對(duì)于人工智能（以下簡(jiǎn)稱 AI），研究人員經(jīng)常說(shuō)，一流的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際上更像一門(mén)藝術(shù)而不是科學(xué)。有效的公共關(guān)系也是如此，選擇合適的詞語(yǔ)來(lái)傳達(dá)積極的語(yǔ)調(diào)或重塑有關(guān) AI 的話題是一項(xiàng)需要技巧的任務(wù)：做得好，就可以加強(qiáng)一個(gè)人的品牌形象，但做不好，可能會(huì)引起更強(qiáng)烈的反對(duì)和抵制。

科技巨頭們對(duì)這一點(diǎn)肯定是心知肚明。過(guò)去幾年里，他們不得不快速學(xué)會(huì)這門(mén)藝術(shù)，因?yàn)楣妼?duì)他們的行為越來(lái)越不信任，他們的 AI 研究和技術(shù)也面臨越來(lái)越多的批評(píng)。

現(xiàn)在，他們想向公眾證明他們十分關(guān)注 AI 開(kāi)發(fā)方式的合理性，但又想確保這樣不會(huì)招來(lái)過(guò)多的審查，因此開(kāi)發(fā)了一種新詞匯。以下是一則解讀他們的語(yǔ)言、挑戰(zhàn)他們的假設(shè)和價(jià)值觀的內(nèi)部指南。

Accountability（責(zé)任，名詞）—— 即你的 AI 系統(tǒng)失敗時(shí)，讓其他人為其后果負(fù)責(zé)的行為。

Accuracy（準(zhǔn)確性，名詞）—— 技術(shù)正確性。這是評(píng)估 AI 模型性能時(shí)最重要的成功衡量標(biāo)準(zhǔn)，參見(jiàn) validation。

Adversary（對(duì)手，名詞）—— 即一個(gè)能破壞你強(qiáng)大的盈利 AI 系統(tǒng)的獨(dú)立工程師，參見(jiàn) robustness 和 security。

Alignment（結(jié)盟，名詞）—— 即設(shè)計(jì) AI 系統(tǒng)的挑戰(zhàn)，該系統(tǒng)需執(zhí)行我們的命令，重視我們所重視的一切，故意轉(zhuǎn)移注意力。避免使用造成不良意外后果的真實(shí)例子，參見(jiàn) safety。

Artificial general intelligence（人工一般智能，短語(yǔ)）—— 假設(shè)的 AI 上帝，可能會(huì)在遙遠(yuǎn)的未來(lái)出現(xiàn)，但也可能馬上就會(huì)到來(lái)?？珊每蓧?，只要說(shuō)得通即可，但你明顯在打造一個(gè)好的 AI 上帝。這代價(jià)不菲，因此，你需要更多的資金，參見(jiàn) long-term risks。

Audit（審計(jì)，名詞）—— 你花錢(qián)請(qǐng)別人對(duì)你的公司或 AI 系統(tǒng)進(jìn)行審查，這樣你無(wú)需做任何改變就可以顯得更透明，參見(jiàn) impact assessment。

Augment（增加，動(dòng)詞）—— 即提高白領(lǐng)工人的生產(chǎn)力。副作用：自動(dòng)化讓藍(lán)領(lǐng)無(wú)工可做，雖令人難過(guò)但不可避免。

Beneficial（有益的，形容詞）—— 即對(duì)你要構(gòu)建的體系的籠統(tǒng)描述，定義不明更好，參見(jiàn) value。

By design（精心設(shè)計(jì)，詞組）—— 如 “精心設(shè)計(jì)而來(lái)的公平” 或 “精心設(shè)計(jì)而來(lái)的責(zé)任”，這個(gè)詞組表明你從一開(kāi)始就在認(rèn)真思考重要的事情。

Compliance（服從，名詞）—— 即行為遵守法律，凡是不違法的都可以。

Data Labelers（數(shù)據(jù)標(biāo)簽者，詞組）—— 據(jù)說(shuō)這些人藏身于亞馬遜的 “土耳其機(jī)器人” 接口背后，以低廉的價(jià)格做數(shù)據(jù)清理工作，不確定他們是誰(shuí)，從未見(jiàn)過(guò)他們。

Democratize（民主化，動(dòng)詞）—— 即不惜一切代價(jià)擴(kuò)展技術(shù)，也是集中資源的理由，參見(jiàn) scale。

Diversity、equity、and inclusion（多樣性、公平和包容，詞組）—— 即雇傭邊緣群體的工程師和研究人員的行為，這樣你就可以把他們公之于眾，如果他們挑戰(zhàn)現(xiàn)狀，就可以解雇他們。

Efficiency（效率，名詞）—— 即使用較少的數(shù)據(jù)、內(nèi)存、人員或精力來(lái)建立一個(gè) AI 系統(tǒng)。

Ethics board （道德委員會(huì)，詞組）—— 即一個(gè)沒(méi)有實(shí)權(quán)的顧問(wèn)小組，召集起來(lái)讓你的公司表現(xiàn)出樂(lè)于傾聽(tīng)的樣子。如谷歌的 AI 道德委員會(huì)（已取消），F(xiàn)acebook 的監(jiān)督委員會(huì)（仍存在）。

Ethics principles（倫理原則，詞組）—— 用來(lái)表明你動(dòng)機(jī)良好的老生常談。保持高水平，語(yǔ)言越模糊越好，參見(jiàn) responsible AI。

Explainable（可解釋的，形容詞）—— 描述一個(gè)你、開(kāi)發(fā)者和用戶都能理解的 AI 系統(tǒng)，但對(duì)用戶來(lái)說(shuō)就很難實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，可能不值得這么做，參見(jiàn) interpretable。

Fairness （公平，名詞）—— 一個(gè)用來(lái)描述公平算法的復(fù)雜概念，可根據(jù)你的偏好以幾十種方式下定義。

For good （永久地，詞組） —— 如 “永久的 AI” 或 “一勞永逸的數(shù)據(jù)”。一個(gè)與你的核心業(yè)務(wù)完全無(wú)關(guān)的倡議可以幫你起到良好的宣傳效果。

Foresight （遠(yuǎn)見(jiàn)，名詞）—— 即展望未來(lái)的能力。這基本上是不可能的，因此，你的 AI 系統(tǒng)為何無(wú)法擺脫意外后果也就有了非常合理的解釋。

Framework （框架，名詞） –即一套指導(dǎo)決策的方針。這是一個(gè)讓你在實(shí)際過(guò)程中拖延決策時(shí)顯得深思熟慮和慎重的好辦法。

Generalizable （可推廣的，形容詞）—— 一個(gè)好 AI 模型的標(biāo)志，即盡管條件不斷變化仍能繼續(xù)工作的 AI 模型，參見(jiàn) real world。

Governance （管理方式，名詞） —— 即官僚體系。

Human-centered design （以人為本的設(shè)計(jì)，詞組）—— 這個(gè)過(guò)程包括代入 “角色” 來(lái)想象一個(gè)普通用戶可能想從你的 AI 系統(tǒng)中得到什么，只要有時(shí)間的話，可能需要征求實(shí)際用戶的反饋，參見(jiàn) stakeholders。

Human in the loop （人機(jī)回圈，詞組） —— 人人都是 AI 系統(tǒng)的一份子。責(zé)任范圍很廣，從偽造系統(tǒng)的能力到規(guī)避對(duì)自動(dòng)化的指責(zé)。

Impact assessment（影響評(píng)估，詞組）—— 你自己對(duì)你的公司或 AI 系統(tǒng)進(jìn)行的評(píng)估，來(lái)表明你愿意在不做改變的情況下看到其缺點(diǎn)，參見(jiàn) audit。

Interpretable （可說(shuō)明的，形容詞）—— 對(duì)一個(gè) AI 系統(tǒng)的描述，作為開(kāi)發(fā)者的你可以一步步遵循其計(jì)算過(guò)程來(lái)理解該系統(tǒng)是如何得出答案的。實(shí)際上可能只是線性回歸。AI 聽(tīng)起來(lái)更好。

Integrity（誠(chéng)信，名詞）—— 即破壞你模型的技術(shù)性能或你公司擴(kuò)張能力的因素。不要將之與對(duì)社會(huì)有害的問(wèn)題弄混淆，也不要把 honesty（誠(chéng)實(shí)）與之混淆。

Interdisciplinary（跨學(xué)科的，形容詞）—— 凡是有不懂編碼的人員的團(tuán)隊(duì)或項(xiàng)目就會(huì)用這個(gè)術(shù)語(yǔ)，這些人員包括用戶研究者、產(chǎn)品經(jīng)理、道德哲學(xué)家，尤其是道德哲學(xué)家。

Long-term risks（長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)，名詞）—— 在遙遠(yuǎn)的未來(lái)可能帶來(lái)災(zāi)難性后果的壞事情，這也可能永遠(yuǎn)不會(huì)發(fā)生，但研究和避免長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)比避免現(xiàn)有 AI 系統(tǒng)帶來(lái)的直接危害更重要。

Partners（伙伴，名詞）—— 其他精英團(tuán)體，他們與你有相同的世界觀，并能與你一起維持現(xiàn)狀，參見(jiàn) stakeholders。

Privacy trade-off（隱私取舍，詞組）—— 犧牲個(gè)人對(duì)個(gè)人信息的控制來(lái)實(shí)現(xiàn)群體利益，比如 AI 驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療保健進(jìn)步，這也是非常有利的。

Progress （進(jìn)步，名詞） —— 科學(xué)和技術(shù)進(jìn)步。一種固有優(yōu)勢(shì)。

Real world（真實(shí)世界，詞組）—— 與模擬世界相反，即一個(gè)充滿意外驚喜的動(dòng)態(tài)物理環(huán)境，AI 模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可在該環(huán)境生存。不要將之與人類(lèi)社會(huì)混淆。

Regulation（監(jiān)管，名詞）—— 你呼吁把減輕有害 AI 的責(zé)任轉(zhuǎn)嫁給政策制定者。不要將之與阻礙你發(fā)展的政策混淆。

Responsible AI（負(fù)責(zé)任的人工智能，名詞）—— 即公司內(nèi)凡是公眾認(rèn)為確實(shí)在努力減輕 AI 系統(tǒng)危害的工作。

Robustness（穩(wěn)健性，名詞）——AI 模型在惡意輸入破壞數(shù)據(jù)的情況下仍能連貫無(wú)誤工作的能力。

safety（安全性，名詞）—— 即挑戰(zhàn)構(gòu)建不違背設(shè)計(jì)者意圖的 AI 系統(tǒng)。不要將之與構(gòu)建不會(huì)失敗的 AI 系統(tǒng)混淆，參見(jiàn) alignment。

Scale（規(guī)模，名詞）—— 即任何好 AI 系統(tǒng)事實(shí)上都應(yīng)該努力實(shí)現(xiàn)的最終狀態(tài)。

Security（保障，名詞）—— 即保護(hù)有價(jià)值或敏感數(shù)據(jù)和 AI 模型不被壞人破壞的行為，參見(jiàn) adversary。

Stakeholders（利益相關(guān)者，名詞）—— 即股東、監(jiān)管機(jī)構(gòu)、用戶。你想讓掌權(quán)的人滿意。

Transparency（透明度，名詞）—— 即顯示你的數(shù)據(jù)和代碼。這對(duì)所有人和敏感信息不利。因此做到這一點(diǎn)非常困難，坦白來(lái)說(shuō)，可以說(shuō)是不可能。不要將之理解為闡明你系統(tǒng)的實(shí)際工作原理。

Trustworthy（可信賴的，形容詞）—— 對(duì)一個(gè)在足夠協(xié)調(diào)的宣傳下制造出來(lái)的 AI 系統(tǒng)的評(píng)價(jià)。

Universal basic income（普遍基本收入，詞組）—— 向每個(gè)人支付固定工資的想法可以平息自動(dòng)化導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)帶來(lái)的大規(guī)模經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩，受到了 2020 年的總統(tǒng)候選人楊安澤的推廣，參見(jiàn) wealth redistribution。

Validation（驗(yàn)證，名詞）—— 對(duì) AI 模型進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試來(lái)檢查模型是否仍準(zhǔn)確的過(guò)程，而不是對(duì)它接入的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。

Value（價(jià)值，名詞）—— 給你的用戶帶來(lái)的無(wú)形利益，這讓你賺得盆滿缽滿。

Value（價(jià)值觀，名詞）—— 提醒人們你有價(jià)值觀。

Wealth redistribution（財(cái)富再分配，詞組）—— 當(dāng)人們因?yàn)槟闶褂昧颂噘Y源和賺了太多錢(qián)審查你時(shí)，這個(gè)想法很有用。財(cái)富再分配如何運(yùn)作呢？當(dāng)然是靠普遍基本收入。這需要監(jiān)管，也不是你自己能搞清楚的，參見(jiàn) regulation。

Withhold publication（拒絕公開(kāi)，詞組）—— 選擇不開(kāi)放源代碼的慈善行為，因?yàn)檫@可能會(huì)落入壞人的手中。最好是限制買(mǎi)得起源代碼的合作伙伴的使用權(quán)。

原文標(biāo)題：谷歌、Facebook等科技巨頭是如何討論AI倫理的？

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