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宝博体育官网登录_人工智能时代的伦理道德

宝博体育官网登录_人工智能时代的伦理道德

本文摘要:数字信息技术使险些任何人、任何时间、任何所在都能轻易获得信息。这对我们社会的各个方面,从工业生产到分配、到商品和服务的消费,都发生了深远的影响。就像之前的技术革命一样,数字信息技术的影响如此广泛,我们不再只是简朴地使用它——做我们以前做过的事情——而是通过改变我们的行为方式来适应它。 今天,数字信息技术已经重新界说了人们如何与他人举行社交互动,甚至如何找到朋友。

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数字信息技术使险些任何人、任何时间、任何所在都能轻易获得信息。这对我们社会的各个方面,从工业生产到分配、到商品和服务的消费,都发生了深远的影响。就像之前的技术革命一样,数字信息技术的影响如此广泛,我们不再只是简朴地使用它——做我们以前做过的事情——而是通过改变我们的行为方式来适应它。

今天,数字信息技术已经重新界说了人们如何与他人举行社交互动,甚至如何找到朋友。消费者、生产者和供应商、实业家和劳动者、服务提供者和客户、朋侪和互助同伴之间重新界说的关系,已经在社会上造成一场剧变,正在改变后工业时代对道德理性的界说。我们正站在下一波科技革命的风口浪尖:人工智能。20世纪晚期的数字革命将信息带到了我们的指尖,让我们能够快速做出决议,而机构做出决议,从基础上说,取决于我们。

人工智能正在通过自动化决议历程来改变这一状况,它有望带来更好的定性效果和更高的效率。人工智能游戏系统在击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫(Gary Kasparov)和围棋世界冠军柯洁(Ke Jie)方面取得的乐成,突显出人工智能在盘算当前决议对潜在未来棋步的影响方面,在质量方面优于人类专家。

然而,在这个决议历程中,人工智能也带走了人类行为的透明性、可解释性、可预测性、可教性和可审核性,取而代之的是不透明性。这一举动的逻辑不仅不为到场者所知,也不为法式的缔造者所知。随着人工智能为我们做出决议,决议的透明度和可预测性可能会成为已往。

想象一下这样的情景:你的孩子回家找你,要求你给她零花钱,让她和朋侪一起去看影戏。你允许了。一周后,你的另一个孩子带着同样的要求来找你,但这次,你拒绝了。这将立刻引起不公正和偏袒的问题。

为了制止受到偏袒的指责,你要向孩子解释,她必须完立室庭作业,才有资格获得零花钱。没有任何解释,家里一定会有紧张的气氛。

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现在想象一下用一小我私家工智能系统取代你的角色,这个系统已经收集了成千上万个处于类似情况的家庭的数据。通过研究其他家庭的零花钱决议的结果,得出结论,一个兄弟姐妹应该获得零用钱,而另一个兄弟姐妹不应该。但人工智能系统无法真正解释其中的原因,只能说它权衡了你孩子的头发颜色、身高、体重以及其他所有它能获得的属性,以便做出对其他家庭似乎最有效的决议。那又怎么会有效呢?在法庭上,已往的讯断约束法官遵循先例,纵然情况不完全相同,但大致相似。

一致性在司法、政府、关系和道德规范中都很重要。AI没有遵守先例的执法要求。

人类往往只有有限的直接或间接履历,而机械可能可以会见大量数据。人类无法在一个恒久的时间尺度内筛选他们的履历,而机械可以很容易地做到这一点。人类会清除那些被认为对决议无关紧要的因素,而机械不会清除任何因素。这可能导致不尊重先例的决议,其规模之大是人类可以明白的。

随着企业和社会迅速转向人工智能,人工智能实际上可能比人类在更长的时间规模内做出更好的决议,而人类在更短的时间规模内就会感应困惑和沮丧,并侵蚀一个正常运转的社会的唯一钱币,信任。要明白基于人工智能的决议可能有多人工,研究人类如何做出决议是很重要的。

人类的决议可能由一组明确的规则,或者仅仅基于效果论的关联,或者由组合来指导。人类对于与决议相关的信息也是有选择性的。由于缺乏选择性,机械在做决议时可能会思量人类认为不恰当的因素。有无数这样的例子,从微软(Microsoft)在其谈天机械人Tay开始在Twitter上揭晓煽动性反犹太言论后关闭它,到波士顿大学(Boston University)的一项研究,该研究发现“老板”(boss)、“修建师”(architect)和“金融家”(financier)等词与男性、“护士”(nurse)和“接待员”(接待员)等词与女性之间存在性别关联。

这可能是数据造成的,但它与我们的显式值形成了对比。如果数据驱动的历程依赖于这些人工智能算法生成的输出,它们将发生有偏见的决议,往往违背我们的道德价值观。ProPublica在2016年提供了显着的证据。美王法院使用的一种电脑法式错误地将两年之内没有再犯的黑人被告标志为“惯犯”,其再次犯案的可能性险些是白人被告的两倍——前者为45%,后者为23%。

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如果一小我私家也这么做,就会被谴责为种族主义者。人工智能展现了我们明确的价值观和团体履历之间的破裂。

我们的团体履历不是一成稳定的。它们是由重要的社会决议所决议的,而这些决议又由我们的道德价值观所指导。

我们真的想把决议历程留给那些只从已往学习、因而受制于已往的机械,而不是塑造未来的机械吗?鉴于人工智能在医疗诊断、金融服务和就业筛查等领域的应用规模之大,任何一个偶然事件的结果都是庞大的。随着算法越来越依赖于提高可预测性的特性,控制这类决议的逻辑变得越来越不行思议。

因此,我们失去了决议的全局性,扬弃了所有的原则来支持已往的视察。在某些情况下,这可能是不道德的,在某些情况下是非法的,在某些情况下是短视的。“惯犯算法”果然藐视无罪推定、时机均等等原则。一致性是道德和正直不行或缺的。

我们的决议必须遵循一个高于统计准确性的尺度;几个世纪以来,相互信任、淘汰危害、公正宁静等的配合美德已被证明是任何推理系统生存的基本基石。没有内部逻辑的一致性,人工智能系统缺乏结实性和可问责性——这是在社会中建设信任的两个关键措施。

通过在道德情感和逻辑推理之间制造裂痕,数据驱动决议的不行知性阻碍了批判性地到场决议历程的能力。这是我们生活的新世界,庞大的决议被削减成反射性的选择,并被视察到的效果所强化;把庞大的工具简化成简朴的工具,把道德简化成实用的工具。今天,我们的道德感为我们的决议提供了一个框架。

也许不久之后,我们的决议就会让人们对我们的道德发生怀疑。


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