AI公共政策成全球热点,美国ITI发布《人工智能政策原则》

创客街 2017-11-03 15:19 人工智能 来源:创头条 查看原文

随着大数据和计算硬件的发展,人工智能正离我们越来越近。智能软件和机器提供了更为先进的生产力,并为人类社会的一些紧迫问题,如医疗、教育等等,提供解决方案。近日,美国信息产业理事会发布《人工智能政策原则》,AI公共政策成全球热点。我们来看看~

AI公共政策成AI领域全球热点
AI研究开发和行业应用的热度仍在持续,在此背景下,AI公共政策成为了全球公私部门关注的热点。比如,2017年10月,石油大国阿联酋将人工智能确立为国家战略,同时高调任命了全球首个人工智能部长(minister of Artificial Intelligence),表明了阿联酋要用数据这一“新石油”和人工智能来解决其社会和经济发展问题的决心。
同样是在10月,英国工业联合会(CBI)发布《在英国发展人工智能产业》的报告,十分看好大数据、人工智能等对英国生产力的促进、提高作用,预计到2035年AI将给英国经济增加8140亿美元,并为此提出了18条公共政策建议,涉及“提高数据获取、促进技能供给、最大化AI研发、支持AI传播和渗透”等四个主要层面。
除了最近这些公共政策举措,美国、欧盟、英国、德国等自2016年以来就开始积极推进AI公共政策,比如在发布的政府报告或者国家AI战略中呼吁政策、法律、伦理、社会影响等研究,积极推动AI责任立法、AI伦理准则以及自动驾驶、医疗机器人等领域的细分立法,以及呼吁成立专门的人工智能机构加强对就业结构、工作等社会影响的监测并提出政策建议。

不仅公共部门热衷于AI公共政策,私营部门的科技公司对此亦动作频频。在业界,未来生活研究院(FLI)2017年初组织提出了人工智能发展的23条原则,2017年的“AI Now”报告提出了10项AI公共政策建议,这些都是业界的研究尝试。

科技公司和科技行业背后的行业组织也没有闲着。10月24日,代表硅谷等科技行业发展利益和需求的美国ITI(信息技术产业理事会)发布首份《人工智能政策原则》,承认人工智能作为新技术将给社会经济生活和生产力带来变革性影响,AI系统可以用于解决一些最迫切的社会问题,而且AI系统应当不是取代劳动者,而是增强劳动者或者创造新的就业机会。

ITI在这份文件中提出了三大层面的14个原则,从人工智能发展和创新的角度回应舆论关于失业、责任等的担忧,呼吁加强公私合作,共同促进人工智能益处的最大化,同时最小化其潜在风险。


ITI人工智能政策原则》呼吁灵活监管AI

人工智能(AI)是一套通过对人类大脑的模仿,能够进行学习、推理、适应和执行任务的技术。随着数据获取和计算能力以及人类创造力的提高,研究人员正在开发智能的软件和机器,以提高人的生产力并无处不在地增强人类能力。

创业公司、中型企业和大型科技公司都开发了AI系统来帮助解决一些社会最迫切的问题。通过使小型企业能以更少的资源做更多的事情,AI能使小型企业承担风险的能力增强并以更快的速度实现发展。

为了确保AI能够发挥最大的积极潜力,信息技术产业理事会(ITI)代表技术领域的前沿公司,呼吁公共和私人部门的利益相关者之间相互合作。美国信息技术产业委员会(ITI)发布的人工智能政策准则——阐述了企业、政府、研究机构需要采取的运作及合作方式,为人工智能系统设计和部署的安全性提出了要求,尽可能确保人工智能最大的发挥其积极效益。

为确保人工智能将带来最大的积极潜力,ITI理事为公共和私有部门的利益相关方提出了以下政策原则:

ITI:促进责任、发展和应用

1)负责任的设计和部署

有责任在遵守现有法律的基础上,将一些原则与AI的技术设计相结合。虽然AI对人类和社会的潜在好处是惊人的,但AI研究人员、专家和利益相关者还是应该花费大量的时间来确保AI的设计和部署是负责任的。高度自动化的人工智能系统必须符合保护人类尊严、权利和自由的国际惯例。作为一个行业,我们承认AI的使用和滥用可能产生的任何影响,并承认我们有责任也有机会能够通过引导AI向符合道德的方向发展,来避免可能产生的不良后果。

■(2)安全和可控性

技术人员有责任确保AI系统设计的安全性。自主的AI代理(Autonomous AI Agents,或称AI能动体)必须将用户和第三方的安全视为首要考虑,AI技术应努力降低对人类可能产生的风险。此外,AI系统的开发必须具有相应保障措施,以确保人类对AI具有控制力,使AI严格遵守特定的运行程序。

■(3)稳健而有代表性的数据

为了促进数据的有效使用并确保其在每个阶段的完整性,行业有责任了解数据的参数和特征,以证明其了解潜在的有害歧视和偏差,并在开始之前和部署整个AI系统的过程中对潜在的歧视和偏差进行测试。AI系统需要利用大型数据集,提供稳健而又有代表性的数据对于开发和改进AI和机器学习系统而言至关重要。

■(4)可解释性

致力于与政府、私营企业、学术界和民间社会等主体共同寻求减少自动化决策系统中的歧视(偏见)、不公平和其他潜在危害的方法。但是,寻求这种解决方案的方法应该具体针对特定系统运行所依的特定环境下所呈现的独特风险。在许多情况下,我们认为实现更优解释性的工具将发挥重要作用

■(5)自动化AI系统的责任

针对人类作出的AI自主决策(虽然受到人类驱动的繁琐程序启发,但常常取代人类通过此类程序作出的决策)引发了社会对相关责任的担忧。我们承认现有的法律和监管框架,并将致力于与利益相关者合作,在自主系统的背景下为所有实体提供合理的问责制框架。

政府:投资和支持AI生态

■(6)投资AI研究与发展

鼓励通过激励制度和资金支持来促进研究、开发以及创新。作为长期高风险研究的资金的主要来源,我们支持政府对与AI有高度相关性的研究领域的投资,包括:网络防御,数据分析,欺诈性的交易或信息的检测,机器人,人类增强技术,自然语言处理,交互界面和可视化。

■(7)灵活的监管方式

鼓励政府在采用新的法律法规之前,评估现有的政策工具,并谨慎使用。因为新的法律法规和税收政策可能无意或不必要地阻碍AI的推广和使用。由于AI技术的应用领域跨度很大,过度管理可能会无意间减少市场主体(尤其是创业公司和小型企业)创造和提供的技术的数量。我们鼓励政策制定者认识到在不同部门需要有具体做法的重要性,因为一种监管方式将不足以完全适合所有AI应用程序。我们随时准备与政策制定者和监管机构合作,解决出现的问题。

■(8)促进创新和互联网安全

坚决支持保护AI的基础,包括源代码、专有算法和其他知识产权。为此,我们认为政府应避免要求公司转让或提供技术、源代码、算法或加密密钥作为业务交易条件。我们支持使用包括贸易协议在内的所有可用工具来实现这些目标。

■(9)网络安全和隐私

就像其他技术一样,AI依赖强大的网络安全和隐私政策。鼓励政府使用强大的、全球接受和部署的加密技术和其他安全标准,从而实现信任和互操作性。我们鼓励自愿分享关于网络攻击或者黑客的信息,以更好地实现消费者保护。技术部门作为利益相关者最信赖的部门,可以通过将强大的安全功能融入到产品和服务中以提升可信度,例如使用已发布的算法作为默认加密方法以及限制对加密密钥的访问。数据和网络安全是AI实现成功的重要部分。

随着AI的蓬勃发展,用户必须能够相信他们的个人和敏感数据受到适当保护和处理。AI系统应使用包括数据匿名化、取消标识性或集成等工具以尽可能保护可识别性个人信息。

■(10)全球标准和最佳实践

促进发展全球自愿的、行业主导的、基于共识的标准和最佳实践。我们鼓励在这些活动中进行国际合作,以帮助加快采用,促进竞争,并有助于实现成本效益的AI技术的引入。

公私合作:促进生命、教育和多样性

■(11)民主获取和机会平等

人工智能系统正在形成创造经济价值的新方法,如果这些价值为某些主体所独享,则可能会加剧现有工资、收入和财富差距。我们支持获取AI开发所需资源的机会和途径是多样的并且是不断扩大的,例如获取计算资源、教育和培训以及参与技术开发的机会等。

■(12)科学、技术、工程和数学(STEM)教育

当前和未来的工人需要接受能够帮助他们成功的必要的教育和培训。我们认识到培训的提供至关重要,要对STEM教育领域以及人文科学和社会科学领域都进行重大投资。为了确保未来劳动力的就业能力,公营部门和私营部门应共同努力,设计和提供以工作为基础的学习和培训体系,积极为学生提供实际的工作经历和具体的技能。特别是在AI社区中,优先考虑STEM领域的多样性和包容性将是确保AI以最强劲的方式发展的重要要求。

(13)劳动力

有人担心人工智能将导致工作变更、失业或工人流离失所。虽然这些关切是可以理解的,但应该指出的是,大多数新兴的AI技术旨在执行特定任务,而不是替代人员。然而这种AI不断增强的智力的确意味着一个雇员的部分(但很可能不是全部)工作将会被AI替代或者更轻易地完成。

就创造或破坏就业机会而言,AI对工作的全面影响尚且无法完全知晓,但适应快速的技术变革的能力至关重要。我们应该综合利用传统的以人为中心的资源,以及新的职业教育模式和新开发的人工智能技术,来帮助现有的员工和未来的员工成功地开拓他们的事业或完成职业转型。

此外,必须通过公私合作,提高包括劳动力调整项目在内的终身职业教育和学习的传递性和有效性。同时,我们还必须优先考虑提供职业培训以满足市场对劳动力的需求,将资源集中于能产生强劲成果的项目上。

■(14)公私合作伙伴关系

公私合作伙伴关系(PPPs)将使AI部署成为政府和私营企业的热门投资项目,并促进AI领域的创新性、可扩展性和可持续性。通过利用公私合作伙伴关系,特别是通过企业、学术机构和政府之间的相互合作,我们可以加快人工智能研发,为未来的工作做好准备。

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