人工智能的應(yīng)用帶來便利,，也引發(fā)數(shù)據(jù)濫用,、隱私侵犯的擔(dān)憂

　　“刷臉”會不會刷走安全（解碼·人臉識別技術(shù)）

　　隨著數(shù)據(jù)的積累、計算機算力的躍升和算法的優(yōu)化,，人工智能正在讓生活變得高效,。語音識別,、圖像識別使身份認證更可信賴,，短短幾秒就能證明“你就是你”；智能診療和自動駕駛,，更讓人們看到了戰(zhàn)勝疾病,、減少事故的新機會；人工智能還可以輕松戰(zhàn)勝圍棋高手,，寫出優(yōu)美的詩句……其自主性和創(chuàng)造性正在模糊人和機器的分野,。

　　但是，當(dāng)隱私侵犯,、數(shù)據(jù)泄露,、算法偏見等事件層出不窮時，人們又不得不反思：人工智能的持續(xù)進步和廣泛應(yīng)用帶來的好處是巨大的,，為了讓它真正有益于社會,，同樣不能忽視的還有對人工智能的價值引導(dǎo)、倫理調(diào)節(jié)以及風(fēng)險規(guī)制,。

　　“刷臉”應(yīng)用更廣泛,，對隱私權(quán)的威脅值得重視

　　“刷臉”進站、“刷臉”支付,、“刷臉”簽到,、“刷臉”執(zhí)法……人臉識別技術(shù)正走進更為廣闊的應(yīng)用場景，與指紋,、虹膜等相比,，人臉是一個具有弱隱私性的生物特征，因此,，這一技術(shù)對于公民隱私保護造成的威脅性尤其值得重視,。“人臉圖像或視頻廣義上講也是數(shù)據(jù),，如果沒有妥善保管和合理使用,，就會容易侵犯用戶的隱私,。”中國社會科學(xué)院哲學(xué)研究所研究員段偉文說,。

　　通過數(shù)據(jù)采集和機器學(xué)習(xí)來對用戶的特征,、偏好等“畫像”，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商進而提供一些個性化的服務(wù)和推薦等,，從正面看是有利于供需雙方的一種互動,。但對于消費者來說，這種交換是不對等的,。就頻頻發(fā)生的個人數(shù)據(jù)侵權(quán)的事件來看,，個人數(shù)據(jù)權(quán)利與機構(gòu)數(shù)據(jù)權(quán)力的對比已經(jīng)失衡，在對數(shù)據(jù)的收集和使用方面,，消費者是被動的,，企業(yè)和機構(gòu)是主動的。段偉文表示,，“數(shù)據(jù)實際上成為被企業(yè)壟斷的資源,，又是驅(qū)動經(jīng)濟的要素?！比绻碳抑粡淖陨砝娉霭l(fā),，就難免會對個人數(shù)據(jù)過度使用或者不恰當(dāng)披露。

　　“大數(shù)據(jù)時代,，個人在互聯(lián)網(wǎng)上的任何行為都會變成數(shù)據(jù)被沉淀下來,，而這些數(shù)據(jù)的匯集都可能最終導(dǎo)致個人隱私的泄露?！焙蠋煼洞髮W(xué)人工智能道德決策研究所所長李倫認為,，用戶已經(jīng)成為被觀察、分析和監(jiān)測的對象,。

　　算法應(yīng)更客觀透明,，要避免歧視與“殺熟”

　　在信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)的處理,、分析,、應(yīng)用很多都是由算法來實現(xiàn)的，越來越多的決策正被算法所取代,。從內(nèi)容推薦到廣告投放,，從信用額度評估到犯罪風(fēng)險評估，算法無處不在——它操作的自動駕駛或許比司機更加安全,，它得出的診斷結(jié)果可能比醫(yī)生更準確,，越來越多的人開始習(xí)慣一個由算法構(gòu)建的“打分”社會。

　　作為一種信息技術(shù)，算法在撥開信息和數(shù)據(jù)“迷霧”的同時,，也面臨著倫理上的挑戰(zhàn)：利用人工智能來評估犯罪風(fēng)險,，算法可以影響刑罰；當(dāng)自動駕駛汽車面臨危險,，算法可以決定犧牲哪一方,；應(yīng)用于武器系統(tǒng)的算法甚至可以決定攻擊的目標……由此引發(fā)了一個不容忽視的問題：如何確保算法的公正？

　　騰訊研究院法律研究中心高級研究員曹建峰認為,，即使作為一種數(shù)學(xué)表達,，算法本質(zhì)上也是“以數(shù)學(xué)方式或者計算機代碼表達的意見”。算法的設(shè)計,、模型,、目的、成功標準,、數(shù)據(jù)使用等,，都是編程人員的主觀選擇，偏見會有意或者無意地嵌入算法,，使之代碼化,?！八惴ú⒉豢陀^,，在算法決策起作用的諸多領(lǐng)域，算法歧視也并不鮮見,?！?/p>

　　“算法決策多數(shù)情況下是一種預(yù)測，用過去的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的趨勢,，算法模型和數(shù)據(jù)輸入決定著預(yù)測的結(jié)果,，因此這兩個要素也就成為算法歧視的主要來源?！辈芙ǚ褰忉屨f,，除了主觀因素以外，數(shù)據(jù)本身也會影響算法的決策和預(yù)測,?！皵?shù)據(jù)是社會現(xiàn)實的反映，數(shù)據(jù)可能是不正確,、不完整或者過時的,，訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身也可能是歧視性的，用這樣的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的算法系統(tǒng),，自然也會帶上歧視的烙印,。”

　　2016年3月，微軟人工智能聊天機器人Tay上線,，在與網(wǎng)民互動過程中,，很短時間內(nèi)就“誤入歧途”，集性別歧視,、種族歧視于一身,，最終微軟不得不讓它“下崗”。曹建峰認為,，算法傾向于將歧視固化或放大,，使歧視長存于整個算法之中。因此,，如果將算法應(yīng)用在犯罪評估,、信用貸款、雇傭評估等關(guān)系人們切身利益的場合,，一旦產(chǎn)生歧視,，就可能危害個人乃至社會的利益。

　　此外,，深度學(xué)習(xí)還是一個典型的“黑箱”算法,，可能連設(shè)計者都不知道算法如何決策，因而要在系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)是否存在歧視和歧視根源,，技術(shù)上也較為困難,。“算法的‘黑箱’特征使其決策邏輯缺乏透明性和可解釋性,?！崩顐愓f，隨著大數(shù)據(jù)“殺熟”,、算法歧視等事件的出現(xiàn),，社會對算法的質(zhì)疑也逐漸增多。政府和企業(yè)在使用數(shù)據(jù)的過程中,，必須提高對公眾的透明度,，讓選擇權(quán)回歸個人。

　　加強核查監(jiān)管,，加大對數(shù)據(jù)濫用等行為的懲戒力度

　　2017年7月,，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）?！兑?guī)劃》強調(diào),，促進人工智能行業(yè)和企業(yè)自律，切實加強管理,，加大對數(shù)據(jù)濫用,、侵犯個人隱私,、違背道德倫理等行為的懲戒力度。

　　“雖然‘刷臉’的應(yīng)用越來越多,，但人工智能目前仍處于起步階段,，需加大對數(shù)據(jù)和隱私的保護力度，關(guān)注和防范由算法濫用所導(dǎo)致的決策失誤和社會不公,?！痹趥€人數(shù)據(jù)權(quán)利的保護方面，段偉文建議,，應(yīng)促使數(shù)據(jù)交易各方對自己的行為負責(zé),，讓每個人知道自己的數(shù)據(jù)如何被處理，特別是用于其他用途的情形,，減少數(shù)據(jù)濫用,，讓人們清楚知道自己的“臉”還是否安全。

　　段偉文認為,，要進一步加強人工智能的倫理設(shè)計,，對算法的理論預(yù)設(shè)、內(nèi)在機制與實踐語境等進行全流程追問與核查,，從算法決策的結(jié)果和影響中的不公正入手,，反向核查其機制與過程有無故意或不自覺的曲解與誤導(dǎo)，揭示存在的問題,，并促使其修正和改進,。

　　在曹建峰看來，應(yīng)對人工智能帶來的倫理問題,，一是要構(gòu)建算法治理的內(nèi)外部約束機制,，將人類社會的法律、道德等規(guī)范和價值嵌入人工智能系統(tǒng),；二是在人工智能研發(fā)中貫徹倫理原則，促使研發(fā)人員遵守基本的倫理準則,；三是對算法進行必要的監(jiān)管,，提升算法自身的代碼透明性和算法決策的透明性；四是針對算法決策和歧視以及造成的人身財產(chǎn)損害,，提供法律救濟,。

　　“我們生活在一個人機共生的時代，人類與機器之間勢必將發(fā)生各種沖突和矛盾,，僅靠法律和制度很難完全解決,?！崩顐惐硎?，人們還應(yīng)努力提升自身的科學(xué)素養(yǎng),，主動維護自身的權(quán)利，社會也應(yīng)盡快建立討論人工智能倫理問題的公共平臺,，讓各方充分表達意見,，促進共識的形成。（本報記者 谷業(yè)凱）

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