挑戰(zhàn)：治理與倫理

時(shí)間：2022-04-01 17:54:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-04-01 17:54:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

除了從大數(shù)據(jù)集中獲取價(jià)值的問題之外，Scriffignano認(rèn)為，人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)還面臨著來自治理與倫理層面的諸多挑戰(zhàn)。這一點(diǎn)在涉及個(gè)人信息時(shí)體現(xiàn)得尤其明顯。在建立大型數(shù)據(jù)庫并使用私人信息建立智能模型時(shí)，我們?cè)撊绾伪ＷC以負(fù)責(zé)任的方式使用這些私人信息？

目前世界各國之所以開始以愈發(fā)嚴(yán)格的態(tài)度審查機(jī)器學(xué)習(xí)模型，一部分原因就是這類模型往往涉及大量隱私性與安全性因素。無論模型關(guān)注哪些具體特征，隱私與安全都已經(jīng)成為無法回避的現(xiàn)實(shí)問題。Scriffignano提出一個(gè)有趣的觀點(diǎn)，認(rèn)為AI法規(guī)終將陷入為了滿足需求而努力迎合所有人、又為了迎合所有人而產(chǎn)生更多需求的怪圈或者說泥潭。人們希望進(jìn)一步提升模型的自定義空間與開發(fā)開放式，但又不愿意在隱私權(quán)方面做出妥協(xié)。

一部分企業(yè)與個(gè)人將從使用大量數(shù)據(jù)的模型當(dāng)中受益，這些模型需要龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)以做出更精確的預(yù)測(cè)，但這同時(shí)也將以獲取大量私人信息為代價(jià)。有些人可能不希望自己的數(shù)據(jù)被囊括在這些模型當(dāng)中，而這又反過來導(dǎo)致模型的精度有所下降。結(jié)果就是，面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的發(fā)展與所需數(shù)據(jù)量的擴(kuò)展，總會(huì)有人對(duì)現(xiàn)狀感到不滿。

Scriffignano堅(jiān)信，政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)如果希望在保障國家安全的同時(shí)回避與隱私相關(guān)的問題，那么最好的辦法是對(duì)技術(shù)發(fā)展抱有開放的態(tài)度。在世界上的不同地區(qū)，法律與法規(guī)的制定與細(xì)則總會(huì)存在很大差異，不同司法管轄區(qū)間對(duì)于道德倫理的認(rèn)識(shí)同樣可能不太一致。這種現(xiàn)象目前已經(jīng)體現(xiàn)得相當(dāng)明確：歐洲在道德倫理方面約束得最為嚴(yán)格，中國對(duì)隱私保護(hù)的關(guān)注度不高，而美國則處于二者之間。某些國家更希望強(qiáng)調(diào)隱私保護(hù)，而另一些國家則更重視國家安全或者經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

正如Scriffignano所提到，其中的核心問題是，機(jī)器學(xué)習(xí)本身并不存在地理界限。在某個(gè)區(qū)域內(nèi)完全不可接受的實(shí)踐，在另一個(gè)地區(qū)則可能并無不妥。因此，模型的構(gòu)建位置與使用位置也可以據(jù)此有所區(qū)分。畢竟模型的傳播往往很難控制，所以這種低隱私要求區(qū)域生產(chǎn)、高隱私要求區(qū)域消費(fèi)的作法很可能成為未來的通行方案。

在本次播客節(jié)目中，Scriffignano還表達(dá)了自己對(duì)于擬人化AI的厭惡之情。他更愿意選擇較為務(wù)實(shí)的思路，這不禁讓我們想起由算法與流程驅(qū)動(dòng)的目前這波AI技術(shù)變革。Scriffignano以人工通用智能（AGI）為例，提出了自己的具體觀點(diǎn)。他認(rèn)為，如果我們無法以所掌握的大量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)提出正確的問題，那么人工智能的真正突破永遠(yuǎn)無法到來。

他還預(yù)見出一種未來，認(rèn)為專業(yè)人士將與AI攜手并進(jìn)。只要我們保持警惕，就不必?fù)?dān)心徹底被機(jī)器或者機(jī)器人所取代。為了實(shí)現(xiàn)這樣的美好未來，我們當(dāng)然需要保持審慎的心態(tài)并高度重視數(shù)據(jù)倫理與治理問題。只有這樣，AI才能真正成為通往全新時(shí)代的橋梁。