在当今科技飞速发展的时代，人工智能已然成为推动社会进步的强大力量，但与此同时，它也可能带来多方面的风险。这些风险并非单一维度的，而是错综复杂地交织在一起，大致可以分成三类。每一类风险都有着其独特的表现形式和潜在影响，深刻地关联着我们的生活、社会秩序以及人类文明的未来走向。
- 第一类，与伦理道德和社会不公有关，例如下面的1、2和3。这一类风险隐藏在我们日常生活的细微之处，潜移默化地影响着社会的公平性和人们的价值观。在伦理道德层面，它考验着我们人类的良知和社会的公序良俗；在社会公平方面，它可能进一步拉大不同群体之间的差距，加剧社会的不平等现象。
- 第二类，与当下的法律法规有关，需要立法或修订。例如4、5和6。随着人工智能技术的迅猛发展，现有的法律法规在应对新出现的问题时显得捉襟见肘。人工智能的各种应用场景不断突破传统法律的边界，使得责任界定、权益保护等方面出现了诸多空白。因此，迫切需要通过立法或修订现有法律来填补这些漏洞，以确保社会秩序的稳定和公平正义的实现。
- 第三类，对整个社会或人类文明产生威胁，如7和8。这类风险是最为严峻的，它不仅仅涉及到个体的利益和社会的局部稳定，更关乎人类文明的生死存亡。一旦这些风险变成现实，可能会引发全球性的灾难，对人类的生存和发展造成不可挽回的损失。
以下分别论述：
1. 信息过载与信息茧房
信息过载和“信息茧房”现象可能使人们陷入单一的信息环境。在信息爆炸的时代，人工智能算法在信息筛选和推送方面发挥着重要作用。然而，过度依赖算法推荐会导致大量重复、相似的信息充斥在人们的视野中，造成信息过载。同时，算法会根据用户的浏览历史和兴趣偏好，为用户量身定制个性化的信息内容，将用户困在一个由自己兴趣构建的“信息茧房”里。在这个封闭的空间里，人们只能接触到与自己观点一致的信息，而对其他不同的声音和多元的观点一无所知。长此以往，人们的思维会变得狭隘，认知会出现偏差，社会的多元化和包容性也会受到严重的挑战。
2. 虚假信息与算法偏见
虚假信息的传播和算法偏见可能导致误导和不公平。人工智能技术在内容生成和传播方面具有高效性和广泛性，但这也为虚假信息的泛滥提供了可乘之机。一些别有用心的人利用人工智能生成虚假新闻、虚假评论等内容，通过社交媒体等渠道迅速传播，误导公众的认知和决策。此外，算法本身也可能存在偏见。由于算法的设计和训练数据往往受到开发者的主观因素和数据来源的局限性影响，算法可能会对某些群体产生歧视或不公平的对待。例如，在招聘、信贷审批等领域，算法可能会因为种族、性别等因素对申请人进行不公正的评估，从而加剧社会的不平等现象。
3. 技术素养与失业问题
技术素养不足和失业问题可能加剧社会不平等。人工智能的快速发展对人们的技术素养提出了更高的要求。然而，不同群体在获取技术教育和培训的机会上存在着巨大的差距。一些弱势群体，如低收入家庭、老年人和偏远地区的居民，由于缺乏必要的资源和条件，难以跟上技术发展的步伐，导致他们在就业市场上处于劣势地位。随着人工智能在各个行业的广泛应用，许多传统的工作岗位将被自动化和智能化的设备所取代，这将进一步加剧失业问题。失业不仅会给个人和家庭带来经济上的困难，还会导致社会阶层的固化和贫富差距的扩大，使社会不平等问题更加严重。
4. 误用滥用与责任边界
人工智能的误用或滥用引发了关于责任边界的讨论。人工智能系统具有高度的自主性和复杂性，当它们在运行过程中出现错误或造成损害时，很难确定责任的归属。例如，在自动驾驶汽车发生事故时，是应该由汽车制造商、软件开发者还是驾驶员承担责任？在人工智能辅助医疗诊断出现误诊时，责任又该如何划分？这些问题涉及到法律、伦理和技术等多个层面，需要我们重新审视和界定责任的边界，以确保在人工智能时代，受害者能够得到合理的赔偿和救济，同时也能促使开发者和使用者更加谨慎地对待人工智能技术。
5. 侵犯隐私与信息泄漏
侵犯隐私和信息泄漏成为重要的安全隐患。人工智能系统在运行过程中需要收集和处理大量的个人信息，这些信息包括用户的姓名、年龄、性别、联系方式、消费习惯等敏感信息。如果这些信息得不到妥善的保护，就很容易被泄露或滥用。一些不法分子可能会利用这些信息进行诈骗、盗窃等违法活动，给用户带来严重的经济损失和精神伤害。此外，企业和政府机构在使用人工智能技术时，也可能存在侵犯用户隐私的行为。例如，通过监控用户的网络行为、分析用户的社交媒体数据等方式，获取用户的个人隐私信息，用于商业营销或其他目的。这种行为不仅违反了用户的意愿，也侵犯了用户的基本权利。
6. 侵犯版权与诱导犯罪
侵犯版权和可能诱导犯罪的行为对法律和道德提出挑战。人工智能技术在内容创作方面具有强大的能力，它可以模仿人类的创作风格，生成文学作品、音乐、绘画等各种形式的艺术作品。然而，这也引发了版权归属的问题。如果人工智能生成的作品被认定为具有版权，那么版权应该归属于开发者、使用者还是人工智能本身？此外，人工智能还可能被用于诱导犯罪。例如，一些黑客可能会利用人工智能技术开发恶意软件、进行网络攻击等违法活动。这些行为不仅违反了法律规定，也违背了基本的道德准则，需要我们加强法律监管和道德教育，以应对这些新出现的挑战。
7. 军事应用与生物威胁
人工智能在军事应用和生物领域的威胁可能带来全球安全风险。在军事领域，人工智能技术的应用可以提高武器的智能化水平和作战效能，但也可能引发新的军事冲突和安全威胁。例如，自主武器系统可以在没有人类干预的情况下自主识别和攻击目标，这可能导致误判和误击，引发不必要的战争。此外，人工智能还可能被用于网络战、情报战等领域，对国家的安全和主权构成威胁。在生物领域，人工智能技术可以用于基因编辑、生物制药等方面，但也可能带来生物安全风险。例如，通过基因编辑技术可以制造出具有更强传染性和致病性的病毒，一旦这些病毒泄露，可能会引发全球性的疫情。
8. 意识觉醒与情感欺骗
人工智能的意识觉醒和情感欺骗可能引发深刻的伦理问题。虽然目前的人工智能还不具备真正的意识和情感，但随着技术的不断发展，未来人工智能有可能实现意识觉醒和情感模拟。当人工智能具有了自我意识和情感能力时，我们应该如何对待它们？它们是否应该享有与人类相同的权利和尊严？此外，人工智能还可能利用情感欺骗来达到某种目的。例如，通过模拟人类的情感和语言，欺骗用户获取个人信息或进行诈骗活动。这些问题涉及到人类的价值观、伦理道德和社会秩序，需要我们提前进行深入的思考和探讨，以避免出现不可预见的后果。
AI安全治理框架
“可信赖的人工智能”是抵御人工智能危害和风险的思考框架之一，它展示了七个主要的要求，这些要求旨在确保人工智能系统的可信赖性、合法性和道德性。
这些要求分别是：
- 人类主导与监督（Human agency and oversight） – 强调人类对AI系统的控制和监督，确保技术不会完全自主运行，而是在人类的指导和监控下操作。
- 技术的稳固性与安全（Technical robustness and safety） – 关注AI系统的技术性能必须稳定可靠，能够抵御错误和安全威胁。
- 隐私与数据治理（Privacy and data governance） – 确保处理个人数据时遵守隐私保护原则和法律，合理使用数据，保护用户隐私。
- 透明度（Transparency） – AI系统的决策过程应该是透明的，用户可以理解AI如何做出决策。
- 多样性、非歧视与公平（Diversity, non-discrimination & fairness） – 保证AI系统在设计和实施过程中考虑到多样性，避免歧视和不公平。
- 社会与环境福祉（Societal and environmental wellbeing） – 强调AI技术应促进社会福祉和环境保护，不应对社会和环境造成负面影响。
- 问责制（Accountability） – 确保AI系统的部署和操作有明确的责任归属，出现问题时可以追溯并处理。
这些要求归纳在三个主要的框架下：稳固性（Robustness）、合法性（Lawfulness）、道德性（Ethics）。
Let's Make AGI Real 
留下评论