人工智能让人类尴尬:伦理道德法律框架设计滞后

科技日报   2017-11-21 10:01:24
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  汉森机器人公司的David Hanson在会上展示这个名为Sophia的美女机器人。

  伦理道德法律框架设计滞后

  人工智能火了,人类有些尴尬了

  索菲亚不是人,她只是个很聪明的机器人;索菲亚又是“人”,不久前,她被沙特授予公民身份,加入人类籍。

  索菲亚很友好,与人谈笑自如,甚至还会眼神交流,并在MV里与歌星王力宏“结了婚”;索菲亚又很“恐怖”,声称未来目标是想去上学,成立家庭,并——毁灭人类。

  无论这句话是调侃还是隐喻,设计出她的人类,尴尬了。

  在近日召开的“人工智能的技术、伦理与法律的关键科学问题”的香山科学会议上,中科院科技战略咨询研究院研究员李真真举索菲亚的例子,是想提出一个问题:在技术高歌猛进的同时,人工智能不断模糊着物理世界和个人的界限,不断刷新人的认知和社会关系,延伸出复杂的伦理、法律和安全问题,但相应的规范和制度设计还存在盲区,这是一个极大的挑战。

  “我国的人工智能技术可谓与世界发达国家‘同步’,但伦理和法律研究则严重滞后,这种‘缺位’会制约我们未来的发展。”李真真说。

  为构建一个人工智能健康发展的伦理和法律环境,来自自然科学、人文社会科学领域的专家学者和产业界人士聚集在一起,尝试跨越学科的鸿沟,寻找共同的交集,研讨人工智能最基本的问题。

  人工智能很牛吗?牛,但也有可能犯大错

  人工智能火了!人工智能牛了!很大程度归功于近年来一只不断进化的“狗”——阿尔法狗(AlphaGo)。

  中科院院士张钹简单分析了人工智能发展的两条路径:一是符号主义,即从信息处理的宏观层面去模拟智能;二是连接主义,即从网络介观层面去模拟人类行为。当人工智能的开拓者提出上述方向时,不少人认为不可能,但事实证明这两条路都行得通。

  “人工智能第一次震撼,是IBM的‘深蓝’程序打赢国际象棋冠军,这是用计算机模拟人类下象棋的理性思考过程,证明了符号主义这一条路走得通。”张钹说。

  人工智能第二次对人类的“暴击”,是基于神经网络的深度学习,AlphaGo抛弃了传统围棋程序的编程方法,创造性地利用机器学习,来获取下棋的经验与直觉,结果战胜世界围棋冠军。“更值得注意的是AlphaGo Zero从零开始,通过36小时自我学习,超越人类3000年的围棋经验,以100比0击败了上一版本的AlphaGo。这证明第二条路也走得通。”张钹说。

  “这让人欢欣鼓舞,也令人担忧。”张钹的“忧”,指的是基于深度学习的人工智能系统存在的根本性缺陷——不可解释和不可理解,就事论事,缺乏推广能力,遇到新的情况一筹莫展等。因此当面对动态变化的环境,信息不完全、存在干扰与虚假信息时,人工智能系统性能就会显著下降。

  “当前的人工智能与人类智能本质上是不同的。”张钹说,与人类相比,人工智能系统抗干扰能力(鲁棒性)差,推广能力弱,甚至可能犯大错。“基于深度学习的模式识别系统尽管可以准确地区分不同事物,但本质上不认识它们。与人类不一样,它不会举一反三,更不会‘知其所以然’。使用这样的人工智能系统需要十分小心。”

  “现在大家对人工智能有无限期待。围棋有规则,现实生活中没有规则。人工智能产品完成单项任务很牛,但遇到复杂情况,实际没那么厉害。”海尔公司CTO赵峰认为。

  人工智能可怕吗?远虑尚“远”,近忧在即

  人工智能会威胁人类吗?马斯克、霍金、扎克伯格……科技和产业界的大腕对此的争论和互怼一直没有停歇。

  参加香山科学会议的科学家认为,人工智能威胁论拥趸者所指的“强人工智能”到来还比较远,现在发展的多是擅长完成单项任务的“弱人工智能”。“人工智能还在生长发展过程中,是否造成威胁估计是下一代科学家面临的问题,我们现在的任务是把它‘养大’。”不过,中科院院士何积丰也坦承,现在人工智能也有“内忧外患”,如无人机黑飞乱飞管理乱象,恐怖主义黑客攻击等。

  “世界上没有免费的午餐,机器通过‘黑箱’学习(深度学习)方法取得的智能,由于与人类认知行为存在根本差异,因此也将带来潜在的风险。”张钹说,人工智能全面超越人类智能并出现自我意识,是危险的,不过这是远虑;但其不可解释性会带来“近忧”,如将深度学习应用于军事决策,万一系统出现原则性决策失误怎么办?

  人类准备好了吗?远远没有,急需跟进

  “人类现有的概念框架及知识储备难以应对人工智能带来的影响,也使我们不得不面对‘制度性风险’。”李真真说,人工智能技术的社会应用迅速改变了人类的生存环境,重塑人的行为,也不断挑战诸如隐私、责任等概念内涵及其既有策略。

  李真真以“隐私”举例说,传统法律上,隐私是一种权利的概念,但现在它还可以是一种商品,即我们让出一部分个人的隐私或信息以换取服务和产品,这就需要法律的及时跟进。再有,匿名化技术的发展为隐私保护提供了新的工具,但如果对于匿名化数据的法律概念和认定标准上没有明确规定,很可能会导致数据的滥用。同时,隐私保护与国家安全、商业利益如何平衡,也是问题。再比如“责任”,比较典型的就是自动驾驶系统的责任认定。“还有人工智能的预测或决策,如预测犯罪,这将使我们面对一个更为复杂的法律问题。”

  “法律具有滞后性,这就要求我们不断地根据出现的新情况和新的社会难题,对人工智能带来的影响进行伦理评估,以保障相关法律和政策的及时跟进。”李真真说。

  人机可以和谐共处吗?嵌入伦理法律框架是最大的科学挑战

  人工智能是否会产生歧视?答案是肯定的,这可以体现在数据选择和算法上。

  有科学家研究,通过使用机器学习算法帮助银行提供接受还是拒绝房贷的建议,无论如何,在审查神经网络决策制定流程的结果时,发现黑人申请的批准率大大低于白人申请的批准率。

  这就是人工智能工具存在的“黑箱”般的不透明性。

  “人机关系中,智能机器与人类的价值观和规范体系必须一致。”李真真说,如何将人类的价值观和规范嵌入人工智能系统,赋予AI以人性的光辉,成为当前所面临最现实的挑战。

  前有科幻小说家阿西莫夫著名的机器人学三大定律,近年来,国际人工智能界日益重视人工智能中的伦理与法律问题,并推动相关技术标准及社会规范的研讨和制定,如IEEE全球人工智能与伦理倡议、阿西洛马人工智能23条伦理原则,我国的《新一代人工智能发展规划》也专门提出人工智能伦理与法律的三步走规划。“但是,将伦理与法律要求嵌入到AI系统,仍是全世界前沿性的科学难题,这需要技术、伦理、法律等控制手段配合使用、高度融合和跨学科合作。”李真真说。

  “智能机器不是代替人,而是要协助人做好工作。人和机器各有优势,要互相了解才能实现人机协作,但人还是人机关系的主导者。依照这种思想,才可能将人工智能引向人机合作的发展道路。”张钹说。

编辑:邓晓琦  
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