發(fā)展重點不應(yīng)局限于效率的提升，更應(yīng)涵蓋負責任的技術(shù)開發(fā)模式與廣泛的社會普及性，通過技術(shù)創(chuàng)新與制度建設(shè)的協(xié)同，推動人工智能真正成為服務(wù)人類福祉的強大工具。

原文標題：AI for AI: How Intelligent Systems Are Shaping Their Own Evolution，作者：Praveen Kumar Myakala、Anil Jonnalagadda