關(guān)于人工智能的變革威力，人們提出了很多大膽的設(shè)想。但我們也有必要聽聽一些嚴(yán)重警告。上月，微軟研究院（Microsoft Research）首席研究員凱特?克勞福德（Kate Crawford）警告稱，如果被威權(quán)政府濫用，威力與日俱增的人工智能可能會釀成一場“法西斯夢”。
克勞福德在SXSW科技大會上表示：“就在我們看到人工智能的發(fā)展速度呈階梯型上升時，其他一些事情也在發(fā)生：極端民族主義、右翼威權(quán)主義和法西斯主義崛起。”
她表示，人工智能可能帶來龐大的數(shù)據(jù)登記冊、針對特定人口群體、濫用預(yù)測型警務(wù)以及操縱政治信仰。
克勞福德并不是唯一對強(qiáng)大的新技術(shù)被錯誤使用（有時以意想不到的方式）感到擔(dān)憂的人。英國政府首席科學(xué)顧問馬克?沃爾波特（Mark Walport）警告稱，在醫(yī)學(xué)和法律等涉及細(xì)膩人類判斷的領(lǐng)域不假思索地使用人工智能，可能帶來破壞性結(jié)果，并侵蝕公眾對這項技術(shù)的信任。
盡管人工智能有增強(qiáng)人類判斷的潛力，但它也可能帶來有害的偏見，并產(chǎn)生一種錯誤的客觀感覺。他在《連線》（Wired）雜志的一篇文章中寫道：“機(jī)器學(xué)習(xí)可能會內(nèi)部化在量刑或醫(yī)療歷史中存在的所有隱性偏見，并通過它們的算法外部化。”
就像一直以來的情況那樣，識別危險仍然要比化解危險容易得多。沒有底線的政權(quán)永遠(yuǎn)不會遵守限制人工智能使用的規(guī)定。然而，即便在正常運(yùn)轉(zhuǎn)的基于法律的民主國家，框定適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)也很棘手。將人工智能可以做出的積極貢獻(xiàn)最大化，同時將其有害后果降至最低，將是我們這個時代最艱巨的公共政策挑戰(zhàn)之一。
首先，人工智能技術(shù)很難理解，其用途往往帶有神秘色彩。找到尚未被行業(yè)挖走、且不存在其他利益沖突的獨(dú)立專家也變得越來越難。
受到該領(lǐng)域類似商業(yè)軍備競賽的競爭的推動，大型科技公司一直在爭奪人工智能領(lǐng)域很多最優(yōu)秀的學(xué)術(shù)專家。因此，很多領(lǐng)先研究位于私營部門，而非公共部門。
值得肯定的是，一些領(lǐng)先科技公司認(rèn)識到了透明的必要性，盡管有些姍姍來遲。還有一連串倡議鼓勵對人工智能展開更多政策研究和公開辯論。
特斯拉汽車（Tesla Motors）創(chuàng)始人埃隆?馬斯克（Elon Musk）幫助創(chuàng)建了非盈利研究機(jī)構(gòu)OpenAI，致力于以安全方式開發(fā)人工智能。
亞馬遜（Amazon）、Facebook、谷歌（Google） DeepMind、IBM、微軟（Microsoft）和蘋果（Apple）也聯(lián)合發(fā)起Partnership on AI，以啟動更多有關(guān)該技術(shù)實(shí)際應(yīng)用的公開討論。
谷歌DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人、Partnership on AI聯(lián)合主席穆斯塔法?蘇萊曼（Mustafa Suleyman）表示，人工智能可以在應(yīng)對我們這個時代一些最大挑戰(zhàn)方面發(fā)揮變革性作用。但他認(rèn)為，人工智能的發(fā)展速度超過我們理解和控制這些系統(tǒng)的集體能力。因此，領(lǐng)先人工智能公司必須在對自己問責(zé)方面發(fā)揮更具創(chuàng)新和更主動的作用。為此，這家總部位于倫敦的公司正在嘗試可驗證的數(shù)據(jù)審計，并將很快宣布一個道德委員會的構(gòu)成，該委員會將審查該公司的所有活動。
但蘇萊曼指出，我們的社會還必須設(shè)計更好的框架，指導(dǎo)這些技術(shù)為集體利益服務(wù)。他在接受英國《金融時報》Tech Tonic播客的采訪時表示：“我們必須能夠控制這些系統(tǒng)，使他們在我們希望的時間做我們想做的事，而不會自說自話。”
一些觀察人士表示，做到這點(diǎn)的最佳方法是調(diào)整我們的法律制度，確保人工智能系統(tǒng)可以向公眾“解釋”。從原則上說，這聽上去很簡單，但實(shí)際做起來可能極為復(fù)雜。
布魯塞爾自由大學(xué)（Free University of Brussels）法律和科技學(xué)教授米雷列?希爾德布蘭特（Mireille Hildebrandt）表示，人工智能的危險之一是我們變得過度依賴我們并不完全理解的“不用腦子的智慧”。她認(rèn)為，這些算法的目的和影響必須是可測試而且在法庭上是可爭論的。她表示：“如果你無法有意義地解釋你的系統(tǒng)的決定，那么你就不能制造它們。”
我們將需要更多的人類智慧來應(yīng)對人工智能挑戰(zhàn)。
