报告发布丨智能时代的技术伦理观——重塑数字社会的信任( 五 )

第三,可知(comprehensible)。人工智能应当是透明的、可解释的,是人可以理解的,避免技术“黑盒”影响人们对人工智能的信任。研发人员需要致力于解决人工智能“黑盒”问题,实现可理解、可解释的人工智能算法模型。此外,对于由人工智能系统做出的决策和行为,在适当的时候应能提供说明或者解释,包括背后的逻辑和数据,这要求记录设计选择和相关数据,而不是一味追求技术透明。换句话说,技术透明或者说算法透明不是对算法的每一个步骤、算法的技术原理和实现细节进行解释,简单公开算法系统的源代码也不能提供有效的透明度,反倒可能威胁数据隐私或影响技术安全应用。相反,在AI系统的行为和决策上实现有效透明将更可取,也能提供显著的效益。此外,在发展和应用人工智能的过程中,应为社会公众参与创造机会,并支持个人权利的行使。

第四,可控(controllable)。人工智能的发展应置于人类的有效控制之下,避免危害人类个人或整体的利益。短期来看,发展和应用人工智能应确保其带来的社会福祉显著超过其可能给个人和社会带来的可预期的风险和负面影响,确保这些风险和负面影响是可控的,并在风险发生之后积极采取措施缓解、消除风险及其影响。长期来看,虽然人们现在还无法预料通用人工智能和超级人工智能能否实现以及如何实现,也无法完全预料其影响,但应遵循预警原则(precautionary principle),防范未来的风险,使未来可能出现的通用人工智能和超级人工智能能够服务于全人类的利益。

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