人工智能公共的发展前景与政策建议

2016年9月6日     来源:199IT      编辑:zhoujiale      繁体
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纵观历史,人类改造也适应过很多新技术。这篇报告提出人工智能技术开发和应用的推进需要循序渐进——不是单靠技术本身的瞬间意外的跳跃发展——而且我们会以当下现有的技术与环境为基础,让整个适应过程更容易一些。
  人工智能应用的目标必须是对社会有价值。我们的政策建议也会遵循这个目标,而且即便这个报告主要关注的是2030年的北美城市,建议依然广泛适用于其他城市,同时不受时间限制。一些提升解读和人工智能系统能力并参与其使用的策略可以帮助建立信任,同时防止重大失败。
  
  在增强和提升人类能力和互动时需要小心,还有避免对不同社会阶层的歧视。要强调多做鼓励这个方向以及沟通公共政策探讨的研究。鉴于美国目前的产业监管,需要新的或重组的法律和政策来应对人工智能可能带来的广泛影响。
  
  政策不需要更多也不要更严,而是应该鼓励有用的创新,生成并转化专业知识,并广泛促进企业与公民对解决这些技术带来的关键社会问题的责任感。长期来看,人工智能将会带来新财富,整个社会也要探讨如何分配人工智能技术带来的经济成果的分配问题。
  
  如今以及未来的人工智能政策
  
  纵观历史,人类改造也适应过很多新技术。这篇报告提出人工智能技术开发和应用的推进需要循序渐进——不是单靠技术本身的瞬间意外的跳跃发展——而且我们会以当下现有的技术与环境为基础,让整个适应过程更容易一些。
  
  另一方面,技术、计算机能力或者数据可用性上的小提升也可能会偶尔带来全新的、革新规则的应用。人工智能应用成功与否要看它能为人类生活创造多少价值。未来,是否能轻松地使用和适应人工智能应用,也很大程度地决定了人工智能的成功与否。
  
  相反,由于人工智能应用容易出错和失败,所以其成功与否的标志也包括用户如何感知和容忍这些应用的缺陷。随着人工智能逐渐渗入日常生活并应用到越来越多的重要任务中,系统错误可能会导致用户的反弹,并带来信任问题。
  
  例如,即便自动驾驶汽车造成的事故要比人类少很多,但总是会吸引更多的关注。在提升人类理解人工智能系统和决策(诸如明确解释那些决定)和促进人们使用应用上需要策略,这些策略有助于建立信任并防止重大失败。
  
  同样的,开发者应该帮助维护人们对人工智能应用的期望,这会影响他们使用的幸福感和满意度。如果一个系统承诺的某些功能没能实现,会减少人们对系统的信任度,并降低他们未来使用该系统的意愿。
  
  另一个重要的考虑是接管重要任务的人工智能系统会如何影响人类的交际和各方面的能力。由于机器在某些任务上的表现相当于超人,人类的这些能力可能会逐渐消逝。比如,计算器引入课堂后,孩子们的基本算术运算能力降低了。所以,人类和人工智能系统的能力应该是互补的。人类专注于机器做不好的任务,包括复杂的推理和创造性的表达。
  
  然而,孩子们与人工智能应用接触的越来越多,比如与智能手机上的个人助理互动,跟主题公园里的虚拟动画人物玩耍。较早地接触会促进孩子们与人工智能应用的互动,这也会成他们日常生活中自然的一部分。但是,这也会造成年轻一代与上一代人在感知人工智能对社会的影响时产生代沟。
  
  如果人工智能技术(包括驱动这些技术的高性能计算和大规模数据)无法让社会各阶层间都平等受用,那么同样能加剧现有的机会不平等。接触到这些技术的人在效率和能力上都会有提升。一个人如果有了精确的机器翻译技术,那么他就能更好的使用不同语言的学习资源。类似的还有,如果语音翻译技术只能用在英语中,那么不懂英语的人就会处于劣势。
  
  进一步,人工智能应用及其依赖的数据也许会反应出设计者和使用者的偏见,因为数据是他们决定的。这些偏见会加深现有的社会偏见,并无法让各个社会亚群体平等的受益人工智能带来的好处。
  
  例如,一些语音识别技术不能很好的适用于女性和带有口音的人。随着人工智能逐渐渗入到重要的应用中,这些偏见会让社会各团体间的不平等问题浮出水面。另一方面,与记录在案的人类决策偏见相比,基于人工智能的决策工具有望能极大减少重要决策中的偏见,比如对借钱的人或进过监狱的人的偏见。
  
  私人也越来越担心带有人工智能功能的监控,尤其是在监控设施普及的城市。Sousveillance,一种通过便携设备记录人参与活动的监控也越来越多。
  
  既然对偏见和隐私的看法是基于个人与社会的道德和价值判断,所以关解决这些问题的争论也会多起来,争论一多,解决方案短时间内也就出不来了。由于人工智能正在产生巨大的价值,关于如何分享人工智能经济成果的争议也会多起来——尤其是驱动应用的人工智能专业知识和基础数据集集中在一小批大公司手上。
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