現(xiàn)在，人工智能幾乎無處不在。從我們決定買哪一本書，到預(yù)訂哪一趟航班，從是否能夠找到合適的工作，到是否能夠獲得銀行貸款，甚至診斷各種疑難雜癥，人們生活中的方方面面都有著人工智能的影子。

關(guān)于我們的生活，很大程度上已經(jīng)可以由人工智能這種復(fù)雜的軟件系統(tǒng)來自動決策。毋庸置疑，在諸多科技界企業(yè)的推動下，人工智能技術(shù)在過去幾年中取得了令人驚訝的巨大進(jìn)步，而且業(yè)內(nèi)很多人也相信人工智能會讓我們的生活變得更好。

顯而易見，這種趨勢不可阻擋，整個社會都在為人工智能初創(chuàng)企業(yè)注入大量資金，而包括亞馬遜、Facebook以及微軟等高科技公司都針對人工智能開設(shè)了新的研究實驗室。現(xiàn)在的軟件就是人工智能，這種說法目前來看并不夸張。

很多人預(yù)計，人工智能對社會的沖擊甚至要大于互聯(lián)網(wǎng)。當(dāng)被問及在這個千變?nèi)f化的世界中，人工智能技術(shù)將要為人類帶來何種影響時，很多技術(shù)專家毫無懸念地將問題集中在道德方面。

如何保證公平受益？

隨著人工智能的普及，機器系統(tǒng)在高風(fēng)險決策領(lǐng)域的作用越來越重要——從信貸、保險再到第三方?jīng)Q策以及醫(yī)療保險、假釋等問題。未來，人工智能技術(shù)將代替人工決定誰會獲得重要機遇，而誰又將被拋棄，由此將會引發(fā)一系列關(guān)于社會公正的問題。

譬如在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能有著驚人潛力。人工智能系統(tǒng)有助于分析基因組、蛋白質(zhì)組和新陳代謝組等的實驗數(shù)據(jù)，收集分析電子病歷和相應(yīng)的健康數(shù)據(jù)。聚類分析技術(shù)能夠幫助科學(xué)家判斷新綜合征，而模式識別技術(shù)能夠?qū)⒓膊∨c療法相匹配。但是由于現(xiàn)有醫(yī)療條件的不平衡，只有少部分人才能夠從先進(jìn)醫(yī)療技術(shù)中受益。

另一方面，人工智能，特別是機器學(xué)習(xí)技術(shù)的完善往往取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)。微軟的研究人員指出：“當(dāng)采集的數(shù)據(jù)存在偏差時，用這種數(shù)據(jù)所訓(xùn)練的人工智能系統(tǒng)也會存在相應(yīng)偏差，其產(chǎn)生的模型或者結(jié)果勢必會復(fù)制并放大這種偏差。在這種情況下，人工智能系統(tǒng)所做出的決策將會產(chǎn)生差別效應(yīng)。而這種不公平要比人為偏見和不公要隱晦得多。”

Peter Norvig是谷歌研究主管，也是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)人物。在他看來，大數(shù)據(jù)推動下的人工智能技術(shù)獲得了前所未有的成功，但關(guān)鍵問題在于如何確保這些系統(tǒng)能夠真正有效地改善整個社會，而不僅僅只是讓那些控制人工智能系統(tǒng)的群體受益。“通過實踐證實，人工智能在執(zhí)行各種任務(wù)時非常有效，從圖像識別，到自然語言理解和撰寫，再到疾病診斷，人工智能都發(fā)揮出了重大作用，”Peter Norvig指出，“現(xiàn)在的挑戰(zhàn)是如何確保每個人都能夠從中受益。”

如何審查機器運行？

科學(xué)家之所以會擔(dān)憂人工智能引發(fā)公平問題，最大的根源在于現(xiàn)有軟件的復(fù)雜性，這意味著我們無法準(zhǔn)確衡量人工智能系統(tǒng)為什么要這樣做。現(xiàn)在的人工智能技術(shù)主要基于機器學(xué)習(xí)，但對于人類來說，其并不能真正搞清楚這種系統(tǒng)到底是如何運行的，所以我們不得不信任它。從根本上說，問題關(guān)鍵在于找到新的方法去檢測和審查人工智能的運行。

哈佛法學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)法學(xué)教授Jonathan Zittrain則認(rèn)為，對于人工智能的潛在危險的審查，會隨著計算機系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜而面臨越來越多的阻礙。他指出，“我擔(dān)心隨著系統(tǒng)的復(fù)雜性和緊密耦合性越來越高，人類的自主性會越來越少。如果‘我們設(shè)定規(guī)則又忘記了規(guī)則’，我們會對系統(tǒng)的進(jìn)化感到懊悔。在那種情況下，甚至于倫理道德都無從考慮。”

而北卡羅來納州杜克大學(xué)的人類和自動化實驗室主任Missy Cummings則發(fā)問，“我們?nèi)绾未_保這些系統(tǒng)是絕對安全的？”她曾是一名海軍女飛行員，而現(xiàn)在則是無人機專家。

現(xiàn)在業(yè)內(nèi)普遍意識到人工智能需要進(jìn)行監(jiān)督，但沒有人清楚該怎么做。

當(dāng)然，在一個快速發(fā)展的社會中，監(jiān)管機構(gòu)往往在扮演著一個追趕者的角色。在刑事司法系統(tǒng)以及醫(yī)療保健等關(guān)鍵領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)被嘗試用來進(jìn)行決策，譬如做出是否假釋的決定或者是診斷疾病。但是問題來了，如果將決策權(quán)交給機器，我們就有可能對結(jié)果失去控制，誰能保證系統(tǒng)在各種情況下一定是正確的？

微軟研究院的主要研究員Danah Boyd則認(rèn)為，被部分人寫入人工智能系統(tǒng)的價值觀存在諸多問題，而恰恰是這部分人應(yīng)該對系統(tǒng)負(fù)責(zé)。很多監(jiān)管機構(gòu)、社會群眾以及社會學(xué)者都希望人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)公平，具備倫理道德，但這種希望都是虛無縹緲的。

如何應(yīng)對工作替代？

此外，人工智能普及也會對人類自己的本職工作產(chǎn)生根本影響。人工智能能夠讓機器人從事更加復(fù)雜的工作，從而取代更多人類勞動者。譬如蘋果和三星手機的代工廠商去年就宣布，將使用機器人代替6萬名工人，這在當(dāng)時引起了軒然大波，惹得社會上也人人自危。無獨有偶，福特位于德國科隆的工廠也讓機器和人在一起工作。機器人的廣泛使用會導(dǎo)致人類對人工智能技術(shù)產(chǎn)生過分依賴性。

現(xiàn)在很多醫(yī)療機構(gòu)已經(jīng)在診斷和手術(shù)中引入更多的機器人，特別是機器人在疑難手術(shù)中能夠表現(xiàn)出更精湛的醫(yī)術(shù)，這就可能使經(jīng)由歷史積累的醫(yī)學(xué)技能和知識裹足不前，進(jìn)而使社會變得更為脆弱。而據(jù)麥肯錫的全球研究報告，到2025年，30%的公司審計工作將由人工智能完成。人工智能將取代許多人的工作，其中也包括醫(yī)生、財務(wù)經(jīng)理以及公司高管等收入較高的中產(chǎn)職業(yè)。

此外，自動化程度的加大不僅影響到人類就業(yè)，也會對人類心理健康產(chǎn)生連鎖反應(yīng)。生化倫理學(xué)家、奧巴馬前醫(yī)療顧問Ezekiel Emanuel指出，“如果說什么能賦予人們生活的意義，主要有3個方面：有意義的關(guān)系、熱情高漲的興趣以及有意義的工作。其中有意義的工作是一個人建立身份認(rèn)同的重要因素。”而失業(yè)率高的地區(qū)，民眾自殺、濫用藥物以及罹患抑郁癥的風(fēng)險也會成倍增加。

但我們不必悲觀，人工智能對人類的威脅始終是有限的。盡管人工智能在記憶和計算方面的能力要遠(yuǎn)超人類，但它始終是在學(xué)習(xí)和總結(jié)。而人類所具備的感知、情感、想象、創(chuàng)造等特質(zhì)是人工智能所無法企及的，這也注定了，人類是無法被人工智能逾越的。

如何有效進(jìn)行監(jiān)督？

人工智能的迅猛發(fā)展勢必會產(chǎn)生各類社會問題。很多行業(yè)內(nèi)人士已經(jīng)意識到，相關(guān)問題的出現(xiàn)會導(dǎo)致人們對人工智能倫理方面的要求越來越多。麻省理工學(xué)院技術(shù)部專門從事法律道德的專家Kate Darling指出：“公司肯定會遵循市場規(guī)律，這并不是壞事。但我們不能為了市場利益而放棄道德。”

Darling指出：“諸如谷歌等大公司已經(jīng)成立了道德委員會，專門監(jiān)督人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和部署。這源于4年前，當(dāng)時谷歌以5.25億美元的價格收購了英國的人工智能創(chuàng)業(yè)公司DeepMind。DeepMind創(chuàng)始人提出的交易條件之一就是谷歌要成立一個人工智能道德委員會，這似乎標(biāo)志著負(fù)責(zé)任的人工智能研發(fā)新時代正在到來。但事實上，谷歌對于道德委員會的成員組成諱莫至深，實際上該委員會發(fā)揮的作用也相當(dāng)有限。

2016年9月，Facebook、谷歌、亞馬遜、IBM、微軟成立了一個聯(lián)盟，旨在開發(fā)解決與人工智能相關(guān)的安全隱私問題。該聯(lián)盟還宣布蘋果也將加入其中。此外，OpenAI還致力于推動人工智能開源，從而讓利益為全社會所共享。谷歌研究主管Norvig認(rèn)為，“機器學(xué)習(xí)必須要公開，我們所有人只有通過開源代碼才能夠普遍受益。”

然而，為公眾揭開人工智能技術(shù)的神秘面紗其實更為重要。對于沒有計算機科學(xué)知識的人來說，真正理解人工智能決策非常困難，更不用說審查或規(guī)范這些技術(shù)。一些業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，如果沒有對人工智能技術(shù)的理解，諸如律師、決策者和一般公眾就很難真正理解或想象人工智能帶來的風(fēng)險。