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人工智能发展引起数据安全争论

发布日期:2021-03-29 阅读次数:1849

对于人工智能治理问题,尤其是数据隐私问题,或者当人工智能逐渐深入到更多行业所面临的新技术替代传统劳动模式时,你怎么看?

人工智能的发展带来了一系列伦理法律问题。例如数据安全、算法公平透明等问题。目前,人脸识别引起的个人隐私担忧、大数据杀戮引起的算法不公平现象屡见不鲜,呼吁我们尽快制定相关管理规则。

数据安全

实际上,人工智能治理规则已成为人工智能国际竞争的焦点。中国企业走向市场,必须积极回应相关产品和服务背后的伦理价值。近年来,许多国际组织和国家和地区政府都发布了标准。OECD、20国集团等国际组织已经发布了人工智能治理原则,尤其是欧盟最积极。2019年,欧盟委员会人工智能高级专家组发布了两份文件:《人工智能伦理指南》和《人工智能政策与投资建议》,为欧洲人工智能治理勾勒出一个全面的蓝图。在2020年新冠肺炎肺炎肺炎疫情背景下,欧盟继续推进人工智能伦理指南的落地工作,发布相关白皮书。欧盟此举是为了让欧洲在人工智能发展中处于道德制高点,从而在与美国和中国的竞争中处于有利地位。我们需要密切关注国际人工智能伦理指南的发展,避免被动规则的发展。

需要特别注意的是,人工智能的发展与价值观密切相关,西方的一些规则需要批判和吸收。例如,西方的实践过程已经表明,没有边界的隐私概念的使用将影响人工智能的技术开发和应用。一些欧洲国家过于强调所谓的隐私,导致人工智能技术研发和工业发展普遍滞后。在我国人工智能发展的过程中,我们不能盲目引入西方所谓的隐私概念,而应该根据自己的国情妥善处理发展和治理的关系,走出自己的发展道路。

随着人工智能逐渐深入到更多的行业,必然会面临新技术对传统劳动模式的替代,人工智能技术在促进职业教育、创造新型职业就业需求方面也同样具有相应的作用。十四五规划提到有效提高劳动者技能,提高就业质量和收入水平,形成人力资本升级和产业转型升级的良性循环。随着科技的升级,必然会有一部分传统的劳动形式被机器逐步取代,这是一个不可避免的问题。我国在数字化、信息化等领域所奠定的基础,为人工智能的发展奠定了良好的基础,目前我国在人工智能方面的学术成果、从业人员、应用规模都处于世界前列。而另一方面,也有相当规模的工人在工厂生产线上从事重复性工作,将来将被机器取代。

目前的现象主要有两个因素:一方面,国内与人工智能相关的劳动主要集中在研发、设计等上游层面,在数据生产(目前的人工智能技术需要消耗大量的培训数据)、设备运行维护等中下游层面,人工智能职业教育尚未形成普及,人工智能相关的职业教育是未来可以推进的方向。而人工智能配套产业的发展也需要跟上,如国内已有专业数据公司提供专业数据采集、标注等数据生产服务,为各种类型的人工智能应用研发提供必要的培训数据。伴随着人工智能研发投入的增加,这类数据公司的生产能力和服务类型的扩大必然要跟上行业扩张的速度,因此会产生许多新的劳动需求和细分职业类型(如专业数据标注、测试等),从而拉动就业需求,形成正向循环。

科技是一把双刃剑,在大力发展人工智能的同时,要加强人工智能安全技术,尤其要注意数据隐私和AI伦理。

个人数据隐私和人工智能伦理问题一直是国际社会关注的话题。在人工智能大力发展的过程中,应避免数据滥用,加强数据治理。十四五规划明确提到加强网络安全关键技术研发,加快人工智能安全技术创新,提高网络安全产业综合竞争力。据此判断,人工智能粗放发展的时代已经过去,涉及个人数据隐私的人工智能应用的研发将形成更高的准入门槛,那些已经在当地的技术公司将需要更加重视标准化的数据使用。AI伦理,包括自动驾驶、个人信用信息、司法取证等应用采用人工智能推理结果后的责任如何定义,人工智能推理结果的解释仍处于探索阶段。在技术层面,行业已经开始关注模型可解释性问题,尝试用各种方法进行深度学习的黑盒分析和解释。

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