窦志成:从微软到人大,只为做有温度的AI

作者: 陈彩娴

来源: AI科技评论

发布日期: 2020-12-13

窦志成从微软亚洲研究院转到中国人民大学,致力于培养既精通人工智能技术又具有人文关怀精神的学生,强调AI技术的伦理安全和社会责任。

2008年,窦志成正式入职微软时,导师文继荣在发给全组的欢迎邮件里写道:“Zhicheng is good at writing: writing papers and writing codes.”十多年过去,无论是在微软亚洲研究院担任研究员,还是追随文继荣入职中国人民大学,窦志成仍然保持动手写代码的兴趣,丝毫不亚于写论文:“有空闲时间的时候,就想写点代码。

”入职人大后不久,他一个人动手开发了时事探针系统。2020年疫情期间,又自己动手做了让学生和教师上报数据的可视化分析系统。

作为一名教授,这显得有点不太“正常”。但作为一个从微软出来的学者,编程好也许是研究人员必备的基础素质之一。正如沈向洋担任微软亚研的院长期间所提出的,一个合格的研究人员应该是“三好学生”:数学好、编程好、态度好。

从企业转到高校,就像过去人生中的许多重要转折点一样,窦志成并不是刻意追求,而是顺其自然。但他对凡事均竭尽全力,总能在看似被动的经历中取得佳绩:在过去的六年里,他先是担任人大信息学院特别研究员,随后被破格晋升为教授,如今又被任命为人大高瓴人工智能学院副院长。“我希望培养出既精通人工智能技术,又具有人文关怀精神的学生。”问及为何选择在人大做AI时,窦志成这样答道。

到南开读计算机,是误打误撞。

位于河北省承德市的平泉一中先后出过8名市状元,1999年更是摘得文理双魁。窦志成便是那一年的理科状元。谈起当年辉煌战绩,窦志成的反应很平静:“高考那几天特别放松,其实当时没想到能考承德市第一。”事实上,作为一路拔尖的学霸,从小学到初中、高中,甚至是大学,窦志成的学习成绩一直名列前茅,稳扎稳打。但高考后,窦志成没有选择报考清北,而是去了南开读计算机。

当时,学校里负责为学生提供报考意见的老师跟他说,前一年的承德市状元去了南开大学读计算机,体验非常好。那时候,计算机刚刚起步,周边人一致认为这个专业很有前途。作为理科生,窦志成的内心对前沿技术自然十分向往,于是便报了南开大学信息技术科学学院计算机专业。结果,窦志成去了南开后才发现:“那个师兄报的不是计算机,而是国贸专业。”真是误打误撞。

更让窦志成没有想到的是,因为一个“信息不对称”,他将在南开度过最宝贵的九年时光:本科、保研、转博,成为一名中国“土生土长”的计算机博士,重点研究领域还是信息检索。

尽管学习成绩名列前茅,窦志成并不是闭门造车的学霸。相反,他觉得当时的计算机课程有些枯燥,于是从大二开始,便利用课余时间自学,做些小游戏、个人网站、通讯录等能看得见的小东西。这增加了他对编程的兴趣。

新出来的编程语言(2002年,微软.NET 2002和C# 1.0面世),他也迫不及待地第一时间去学习和使用。窦志成对代码的热爱,便是在那段时期培养起来的:“课上所学习到的知识毕竟有限,如果不主动去拓展自己的知识面,怎么能脱颖而出?”在后来的学术生涯里,他身兼数职,也经常教导学生不要拘泥于自己研究的小领域,要敢于突破自己,想来是同出一脉的。

在本硕期间,除了学业,窦志成花心思最多的便是写代码、搞工程开发,先后负责了多个办公系统、进销存系统、项目管理系统、采办一体化系统的开发。“这个过程我很Enjoy,因为能够不断自我学习和成长,从来没有觉得辛苦。”

2014年,窦志成离开微软,应文继荣教授的邀请,来人大任职。谈及离开微软的决定,窦志成直言不讳:“微软亚洲研究院是我的第一份工作,其实当时选择在微软工作的时候,没有想到自己有一天会离开。

我对微软的感情很深。一方面是喜欢里面的科研环境,另一方面是喜欢里面的员工关系。”而后者,显然是对导师文继荣的感情,也是他离职微软、加入人大的最重要因素之一。在窦志成的眼里,文继荣的人格魅力很强大,主要体现在两点,一是自由,二是关怀:“文老师最大的特点是宽容。他相信每一个人,相信只要给你提供环境,让你选择自己感兴趣的探索方向,就一定能做出好的成果来。

当我们遇到问题时,无论大小,文老师也总是会想尽一切办法来帮我们。他会让你觉得很温暖。”

在制定GSAI的培养方案时,窦志成清晰地表达了自己的愿景:“我们希望培养出既精通AI技术知识、又具有人文关怀的跨界人才。

”在窦志成看来,“有温度的人工智能”包含两个层面的含义:一是学生了解整个社会的运行机制,在研究人工智能的技术和算法时,能够更好地去设计和实现这些技术,推动社会的良性发展;二是学生要考虑人工智能的伦理安全,有人文关怀,将人放在人工智能系统中的重要位置。

他举例:“如果学生将来研究一门算法,可能会暴露用户隐私的算法,我们希望他们会思考:做出某项技术,从短期来看可以吸引一些用户,但会不会潜在对用户造成隐私甚至是人身安全的侵害?”因此,GSAI的本科培养方案以人工智能专业为核心,增设了许多跨学科交叉课程,比如AI+法律、AI+经济、AI+新媒体等,并鼓励学生选修部分人文社科专业的基础课程。

在招聘教师时,GSAI也看重教师的跨学科背景,如计算机与经济学、AI与物理、AI与城市治理等。

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