這帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)是，AI系統(tǒng)不僅將削弱弱勢(shì)群體的質(zhì)疑權(quán)力，而且將賦予設(shè)計(jì)方更多定義道德行為的權(quán)力。這種權(quán)力能夠以十分微妙的形式呈現(xiàn)出來(lái)。例如，各種自動(dòng)化系統(tǒng)往往被用來(lái)從某種方向來(lái)影響或“微調(diào)”某些個(gè)體，而很大程度上扮演決定或支配角色的是設(shè)計(jì)部署此類系統(tǒng)并從中獲利的一方。
若要從零開始構(gòu)建AI系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)糾正上述不平衡現(xiàn)象等目標(biāo)，這本身就要受到實(shí)力差距的限制。打造和維護(hù)AI系統(tǒng)需要大量的計(jì)算資源和大量數(shù)據(jù)。而擁有海量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源的企業(yè)相對(duì)缺乏這類資源的企業(yè)擁有更多的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。
我們?nèi)绾卧诂F(xiàn)有的各種行業(yè)中應(yīng)對(duì)與AI相關(guān)的倫理問題?
隨著AI系統(tǒng)在不同行業(yè)環(huán)境(如，醫(yī)學(xué)、法律、金融)中的融入愈加深入，我們還將面臨跨越不同行業(yè)的新的道德困境。
例如，AI系統(tǒng)在保健環(huán)境中的應(yīng)用將對(duì)醫(yī)療專業(yè)人員道德準(zhǔn)則中秉持的核心價(jià)值(如，涉及保密、護(hù)理的連續(xù)性、避免利益沖突以及知情權(quán))造成挑戰(zhàn)。
隨著醫(yī)療業(yè)的不同利益相關(guān)方推出了各種各樣的AI產(chǎn)品和服務(wù)。對(duì)這些核心價(jià)值的挑戰(zhàn)可能會(huì)以全新的和意想不到的方式呈現(xiàn)。
當(dāng)一名醫(yī)生使用的AI診斷設(shè)備在受訓(xùn)時(shí)使用了一家醫(yī)藥公司的藥品試驗(yàn)數(shù)據(jù)，而這家公司是某種藥物處方的既得利益者，那么這位醫(yī)生應(yīng)如何遵守避免利益沖突的誓言?
雖然這是個(gè)假想的情況，但這點(diǎn)明了在修訂以及更新職業(yè)道德準(zhǔn)則的過程中必須解決的棘手問題。
同樣地，負(fù)責(zé)管理AI研發(fā)及維護(hù)的專業(yè)協(xié)會(huì)也有必要考慮采取相應(yīng)的措施。例如，美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)(AAAI)應(yīng)制定相關(guān)的道德準(zhǔn)則，而美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)(ACM)以及電氣和電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)需認(rèn)真修訂相關(guān)的道德準(zhǔn)則。ACM和IEEE現(xiàn)有的道德準(zhǔn)則已擁有20年以上的歷史，不用說(shuō)，這些準(zhǔn)則不僅無(wú)法解決與人類機(jī)構(gòu)、隱私和安全相關(guān)的核心問題，而且也無(wú)法預(yù)防AI和其他自動(dòng)化決策系統(tǒng)可能產(chǎn)生的危害。隨著AI技術(shù)進(jìn)一步被整合到重要的社會(huì)領(lǐng)域中，這一點(diǎn)正變得越來(lái)越重要。
盡管更多的高等教育機(jī)構(gòu)在技術(shù)和科學(xué)專業(yè)的教學(xué)中已開始強(qiáng)調(diào)職業(yè)道德的重要性，但這番努力仍處在初期，還有進(jìn)一步的拓展空間。而民權(quán)、公民自由和道德實(shí)踐等領(lǐng)域的知識(shí)還未成為學(xué)生們畢業(yè)時(shí)必須掌握的要求范圍。此外，有一點(diǎn)是值得注意的，若有人違背醫(yī)藥界道德準(zhǔn)則，他需承擔(dān)的懲罰包括失去行醫(yī)權(quán)力，這一點(diǎn)并不適用計(jì)算機(jī)科學(xué)或許多其他相關(guān)領(lǐng)域。
目前還不清楚大多數(shù)計(jì)算機(jī)科學(xué)家是否熟知ACM或IEEE準(zhǔn)則中的核心內(nèi)容。我們也不清楚，企業(yè)雇主是否會(huì)因?yàn)槠渌膭?lì)或壓力因素而選擇不遵守這種不具約束力的法規(guī)。因此，從實(shí)用角度看，除了僅僅對(duì)倫理框架進(jìn)行改寫和更新外，有必要關(guān)注范圍更廣的鼓勵(lì)機(jī)制，并確保對(duì)倫理準(zhǔn)則的遵從并不是事后才想起的事項(xiàng)，而是相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域需要關(guān)注的核心問題，以及AI領(lǐng)域?qū)W習(xí)和實(shí)踐中不可或缺的組成部分。
闡述建議
下面我們將進(jìn)一步闡述上面簡(jiǎn)要提到的建議背后的基本原理。
1、多元化和拓寬AI開發(fā)和部署所必需的資源——如數(shù)據(jù)集、計(jì)算資源、教育和培訓(xùn)的使用，包括擴(kuò)大參與這種開發(fā)的機(jī)會(huì)。特別是關(guān)注當(dāng)前缺乏這種訪問的人口。
正如在AI Now Experts研討會(huì)期間很多人提到的，這些開發(fā)和培訓(xùn)AI系統(tǒng)的方法費(fèi)用高昂并只限于少數(shù)大公司?；蛘吆?jiǎn)單地說(shuō)，在沒有大量資源的情況下DIY AI是不可能的。培訓(xùn)用AI模式要求有大量數(shù)據(jù)——越多越好。同時(shí)還要求有巨大的計(jì)算能力，而這費(fèi)用不菲。這使得即使要進(jìn)行基礎(chǔ)研究都只能限于能支付這種使用費(fèi)用的公司，因此限制了民主化開發(fā)AI系統(tǒng)服務(wù)于不同人群目標(biāo)的可能性。投資基本的基礎(chǔ)設(shè)施和使用合適的培訓(xùn)數(shù)據(jù)，有助于公平競(jìng)爭(zhēng)。同樣，開放現(xiàn)有行業(yè)和機(jī)構(gòu)里開發(fā)和設(shè)計(jì)過程，以多元化內(nèi)部紀(jì)律和外部評(píng)論，可幫助開發(fā)更好服務(wù)和反映多元化環(huán)境需求的AI系統(tǒng)。
2、升級(jí)使公平勞動(dòng)行為具體化的定義和框架，以適應(yīng)AI管理部署到工作地時(shí)出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性變化。同時(shí)研究可替代的收入和資源分布、教育和再培訓(xùn)模式，以適應(yīng)未來(lái)重復(fù)性工作日益自動(dòng)化和勞動(dòng)及就業(yè)態(tài)勢(shì)不斷變化。
在AI Now Experts研討會(huì)上，奧巴馬總統(tǒng)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家賈森·福爾曼(Jason Furman)指出，在美國(guó)每小時(shí)工資只有不到20美元的工作，83%都將面臨自動(dòng)化的嚴(yán)重壓力。對(duì)于每小時(shí)工資在20-40美元的中等收入工作，這個(gè)比例也高達(dá)31%。這是勞動(dòng)力市場(chǎng)一次巨大轉(zhuǎn)變，可能導(dǎo)致出現(xiàn)一個(gè)永久失業(yè)階層。為確保AI系統(tǒng)的效率在勞動(dòng)力市場(chǎng)不會(huì)導(dǎo)致民眾不安，或社會(huì)重要機(jī)構(gòu)如教育(有一種可能是教育不再視為就業(yè)的更好途徑)的解散，在這種巨大轉(zhuǎn)變出現(xiàn)，應(yīng)該徹底研究替代性資源分布方法和其他應(yīng)對(duì)引入自動(dòng)化的模式，制定的政策應(yīng)該為組織良好的各種落實(shí)測(cè)試開路，控制可能導(dǎo)致的災(zāi)難性后果。