我们需要如何控制人工智能？

在人工智能的世界中，各种公司制定了自己的伦理准则。例如，微软根据可信性、公平性、安全性、安全性、隐私、透明度、责任和开放性等价值观制定了指南。您可以通过下面提供的链接观看有关微软道德人工智能策略的视频以了解更多信息。

为了确保人工智能的探索不只是由盈利和创新驱动，而是与人权和需求相平衡，可能需要不仅是独立的公司创建不同的规范。问题在于谁拥有建立统一标准的权威，每个人都必须遵循这些标准。这些规定将预计体现决策者的价值观。此外，评估将执行哪些指导方针是至关重要的。虽然在此不可能详细解释这些复杂的话题，但我们将简要描述主要关注点并审查当前针对它们采取的行动。

认识负责任的人工智能

“负责任的 AI” 的定义是主观的，可能会有所不同。根据不同的来源，它包括透明、诚实和承担责任。此外，它要求遵守政府制定的规定以及组织员工和客户自建的准则。

在评估不同的立场时，承认易受伤的重要性至关重要。据IBM透露，可解释的人工智能（XAI）指的是“一组技术和原则，使人类用户能够理解和信任机器学习算法的结果。” 确保自动化选择可以解释是至关重要的，必须使用非有偏见的数据集或算法。

当组织制定关于人工智能的政策和法规时，必须有明确的意图。然而，除了基本要素外，还有许多因素有助于制定这些规则，包括但不限于：

• 关于是否应该将道德规范编码到人工智能中的辩论仍在继续。
• 如果他们应该，那么人工智能应该遵循哪些原则？
• 谁拥有决定应该实施哪套原则的权威？
• 开发人员面临的挑战是协调多个数据来源之间的差异。
• 问题在于当局如何确保系统真正反映了所述的价值观。

必须更加仔细地审查AI系统的数据，特别是针对任何潜在的偏见。例如：

• 也就是说，谁负责收集这些信息？
• 将收集哪些数据，哪些信息将被有意忽略？
• 谁负责数据分类，他们为此使用了哪种方法论？
• 收集数据的成本如何影响选取用于分析的数据？
• 我们如何确保系统中没有根深蒂固的偏见？

领导职位：欧盟

2023年，欧盟（EU）颁布了旨在为个人提供对互联网服务收集的有关他们的数据的一定程度的控制的法规。《通用数据保护条例》（GDPR）是这些法律中最为著名的。欧盟继续领导制定利用人工智能（AI）的伦理指南的发展，这可能对开发处理极为保密的健康和财务数据等算法发挥重要作用。

4月21日，欧盟提出了一系列人工智能法规，获得了褒贬不一的反馈。布鲁金斯学会指出，该框架制定了一个复杂的监管结构，禁止特定的AI用途，对高风险应用实施严格的规定，对较不危险的AI系统进行松散的监管。这与硅谷的理念形成了对比，后者认为政府应该允许技术自主发展。

该法规涵盖数据治理、文档和记录保存、透明度、人工监督、强健性、准确性和安全性。虽然这项立法更侧重于人工智能系统而非开发它们的公司，但所确立的原则对实施全球人工智能标准构成了重大进展。

替代策略

许多其他机构，就像欧盟一样，正在制定自己的指南和法规。以下仅是其中一部分。

• IEEE。

  电气和电子工程师学会 (IEEE) 提出了一个名为“道德对齐设计：优先考虑自主和智能系统中的人类福祉”的论文提案。该计划旨在通过强调人权、问责制、透明度和防止滥用来优先考虑人类福祉，促进人工智能 (AI) 的发展。

• 经合组织。

  经济合作与发展组织（OECD）制定了利用人工智能（AI）的原则，重视人类福祉，坚持人权，并遵守民主价值观。 这些原则围绕着安全、完整性和透明度展开。

• WEF。

  世界经济论坛（WEF）出版了一份名为“AI Governance：A Holistic Approach to Implementing Ethics into AI”的白皮书。这份白皮书的目的是提供建议，建立一种AI治理系统，使AI的优势得以实现，同时应对相关风险。正如介绍中所述，本文概述了实现这一目标的策略。

美国国防部已经宣布将采用一套人工智能应用的伦理原则。该框架的五个主要原则包括责任、公平、可追溯性、可靠性和可管理性。

政府和其他组织可能会探索使用标准、咨询委员会、伦理官员、评估清单、培训和教育、要求自我监管以及其他类似的倡议作为与监管搭配的潜在替代方案。

确保合规性有多重要？

企业是否会遵守政府和其他组织制定的道德人工智能标准和规定是一个重要的考虑因素。据Reworked网站发表的一篇文章称，“道德人工智能设计在未来十年内不太可能被广泛采用”。该文章强调了许多业界、政府和学术界人士对人工智能发展“将主要集中于利润最大化和社会控制”的担忧。

领导者和利益相关者必须坚持不懈地努力定义道德人工智能的要素，并制定法规和建议，以鼓励综合实施这些原则。一家公司是否遵守这些价值观将由其企业价值观体系确定，而未能做到的公司的成功将由消费者选择来确定。

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