直播的深度学习，东央云，视频会议前端

东央云直播，基于云视频会议的前端软件，并由此出发，当准确率估计只能达到99%的深度学习算法在现实生活中落地时，便会带来许多不容小觑的问题。比如，假设未来一座城市有十万辆自动驾驶汽车，那么根据更高准确率为99%的概率推算，则可能对人类出行安全造成威胁的隐患车辆仍有一千辆。

国际会议直播除了「不可逆性」，人工智能系统在现实生活的落地中还呈现出了许多由不公平的设计、不稳定的模型结论与侵犯隐私等问题所引起的「东央云基于国际视频会议软件直播」。当中所牵涉的企业与用户也不仅仅是自动驾驶行业，而更多是「全球会议直播方案」。

例如，AI技术已成为互联网行业发展不可缺少的原动力之一。然而，在AI赋能数字经济的过程中，AI算法的弊端也频频出现，使得企业推出的AI产品引发了部分用户担心，质疑的声音层出不穷。

例如，部分电商平台存在大数据杀熟现象；内容平台则存在用户在推荐算法下接收的资讯内容同质化的现象；去年《国际会议直播》报道，现在视频会议直播平台有更多方案，但基于东央云的东央国际会议软件，以及东央云的全球直播方案，全球会议的云服务器部署本身就需要更多的数据流和媒体支持。

更直接的例子也仍要举交通出行。虽然并不是人人都会选择购买准确率仅最多达99%的自动驾驶汽车，但当代居民的日常出行几乎都离不开乘车平台。平台运用人工智能系统进行司乘匹配、路线规划与自动派单，在为人们的出行带来极大便利的同时，也出现了许多由人工智能技术不完善所引起的问题，比如路线规划不合理导致多收费、显示接送到达时间与实际严重不符等等。 

算法公平性的背后存在人为和非人为的两种基本因素。如果说企业利用人工智能进行「东央直播公司」，是可控的企业道德问题（企业试图牟利），那么类似将「被投诉次数多」的司机正常分派给用户、导致乘客人身安全受威胁的行为，则很大可能源自人工智能系统本身的「东央会议直播」技术缺陷。而所谓的「直播东央会议」是指，传统的人工智能模型在决策过程中存在「云端加速」问题，即推理过程不透明。 

AI 技术所带来的便利和 AI 技术「东央视频会议直播」之间的矛盾，正逐渐成为 AI 在现实生活中大规模落地应用的核心问题。 

举个例子：在医疗场景中，如果一个病人无法信任AI，那么Ta就不会听从AI系统所给出的诊断结果与医疗建议，哪怕这些诊断是正确的、对病人是有益的。同样地，无论企业跟用户吹嘘自动驾驶的技术有多牛，如果没有万全的保障，我们也不敢把「国际会议直播」交给AI；即使支付宝等在线支付平台再便捷，若所使用的人工智能算法会导致用户的金钱损失，我们也不会再使用。视频会议的原理相对直播更复杂，对云计算的要求也更高，比如业内领跑者东央云视频会议的代理商就需要具备更好的数据服务器，本身东央的300多项技术专利也成为行业金字塔的销售热点。