越來越多的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和數(shù)字服務(wù)都以人工智能和機器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)。但是，我們必須看到：人類社會存在的偏見和歧視也會被復(fù)制到人工智能系統(tǒng)中。因此，我們應(yīng)對人工智能的整個程序進行監(jiān)管，包括信息輸入輸出、數(shù)據(jù)、算法、模型等，以克服偏見與歧視在人工智能領(lǐng)域的延續(xù)。
在人工智能問題上，有個所謂 “黑盒子”的問題，即我們不能看到程序算法的內(nèi)部，因此無法理解人工智能是如何做出決策的。如果沒有解決好這個問題，一些涉嫌歧視的數(shù)據(jù)將被算法永久性地編碼進人工智能程序中，從而影響未來人類與人工智能的關(guān)系。不過，僅靠純粹的技術(shù)手段，很難實現(xiàn)對人工智能的每個階段實現(xiàn)無漏洞監(jiān)控，同時還需通過人工評估和干預(yù)，才能確保偏見和歧視被徹底消除。
要消除人工智能潛在的歧視問題，第一步是打開算法“黑匣子”。出于專利保護和商業(yè)機密的考慮，許多公司的人工智能程序算法都處于保密狀態(tài)。不過，這一狀況正得到改變，目前人工智能領(lǐng)域正在加快代碼的開源，制定新的透明度標(biāo)準(zhǔn)，來提高人工智能產(chǎn)品的可靠性。AI NOW是美國紐約大學(xué)一個倡導(dǎo)算法公平的非營利組織，它提倡 “程序員必須對算法得出的結(jié)論做出解釋，否則就不能投入使用”。
目前，相當(dāng)一部分互聯(lián)網(wǎng)巨頭開始正視這一點。如谷歌開發(fā)的幾個人工智能項目，程序員為機器學(xué)習(xí)增加了手動限制，使輸出的信息更準(zhǔn)確，可理解性更高。美國國防部高級研究計劃局還資助了一項名為XAI（可解釋的人工智能）的計劃，旨在打開人工智能的 “黑匣子”，以保證用戶更好地控制人工智能程序。微軟首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉也認(rèn)可 “算法問責(zé)制”的必要性。
但通過打開算法 “黑匣子”，制定法規(guī)和政策來確保消除人工智能的偏見和歧視，這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。因為偏見與歧視不光存在于算法中，還存在于人工智能得出的結(jié)論、預(yù)測和建議中。
以虛擬助手為例，處理比較簡單的任務(wù)時，人工智能系統(tǒng)會偏向使用女聲（例如Apple的Siri和亞馬遜的Alexa）；而解決疑難問題時，系統(tǒng)則選用男聲（例如IBM的Watson和微軟的愛因斯坦）。由于在人工智能行業(yè)女性從業(yè)人數(shù)偏少，這更是增加了性別歧視的可能性。
鑒于此，我們應(yīng)加強對人工智能所使用的數(shù)據(jù)、算法以及模型的評估，以剔除潛在的可導(dǎo)致偏見與歧視的因素，并且加強程序員的 “算法問責(zé)制”，這樣才能提高人工智能產(chǎn)品的可靠性，最終建立起人機信任。
（作者：伊麗莎白·艾塞萊 英國皇家國際事務(wù)研究所；上海全球治理與區(qū)域國別研究院 劉琳 編譯）
（編輯：紅研）
（編輯：紅研）
投資個人養(yǎng)老金產(chǎn)品穩(wěn)賺不賠還免稅？真相是……
網(wǎng)約車司機“甩位”搶單甩偏了服務(wù)方向
揭秘薦股“黑嘴”收費套路
年末貸款中介套路翻新，銀行“撇清關(guān)系”