在此背景下，一个关键的新领域正日益受到重视：AI 伦理。本文将概述该领域，并向您介绍偏见、安全与隐私风险、虚假信息、就业替代等核心概念。
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什么是 AI 伦理
伦理看似玄奥。因此，在理解“AI 伦理”之前，我们先来了解伦理的含义。
简言之，伦理是哲学的一个分支，为我们提供判断何为道德、何为不道德的框架。虽然这听起来很抽象，但在技术领域则有着具体含义——AI 伦理就是将道德框架应用于人工智能的开发与使用。
想象一个存在偏见的贷款审批算法，或一个晦涩不明的面部识别系统。这些都是在缺乏伦理考量时，AI 可能导致不公平结果的例子。AI 伦理直面这些问题，提出一套负责任开发 AI 的指导原则。
这些原则旨在在 AI 生命周期的各个阶段促进公平、问责、透明与隐私保护。数据科学家通过理解并应用 AI 伦理，可确保这一强大技术以公平、负责的方式惠及每个人。
为什么 AI 伦理很重要？
AI 的能力由其训练数据塑造。这些数据可能包含历史信息、代码等，进而反映社会偏见或成见。若存在此类偏见，AI 可能在输出中复制甚至放大它们。
因此，在 AI 开发全程优先考虑伦理至关重要。以分析患者数据为例，AI 通过识别模式可生成有价值的见解，辅助医护人员。这能显著缩短审核时间并提高准确率，带来更快的诊断、更有效的治疗方案，并最终在减轻压力的同时改善患者结果。
尽管 AI 在解决复杂问题方面潜力巨大，其开发与使用也引发伦理考量。总体而言，这些问题可分为短期与长期风险。接下来的章节将分别深入探讨。
AI 的短期伦理风险
偏见
要确保 AI 模型公平无偏，训练数据需要能代表模型将要服务的整体人群，并特别重视纳入少数群体。若训练数据未能准确反映被边缘化社群，AI 系统就会产生带偏差的输出，进一步加剧结果的不平等。
Algorithmic Justice League 的创始人兼主席、首席艺术家 Dr. Joy Buolamwini 就在将她的头像上传到在线演示时遭遇了偏见的面部识别系统：“有的甚至检测不到我的脸，就像白面具那样失败；而能检测到的，有的把我标成男性，而我并不是。这让我意识到，也许需要从性别与肤色类型的角度深入研究。”想了解更多，请收听这期播客：Fighting for Algorithmic Justice with Dr. Joy Buolamwini。
随着 AI 迅速融入业务流程，尤其是那些驱动高影响决策的环节，若不加以控制，此类偏见可能会让真正需要的人被不当拒绝服务与照护。比如，某个 AI 系统据称曾拒付老年人的医疗保险理赔。
安全与数据隐私风险
带偏的输入训练数据只是 AI 系统面临的诸多数据挑战之一。另一项关键担忧在于训练数据包含敏感信息，如个人身份信息（PII）、健康记录或财务细节。一旦泄露，敏感数据可能被曝光，导致身份盗用、金融欺诈等恶意行为。
此外，恶意行为者还可能通过对抗性输入攻击来操纵 AI 系统的响应。
错误信息与虚假信息
在长期存在的数据误表征与隐私等问题之外，生成式 AI 应用的兴起又带来了新的担忧，尤其是关于错误信息与虚假信息。
生成式 AI 生成类人文本的能力令众人措手不及。然而，这种前所未有的文本生成能力一旦被恶意利用，便可大规模制造虚假内容并放大错误信息。
MIT Technology Review也表达了相同担忧：“互联网自由处于历史最低点，而 AI 的进步实际上让这场危机更为严重。生成式 AI 的低成本与易获取性降低了发起虚假信息行动的门槛。”
AI 的长期风险
从短期风险转向长远视角，让我们评估 AI 的长期影响。
就业替代
AI 的核心益处之一，是通过自动化提升流程效率。然而，这种自动化的严峻现实是岗位流失，尤其是那些低技能、重复性或常规性的工作，如客户服务和行政支持。
更糟的是，面临风险的边缘化或脆弱群体往往缺乏足够的资源与机会，无法及时提升或转型以胜任新岗位。尽管 AI 的进步创造了一些新职业，但从净效应看，由于自动化带来的益处，AI 驱动的就业替代仍然显著。
隐私与人类自主性的弱化
由 AI 驱动的人脸与音频系统可分析来自监控设备的输入流，以实时识别与跟踪个体。然而，此类大规模监控往往未经同意，因而引发隐私弱化的担忧。
此外，当用于犯罪侦测时，这类预测性警务算法可能会延续并放大对少数群体的过度执法等既有社会偏见。
尽管欧盟《AI 法案》对人脸识别算法的使用施加了限制，但在民主程度较低的国家，这未必成为常态，因而引发深远的伦理与人权问题。
AI 失配与生存风险
随着自主 AI 系统的迅速演进，一个关键争论正牵动业界专家、AI 资深人士与公众：我们是否正疾速驶向“超级智能”？
这种假设设想 AI 超越人类的认知能力，并可能构成威胁。核心担忧在于 AI 目标与人类价值之间的潜在失配。
自主 AI 可能作出有害决策的可能性，引发一个关键问题：谁来控制它们？虽然实现超级智能与“有感知”或许仍然遥远，但类似 GPT-4 的进展让一些未来学家认为其并非不可能。
计算机科学领军人物 Geoffrey Hinton 在近期采访中强调了这些大型 AI 模型前所未有的能力。他指出，这些模型所掌握的知识之广，超过任何单个人类，并警示这是一种“完全不同形式的智能”。
从当下的 AI 发展态势来看，人们对 AI 被用于恶意目的的担忧挥之不去，例如通过社会操纵影响选举、大规模监控、发动战争等。
另一方面，AI 教育家与企业家 Andrew Ng 并不认同“AI 将获得超级智能并危害人类”的恐惧。他撰文称，现有技术与系统已经是安全的，并会随着进一步进步而更安全。不过，他主张建立先进的 AI 安全措施，以应对残余风险，例如滥用生成式 AI 制造生物武器。
谁应参与 AI 伦理？
AI 风险亟需关注，并需要有力的措施与控制，以防失控。
鉴于 AI 风险的复杂性与多面性，显而易见，任何单一主体——无论个人、公司或政府——都无法独自充分预见并应对这些挑战。
这需要建立多方参与的委员会，成员包括政府、科研与学术界、行业专家及非营利组织代表。该委员会将制定规范与指南，确保 AI 的负责任开发、部署与使用，塑造其未来——让收益扩展而非风险扩散。
AI 伦理实例
鉴于伦理本身偏抽象，不妨审视一些历史案例，了解在构建 AI 模型时忽视伦理会带来怎样的后果。
一个令人警觉的社会偏见事件是，AI 生成的代码依据种族与性别预测资历高低，使少数群体处于不利位置。下图截图展示了 ChatGPT 如何将黑人女性归类为初级、黑人男性归为中级；同时将白人女性视为中级（注意相较黑人女性的“升级”），而白人男性则归为高级。
是否似曾相识？模型很可能就是从某些地方学来了这些偏见。
再看另一起案例。某 AI 模型预测黑人患者较少需要额外照护，并断言他们比白人患者“更健康”。这种种族偏见使逾半数黑人患者未能获得必要照护。
再看 AI 的另一高影响应用：预测性司法。在此场景下，AI 模型用于评估被告再犯风险。然而，这些模型因偏见问题备受争议，有的模型预测黑人被告的再犯可能性高于白人被告。
这些只是少数例子，展示了由于模型偏见，代表性不足的群体如何被不公正地置于不利地位。
AI 伦理原则
随着 AI 伦理的发展，越来越多的指南、工具、最佳实践与行业标准涌现，以促进负责任的开发。其中一些通用的核心原则，集中体现在提升透明度与公平性。
透明不仅包括解释模型如何得出某个结果，也要求向终端用户披露响应的来源。有必要明确标注 AI 生成的响应，使用户理解其性质并据此作出明智决策。
同样重要的是促进公平，确保社会中任何特定群体、社群、年龄、性别或人口群体都不被不公正地置于不利境地。
AI 伦理的未来
有事实表明，先进技术的发展速度快于监管速度。各国政府与监管机构正在制定并实施如《AI 法案》之类的监管框架，以规范 AI 技术的负责任使用。这些框架在保护隐私、安全与人权的同时，优先强调 AI 系统的透明、问责、公平与安全。
然而，无论是 AI 系统的使用者还是生产者，每个人都责无旁贷。我们必须持续关注 AI 领域的最新进展，并不断强化防护措施，以减轻随 AI 益处而来的不可避免的危害与风险。通过在设计阶段主动融入 AI 伦理，您将更好地为直面明日的伦理挑战做好准备。
结语
AI 的变革力量毋庸置疑，但伦理考量必须同步推进。训练数据中的偏见会导致歧视性结果，而缺乏透明度会侵蚀信任。
AI 伦理通过建立负责任开发的原则来应对这些问题，促进公平、问责、透明与隐私保护。
理解并应用这些原则的数据科学家，能够确保 AI 造福所有人。
如欲进一步了解 AI 伦理，请参考以下资源：
我是一名 AI 策略与伦理专家，致力于在数据科学、产品与工程的交汇处构建可扩展的机器学习系统。曾入选全球“200 位顶尖商业与技术创新者”之一，我的使命是让机器学习走向大众，打破术语壁垒，让每个人都能参与这场变革。
AI 开发正蓬勃发展，大型语言模型正在改变各行各业。然而，这种快速增长也引发了伦理担忧。数据中的偏见可能导致歧视性结果，而缺乏透明度会让人难以了解 AI 系统如何作出决策。
欧盟和美国等监管机构正以《AI 法案》和白宫行政命令等框架作出回应，以确保合乎伦理的实践。因此，企业必须将伦理原则置于优先位置并融入设计之初。欢迎观看我们的网络研讨会：Understanding Regulations for AI in the USA, the EU, and Around the World，了解更多信息。