從使用聊天機器人在線訂購比薩餅到生成非虛構(gòu)文字并優(yōu)化物流流程，人工智能使許多驚人的事情成為可能。它不僅使企業(yè)能夠自動化和優(yōu)化復(fù)雜的流程，而且還幫助人們進行研究，分析大量數(shù)據(jù)并提高了智能手機等個人設(shè)備的安全性。

但是，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和發(fā)展，其幫助網(wǎng)絡(luò)犯罪分子獲取私有數(shù)據(jù)的潛力也日益增長。全世界許多國家的政府都對啟用AI的工具處理的敏感數(shù)據(jù)的安全性有合理的擔(dān)憂，并且已經(jīng)在制定相應(yīng)的法律和準(zhǔn)則。除了安全風(fēng)險外，許多人還對AI如何改變?nèi)藗兓拥姆绞揭约皾撛诘墓ぷ鲹p失感到擔(dān)憂。

顯然，通往真正合乎道德的AI之路是困難的，在我們使之成為可能之前，我們必須克服以下障礙。

1.收入不平等

這個問題已經(jīng)成為頭條新聞了一段時間了。許多經(jīng)濟學(xué)家，科學(xué)家和分析家一直在研究人工智能對工資的影響，他們的結(jié)論遠非正面。

“我讀到的數(shù)據(jù)是，技術(shù)是導(dǎo)致最近不平等加劇的主要動力。”《技術(shù)評論》援引麻省理工學(xué)院管理學(xué)教授埃里克·布林喬爾夫森（Erik Brynjolfson）的話說，“這是最大的因素?！?/p>

確實，隨著越來越多的企業(yè)正在考慮實現(xiàn)其制造流程自動化，工業(yè)4.0正在迅速接近。然而，這次，人工智能將自動化提升到了另一個層次，技術(shù)變得更加先進，并能夠替代更多的人工。盡管有人呼吁AI也會創(chuàng)造很多工作，但目前對影響的估計尚不全面。

的確，最富有的組織（可以負擔(dān)得起使用AI的組織）將利用這項高端技術(shù)，從而改善其市場地位并獲得更多利潤，這并非沒有可能。結(jié)果，成千上萬的小型企業(yè)及其員工隊伍將越來越落后。

Studicus研究人員瑪莎·凱恩（Martha Kane）表示：“要減少甚至減輕財富不平等和人工智能的問題，世界各國政府將必須共同努力制定國際法規(guī)?！?“由于財富不平等的問題已經(jīng)存在并且盡管我們?yōu)榉乐惯@種不平等做出了努力，但要與之抗衡將非常困難?！?/p>

2. AI偏見與歧視

即使AI能夠處理和分析大量數(shù)據(jù)并以無與倫比的有效性執(zhí)行其他操作，它仍然可能會產(chǎn)生諸如偏見和歧視之類的簡單錯誤。我們已經(jīng)看到過很多次了，而且我們逐漸意識到，在這一點上通過招聘等方式來信任AI可能不是一個好主意。

例如，亞馬遜發(fā)現(xiàn)了這一難題。該公司正在使用一種機器學(xué)習(xí)工具來招募候選人，并且在自稱男性候選人更適合該公司之前研究了很多數(shù)據(jù)（根據(jù)報告，該報告分析了在10年內(nèi)發(fā)送給該公司的簡歷） ，其中大多數(shù)來自男性）。結(jié)果，它降低了女性候選人的等級，并以非常偏頗的方式對所有候選人進行了評級。

據(jù)該公司稱，該工具從未用于評估候選人的經(jīng)歷。我們永遠不會確切知道那里發(fā)生了什么，但是有一點很清楚：AI偏見是真實的，因為有可能在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程中引入它，而在數(shù)據(jù)處理和分析過程中卻無法避免。

一個更令人沮喪的事實是，由于以下挑戰(zhàn)，難以解決AI偏差：

如果在分析模型構(gòu)建階段引入偏差，發(fā)現(xiàn)其確切來源將變得異常困難，更不用說如何消除偏差了

深度學(xué)習(xí)中的絕大多數(shù)標(biāo)準(zhǔn)實踐都沒有考慮偏見和歧視問題

人工智能忽略了社會環(huán)境。例如，許多像聊天機器人這樣的AI模型的創(chuàng)建者自豪地宣稱，他們的產(chǎn)品可以在不同的上下文中用于不同的任務(wù)，但是要公平地應(yīng)用社交上下文是他們還需要學(xué)習(xí)的東西。

缺乏公平的定義。為了使AI驅(qū)動的模型最大程度地減少偏差對數(shù)據(jù)分析的影響，其創(chuàng)建者必須以數(shù)學(xué)術(shù)語定義公平的概念。這就是問題出現(xiàn)的地方，因為可以用多種方式來定義它，其中許多也是互斥的。

3.敏感數(shù)據(jù)的安全性

毫無疑問，這是道德AI的最著名風(fēng)險。由于AI驅(qū)動的系統(tǒng)和模型需要存儲大量個人信息，因此網(wǎng)絡(luò)犯罪分子并非不可能訪問它。因此，全世界的政府已經(jīng)在為AI系統(tǒng)實施數(shù)據(jù)保護法律。

為了確保盡快識別和緩解任何數(shù)據(jù)泄露，我們必須提供強大而全面的保護系統(tǒng)。而且，這也增加了對使用多個國家公民的敏感數(shù)據(jù)的人工智能國際法規(guī)的需求。在當(dāng)今的監(jiān)管環(huán)境中，這樣做并非易事，但這絕對是我們必須采取的措施，以避免網(wǎng)絡(luò)罪犯大量丟失數(shù)據(jù)。

此外，政府可能會將AI系統(tǒng)用于軍事目的，這也帶來了網(wǎng)絡(luò)犯罪分子獲得控制此類工具的風(fēng)險。如果惡意使用它們，可能會造成重大損失，因此應(yīng)建立適當(dāng)?shù)谋Ｗo機制，以使AI免受罪犯和恐怖分子的侵害。

4. AI的愚蠢

沒想到在清單上看到這個嗎？好吧，根據(jù)Google副總裁安德魯·摩爾（Andrew Moore）的說法，人工智能“目前非常非常愚蠢”，尤其是與人類相比。正如CNet所述，這是他不得不說的用以解釋該聲明的內(nèi)容：

“這確實擅長做我們大腦無法處理的某些事情，但這不是我們可以敦促進行涉及類比或創(chuàng)造性思維或跳出框框之類的通用推理的事情。”

顯然，對于AI而言，執(zhí)行“框外思考”和“創(chuàng)造性思維”之類的任務(wù)仍然幾乎是不可能的，這意味著它無法應(yīng)用于許多領(lǐng)域。最重要的是，當(dāng)AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何檢測正確的模式并采取適當(dāng)行動時，還必須經(jīng)歷“學(xué)習(xí)”階段。但是，很明顯，人類無法完全提供系統(tǒng)在現(xiàn)實世界中可能必須處理的所有示例，這使它很脆弱。

例如，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可以舉一個未經(jīng)培訓(xùn)的示例來欺騙系統(tǒng)，以得出特定結(jié)論。

在這一點上，我們才剛剛開始設(shè)計可以解決諸如涉及重復(fù)性流程和其他非常簡單的事情的問題之類的事情的AI系統(tǒng)。在我們訓(xùn)練AI系統(tǒng)以認(rèn)識到有人在愚弄它之前，仍然存在犯錯誤的風(fēng)險。

道德AI的道路漫長

你知道他們說了什么; 有些事情需要時間?？紤]到我們剛剛討論的主要障礙，設(shè)計道德的AI會花費很長時間。由于如此眾多的行業(yè)將從AI，自然語言處理和機器學(xué)習(xí)中受益，因此我們絕對應(yīng)該加大努力，使其符合道德和客觀要求。畢竟，這是為了我們自己的利益。