6、迈向可信人工智能的艰难之路

迈向可信人工智能的艰难之路

在人工智能快速发展的今天，可信人工智能成为了一个备受关注的话题。它不仅关乎技术的可靠性，更涉及到道德、伦理和社会等多个层面的问题。接下来，我们将深入探讨可信人工智能面临的挑战以及机器学习中存在的各种偏差问题。

商业利益对人工智能可信度的影响

在商业领域，像Facebook这样的平台，虽然其官方使命宣称要赋予人们建立社区、拉近世界距离的能力，但本质上它是一家在竞争市场中对股东负责的上市公司。当被国会问及公司商业模式时，Facebook首席执行官马克·扎克伯格直言“我们靠广告盈利”。

金融利益对研究的重大影响在研究伦理和生物伦理领域早已被认识到。在人工智能领域同样如此，利益冲突可能导致研究数据的伪造和篡改，以及相关研究议程和利益信息的不披露。例如，剑桥分析公司事件中对商业行为的选择性披露，以及谷歌蜻蜓项目中对有争议项目的不披露，都说明了这一点。需要明确的是，并非商业考量本身不道德，而是这些考量可能会减少信息披露的努力，从而给人工智能公司的真实性和可信度带来挑战。

可信人工智能面临的四大挑战

基于对信任和可信度的哲学分析，可信人工智能面临着四大挑战：
1. 能力要求 ：人工智能系统必须具备相应的能力，即设计合理且运行可靠。这意味着系统要能够准确地完成其预定的任务，并且在各种情况下都能保持稳定的性能。
2. 认知自我评估 ：人工智能系统应具备足够的认知自我评估能力，能够监控并展示其前提、缺点和局限性。这样，用户可以清楚地了解系统的优势和不足，从而更合理地使用系统。
3. 响应人类利益