旷视回顾全球十大AI治理事件，技术与伦理安全如何进行落地

2019年2月15日，AI研究机构OpenAI展示了一款软件，只需要给软件提供一些信息，它就能编写逼真的假新闻。有人怀疑，在虚假信息正在蔓延并威胁全球科技产业的背景下，一个擅长制造假新闻的AI工具很难不被声讨。OpenAI如果所托非人，将很可能成为影响选民意愿的政治工具。

事件9：斯坦福大学AI算法识别性取向准确率超过人类

2017年，斯坦福大学一项发表于《Personality and Social Psychology》的研究引发社会广泛争议。研究基于超过35,000张美国交友网站上男女的头像图片训练，利用深度神经网络从图像中提取特征，使用大量数据让计算机学会识别人们的性取向。

该项研究的争议点在于，一旦这种技术推广开来，夫妻一方会使用这种技术来调查自己是否被欺骗，青少年使用这种算法来识别自己的同龄人，而在针对某些特定群体的识别引发的争议则更难以想象。

事件10：BBC发布10年后365种职业被淘汰概率—打字员、会计、保险业居前三

BBC基于剑桥大学研究者的数据体系，发布了关于未来最有可能被机器人所取代的365种职业。研究表示，在这365种职业中，最有可能被淘汰的就是电话推销员，像这样重复的工作更适合机器人来做，机器人并不会感到疲惫，烦躁。其次是打字员、会计、保险业务员等等，这些都是以服务为主，像这些行业无需技术，都是只要经过训练就能轻易被掌握的技能。

以下为曾毅对上述十大事件的点评：

1. 欧盟专利局拒绝AI发明专利申请

评论：人工智能在某种受限的领域和场景下确实有可能进行一定程度的发明创造，未来人工智能最重要的探索方向之一就应当是使人工智能真正具备发明和创造的能力。然而人工智能是否可以作为专利申请者却是一个看似关联，却要思考相当不同的问题。如果人工智能可以作为专利申请者，需要做一系列决策，以萨里大学开发的DABUS为例，专利申请是由研究人员代替DABUS做出的决策，即使这是被允许的，那么获得的专利权是属于DABUS还是DABUS的研究人员，DABUS是否具有使用和处理该专利的权利呢？如果DABUS享有专利权，权力和义务是共存的，是否也应当承担相应的义务呢？例如人工智能设计的专利，就此研发的产品如果存在缺陷、风险和安全隐患(如人工智能用于制药)，若发生事故，责任如何分担？既然DABUS不是自主提出申请专利的，那么DABUS是否需要承担责任？又如何承担责任？DABUS可以是一个责任主体吗？还是风险以及其他类型的义务应当由代替其做申请决策的DABUS的研发人员、甚至是大学来承担？这些问题都还需要更深入的探讨。

2. 中国人脸识别第一案：浙理工教授状告杭州野生动物世界

评论：一方面，上述案件双方之前的协议并没有合理的中止，进一步收集更多的个人信息的同意与否与用户原有应享有的服务进行强制关联存在不妥之处。另一方面，采用人脸识别服务的应用方以及人脸识别服务的提供方是否能够确保数据在用户知情同意的基础上进行合理使用，并保护数据的隐私与安全是每一个人工智能服务提供方和应用方都应当深切关注并采取行动的，2019年年初深网视界的个人隐私数据泄露事件几乎可以肯定不会是个案，如没有引起人工智能研发与应用各个相关方对个人数据隐私与安全基础设施的足够重视，将有发生类似甚至更严重事件的风险。基于实际行动提升人工智能服务方和应用方与用户之间的信任关系是人工智能技术是否能够更广泛的造福于人类的前提。

3. 某智能音箱劝主人自杀

评论：目前的人工智能系统对其输出是否符合人类道德伦理并没有自主的判断能力，这是为什么人工智能系统需要学习人类价值观，实现价值观校准的原因。此外，目前的自然语言处理技术仍然停留在模式匹配和基于统计的处理，而不是像人一样对语言及其实际含义的深度理解。因此“智能音箱”给出的建议其本身并不是真正理解。未来非常需要技术的发展为人工智能模型及其应用构建自动化的道德与伦理评估框架，尽可能避免系统利用数据中隐含的人类负面情绪、偏见、成见，对用户产生的负面影响。

4. “监测头环”进校园惹争议

评论：对个人生物特征数据进行收集与分析必须建立在非被动同意的基础上。无论是类似于脑机接口这样的增强智能技术还是更广义的人工智能技术，对下一代的影响绝对不仅仅是理想化设想中的“益处”，更应当关注此类技术对下一代的长期影响。在被迫同意的基础上，我们甚至无法避免下一代对于人工智能及其服务产生敌视情绪，甚至可以想象很快会有人热衷于研发反监测手段与技术。这将与技术发展的初衷背道而驰。

5. 加州议会通过议案：禁止警方在人体摄像头上使用面部识别技术

评论：一方面，应当鼓励人脸识别等技术在十分必要的场景进行合理的使用，例如在追踪嫌疑人和寻找失联儿童等类似应用中。另一方面应当指出，人脸识别存在的潜在风险，如潜在的性别偏见、种族偏见、在对抗攻击面前表现出的脆弱性和安全隐患等，广泛的存在于其他类型的生物特征识别技术中，例如步态识别、指纹识别、虹膜识别、甚至是声纹识别。禁用某一项或某几项技术并不能规避可能的潜在风险，而是应采用技术和非技术手段改善现有技术存在的问题，积极避免可能存在的风险，并善用相关技术为人类造福。

6. AI 换脸应用引发隐私争议

评论：不合理的用户协议是AI换脸应用事件问题最严重的方面。相关的文字与诸多个人数据保护条例、人工智能伦理原则等都是相违背的。而用户为了“尝鲜”很可能选择不理性的决定，同意了相关协议，可能带来的后果有可能是用户始料未及的。这个事件对人工智能服务的用户最大的警示就是充分重视用户协议并作出合理的知情同意决定。另一方面，工信部在4天内对相关企业的约谈，要求自查整改并取得及时与积极的成效，是中国人工智能敏捷治理的典型案例。

7. 自动驾驶安全事故频出

评论：自动驾驶存在的安全隐患不仅仅是感知技术处理常规场景的成熟与否，还包括如何应对对抗攻击等。未来更大的挑战可能还来自于外部的安全隐患，即对自动驾驶控制系统的入侵，甚至是恶意操作。相关的隐患不仅仅会危及到个人安全，甚至会影响到社会安全。此外，自动驾驶系统如果能够对周围其他车辆和行人做出明显的告知，则可能避免一些潜在隐患。未来急需对自动驾驶建立更全面的安全评估和保障框架。

8. AI编写假新闻足以乱真

（编辑：52刷机网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!