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向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

公司员工年会醉酒身亡 法院判令死者担责95%******

　　□　本报记者 　 章宁旦

　　□　本报通讯员 黄彩华

　　春节将至，又到了人们聚餐喝酒较多的时节，但欢乐的同时也要防止乐极生悲。近日，广东省东莞市第二人民法院通报一起因年底聚餐醉酒引发的猝死索赔案。法院认定醉酒猝死者作为完全行为能力人自行担责95%，聚餐组织者担责5%，其他同桌人已尽一般社交安全义务，无需担责。

　　酒后猝死：员工家属索赔逾百万元

　　20多岁的吴某是深圳某公司员工，被派驻公司关联企业东莞某公司。2021年2月2日18时许，吴某和几个同事一起，在东莞某公司食堂参加年会聚餐。同桌就餐人员有何某某等6人，其间吴某喝了酒。当天20时许，吴某由同桌两人搀扶，该公司负责人跟随其后，送往公司宿舍楼休息，给其两瓶矿泉水后离开。

　　吴某室友称，吴某当晚两次呕吐，他都帮忙清理了。次日上午，东莞某公司负责人带牛奶鸡蛋到宿舍探视，询问吴某是否喝多。吴某苏醒，但摆手表示不想吃东西。当天13时，室友回到宿舍，吴某听到动静后起床。室友询问吴某是否严重，吴某没有回答，看了看自己的被子、枕头、衣服说“怎么这样”，就进了洗手间。室友随即离开宿舍上班。18时许，室友下班发现吴某晕倒在宿舍洗手间，便呼喊同事救助，并拨打120。急救人员赶到，吴某已无心跳。室友随后报警。

　　2021年7月，吴某家属向东莞市第二人民法院状告深圳某公司、东莞某公司以及跟吴某同桌用餐的6人，认为对方未尽安全保障义务，索赔共计111万多元。

　　法院判决：聚餐组织者承担5%责任

　　法院经审理认为：本案为生命权、健康权、身体权纠纷。本案关键在于吴某的死亡应由谁承担责任。

　　关于吴某死因，公安机关出具的死亡证明显示死因为心源性猝死，由于未进行尸检，也没有检测血液中的酒精浓度，现已无法通过医疗检验手段确定。根据聚餐当晚与吴某同桌的两人在公安机关的陈述，吴某聚餐时喝了酒，结合吴某在聚餐后需要同桌两人搀扶回宿舍，以及回到宿舍后两次呕吐的情况可以推定，吴某死亡前存在醉酒情况。加上吴某对室友的问话未正常回应，无法正常上班，饮酒第二天即死亡，由此可推定，吴某死亡与饮酒有关。

　　关于责任承担，吴某为有完全民事行为能力的成年人，应对饮酒可能造成的危险后果有足够清醒的认识，其对死亡结果承担主要责任。东莞某公司是聚餐组织者，提供了白酒、红酒、啤酒，在吴某饮酒后两次呕吐、次日无法正常上班的情况下未及时将其送医治疗，应对吴某的死亡承担一定责任。深圳某公司未组织和参与聚餐，吴某作为深圳某公司员工参与聚餐，并不属于工作任务，人社部门亦认定吴某的死亡不属于工伤，故深圳某公司无需承担责任。吴某家属未能举证证明聚餐他人存在恶意劝酒行为，餐桌上正常共同饮酒不构成侵权，因而不能产生法律上的权利义务，故同桌者没有法定救助义务。聚餐结束后，同桌两人将吴某搀扶回宿舍，另一人跟随其后，并为吴某准备矿泉水，结合没有证据证明当时存在其他异常情况，法院认定同桌者已尽到安全注意义务，没有过错。吴某家属要求同桌者对吴某死亡应当有预见性以及承担相应义务，明显超出一般社交应尽注意义务的边界，法院不予支持。

　　综上，根据各方过错，法院酌定吴某自行承担95%责任，东莞某公司承担5%责任，其他被告无需担责。

　　吴某家属不服，提出上诉。近日，东莞市中级人民法院终审驳回上诉，维持原判。

　　法官说法：不能无限扩大同桌责任

　　承办本案审判的东莞市第二人民法院法官方淑敏称，同桌吃饭一起喝酒，是社会常见现象。聚餐中，喝酒者是自身健康的第一责任人，要对自身喝酒可能产生的后果承担最大责任。如果喝酒者酒后发生意外，组织者和同桌者存在强迫性劝酒行为、明知喝酒者不能喝酒仍劝其喝酒、喝酒者失去自控能力但同桌者未安全护送、明知喝酒者酒后驾车未劝阻等情况，同桌者则需承担法律责任。但如果组织者和同桌者已尽了正常安全注意义务，则不能将其责任义务无限扩大理解，否则就会人人自危，影响正常社会交往。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）