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    人工智能擁有強大的大腦但仍需要一顆心

    迄今為止,培養(yǎng)算法公平性的努力遠遠落后于采用該技術(shù)的熱情。以競爭優(yōu)勢為驅(qū)動力并著眼于利潤的工業(yè)幾乎沒有傾向承擔這一責任。高等教育在引領通往以人工智能為動力的世界的道路上必須扮演關(guān)鍵角色,這既是道德的又是公平的。

    在許多科技公司中,人們擔心AI不道德使用的可能性是會議室里的大象,而且員工的不安促使了道德操守官和審查委員會的聘用。這是朝著積極方向邁出的一步,但這不足以克服我們面臨的挑戰(zhàn)。

    這個問題是雙重的:有技術(shù)本身的基礎,并有AI的道德和公正的方式應用。機器可能是快速學習者,但他們從中學習的數(shù)據(jù)通常是人為決策的匯總。如果這些決定與偏見freighted,他們往往是,AI可以烤了里面,建立一個系統(tǒng),是永遠不公平的。

    例如,研究表明,某些基于AI的面部識別軟件對非裔美國人的錯誤匹配比對白人的錯誤匹配更多。這種技術(shù)的缺點是由AI未能將它們識別為缺陷加劇,作為人類可以做。算法不能自我糾正。他們自我增強。

    而且,盡管人類具備識別問題和進行道德更正的能力,但仍以非常人性化的方式(選擇性地)運用了這種能力。移民和海關(guān)執(zhí)法局的官員最近在不使用駕駛員信息的情況下使用面部識別技術(shù)的州,對駕駛執(zhí)照數(shù)據(jù)庫進行了梳理。亞馬遜股東最近拒絕了對其面部識別軟件進行審計的提議,批評者稱這可能導致假匹配和逮捕。由于執(zhí)法部門采取了可疑的做法,并且行業(yè)無法開展所需的工作,因此學術(shù)界必須加倍在這一關(guān)鍵領域的領導地位。

    學術(shù)界以其教學使命,對跨學科研究的偏愛以及對從研究項目中快速獲利的冷漠態(tài)度,已做好充分的準備,奠定了通往道德AI的道路。這項工作的教學部分已經(jīng)在進行中。一個律師的算法當然,它探討的算法對社會的影響,最近共同在波士頓大學,哈佛大學,哥倫比亞大學和伯克利教授和許多其他大學包括在計算機科學課程類似的考慮??的螤柎髮W,麻省理工學院,斯坦福大學和德克薩斯大學提供有關(guān)智能系統(tǒng)道德設計的特定課程。大學也在進行必要的研究以增強無偏AI的能力。

    在波士頓大學,研究人員正在研究可用于將在一個種群上訓練的算法可靠地應用到訓練集中代表性不足的其他種群的技術(shù)。他們還試圖確切地確定學習機如何得出結(jié)論,因為當無法將這些結(jié)論解釋給生活在其中的人類時,應用潛在的不公平結(jié)論似乎是不道德的。所有這一切的目的是開發(fā)所謂的“公平機器學習”,這將使我們能夠利用AI的力量來研究社會問題,從負擔得起的住房到虛假新聞的影響。

    為此,大學需要政府的幫助。根據(jù)《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》的建議,公共政策和聯(lián)邦資助機構(gòu)應支持旨在使學術(shù)科學家的專業(yè)知識用于為公眾服務的項目的研究計劃。法律法規(guī)必須推進并支持高等教育提出的研究和適用解決方案,并要求行業(yè)將AI的道德規(guī)范納入其業(yè)務模型的重要組成部分。此外,聯(lián)邦資金不僅將有助于推動人工智能的發(fā)展,而且如最近的一項研究表明,這還將推動創(chuàng)新和工作增長。那是雙贏。

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