人工智能時(shí)代怎樣確保算法的公正？

• 2018年8月16日 ZhangHongYuan來源：人民日報(bào) 985 62
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  2018-2023年中國人工智能技術(shù)應(yīng)用行業(yè)深度分析及投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測報(bào)告

  與早期人工智能相比，新一代人工智能正在全新信息環(huán)境、海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和持續(xù)演進(jìn)、不斷豐富的戰(zhàn)略目標(biāo)的引領(lǐng)下，依托于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)兩大基礎(chǔ)平臺(tái)和機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別和人機(jī)交互三大通用技術(shù)，...

利用人工智能來評(píng)估犯罪風(fēng)險(xiǎn)，算法可以影響刑罰;當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車面臨危險(xiǎn)，算法可以決定犧牲哪一方;應(yīng)用于武器系統(tǒng)的算法甚至可以決定攻擊的目標(biāo)……由此引發(fā)了一個(gè)不容忽視的問題：如何確保算法的公正?

隨著數(shù)據(jù)的積累、計(jì)算機(jī)算力的躍升和算法的優(yōu)化，人工智能正在讓生活變得高效。語音識(shí)別、圖像識(shí)別使身份認(rèn)證更可信賴，短短幾秒就能證明“你就是你”;智能診療和自動(dòng)駕駛，更讓人們看到了戰(zhàn)勝疾病、減少事故的新機(jī)會(huì);人工智能還可以輕松戰(zhàn)勝圍棋高手，寫出優(yōu)美的詩句……其自主性和創(chuàng)造性正在模糊人和機(jī)器的分野。

但是，當(dāng)隱私侵犯、數(shù)據(jù)泄露、算法偏見等事件層出不窮時(shí)，人們又不得不反思：人工智能的持續(xù)進(jìn)步和廣泛應(yīng)用帶來的好處是巨大的，為了讓它真正有益于社會(huì)，同樣不能忽視的還有對(duì)人工智能的價(jià)值引導(dǎo)、倫理調(diào)節(jié)以及風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制。

“刷臉”應(yīng)用更廣泛，對(duì)隱私權(quán)的威脅值得重視

“刷臉”進(jìn)站、“刷臉”支付、“刷臉”簽到、“刷臉”執(zhí)法……人臉識(shí)別技術(shù)正走進(jìn)更為廣闊的應(yīng)用場景，與指紋、虹膜等相比，人臉是一個(gè)具有弱隱私性的生物特征，因此，這一技術(shù)對(duì)于公民隱私保護(hù)造成的威脅性尤其值得重視?！叭四槇D像或視頻廣義上講也是數(shù)據(jù)，如果沒有妥善保管和合理使用，就會(huì)容易侵犯用戶的隱私?！敝袊鐣?huì)科學(xué)院哲學(xué)研究所研究員段偉文說。

通過數(shù)據(jù)采集和機(jī)器學(xué)習(xí)來對(duì)用戶的特征、偏好等“畫像”，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商進(jìn)而提供一些個(gè)性化的服務(wù)和推薦等，從正面看是有利于供需雙方的一種互動(dòng)。但對(duì)于消費(fèi)者來說，這種交換是不對(duì)等的。就頻頻發(fā)生的個(gè)人數(shù)據(jù)侵權(quán)的事件來看，個(gè)人數(shù)據(jù)權(quán)利與機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)權(quán)力的對(duì)比已經(jīng)失衡，在對(duì)數(shù)據(jù)的收集和使用方面，消費(fèi)者是被動(dòng)的，企業(yè)和機(jī)構(gòu)是主動(dòng)的。段偉文表示，“數(shù)據(jù)實(shí)際上成為被企業(yè)壟斷的資源，又是驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)的要素。”如果商家只從自身利益出發(fā)，就難免會(huì)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)過度使用或者不恰當(dāng)披露。

“大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人在互聯(lián)網(wǎng)上的任何行為都會(huì)變成數(shù)據(jù)被沉淀下來，而這些數(shù)據(jù)的匯集都可能最終導(dǎo)致個(gè)人隱私的泄露?！焙蠋煼洞髮W(xué)人工智能道德決策研究所所長李倫認(rèn)為，用戶已經(jīng)成為被觀察、分析和監(jiān)測的對(duì)象。

算法應(yīng)更客觀透明，要避免歧視與“殺熟”

在信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)的處理、分析、應(yīng)用很多都是由算法來實(shí)現(xiàn)的，越來越多的決策正被算法所取代。從內(nèi)容推薦到廣告投放，從信用額度評(píng)估到犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，算法無處不在——它操作的自動(dòng)駕駛或許比司機(jī)更加安全，它得出的診斷結(jié)果可能比醫(yī)生更準(zhǔn)確，越來越多的人開始習(xí)慣一個(gè)由算法構(gòu)建的“打分”社會(huì)。

作為一種信息技術(shù)，算法在撥開信息和數(shù)據(jù)“迷霧”的同時(shí)，也面臨著倫理上的挑戰(zhàn)：利用人工智能來評(píng)估犯罪風(fēng)險(xiǎn)，算法可以影響刑罰;當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車面臨危險(xiǎn)，算法可以決定犧牲哪一方;應(yīng)用于武器系統(tǒng)的算法甚至可以決定攻擊的目標(biāo)……由此引發(fā)了一個(gè)不容忽視的問題：如何確保算法的公正?

騰訊研究院法律研究中心高級(jí)研究員曹建峰認(rèn)為，即使作為一種數(shù)學(xué)表達(dá)，算法本質(zhì)上也是“以數(shù)學(xué)方式或者計(jì)算機(jī)代碼表達(dá)的意見”。算法的設(shè)計(jì)、模型、目的、成功標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)使用等，都是編程人員的主觀選擇，偏見會(huì)有意或者無意地嵌入算法，使之代碼化?！八惴ú⒉豢陀^，在算法決策起作用的諸多領(lǐng)域，算法歧視也并不鮮見。”

“算法決策多數(shù)情況下是一種預(yù)測，用過去的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的趨勢，算法模型和數(shù)據(jù)輸入決定著預(yù)測的結(jié)果，因此這兩個(gè)要素也就成為算法歧視的主要來源?！辈芙ǚ褰忉屨f，除了主觀因素以外，數(shù)據(jù)本身也會(huì)影響算法的決策和預(yù)測。“數(shù)據(jù)是社會(huì)現(xiàn)實(shí)的反映，數(shù)據(jù)可能是不正確、不完整或者過時(shí)的，訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身也可能是歧視性的，用這樣的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的算法系統(tǒng)，自然也會(huì)帶上歧視的烙印?！?/p>

2016年3月，微軟人工智能聊天機(jī)器人Tay上線，在與網(wǎng)民互動(dòng)過程中，很短時(shí)間內(nèi)就“誤入歧途”，集性別歧視、種族歧視于一身，最終微軟不得不讓它“下崗”。曹建峰認(rèn)為，算法傾向于將歧視固化或放大，使歧視長存于整個(gè)算法之中。因此，如果將算法應(yīng)用在犯罪評(píng)估、信用貸款、雇傭評(píng)估等關(guān)系人們切身利益的場合，一旦產(chǎn)生歧視，就可能危害個(gè)人乃至社會(huì)的利益。

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