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當各個行業部署人工智能技術時，首先需要處理一些技術、倫理、可靠性和法規相關的挑戰。例如，在交通和汽車領域實施人工智能時，安全和保障是主要挑戰之一。本期文章將探討人工智能在道德倫理方面需克服的難題，目前，除了解決相關技術、算法問題，政府和監管機構也需預見關鍵的倫理和社會挑戰，并開始制定新政策予以應對。

本文編譯自國際電工委員會（IEC）于2019年3月發布的報告《人工智能將賦能哪些行業》，報告描述了人工智能當前使用的主要系統、技術和算法，并指出了它們有助于解決哪些類型的問題以及面臨的主要挑戰。本文節選自第六章：人工智能的挑戰。

國際電工委員會（International Electrotechnical Commission）是世界上成立最早的國際性電工標準化機構，目前IEC的工作領域已由單純研究電氣設備等問題擴展到通訊、視聽、機器人、信息技術、新型醫療器械和儀表等各個方面。

【算力觀點】

機器學習的自動化決策依賴于合作伙伴間的信賴和數據質量的保障。糟糕的數據質量、甚至惡意的操作，都可能導致毫無價值的結果，甚至對算法的用戶產生負面影響。

人工智能的一大倫理挑戰是，當面臨道德困境時如何進行決策。一個可以被廣泛接受的倫理框架需要人類進一步研究，以便對人工智能系統在推理和決策時進行指導。

人工智能的數據共享系統引發信任挑戰

人們普遍認為，人工智能是一個涉及許多不同利益相關者的主題。例如，在制造業的預測維修領域，為了給人工智能算法提供足夠的支持，制造商和用戶都必須共享數據，提供專業知識。為了促進這種合作，需要處理一些問題，例如可信度問題。

利益相關者之間的信任至關重要，解決數據源可靠性問題的方案將可能由認證技術提供。利用有公信力且數據密封的機構所頒發的信用電子證書，是在各方之間建立信任的一個選項。

然而，這個解決方案的目標僅僅是在合作伙伴之間建立信任，并沒有解決數據質量問題。為此目的，可以收集可信的數據池或評估算法來避免錯誤的數據庫。然后，元算法可以幫助人工智能系統在一段時間內保持可靠和透明，提供關于源數據的起源和分布信息。

統一協調的人工智能監管機構尚未誕生

許多人工智能領域仍然缺乏適當的監管。為人工智能發展找到一種平衡的監管方法，同時保證消費者保護、社會保障以及權利和自由的保護，是世界各地許多政府的一項重要優先事項。雖然在無人駕駛汽車和無人機等領域已經采取了一些早期立法措施，但世界上還沒有專門針對人工智能的監管機構，而且也缺乏對人工智能的法律研究。

百度無人駕駛汽車

例如，在歐洲，機器人和人工智能方面由國家和各級不同監管機構負責，沒有任何中心機構為這些領域的發展提供技術、倫理和管理方面的專門知識和監督。這種缺乏協調的情況，不利于對技術發展所帶來的機會和挑戰作出及時和充分的反應。

如何令人工智能受到人類道德的約束和保護？

盡管關于倫理問題的嚴重影響將出現在未來更先進的人工智能系統中，但主動盡早解決這些問題不僅是一種謹慎的做法，而且還可能避免未來昂貴的改造成本。

更直接的擔憂是人工智能系統（如自動駕駛汽車）在決策過程中需要作出道德選擇，例如，假設在無人駕駛汽車無法及時剎車且前方人行道上有三個行人時，系統應該選擇撞向這三個行人，還是轉向道路另一邊的行人？

這個例子說明了人工智能安全不僅是一個技術問題，而且是一個政策和倫理問題，需要跨學科的方法來保護這些技術的用戶、中立的旁觀者和開發這些技術的公司（后者可能面臨重要的法律挑戰）。雖然研究組織和公司已開始處理這些問題，但需要在國際層面上加強各方之間的合作。

自動駕駛的道德困境

圖片來源：MIT Technology Review

存在于人類日常生活中的人工智能應用處于倫理挑戰的核心，如果人工智能系統的設計不符合倫理和社會約束，這些系統可能會按照與人類不同的邏輯運行，并可能導致巨大后果。

此外，在賦予機器決策權之后，人們將面臨一個新的倫理問題：機器是否有資格做出這樣的決策？隨著智能系統獲取特定領域的知識，其決策能力將可能超過人類，這意味著人們會在越來越多的領域依賴于機器主導的決策。在未來的人工智能發展中，這類倫理挑戰將迫切需要特別關注。