可信人工智能设计的研究与实践

# 可信人工智能设计的研究与实践 ## 1. AI 的利弊与伦理考量 AI 系统在给我们带来便利的同时，也存在潜在危害。一方面，AI 已在医疗、公共安全和交通等领域发挥巨大的积极作用，支持人类工作、保障安全。但另一方面，若伦理 AI 项目失败，可能会导致伦理、社会和经济灾难。 目前，AI 伦理领域存在一些问题。“伦理洗白”现象频现，即利用伦理概念来美化自身形象却无实际行动。同时，当前对全球范围内 AI 的分析存在西方视角的偏差，缺乏跨文化的研究。 为解决这些问题，伦理考量应更早地融入产品或服务的设计过程。伦理学家应被视为技术开发过程中的设计师，秉持务实的伦理观，将伦理融入到人工制品的研究和设计中。 ## 2. 以人为本的 AI 以人为本的 AI 为 AI 系统的设计和开发提供了新视角。它将以人为本的设计理念引入 AI 领域，旨在弥合伦理与实际应用之间的差距，通过提供具体建议来创建增强、放大、赋能和提升人类能力的产品和服务。 其研究策略强调，AI 的下一个前沿不仅是技术层面，还包括人文和伦理层面。它将人类置于系统设计思维的中心，强调用户体验和衡量人类绩效，以增强人们的能力而非模仿他们。这种思维转变有助于缓解人们对 AI 存在威胁的担忧，让人们相信能够利用技术满足日常需求和进行创造性探索。 ## 3. 伦理 AI 指南 为应对对恶意、不可控或敌对技术的担忧，各组织、公司和研究机构制定了伦理 AI 指南。这些指南包含规范原则和建议，旨在利用新 AI 技术的“颠覆性”潜力。 对 84 份现有 AI 伦理指南的综合分析显示，有五个普遍的伦理原则——透明度、正义与公平、不伤害、责任和隐私，出现在半数以上的分析指南中。然而，对于这些原则的解释、重要性、适用领域和实施方式存在很大差异。 目前，AI 伦理在很多情况下未能有效实施，缺乏强化机制和实际行动建议，甚至沦为一种营销手段。要使 AI 政策发挥作用，需要在抽象的高级伦理原则与特定情境下的技术开发和使用实践之间架起桥梁。 ## 4. 指南在实践中的应用 尽管大多数制定的指南都认为某些相似的价值观是开发“符合伦理”的 AI 应用的关键要求，但如何开发伦理 AI 技术以及如何实施这些原则仍不确定。 一些研究机构和学者提出了相关框架和建议： - AI 伦理影响小组开发了一个框架，为开发和使用 AI 的组织中的决策者提供具体指导，包括如何将价值观融入算法系统，以及如何使用标准、可观察指标和指标结合上下文相关的风险评估来衡量价值观的实现情况。 - Krafft 和 Zweig 开发的风险矩阵工具，可根据算法决策系统的风险潜力识别其类别。 - Ben Shneiderman 提出了一套分治理层面（团队、组织和行业）的建议，旨在提高以人为本的 AI 系统的可靠性、安全性和可信度。 - Floridi 等人定义了一个良好 AI 社会的伦理框架，提出了五个伦理原则和 20 条具体建议。 以下是这些框架和建议的对比表格： |提出者|框架/建议内容| | ---- | ---- | |AI 伦理影响小组|提供将价值观融入算法系统及衡量价值观实现的指导，结合风险评估| |Krafft 和 Zweig|风险矩阵工具，识别算法决策系统类别| |Ben Shneiderman|分治理层面的建议，提高系统可靠性、安全性和可信度| |Floridi 等人|五个伦理原则和 20 条具体建议，构建良好 AI 社会伦理框架| 下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示了应用指南在实践中的大致流程： ```mermaid graph LR A[确定伦理原则] --> B[开发框架和工具] B --> C[应用于实际项目] C --> D[评估和调整] ``` ## 5. 对 AI 的信任 人类对 AI 的信任对于将 AI 融入组织环境至关重要。由于 AI 行为的复杂性和不确定性，信任在人机关系中尤为重要。 “黑盒现象”常见于深度学习技术，可能导致用户对系统决策产生质疑，影响用户信任和决策效率，进而影响 AI 解决方案