一個受到科學(xué)家和倫理學(xué)家大量關(guān)注的話題是公平和偏見 。算法越來越多地為招聘、大學(xué)錄取、貸款和假釋等決策提供信息 ， 甚至是發(fā)號施令 。即使他們對某些群體的歧視比普通人要少 ， 但他們?nèi)匀豢赡懿还降貙Υ承┤后w ， 不是故意的 ， 而是經(jīng)常因為他們接受的是有偏見的數(shù)據(jù)訓(xùn)練 。例如 ， 它們可以根據(jù)一個人之前的被捕情況來預(yù)測他未來的犯罪行為 ， 即使不同群體因特定數(shù)量的犯罪而被捕的幾率不同 。
另一個問題是隱私和監(jiān)控 ， 因為電腦現(xiàn)在可以以一種以前無法想象的方式收集和分類信息 。我們網(wǎng)絡(luò)行為的數(shù)據(jù)可以幫助預(yù)測我們私人生活的各個方面 ， 比如性行為 。面部識別還可以在現(xiàn)實世界中跟隨我們 ， 幫助警察或威權(quán)政府 。新興的神經(jīng)技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)在測試將大腦直接連接到計算機的方法 。與隱私相關(guān)的是安全——黑客可以訪問被鎖起來的數(shù)據(jù) ， 或者干擾心臟起搏器和自動駕駛汽車 。
計算機也能使欺騙成為可能 。人工智能可以生成看起來真實的內(nèi)容 。語言模型可能被用來為極端組織提供虛假新聞和招募材料 。生成式對抗網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí) ， 可以生成逼真的內(nèi)容 ， 可以幫助藝術(shù)家或創(chuàng)建深度偽造、圖像或視頻 ， 顯示人們在做他們從未做過的事情
在社交媒體上 ， 我們也需要擔心人們的社會、政治等觀點的兩極分化 。一般來說 ， 推薦算法優(yōu)化用戶參與度(平臺通過廣告盈利) ， 而不是民間話語 。算法還可以以其他方式操縱我們 。機器人顧問——提供金融建議或客戶支持的聊天機器人——可能會了解我們真正需要什么 ， 或者按下我們的按鈕 ， 向我們推銷無關(guān)的產(chǎn)品 。
多個國家正在開發(fā)自主武器 ， 機器人手中的槍支或?qū)椧l(fā)了科幻小說中終結(jié)者試圖消滅人類的幽靈 。他們甚至可能沒有惡意 ， 錯誤地認為他們正在通過消滅人類癌癥來幫助人類 。在更短的時間內(nèi) ， 現(xiàn)實世界中的自動化系統(tǒng)已經(jīng)造成了股市的閃電崩盤 ， 例如量化交易 。如果AI被要求做出生死攸關(guān)的決定 ， 他們就會面臨著名的電車問題 ， 即在不是每個人都能獲勝的情況下 ， 決定犧牲誰或什么 。
由于致命自主武器的存在 ， 比如土耳其制造的STM無人機 ， 專家們呼吁禁止那些可以在無需人工干預(yù)的情況下發(fā)動襲擊的設(shè)備
還有關(guān)于如何在社會中管理技術(shù)的社會、政治和法律問題 。當人工智能系統(tǒng)造成傷害時 ， 誰應(yīng)該承擔責(zé)任?(例如 ， 自動駕駛汽車已經(jīng)導(dǎo)致了人員死亡 。)我們?nèi)绾尾拍艽_保更平等地獲得人工智能工具及其好處 ， 并確保它們不會歧視群體或個人?持續(xù)的工作自動化將如何影響就業(yè)?我們能管理數(shù)據(jù)中心對環(huán)境的影響嗎?這些數(shù)據(jù)中心使用大量的電力 。我們是否應(yīng)該優(yōu)先使用可解釋的算法 ， 而不是許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒以獲得更大的信任和可調(diào)試性 ， 即使這會使算法在預(yù)測方面更差?


我們能做些什么
賓夕法尼亞大學(xué)計算機科學(xué)家、2019年《道德算法》(the Ethical Algorithm)一書的合著者邁克爾·卡恩斯將這些問題置于可管理性的范圍內(nèi) 。一方面是所謂的差異隱私 ， 即向醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)集添加噪音的能力 ， 這樣它就可以與研究人員有效地共享 ， 而無需透露太多的個人記錄 。我們現(xiàn)在可以用數(shù)學(xué)來保證個人數(shù)據(jù)應(yīng)該如何保存 。

以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問題，請您及時就醫(yī)或請專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!

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