科技动态 | 塑造负责任人工治理需要多方合作

2024年6月，《福布斯》杂志刊登其联合创始人加里•德雷尼克(Gary Drenik)撰写的文章《开发负责任人工智能中治理的作用》。文章认为人工智能从医疗、金融到娱乐、艺术，对几乎生活的各个方面进行变革。随着人工智能持续融入日常生活，其应用对全商行业部门产生连锁影响，塑造负责任人工治理需要多管齐下，多方合作。实际上Certinia近期对专业服务机构的调查发现，企业期望人工智能对其交付工作产生巨大影响—提高效率（81%）、服务质量（69%）和盈利能力（66%）。全行业众多消费者和工作人员都对技术抱有相似希望：精简掉生活中的乏味单调。

当社会拥抱人工智能，有道德、负责任的创新成为行业首要关注。近期以公众人物和组织为代表提起对知名人工智能开发商的多起诉讼备受瞩目。欧盟《人工智能法案》和白宫2023年10月行政命令等政府措施进一步强调了人工智能开发安全和隐私在世界舞台的重要性。伴随人工智能开发者的持续创新，伦理挑战也随之暴露。人工智能创新带来的偏见、歧视、担忧隐私安全等增多痛点说明需要更多行业治理和道德监督，确保负责任的人工智能开发。

负责任创新的挑战

用道德平衡创新会对人工智能开发带来挑战。高需求促使创新者向市场尽快推送新解决方案，但优先人工智能技术发展速度可能会以安全为代价。

Ikigai实验室联合创始人兼首席执行官、麻省理工学院人工智能维特比算法教授德瓦夫拉特•沙阿（Devavrat Shah）指出，快速创新会推动进步、提供竞争优势，也会带来重大道德考量，安全评估和伦理审查必须与技术发展同步。尽管透明在人工智能建立信任可靠的决策过程很重要，但完全透明也会挑战人工智能系统的效率和有效性。驾驭这些复杂情况对于负责任的创新至关重要。

很难预测实施人工智能的每一个潜在影响结果，如旨在优化交通流量的人工智能模型通过让低收入居民不成比例地通过拥堵路段，可能在无意中加剧社会不平等。创新与人工智能开发明确道德框架指南间的失衡会让情况更复杂，混乱和潜在滥用难以阻止。

人工智能为冒险创新、倡导负责任部署的人带来丰厚回报。尽管近期通货膨胀和经济衰退令人担忧，但麦肯锡全球研究院评估生成式人工智能将为全球经济每年额外带来2.6至4.4万亿美元价值，人工智能对经济的影响增加15%至40%。Certinia全球产品和解决方案营销负责人格雷格•史密斯（Greg Smith）表示，虽然经济的不确定性超乎企业控制，但可以通过改进工作流程增强韧性。要成功，就必须评估人工智能成熟度，配备必要的技能、工具和资源。

放任人工智能的风险

完全道德的人工智能开发有自身缺陷，需要有明确要求。放任人工智能开发后果严重，加剧偏见、侵犯个人隐私安全，激起对技术的恐惧不信任。这些潜在后果以多种方式影响不同人群。Prosper Insights & Analytics近期调查显示，Z世代受访者中30%认为人工智能导致失业，还有30%担心需要人类监督。同时，婴儿潮世代受访者中一半认为人工智能没有考虑最大利益，三分之一担心产生幻觉和错误信息。

机构通过成立自己的人工智能伦理委员会解决行业关切：Ikigai实验室今年早些时候成立了由学术界和人工智能领域领军人物组成的委员会，通过监督洞察，确保在不阻碍创新的情况下负责任地开发人工智能。沙阿认为，人工智能技术高速发展，从用的手机到开的汽车，技术已经进入生活的方方面面。这种盛行让负责任创新比以往任何时候都更重要，确保不仅由大科技公司掌握人工智能开发，规模较小、资金支持较少的梦想家和实干家也能掌握。负责任的开发还能通过公平获取确保人工智能对用户带来积极影响。

公平人工智能的治理

治理对驾驭这些复杂情况、促进负责任人工智能开发作用显著，从“感觉良好”的道德倡议转变为可操作的命令，让创新者明确开发者和用户期待。治理还能促进公平创新环境，不仅考虑大科技公司的利益，还能确保全社会公平分享人工智能的好处。Prosper Insights & Analytics最近调查发现，不同世代的人在大多数日常活动中仍更喜欢用即时对话，而非聊天机器人支持。但伴随Z世代和千禧时代等下一代消费能力的提高，这种趋势在改变：他们对人工智能聊天程序的偏好在网购时增加到逾三分之一，在电信和娱乐服务时近30%。

调查还发现，该群体在研究、教育和创意写作活动中使用人工智能的比例最高。这些用途还在扩大，技术创新者要准备好采用负责任的方式。

实现负责任人工智能需要多管齐下，明确开发部署要求。实施人工智能治理的关键步骤有：

确定核心道德原则

人工智能治理的基础是为人工智能开发部署制定明确原则框架。核心原则包括公平、问责、透明框架（FAT），数据隐私，准确合法等。

优先负责任的数据实践

最小化数据实践应是人工智能治理核心。通过数据匿名化、安全措施和用户许可等将数据收集严格限制在人工智能功能需要的范围，并在整个数据生命周期负责任的实施。

提高透明度和解释力

可解释的人工智能技术对促进信任、实现人类监督至关重要。理解了人工智能如何预测，就可以评估输出结果的有效性，识别潜在偏见或错误。

促进与利益相关方合作

有效治理需要合作。创新者和研究员必须与政策制定者、学者、科技公司、行业专家和民间团体合作，确保开发人工智能服务公共利益、促进公平。

沙阿说过，没有明确指南和道德基础的人工智能很快就会成为双刃剑。我们有责任发挥潜力、防范风险，用根植于合作、透明和可操作指导的治理实现负责任人工智能开发。

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编译自《福布斯》杂志官网