От фермите до ДНК, данните трансформират селското стопанство и прецизната медицина

Не е тайна, че данните и аналитика се трансформират почти във всяка индустрия, така че не бях изненадан, когато видях редица сесии в Fortune Brainstorm Tech да се фокусират върху темата. Но намерих дискусията за нови приложения за селскостопански и геномни данни за доста интересна, както и беседа за „контролиране на ИИ“, която наистина стигна и до данните.

Геномна информация по родство и цвят

Изпълнителният директор на Андерго Марго Георгиадис и съоснователят на Color и изпълнителен директор Othman Laraki обсъдиха как геномните данни могат да повлияят на пазара на здравеопазването.

Георгиадис отбеляза, че Родословието, което в момента има информация за 100 милиона семейни истории и най-голямото хранилище на потребителска ДНК, съществува от 30 години и се фокусира върху взаимодействието на потребителите. Но тя също така говори за партньорство с други компании за постигане на по-добри здравни резултати чрез геномика

Тя напомни на публиката, че „Вашите гени не са вашата съдба“, като каза, че това е само един сигнал и че е важно да се гледа и семейната история.

Лараки, чиято фирма се фокусира върху прецизната медицина, обсъди използването на геномна информация за „изграждане на здравна инфраструктура, която може да види по-нататък“. В бъдеще ние „няма да мислим за това като геномика, ще мислим за това като грижа за здравето“. Той отбеляза огромния разрив между това, което харчим за здравеопазване, и стойността, която получаваме. Това е "най-голямата човешка и предприемаческа възможност на нашето поколение", каза той, като отбеляза, че здравната система едва започва да използва геномиката в първичната помощ.

Той разказа за това, как има както потребителските приложения, така и последствията за здравеопазването на ниво население и разказа за връзката на компанията с Широкия институт на MIT.

Все пак Георгиадис каза, че поверителността е в основата на връзката на компанията с нейните клиенти и каза, че хората използват и контролират собствените си данни. Тя каза, че компанията никога не дава информация на органите на реда, освен ако не е принудена да го направи, а миналата година това се е случило само 10 пъти. Всички искания бяха свързани с измама с кредитни карти, а не с генетична информация.

Тя каза, че са важни колективните прозрения, които могат да бъдат събрани между записите. "Нашият клиент никога не е продуктът", каза тя, "това привеждане в съответствие е дълбоко важно."

Георгиадис каза, че компаниите, които събират геномна информация, трябва да са наясно за какво се отнасят и да гарантират, че клиентите разбират как организациите ще използват и споделят данните. Тя каза, че Ancestry, 23andMe и Helix са създали набор от генетични стандарти за поверителност и насърчават други играчи да се включат. Това включва използване на данни на ниво население за медицински и здравни изследвания.

Всяка технология създава нов набор от проблеми, каза Георгиадис. "Като лидери трябва да поемем отговорност за мисленето и предвиждането на тези проблеми и да поставим високи стандарти за начина, по който правим бизнес."

Данни за селското стопанство

На друга сесия изпълнителният директор на Land O'Lakes Бет Форд и Gro Intelligence и изпълнителен директор Сара Менкер обсъдиха как данните променят селското стопанство и бизнеса около него.

Форд говори за изследванията на Land O'Lakes за предсказуеми модели, които улавят данни за земеделските производители за това какво е засадено в различни видове почви и какви практики правят, за да помогнат на фермерите да знаят какви промени могат да направят в рамките на вегетационния сезон. Тя каза, че Truterra Insights Engine на фирмата съдържа трилион точки от данни. Целта е да се увеличи издръжливостта, но в същото време да се подобри производителността.

Land O'Lakes е кооперация, собственост на земеделските производители, отбеляза Форд, и затова е фокусирана върху подпомагане на подобряването на производителността на фермите, както и устойчивостта. Целта беше да се подобри структурата на стимулиране за фермерите, като се посочи, че 96 процента от стопанствата все още са семейни. Тя обсъди „споделената съдба“, която всички ни споделят, като добави, че технологията е необходима или продоволствената сигурност ще бъде изложена на риск.

Тя каза, че данните на отделен фермер се оправят, но се комбинират с прогнозни модели, включително данни, събрани от спътници и дронове. "Ще заснемем техните данни", каза Форд, "но те ги притежават."

Предсказващите модели и извършването на промени „през сезона“, както никога не са били по-важни от досегашната година, заяви Форд, като отбеляза драматичните проблеми, свързани с времето, пред които стоят фермерите. Тя каза, че средният земеделски производител е загубил парите през миналата година и че ниските цени на стоките са проблем на много земеделски производители от години.

Gro Intelligence работи върху изграждането на прогнозни модели за прогнозиране на предлагането, предлагането и цената на всеки селскостопански продукт навсякъде по света, заяви Menker. Тя каза, че компаниите за храни и напитки, банките и търговците на стоки се нуждаят от тази информация, най-вече заради промените, идващи от екстремни метеорологични събития. Тя отбеляза, че 10 милиона декара земеделски земи са изоставени поради наводнения през тази година, което представлява 6, 5 милиарда долара загубени приходи.

Menker говори за това как системата е проектирана да поглъща набори от данни и да реагира на пазарните събития и как това ще позволи на фирмите да структурират финансови инструменти за по-добро управление на рисковете. Това, каза тя, в крайна сметка ще намали цената на капитала за фермерите. Тя използваше за търговия с петрол и газ и че беше по-лесно да набере капитал, за да развива енергия, отколкото да земеделие.

IBM и Salesforce в областта на данните, справедливостта и AI етиката

Главният оперативен директор на IBM Research Дарио Гил и главният учен Salesforce Ричард Сочър говориха за AI и важността на използването му по етични и справедливи начини.

"Всяка индустрия ще бъде повлияна от ИИ", каза Сочър, но в крайна сметка ИИ може да бъде толкова добър, колкото данните, които използваме за обучението му. В резултат на това, каза той, полето трябва да се съсредоточи повече върху етиката. Той отбеляза, че като всеки инструмент - компютри, интернет или дори чук - AI може да се използва за добро или лошо.

Гил нарече AI "злополучен термин", защото хората чуват термина и смятат, че той действа сам. Той каза, че просто трябва да заменим думата „софтуер“ с „AI“. Това прави по-ясно къде се крие отговорността. "Отчетността трябва да се почива с хората и институциите, които създават софтуера", каза той.

Попитан за „дълбоки фейкове“, Сочър каза, че хората отдавна са фалшифицирали снимки и в същото време хората са станали по-добри в идентифицирането на фалшиви снимки. Той каза, че ще трябва да стигнем до същото разбиране с видео, но в момента беше много трудно да създадем наистина убедителни видеоклипове. Засега, каза Сочър, той е много по-притеснен от хората, които създават фалшиви новини, споделят го в социалните медии и AI го препоръчва.

Гил говори по въпроса за пристрастия, посочвайки множество слоеве на проблема. На първия слой е основният AI алгоритъм. Отвъд това има проблем с данните. Например той отбеляза, че има регулации и аспект на отчетността при оценката на кредитите в банковото дело. Но ако просто използвате одобрения през последните 20 или 30 години, моделът ще даде повече кредит на мъжете, отколкото на жените. Невронната мрежа не е предубедена, каза той, но набор от данни е. На друго ниво той говори за пристрастия от по-високо ниво, тъй като повечето хора, работещи в ИИ, са бели мъже, ситуация, според която индустрията се "опитва да се подобри".

Една сребърна подплата, каза Гил, е, че ако на някой е отказан кредит и човек вземе решение, е лесно човек да даде извинение. Но ако погледнете решенията от алгоритъм за определен период от време, е много по-лесно да видите какво наистина се случва. "AI поставя огледало пред нашите лица", каза той, отбелязвайки, че е по-лесно да променим алгоритъм, отколкото да сменим 1000 души.

• Fortune Brainstorm Tech: Променящите се модели на електронната търговия Fortune Brainstorm Tech: Променящите се модели на електронната търговия
• Fortune Brainstorm Tech: Изграждане на "Интернет компютър" Fortune Brainstorm Tech: Изграждане на "Интернет компютър"
• Леденото езеро на Intel получава реално: 5 ключови заведения Ледото езеро на Intel получава реално: 5 ключови заминавания

Като част от това той описа работата, която IBM прави, за да търси пристрастия в данните и да взема по-справедливи решения. Той отбеляза, че справедливостта включва много различни показатели и че променливите са свързани помежду си по скрити начини и това го прави трудно.

Сочър отбеляза, че пристрастията „не се отстраняват толкова лесно, колкото изглежда“. Той отбеляза, че можете да премахнете раса или пол от алгоритъм, но да получите голяма част от същия резултат, като вземете предвид пощенския код и доходите. Той отбеляза, че е трудно, тъй като Salesforce не изгражда едно приложение - вместо това създава по-малки приложения за 150 000 орга, като всяко използва собствени данни. Той отбеляза, че може да е приемлива някаква форма на пристрастия, като например да не се пускат помпи за гърди на мъже. Но в други случаи може да е незаконно или грешно. "Няма сребърен куршум", каза Сочър, "Това трябва да е мислене".