社会|机器的猜想与边界( 五 )
因此 ， 阻止技术的发展是没有道理的 。 另一方面 ， 新技术将与我们现有的期望、规则和系统发生冲突 。 社会机构——从政府到公司 ， 再到文化规范——要去适应步伐 。 它将使我们能够利用指数的力量 ， 以及可以塑造它的规则和规范 ， 满足社会需求 。
四、「篱笆」与机遇
给 AI 技术与应用扎上篱笆 ， 原有企业的经验管理理念、生产流程甚至商业模式都面临改变 ， 短期来看 ， 这势必进一步推高 AI 企业的成本 。 但同时也在迎合中创出新的机会 。
讲伦理 ， 不一定站在商业化的对立面 。 在一些专家看来认为 ， 数据保护与技术进步两者并不必然冲突 ， 高要求反而能倒逼更先进的技术 。
比如 ， 欧洲对隐私的严格保护 ， 更能促使本土 AI 公司创造下一代能保护隐私的技术 ， 这也是暂处「下风」欧洲 AI 取胜之道 。 因为美国没有欧洲严格 ， 企业可以继续使用传统方法去聚合数据 ， 但欧洲已经考虑如何合规使用数据 。
「这些要求乍一看仿佛限制了发展 ， 实际上为我们提供了创新机会 。 」微软副董事长兼总裁 Brad Smith 曾谈到 GDPR 的积极影响——因为合理的隐私法规将帮助维持与用户之间的信任 。
「如果人们信任技术 ， 就会使用它 ， 为行业创造更大的机会 。 」
商汤以积极态度应对监管 ， 并做主动披露的行为 ， 将对行业产生示范和竞争效应 ， 即 AI 产业和科技公司需要遵循更严格的个人授权、更健全的商业伦理制度建设 。
从中期看 ， 上市科技公司主动对个人隐私、AI 治理工作进行披露 ， 无疑将对其他企业起到示范以及指引作用 ， 从而减轻数据标准化以及降低数据治理的工作量 。
对未来行业竞争态势也会产生深远影响 。 关注重要数据的合规性、冷静应对跨境监管冲突、应对细分领域的法律监管 ， 这些都将是行业内企业未来面临的合规新议题 。
正如同苹果 CEO 库克曾在麻省理工学院毕业典礼上讲过的一段话：
【社会|机器的猜想与边界】「我不担心人工智能像人类一样思考问题 ， 我担心的是人类像计算机一样思考问题——摒弃同情心和价值观并且不计后果 。 」
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