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Jeff Dean再执笔：一文看尽2019谷歌AI重大突破一一1
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作者 | Jeff Dean

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谷歌研究院的使命在于解决各类长期存在且意义重大的难题，借此为人们的日常生活带来巨大助益与便利。2019 年，为了继续实现这一目标，我们在广泛的基础研究领域取得了多项进展，包括着手将研究成果应用于医疗保健与机器人等新兴领域、开源大量代码，并继续与谷歌产品团队合作，共同打造用户喜闻乐见的各类工具与服务。

2020 年已经到来，我想我们有必要对过去一年中做出的研究加以回顾，并展望未来几年内需要进一步解决的问题。本着这种思路，我们希望通过本文对谷歌研究人员以及工程师们在 2019 年期间做出的重点研究工作进行一番梳理。

合乎道德的 AI 技术使用方式

2018 年，我们发布了一组 AI 原则，旨在建立一整套用于对产品内机器学习等技术进行评估的框架。2019 年 6 月，我们发布了另一项重要更新，希望说明如何在研究与产品的开发生命周期之内将这些原则付诸实践。由于该原则涉及 AI 与机器学习研究社区当中更为广泛的多个活跃领域（例如机器学习系统中的偏见、安全性、公平性、问责制、透明度以及隐私性等），因此我们希望能够利用各个领域中最先进的技术，同时结合我们的研究成果以显著推动与之相关的技术创新。

例如，这一年中，我们：

发布了一篇关于透明性工具的研究论文，这款工具负责为我们的多种云 AI 产品提供 Model Cards。我们还在文中展示了一种面向云 AI 视觉 API 对象检测功能的 Model Card 示例。

相关链接：https://research.google/pubs/pub48120/

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