AI伦理 - 你应该知道什么？

人工智能（AI) 涉及创建能够执行通常需要人类智能的任务的机器。这包括理解自然语言、识别模式以及基于数据做出决策。

必须解决算法偏见、数据隐私问题和透明决策过程的需求等挑战，以确保AI的伦理发展。

未来几年的AI趋势和风险

事实上，发展AI伦理是由与此话题相关的风险引发的一种新兴趋势。社会主要关注的是数据隐私和AI支持工具中数据的不当使用。除此之外，另一个危险是与增加的偏见水平、虚假信息甚至歧视有关。其他AI危险包括：

尽管潜在危险的列表很多，但也有相似数量的积极趋势（如前面提到的AI伦理），例如：

AI伦理指的是将技术专长与哲学、社会学、法律和公共政策等领域的洞察力整合的原则要求。这对于确保AI技术以负责任和道德的方式开发至关重要。

AI伦理的几个关键点应该被考虑：

公平与偏见：AI系统可能会从其训练数据中继承偏见，这可能导致对边缘化群体的不公平结果。在AI伦理法下，实施如数据集多样化、算法审计和公平意识机器学习算法等偏见缓解技术非常重要。此外，在组织内启动多样性和包容性倡议也很关键。

透明度与可解释性：AI算法经常作为“黑盒”操作，使得理解它们的决策变得困难。为了提高透明度，建议采用促进透明度并使用户能够检查和理解模型行为的开源AI框架和工具。

隐私与数据保护：AI通常依赖大量数据，引发了隐私和数据保护的担忧。应实施强大的数据匿名化和加密技术以保护用户的敏感信息。还应采用保护隐私的AI技术，如联邦学习或差分隐私，这些技术允许在不暴露个人数据点的情况下对分散的数据进行AI模型训练。

责任与义务：关于AI技术引起的事故责任，没有明确的法律限制。建立AI系统的明确责任和义务线非常重要，包括将责任分配给开发者、运营者和监管机构。还应实施用于审计和监控AI系统的机制。

安全与可靠性：AI系统仍在发展中，开发者需要优先考虑安全性而不是技术层面。应设计AI系统，优先考虑这些因素，并考虑潜在风险和意外后果。

包容性与可访问性：这在大多数开发中都是一个重大问题，不仅仅是那些涉及AI技术的开发。应设计AI系统，具有包容不同用户需求的功能，如为残疾用户提供替代输入方法或提供多语言支持。应进行用户测试和与多元社区的互动，以识别和解决可访问性障碍。

规制与治理：许多AI技术支持产品没有准备好任何规制或使用条款。应倡导制定和实施解决AI相关伦理问题的全面监管框架。建议与政策制定者、行业利益相关者和民间社会组织合作，起草法律和标准。

伦理决策：当前，大多数企业家更多地关注产品本身，只考虑与业务相关的决策。应在组织内设立伦理审查委员会或委员会，评估AI项目可能的伦理影响。应为AI开发者和利益相关者提供有关伦理原则和决策框架的培训和资源。

社会影响：AI技术存在于社会中，并对其居民产生巨大影响。应进行评估，以评估AI部署的社会、经济和环境后果。应制定策略，以减轻负面影响并最大化积极成果。

持续学习和适应：不仅重要的是开发能适应社会需求的产品，还应促进AI社区内的持

总体而言，所有潜在的（以及已经存在的）伦理问题主要与建立一个共同机制的想法有关，该机制将有助于防止AI技术对社会造成的损害。由于AI总体上是全球市场的产物，可能应该有一些共享的知识基础。例如，可以是专门讨论AI伦理和负责任创新的年度会议、研讨会或论坛。

整个想法是创建一套规则，这些规则将在以下方面相互关联和相互依赖：

所有提到的群体之间的合作不仅可能防止潜在的损害，而且有助于培养道德的、意识到的和社会负责任的AI技术。

Author

Julia Mykhailiuk

Marketing Specialist