浅谈AI模型的可解释性、安全性与正义性（下）

前言

上两篇讨论了模型的可解释性和安全性，也给出了些解决方案，相对比较硬核，这一篇聊一下人工智能的正义性，虽然通俗很多，但却是最难的部分...

正义性

AI不作恶

Don't Be Evil曾是Google提出的口号，不管他自己做没做到，至少指明了一个方向。技术即使不能为善，至少不能为恶。但现实中的选择，总陷入一个"不好"和一个“更不好"之间的困境，无论怎么选都很难。

人工智能的原则

之前有个TED的讲座里，提到了AI的几大原则：

1. 对社会有益。

2. 避免制造或强化不公平的偏见。

3. 为安全而构建和测试。

4. 对人负责。

5. 纳入隐私设计原则。

6. 坚持科学卓越的高标准。

7. 可用于符合这些原则的用途。

不应该使用AI的场合：

1. 造成或可能造成整体伤害的技术。

2. 主要目的或实施是造成或直接促进对人的伤害的武器或其他技术。

3. 收集或使用违反国际公认规范的监视信息的技术。

4. 其目的违反广泛接受的国际法和人权原则的技术。

数据集不平衡

曾经 PULSE 算法将一张低质量的巴拉克•奥巴马(Barack Obama)照片进行了高倍放大，从而输出了一张高分辨率的白人照片。这种偏差问题在机器学习中非