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认真对待AI出现的偏见
偏见和歧视是AI的严重问题。已经有许多与历史数据相关的不公平对待案例，需要采取措施以确保在人工智能中不普遍。有关实体经济中歧视的现行法规需要扩展到数字平台。这将有助于保护消费者并建立对这些系统整体的信心。
为了使这些进步得到广泛采用，人工智能系统的运行方式需要更高的透明度。Immuta的安德鲁·伯特（Andrew Burt）指出：“预测分析面临的关键问题实际上是透明度。我们处在一个数据科学运营正在承担越来越重要的任务的世界中，唯一使它们受阻的是训练模型的数据科学家能够很好地解释其模型在做什么。”
维持人类监督和控制机制
一些人认为，人类需要对AI系统进行监督和控制的途径。例如，艾伦人工智能研究所首席执行官Oren Etzioni认为应该有规则来规范这些系统。他说，首先，AI必须受制于已经针对人类行为而制定的所有法律，包括有关“网络攻击，股票操纵或恐怖主义威胁”的法规，以及“诱使人们实施犯罪”的法规。其次，他认为这些系统应该公开它们是自动化系统，而不是认为操纵。第三，他指出：“未经信息源的明确许可，人工智能系统无法保留或披露机密信息。”他的理由是这些工具存储了太多数据，因此人们必须意识到AI带来的隐私风险。
同样，IEEE（美国电气电子工程师学会）全球倡议组织拥有关于AI和自治系统的道德准则。它的专家建议对这些模型进行编程时要考虑到广泛接受的人类行为规范和规则。AI算法需要考虑这些规范的重要性，如何解决规范冲突以及这些系统对规范解决方案透明的方式。伦理专家称，软件设计应该针对“不欺骗”和“诚实”进行编程。发生故障时，必须有缓解机制来处理后果。尤其是，人工智能必须对偏见，歧视和公平等问题敏感。
一群机器学习专家声称可以自动进行道德决策。他们将电车问题视为道德困境，他们提出以下问题：如果自动驾驶汽车失控，是否应该对其编程以杀死自己的乘客或过马路的行人？他们设计了一个“基于投票的系统”，该系统要求130万人评估替代方案，总结总体选择，并将这些人的总体观点应用于各种交通工具。这使他们能够在考虑到公众偏好的情况下自动执行AI算法中的道德决策。当然，此程序不会减少任何形式的死亡所造成的悲剧，例如在Uber案中所见，但是它提供了一种机制，可以帮助AI开发人员将道德考虑纳入其计划中。
惩罚恶意行为并促进网络安全
与任何新兴技术一样，重要的是要阻止旨在诱骗软件或将其用于不良目的的恶意处理。考虑到AI的双重用途，这一点尤其重要，因为同一方面的工具可以用于有益或恶意目的。恶意使用AI会使个人和组织面临不必要的风险，并破坏了新兴技术的优点。这包括诸如黑客行为，操纵算法，损害隐私和机密性或窃取身份之类的行为。劫持AI以获取机密信息的行为应受到严惩，以制止此类行为。
在一个瞬息万变的世界中，许多实体都具有先进的计算功能，因此需要认真关注网络安全。各国必须谨慎保护自己的系统，并防止其他国家破坏其安全。根据美国国土安全部的资料，一家大型美国银行每周在其服务中心接听大约1100万个电话。为了保护其电话免遭拒绝服务攻击，它使用“基于机器学习的策略引擎，该引擎根据语音防火墙策略（包括骚扰呼叫者，自动化呼叫和潜在的欺诈性呼叫），每月阻止超过120,000个呼叫。”这代表了机器学习可以帮助防御恶意系统的技术系统的一种方式。
五、结论
总而言之，世界正处于通过AI和数据分析革新，使得许多行业处于风口浪尖。在金融、国家安全、医疗保健、刑事司法、交通和智慧城市中已经有大量部署，已经改变了决策，业务模型，风险缓解和系统性能。这些事态发展正在产生可观的经济和社会效益。
世界正处于通过人工智能使许多领域发生革命的时刻，但是由于这些技术将对整个社会产生重大影响，因此需要更好地理解AI系统的开发方式。
然而，人工智能系统的发展方式对整个社会都具有重大意义。重要的是如何解决政策问题，解决道德冲突，解决法律现实以及在AI和数据分析解决方案中需要多少透明度。人们对软件开发的选择会影响决策的方式以及将决策整合到组织例程中的方式。这些过程的确切执行方式需要更好地理解，因为它们将在不久的将来对公众产生重大影响。人工智能很可能是人类事务的一场革命，并且将成为历史上最有影响力的人类创新。
特别鸣谢：
Grace Gilberg，Jack Karsten，Hillaryary Schaub和Kristjan Tomasson在此项目上的研究帮助。
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