2020年12月19日上午，首屆清華大學(xué)人工智能合作與治理國際論壇舉行了“人工智能與數(shù)據(jù)安全”分論壇，由北京智源人工智能研究院承辦。在分論壇上，來自學(xué)屆與產(chǎn)業(yè)屆的專家聚焦討論了數(shù)據(jù)與人工智能的近期與遠(yuǎn)期風(fēng)險(xiǎn)、安全挑戰(zhàn)及對策。

在主旨演講環(huán)節(jié)，劍橋大學(xué)智能未來研究中心研究員丹尼特·加爾（Danit Gal）重點(diǎn)總結(jié)了人工智能安全相關(guān)的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)與外部防御的近期挑戰(zhàn)，并對各國數(shù)據(jù)規(guī)制應(yīng)當(dāng)形成全球協(xié)作提出建議。荷蘭埃因霍溫科技大學(xué)教授文森特·穆勒（Vincent Muller）指出通用人工智能和超級智能的長遠(yuǎn)風(fēng)險(xiǎn)具有極大不確定性。美國路易斯維爾大學(xué)教授羅曼·揚(yáng)波爾斯基（Roman Yampolskiy）談及人工智能、安全和防御的未來，并表達(dá)了對于人工智能的擔(dān)憂。

在專題討論環(huán)節(jié)，奇虎 360 人工智能研究院院長鄧亞峰、數(shù)據(jù)科學(xué)家麻丹彤、騰訊研究院高級研究員曹建峰、北京師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)法治國際中心執(zhí)行主任吳沈括也分別就人工智能與數(shù)據(jù)安全面臨的機(jī)遇、挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢等發(fā)表了一系列前瞻洞見。與會(huì)專家一致表示，全球應(yīng)當(dāng)深度協(xié)作應(yīng)對數(shù)據(jù)與人工智能的近期與長遠(yuǎn)風(fēng)險(xiǎn)。分論壇由北京智源人工智能研究院人工智能倫理與可持續(xù)發(fā)展中心主任、中科院自動(dòng)化所中英人工智能倫理與治理中心主任曾毅主持。

丹尼特·加爾發(fā)言

丹尼特·加爾在主旨演講中區(qū)分了人工智能安全的兩大重要概念(Safety和Security)的概念。Safety更偏向內(nèi)部，針對的是一些無意傷害的預(yù)防措施，從系統(tǒng)中保護(hù)環(huán)境。Security更傾向于對外部攻擊的防御，聚焦在那些有意對個(gè)人、組織和財(cái)產(chǎn)施加傷害的行為，從環(huán)境中保護(hù)系統(tǒng)。她認(rèn)為，科技影響著我們所有人，它的安全和保障也是如此。然而，我們應(yīng)對這些影響的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于開發(fā)和使用。人工智能和數(shù)據(jù)流進(jìn)一步復(fù)雜化了這一動(dòng)態(tài)，引入并連接了新的機(jī)會(huì)和新的漏洞。丹尼特·加爾建議，應(yīng)加強(qiáng)交流、推動(dòng)合作，以減少脆弱性，在全球范圍內(nèi)倡導(dǎo)并激勵(lì)數(shù)據(jù)安全治理工作。

文森特·穆勒發(fā)言

文森特·穆勒在主旨演講中，分成兩步介紹了超級智能和通用人工智能的長期風(fēng)險(xiǎn)，即從超級智能到技術(shù)奇點(diǎn)，再從技術(shù)奇點(diǎn)到生存風(fēng)險(xiǎn)。超級智能指的是在許多非常普遍的認(rèn)知領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過當(dāng)今人類最佳智力的人工智能。從超級智能到技術(shù)奇點(diǎn)，他強(qiáng)調(diào)了三個(gè)前提假設(shè)，分別是我們擁有更快的速度和更多的數(shù)據(jù)，不需要認(rèn)知科學(xué)，以及十分緊急。從技術(shù)奇點(diǎn)到生存風(fēng)險(xiǎn)，他強(qiáng)調(diào)了兩點(diǎn)前提假設(shè)，理性主體決策理論適用于人工智能，以及智能和最終目標(biāo)的正交性。

羅曼·揚(yáng)波爾斯基發(fā)言

羅曼·揚(yáng)波爾斯基在主旨演講中，分享了關(guān)于人工智能、安全和防御的未來的看法。當(dāng)前超級智能正在來臨，超級智能意味著超級聰明、超級復(fù)雜、超級快速、超級控制、超級病毒。他談到關(guān)于人工智能的擔(dān)心，重點(diǎn)介紹了最近的幾項(xiàng)研究工作，包括通往危險(xiǎn)的人工智能的路徑分類學(xué)、人工智能安全不可能的結(jié)果、緩解負(fù)面影響、人工智能的限制問題等。他認(rèn)為，人工智能失敗的時(shí)間軸呈指數(shù)趨勢，人工智能失敗的頻率和嚴(yán)重程度都會(huì)增加，這與人工智能的能力成比例。

專家對話

曹建峰分享了對算法偏差和深度合成（deep synthesis）的看法，并提出了解決問題的建議。當(dāng)前人工智能系統(tǒng)必須使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)是有偏見的或不完整的，人工智能系統(tǒng)將會(huì)顯示有偏見的行為。因此，人工智能開發(fā)應(yīng)該對數(shù)據(jù)質(zhì)量有合理的控制。但數(shù)據(jù)并不是偏見的唯一來源，解決算法偏見還需要AI從業(yè)人員秉持倫理價(jià)值。此外，人工智能開發(fā)與隱私保護(hù)直接存在緊張關(guān)系；在影視制作、社交、娛樂、教育、電商等領(lǐng)域具有很大正向應(yīng)用潛能的深度合成也可能被濫用來進(jìn)行違法活動(dòng)。為解決這些問題，曹建峰給出了四點(diǎn)建議，人工智能與數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)需要遵循“通過設(shè)計(jì)的倫理”（ethics by design）理念，將公平、安全等倫理價(jià)值融入產(chǎn)品設(shè)計(jì)全周期，并有防止濫用的保障措施；二是在企業(yè)、國家乃至國際層面建立負(fù)責(zé)任的人工智能開發(fā)和數(shù)據(jù)使用的道德準(zhǔn)則；三是在國際社會(huì)分享最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；四是業(yè)界需要探索開發(fā)隱私保護(hù)型的AI技術(shù)方法，如聯(lián)邦學(xué)習(xí)等，來在隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)利用之間實(shí)現(xiàn)更好平衡。

吳沈括認(rèn)為國際社會(huì)需要面對新技術(shù)環(huán)境下數(shù)據(jù)違法行為帶來的新挑戰(zhàn)和法律漏洞。首先，由于不同地區(qū)、國家法律法規(guī)的缺失和差異，普遍導(dǎo)致對新型數(shù)據(jù)違法行為司法規(guī)制不足。其次，各國現(xiàn)行法律制度框架尚不能充分保障跨境證據(jù)收集與交換的快速高效。最后，在網(wǎng)絡(luò)匿名的背景下，一些國家的監(jiān)測、預(yù)警和應(yīng)急機(jī)制越來越難以有效應(yīng)對脆弱性問題的快速增長。因此，在全球化深入發(fā)展的新時(shí)代，數(shù)據(jù)違法行為的跨國衍變要求更高水平的國際合作治理，建立信任世界。

鄧亞峰總結(jié)了人工智能在數(shù)據(jù)安全方面存在的潛在威脅。首先，由于人工智能是快速出現(xiàn)的新應(yīng)用，人工智能應(yīng)用生產(chǎn)和部署的各個(gè)環(huán)節(jié)都暴露出了一系列的安全風(fēng)險(xiǎn)。其次，人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用往往與大量隱私數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，這些數(shù)據(jù)往往需要被送到云端進(jìn)行分析和計(jì)算，造成了比原來更嚴(yán)重的數(shù)據(jù)泄露和安全風(fēng)險(xiǎn)。第三，雖然從技術(shù)角度看，人工智能體很長一段時(shí)間都無法擁有真正的自我意識(shí)，但是，我們無法排除一些不法分子會(huì)對人工智能加以利用，而這會(huì)帶來大量的社會(huì)倫理問題。最后，由于人工智能在短期內(nèi)會(huì)造成一部分從事簡單重復(fù)性工作的人類失業(yè)，這會(huì)引起一定的恐慌和排斥。此外，人工智能也因?yàn)榧夹g(shù)的不成熟，會(huì)被認(rèn)為在識(shí)別結(jié)果上存在一定的歧視。他認(rèn)為，人工智能和數(shù)據(jù)安全是全世界都統(tǒng)一面臨的問題，需要全世界的組織和個(gè)人聯(lián)合起來一起行動(dòng)。

最后，專家們表示，人工智能和數(shù)據(jù)安全的治理需要世界各國和組織聯(lián)合起來，制定更加明晰有效的法律法規(guī)，構(gòu)建統(tǒng)一的人工智能模型與系統(tǒng)的安全評估準(zhǔn)則和標(biāo)準(zhǔn)，在全球范圍內(nèi)用更加開放協(xié)同的方式進(jìn)行科學(xué)研究和技術(shù)交流，推動(dòng)人工智能技術(shù)在安全的基礎(chǔ)上更快速的落地，構(gòu)建更安全、更美好的世界。

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