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该由谁去指导算法的决策?

  在这个人工智能时代,全球价值链的某些组成部分最终会实现自动化,此时它们将不再被视为企业追求竞争优势的领域。

作者?#37085;?#20811;·埃?#20849;?#26031;托 谢慈铭(Terence Tse) 约书亚·恩特斯明格 奥德丽·让 来源:南风窗 日期:2019-06-26
  过去几年间,由麻省理工学院主办的“道德机器”研究,调查了公众对人工智能应用程序在各类设定中该如何表现的偏好。数据的一个结论是,当自动驾?#40644;?#36710;遇到生死攸关的情景时,人们认为它该如何应对的观点,在很大程度上会取决于此人来自何处,?#32422;?#20154;们对事故所涉及的行人或乘客的了解。
  例如,在自动驾?#35805;?#26412;的经典“手推?#30340;?#39064;”中,有些人可能更?#19981;?#27773;车在伤害他人之前撞到一个已被定罪的杀人?#36164;郑?#25110;者撞到老年人而不是小孩。还有一些人可能认为,自动驾?#40644;?#36710;应该简单地掷骰子,以防止以数据为导向的歧视。
  ?#35805;憷此擔?#27492;类窘境?#38469;?#20107;后保留给警方或法官去调查和决断的。但在自动驾驶的情况下,选择将在几毫秒内完成,意味着几乎没有足够的时间来作出明智的决定。重要的不是我们所知道的,而是汽?#37011;?#30693;道的。那么问题在于自动驾驶应该对周围的人占有什么信息?企业是否应被?#24066;?#21435;?#35270;?#19981;同的道德体系,以追求竞争优势?
  请考虑以下情况:一?#23616;?#22269;车与美国车有不同的工厂设定标准,但假设这?#23616;?#22269;车正在美国行驶,并即将与一辆美国车发生不?#26432;?#20813;的碰撞。?#28909;?#20013;国汽?#23548;?#39542;员的道德偏好不同于美国汽?#23548;?#39542;?#20445;?#37027;么哪个系统应该占上风?
  除了基于文化的道德偏好差异外,还必须考虑各国数据法规的差异。例如中国制造的汽车可能会获得社会评分数据,从而使其决策算法能够纳入美国汽车制造商所无法获取的额外输入。更丰富的数据可?#28304;?#26469;更好、更一致的决策,但拥有这一优势是否就该?#24066;?#19968;个系统去凌驾于另一个系?#24120;?/span>
  很显然,在自动驾驶车辆大规模?#19979;分埃?#25105;们需要确定算法决策的责任究竟落在哪?#38126;?#26159;市政?#26412;幀?#22269;家政府还是多边机构?更重要的是,我们需要新的框架来管理这个商业和国家的交叉点。
  不难想象,所有自动驾驶车?#23616;?#36896;商都会简单地宣传自己那套系统会将驾驶员的生命置于首位,或是?#24066;?#29992;户?#35874;?#33258;身的道德设置。为了防止这种“公地悲剧?#20445;?#24517;须建立在自动驾驶车辆决策之间进行通信?#25176;?#35843;的框架。但是,在不同文化背景下开发此类系统时,政策制定者和企业将必须面对不同的主权、隐私和个人自治的文化概念。
  这将引发额外的挑战,因为人工智能系统无法容?#21776;?#20041;。从?#25151;?#22987;设计人工智能应用程序需要非常明确;无论效果如何,这些系统只会按照你告诉它们的方式行事。这意味着企业、政府?#25512;?#20182;提供商在编写针对不同情况?#21335;?#24212;规则时,需要做出明确的抉择。
  但在这一切发生之?#22467;?#25919;策制定者们需要订立算法问责制的范围,以确定应该把哪些决策留给企业或个人(如有的话)。那些属于国家职权范围的责任,必须经由辩论商讨来决定。虽然无法?#36152;?#19968;个最终解决方案,但我们需要创建一些至少能促进自动驾驶车?#23616;?#38388;通信?#32422;啊安?#20915;算法争议和道路事?#30465;鋇南低场?/span>
  鉴于在设计决策算法时需要明确性,因此有必要建立一个国际机构来制定标准。这种算法问责制的标准,必须能被应用于管理许多领域。最终,我们必须决定的首要问题是,企业是否有权为算法决策设计另一套道德框架。在我们看来,它们是不应该有的。
  在这个人工智能时代,全球价值链的某些组成部分最终会实现自动化,此时它们将不再被视为企业追求竞争优势的领域。确定和裁决算法问责制的过程,应该就处于这样一个领域。无论以什么方式我们都将作出决定,而且最好是统一并尽可能民主地解决。
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  本文由Project Syndicate授权《南风窗?#33539;?#23478;刊发中文版。马克·埃?#20849;?#26031;托,霍特国际商学院和哈佛大学商业和经济学教授;谢慈铭,?#20998;?#39640;等商学院伦敦分校教授;约书亚·恩特斯明格,Nexus FrontierTech研究?#20445;话?#24503;丽·让,In Silico Veritas药业公司创始人。
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