3、可解释与道德的人工智能：原理、风险与平衡

可解释与道德的人工智能：原理、风险与平衡

1. 人工智能伦理

伦理是负责任的人工智能发展的核心。机器学习公平性中的伦理指的是一套原则和价值观，用于指导机器学习系统的开发和使用，以确保其公正、公平且无偏见。这包括使用具有代表性和无偏见的数据集开发机器学习模型，确保模型中使用的特征相关且公平，并评估算法是否存在意外后果或偏差。

伦理被定义为“支配一个人行为或活动进行的道德原则”。机器学习公平性中伦理的目标是确保这些系统的设计和部署符合我们的价值观，并促进整个社会的福祉。这包括考虑这些系统对不同人群的潜在影响，确保它们不会延续或加剧现有的不平等和偏见。

虽然道德和伦理常被互换使用，但道德是个人对对错的信念，而伦理是一组由群体或专业共享的原则和价值观，旨在指导特定环境中的行为。因此，我们应努力构建符合伦理的人工智能实践，确保机器学习系统在技术上合理且具有社会责任感。

目前，对于什么构成“符合伦理的人工智能”尚无明确共识，这是由于人工智能技术的快速发展、伦理问题的复杂性以及利益相关者的多样性等因素导致的。专家格雷·斯科特提出了一个重要问题：“我们何时会起草人工智能权利法案？它将包括什么内容？谁来决定这些内容？”斯坦福大学的艾琳·张伯伦·多纳霍认为，《世界人权宣言》及其相关国际条约可能为人工智能伦理和安全标准提供答案，这一观点在全球范围内得到了广泛认可，短期内可用于规范人工智能。

2. 模型透明度

模型透明度指的是理解和解释机器学习模型如何工作以及如何得出预测或决策的能力。在负责任的人工智能中，模型透明度、可解释性和可解释性是相关但不同的概念：
- 模型透明度 ：指模型内部工作的可