關于人工智能的六大擔憂

 

2017年,人工智能的發展又到達了一個高峰期,首席信息官、顧問和學者們紛紛表示,這項技術將使得從商業、IT運營到客戶聯系在內的任何事情實現自動化。然而,進入2018年,越來越多的媒體開始報道人工智能的潛在威脅。

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然而,Babson College 的教授Thomas Davenport在其認知技術課上表示:“在媒體上有這么多的炒作,這只是記者試圖通過談論消極的一面來擴大炒作罷了。” 即便如此,這些擔憂并不新鮮,從對種族、性別和其他因素的偏見到自動駕駛的無人機可能會帶來致命的后果,這些問題一直都存在。

不久前,《麻省理工學院技術評論》(《MIT Technology Review》)發表了一篇題為《如果人工智能最終殺死了一個人,該誰負責?》的文章,這篇文章提出了一個問題:如果自動駕駛汽車撞擊并殺死了一個人,應該適用什么樣的法律呢?在這篇文章發表僅一周之后,一輛自動駕駛的Uber汽車在亞利桑那州撞死了一名女子。

為此,詳細列舉了一些關于采用人工智能的擔憂和隱患,以及為希望開始測試使用該技術的首席信息官們提供的建議。

對人工智能的擔憂:

1.不可控的“粗魯行為”

正如我們從微軟的Tay聊天機器人事件中了解到的,會話式消息系統可能是荒謬的、不禮貌的、甚至是非常令人不快的。首席信息官們必須對自己使用的東西以及使用它們的方式非常小心。要摧毀一個品牌的形象,只需要聊天機器人一次令人惱怒的爆發就足夠了。

2.感知能力很糟糕

谷歌人工智能科學家及斯坦福大學教授李飛飛在《紐約時報》的一篇專欄文章中表示,人工智能雖然是由人類開發的,但是具有諷刺意味的是,它根本不像人類。她表示,人類的視覺感知是高度背景化的,但人工智能對圖像感知的能力卻非常的狹隘。為此,人工智能程序員必須與領域專家合作——回歸該領域的學術根源——以縮小人與機器感知之間的差距。

3. 黑匣子難題

許多企業都想使用人工智能,但金融服務等行業的公司必須非常小心,因為對于人工智能是如何得出其結論這個問題尚未能解決。Fannie Mae的運營和技術負責人Bruce Lee表示:“企業如果不能解決好樣本數據偏見對借貸公平造成的影響,就無法提供更好的抵押貸款利率。在諸如信貸決策之類的工作里,人工智能實際上受到了很多監管的阻礙,很多問題有待解決。所以我們所做的很多事情都必須進行徹底的回溯測試,以確保沒有引入不恰當的偏見。”

如果人們不清楚人工智能軟件如何檢測模式并觀察結果,那么對機器的信任能夠到達何種程度也有待考究。Fox Rothschild律師事務所技術實踐聯席主席Dan Farris表示:“背景、道德和數據質量是影響人工智能價值可靠性的重要因素,特別是在受到高度監管的行業中更是如此。”他表示:“在任何受到高度監管的行業中部署人工智能都可能會導致合規性問題。”

4. 民族和社會經濟方面的偏見

在進行一個使用谷歌街景汽車圖像來確定全美國城鎮人口結構的項目中,斯坦福大學的博士生Timnit Gebru對于她的研究中對種族、性別和社會經濟方面的偏見感到擔憂。根據彭博社的報道,正是這種擔心促使Gebru加入微軟,她正在這里努力地挖掘人工智能的偏見。

即使是人工智能虛擬助手也會受到偏見的影響。你有沒有想過為什么虛擬助理技術——例如Alexa、Siri和Cortana都設定為女性?客戶服務軟件專家LivePerson的首席執行官Rob LoCascio對CIO.com表示:“這源于人類自己對職場中女性的期望。許多人認為,女性本質上是‘助手’;她們更愛‘嘮叨’;她們更多地擔任行政職務;她們更擅長接受訂單……”

5. 黑客利用人工智能發動致命的攻擊

一份由劍橋大學、牛津大學和耶魯大學25位技術和公共政策研究人員撰寫的98頁的報告指出,人工智能的快速發展意味著存在惡意用戶很快就會利用該技術進行自動黑客攻擊,模仿人類傳播錯誤信息或將商業無人機轉化為目標武器。

牛津大學未來人類研究所(Future of Humanity Institute)的研究人員Miles Brundage 對路透社表示:“我們承認,人工智能有很多積極的應用。但是,它也的確存在著一個有關惡意使用問題的缺口。”

6. 奴役理論

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