社会如何为AI建立道德规范指南?

 
伴随着第四次工业革命，人工智能和机器学习的发展带来了有趣的讨论。由于AI如此全面并且涵盖多个行业，因此我们发现自己问了一些晦涩的问题，例如“我们是否需要使预测性AI策略合法化?”或“我们如何消除决定职位晋升的算法中的偏见?”
随着这些问题的出现，伦理学仍然是尚未解决的关键问题。我们如何确保对AI技术进行道德设计?
要回答这个问题，基本上有四个方面决定结果：困境，影响，采用和制度化。这些组成部分构成了什么是道德规范，因为它显示了谁在船上，每个人如何支持道德规范，我们如何认识道德规范，最重要的是，我们为什么信任这些道德规范。
1.困境
认识到AI可能带来的困境是制定道德准则的第一步。不久之前，汽车行业就因无人驾驶汽车的生死问题而受到全球的强烈反对。世界了解到道德选择不是普遍的，困难情况的后果落在了制造机器的人的手中。由于自动驾驶汽车将成为汽车行业未来的一部分，因此政府有必要解决这些汽车在道路上的潜在影响。例如，NCSL提供有关美国各州自动驾驶汽车法规的实时数据。
相同的概念可以应用于人工智能。从更大的角度来看，人工智能的主要问题在于其思考和学习能力。机器不会像人一样思考，因为它们没有个人判断力。机器是基于程序构建的，仅考虑如何告诉他们如何思考。围绕使用无监督，半监督或监督数据的挑战是我们包括或排除哪些数据，书面算法如何影响结果，以及确定我们训练数据和做出判断的指南。看到两难境地了吗?
2.影响
陷入这种困境之后，我们需要关注AI伦理对企业，消费者，组织和理事机构的影响。通过推出指南，必须重新配置不符合那些标准的现有AI。这会产生两个问题：
如果AI太先进，公司可能无法将其还原到可以满足准则而又不损害其进步的程度。
重新配置AI以符合标准将导致某些功能丧失，并可能导致某些业务损失。
通过围绕基本人权和社会价值观的工业革命，我们学到了很多东西。虽然公司可以成立委员会来形成基于规则的算法模型，但这通常可以保护组织并允许不道德的行为。围绕AI伦理在法律上对社会的良好功能的应用进行讨论至关重要。
看看今年推出的有关可信赖AI的欧盟道德准则。该指南包含隐私，公平，治理和环境福祉等某些组成部分，而亚马逊，Uber和Google等公司则无法立即遵守。这些公司可能会为此付出代价。
3.领养
第三部分是组织采用指南以赢得公众的信任和忠诚。这将为机器学习的未来奠定坚实的基础。凯捷(Capgemini)最近的一项研究表明，有62%的消费者表示，他们会对公司认为自己具有道德的AI互动的公司寄予更高的信任。许多消费者了解使用AI带来的潜在后果，例如放弃隐私，但是随着组织采用道德准则，他们会感到更加安全。
如今，公司可以使用基于AI的工具通过预警和风险检测器更好地了解其消费者。即使Trustpilot及其相当适度的AI工具也需要就包含和排除哪些数据，如何训练数据以及将哪些信息进行辩论。提供给客户或消费者。
4.制度化
然后遵循通过制度化进行道德的实际整合。采取的形式是机构(政府，非政府组织，学术机构)自上而下地提供道德规范，以确保满足所有准则要求。
例如，中国最近批准了一个道德咨询小组，负责人类基因编辑，以规范生物遗传产业。世界卫生组织还提出了建立人类基因注册处的计划，该计划可以追踪研究以确保科学家们具有道德规范。参与其中的机构在全球范围内将道德合法化，并为未来的AI开发人员实践提供了一条直路。
推动制度化的最佳方法实际上可以从基因编辑，社交媒体，机器人等新技术的过去范例中获得。首先，该行业需要建立一个中心机构来管理道德规范和评估AI集成，同时还要拥有强大的功能。对违规公司负责。其次，公司必须聘请审查委员会以确保所有AI在内部遵循道德规范。最后，学术界的培训部门应向学生传授AI准则以及如何开发无违规的机器学习方法。
随着AI及其技术不断以惊人的速度发展，以及我们发现它们的新颖创新用途，对于组织而言，从一开始就将信任的原则和属性嵌入其数据和AI生态系统中就变得越来越重要。那些在道德设计和治理中采用领先实践的人将更有能力减轻风险，防范有害后果，最重要的是，在使用AI为消费者服务时，保持其利益相关者寻求的基本信心。