人工智能本身可以解決AI引起的問題嗎?我將這個問題提交給IBM的Francesca Rossi和上周在巴黎《財富》全球論壇上發(fā)表講話的弗朗西斯卡·羅西(Francesca Rossi)，他領導了Blue Blue在人工智能倫理方面的工作，而Facebook AI研究實驗室的負責人安托萬·鮑德斯(Antoine Bordes)。

是的-至少在某些情況下，兩位研究人員都說。

例如，Bordes的小組正在創(chuàng)建基準測試，該基準測試可用于訓練機器學習算法來自動檢測Deepfake。羅西說，在某些情況下，人工智能可以用來突出其他人工智能算法創(chuàng)建的模型中的潛在偏差。

盡管技術可以提供有用的工具來檢測甚至糾正AI軟件的問題，但兩位科學家都強調(diào)，不應讓人們對需要批判性的人類判斷感到自滿。

“解決這個問題確實是一個過程，”羅西告訴我。“當交付AI系統(tǒng)時，您不能在準備部署產(chǎn)品時就考慮這些問題。您可以在此閱讀更多關于我們的討論的內(nèi)容，并在此處觀看視頻。

在本周晚些時候，我去了英國劍橋，觀看了最新版本的IBM“ Project Debater” AI幫助兩隊人類在擁有200年歷史的劍橋聯(lián)盟辯論會上對峙。辯論的主題是：人工智能是否會造成弊大于弊。

運作方式：在進行辯論的一周內(nèi)，一個IBM網(wǎng)站眾籌了1100多個論點。該軟件接受了這些論點，并在大約兩分鐘內(nèi)將其歸類為贊成或反對該主張，并將其提煉為每一方面的五個主要主題。

盡管Project Debater的聚類和匯總技巧令人印象深刻，但人類辯論者偷走了該節(jié)目。伯明翰大學法律與倫理學教授西爾維·德拉克勞瓦(Sylvie Delacroix)認為，人工智能是一種罕見的工具實例，其設計對其道德價值至關重要。她說：“是的，AI確實確實與它所饋送的數(shù)據(jù)一樣好。”但是，她認為，這潛在地賦予了人們巨大的力量。如果他們聚集在一起并將其數(shù)據(jù)匯總到諸如數(shù)據(jù)信任之類的實體中，則他們可以抓住對AI開發(fā)和使用的大量控制權

另一方面，前亞馬遜機器學習負責人，劍橋大學教授尼爾·勞倫斯(Neil Lawrence)表示，認為該技術會造成危害更為謹慎，因為這樣一來，人們將對潛在危險保持警惕，并尋求預防措施—與帕斯卡的賭注相比，他的位置。您可以在此處閱讀有關辯論的更多信息。