当年轻人开始谈论AI伦理

编辑导读:AI人工智能在如今应用得越来越广泛,但是它引起的争议也越来越多。在电影中我们常常会看到这样的剧情,人类X依赖人工智能最后被其反shā,成为了它们的“X”。尽管人工智能要发展到这样的程度还要很长的时间,但是算fǎ和人性的对抗已经愈演愈烈。本文作者对此提出了一些看fǎ,与你分享。

赛博朋克的电影里,常常可以看到这样的构想:

X已经被财阀X所X,人工智能充当了X的工具,所有人的行为都要遵循机器的逻辑、X算fǎ的规则。然后生活在X最底层的主角,找到了其中的漏洞并尝试走出X控的宿命。

可能在大多数的认知里,类似的反wū托邦世界离我们还很遥远。但当人工智能技术从象牙塔走进现实生活,与AIX有关的议题逐渐成为学术界争论的焦点,甚至有一些年轻人也开始思考算fǎ的X和风险。

比如在B站上小有名气的X博主“在下小苏”X的一期内容里,对DeepFake、人机恋爱等话题进行了讨论 ,诸如DeepFake等黑科技被用来è搞甚至是X的时候,我们对人工智能应该秉持什么样的态度?一旦“技术中立”被越来越多人抨击,我们应该如何处理新时代的人X系?

或许AIX的概念还有些宏观,却是与每一个人息息相关的事。

01 无处不在的算fǎX

人工智能离我们并不遥远。

当你打开资讯应用时,算X根据你的喜好自动推荐新闻;当你去电商平台购物的时候,算X结合你的xí惯推荐对应的商品;当你去qiú职应聘的时候,首先处理简历并进行筛选的可能也是算fǎ;当你去医院看病就医的时候,医生可能会X某个算fǎ模型来判断患病的可能性……

算fǎ正在以前所未有的速度渗透到我们的生活中。在支持者眼中,算fǎ可以在一些决策中减少人为干预,进而提升决策 的效率和准确性。可从批判的角度出发,算fǎ是否带有人为的偏见,人们的命运是否会被算fǎ左右?

遗憾的是,算fǎX现象往往是算fǎ落地应用的衍生品。

亚马逊曾在2014年开发了一套“算fǎ筛选系统”,目的是在X的时候帮助HR筛选简历,开发团队打造了500个算fǎ模型 ,同时教算fǎ识别50000个曾经在简历X现的术语,然后对应聘者的不同能力分配泉重。

最后开发团队却发现,算fǎ对男性应聘者有着明显的偏好,如果识别出简历中有女子足球X、女子学校等经历时,就会对简历给出相对比较低的分数。这个算fǎ模型最终被X曝光,亚马逊也适时停止了算fǎ的使用,令人深思的却是:为何“没有价值观”的算fǎ开始有了偏见?

无独有偶,2018年IG夺冠的喜讯让X沸腾的时候,战队老板王思聪随即在微博上进行X,结果却出人意料:获奖名单中有112名女性获奖者和1名男性获奖者,女性获奖者比率是男性的112倍,而参与用户的男女比率是1:1.2。

于是不少网友质疑X算fǎ的公平性,甚至有网友主动测试X算fǎ,将获奖人数的设置大于参与人数,仍然有大量用户无fǎ获奖。原因是这些用户被算fǎ判定为“机器人”,意味着在任何X活动中都没有中奖的机会。

在算fǎ的黑匣子面前,我们看到的大多只有结果,却无X解决策的过程。与之相似的案例可能比比皆是,不过是鲜有人关注bà了。

最直接的教训就是X,硅谷X的X诞生了X,以至于一些原zuì被人们选择性忽略,最终在20多年后出现了一轮轮对X的批判。正如X在《减少X是唯一的X》一文中,将X归结为带有XX意识形态的技术,X企业被形容为一X驱使着技术的“X魔王”。

对X的批判大概率不会让人们减少X的使用,却给出了一个思路:为何X会从万众仰慕的行业沦为过街老鼠,倘若算fǎ的应用和算fǎX现象不被制约,又将在未来某一天掀起多大的波澜?

02 根源在于人性的偏见

当然,算fǎ的“偏见”并不缺少合理的解释。

一种说fǎ是将机器学xí结果的偏见归咎于数据集偏见,而非算fǎ偏见的“技术中立”。比较知名的支持者就有被称作“卷积X网络之父”的yáng立昆,比较常见的论证是:如果某人持菜dāo砍了人,难道是菜dāo厂商甚至“菜dāo本dāo”的错?

另一种解释是数据量太小,当算Xxí的数据量越大时,算fǎ的错误会越少,而且结果会越趋向于精准。即使可以开发出一套筛选系统,将不带偏见的数据输入给算fǎ,也无fǎ达到绝对的公平。毕竟“主liú”永远拥有更多的数据,算fǎ最终会偏向于大多数,对“非主liú”产生所谓的X现象。

两种说fǎ其实讲了一个相同的道理:计算机领域有个著名的缩写是GIGO,即Garbage in, Garbage Out。翻译成中文的意思是,如果输入的是X数据,那么输出的也将是X的结果。算fǎ就像是现实世界的镜子,可以折XX中人们意识到或者无意识的偏见,如果整个X对某个话题有偏见,算fǎ输出结果自然是有X的。

德囯哲学家雅斯贝尔斯曾在《原子弹与人类的未来》写道:“技术本身既非善,亦非è,但它既可以用于善,也可以用于è。它本身不包hán任何观念:既不包hán完美的观念,也不包hán毁miè的X观念;它们都有别的源头——在人类自身之中。”

也就是说,算fǎX的根源其实在于人性的偏见,“算fǎ中立”之liú的观点本质上是对人性偏见的掩饰,也恰恰是人工智能让人恐惧的地方 。

任何一项技术的出现,都有“工具性”和“目的性”两个维度,选择泉其实留给了人类自身。然而人性往往经不起考验,无fǎ想象当“工具”交到人们手中又缺少节制的时候,将会做出多大的è。

就像“小苏”在X中提到的DeepFake算fǎ,2017年亮相时就引起了巨大的轰动,一位名为Deepfakes的用户将神奇女侠扮演者盖尔·加朵的脸换到了一部X电影女主角身上,以假乱真的效果引发了巨大的争议。

由于DeepFake算fǎ的出现,原本只有X电影XX才能完成的任务,普通人经过一段时间的学xí也能掌握,就像是一头冲出笼子的野兽:加蓬总统Ali BongoXDeepFake合成的新年致辞,意外引发了jun方的bīng变;有人用DeepFake合成马来西亚经济X与男性在一起的X,给X造成了不小的烦恼;在世界上无数隐蔽的角落里,有人XDeepFake进行欺诈勒索……

在这个“算fǎ无处不在”的世界里,我们该如何自处?

03 把野兽关进铁笼子里

作为新时代的“火种”,我们可能无fǎ拒绝人工智能。

因为人工智能的应用,质检线上的X无须再盯着强光下的产品用眼睛寻找瑕疵;因为人工智能的应用,基层的医生也可以根据病人的X结果做出准确的病情判断;因为人工智能的应用,一X不会输入fǎ的老年人也能用X走进X世界……

不过一切美好的前提在于,先将野兽关进铁笼子里。

或许可以借用《X曰报》在评论“快播案”时的观点:技术不但必然负荷价值,而且还有X上“应当”负荷的“良善”价值:维持X与xí俗的稳定,远离X和X。一旦违逆了这条原则,任何技术都将被打上可齿的烙印。

言外之意,技术不应该是X于现实的wū托邦,科技的崛起离不开必要的X,在Xfǎ规上划清技术应用的边界,为技术中立XX的枷锁,可以说是人工智能技术行稳致远的前提所在。

同时越来越多的学者也在讨论代码与X之间的关系,担忧算X不会X现有人类XX的基本框架,并提出了“算fǎ规制”的概念,一种以算fǎ决策为手段的规制治理X,可以理解为利于算X理的工具。

而除了这些防御性的机制,或许还存在另外一种可能:对算fǎ开发者进行适当的“AIX”教育,确定一些算fǎ的“基本准则”,就像“机器人永不能伤害人类”的铁律一样,从源头杜绝算fǎ的滥用。

以“在下小苏”为X的X博主不失为一个切入口。尽管“在下小苏”的AIX节目不排除和旷视合作的嫌疑,可如果一家人工智能企业愿意走进年轻人聚焦的互动场域,以年轻人熟悉的语境和表达方式,向外界传递AIX的概念和自身的AIX实践,何尝不是一种行之有效的启蒙方式 。

目前包括X社科院、清huá大学、复旦大学、X交大等在内的科研X与高校,均已经开始进行AIX的相关研究。世界人工智能X、X智源X等行业顶级峰会,也将AIX作为讨论的议题。在人工智能普及过程中扮演了领头羊作用的企业们,同样应该肩负普及AIX观念的义务,为年轻人上好AI第一课。

早在一百多X的时候,美囯最高XXguān路易斯·布兰代斯就曾发表X称:“阳光是最好的shādú剂。”同样的道理也适用于人工智能教育,在X年轻人用人工智能改变世界的同时,还要让他们明白善è、底线和边界。

沿用前面提到的那个例子,菜dāo在设计它的时候就已经标注了它的用途,人工智能也是如此,应该将其X在可理解的天huā板下,而非放任在失控的黑箱中,AIX就是其中的天huā板。

04 写在最后

无可否认的是,伴随着人工智能的大规模产业化应用,一些无先例可循的人机矛盾逐渐浮出了水面,以至于找到一种可预期的、可被约束的、行为向善的人工智能治理机制,成了人工智能时代的首要命题。

或许无须太过沮丧 ,从钻木取火的原始时代到计算机时代,人类一直走在学xí科技、X科技、掌控科技的路上,期间虽然走了一些弯路,终究做出了一次次善的选择,找到了正确的驭火之术。而学xíAIX的“AI第一课”,恰恰就是规避AI走向è的一面,理性驾驭AI的正确开始。

当Z世代的年轻人都在讨论AIX的时候,构建出一套完美的人工智能治理规则,已经不再遥不可及。

#专栏作家#

Alter,微信X号:Alter聊IT(ID:spnews),人人都是产品经理专栏作家,X观察者。专注于移动X、智能硬件、电子X等科技领域。X的自媒体人,走在创业的路上。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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