隨著人工智能的發(fā)展,人類正在把更多決策權(quán)交給計算機。問題在于,這些算法并不是透明的,而是掌握在少數(shù)科技公司手里。出于商業(yè)競爭需求,它們很少透漏決策背后的細節(jié)。為此,計算機專家們建議,應(yīng)當(dāng)設(shè)立第三方的監(jiān)督機構(gòu),以避免算法自身的一些偏見。
據(jù)衛(wèi)報的報道,在一份新報告中,倫敦圖靈研究所與牛津大學(xué)的研究團隊提出了上述想法。他們認為,當(dāng)人們覺得自己遭到不公正待遇后,第三方機構(gòu)應(yīng)該調(diào)查人工智能做出的決策。“我們希望看到一個可信任的第三方機構(gòu)。它應(yīng)該有檢查和監(jiān)督算法的權(quán)力,能夠了解算法是否真的透明和公正。” 研究人員 Sandra Wachter 說。
(圖片來自singularityhub)
2018 年,歐盟成員國將采用一項新法案,以監(jiān)督人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用。不過,研究人員認為,這項法案的實際作用是值得懷疑的。“有人覺得,這項法案能夠讓人工智能系統(tǒng)更加透明,但是,這并一定能實現(xiàn)。一切都取決于歐盟成員國法庭的解釋,” 另一位研究人員 Mittelstadt 說。
不過,即使第三方機構(gòu)已經(jīng)設(shè)立,對算法的監(jiān)督并非一件易事。“監(jiān)督機構(gòu)需要如何具備何種能力?我們并不知道完整的答案。因為,人工智能系統(tǒng)是難以預(yù)測、不斷變化而且難以理解的。開發(fā)團隊也未必能完全理解。” Mittelstadt 說。另外,科技公司可能會抗議,因為現(xiàn)代的人工智能技術(shù)是“難以理解”的,例如深度學(xué)習(xí)。
(圖片來自phdmedia)
西英格蘭大學(xué)的機器人道德學(xué)教授 Alan Winfield 正在主導(dǎo)人工智能行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的起草工作,目的是讓人工智能系統(tǒng)更加透明,更加容易追責(zé)。“監(jiān)督機構(gòu)是個非常好的建議,”他說,“這不是一個未來問題,而是一個現(xiàn)實問題。”
但是,他認為科技公司也未必能解釋人工智能的決策。那些基于深度學(xué)習(xí)的算法很不透明,基本上不可能解釋其作出某項決策的原因何在。“我向科技公司——比如 Google 的 DeepMind——提出的挑戰(zhàn)是,發(fā)明一套可以自我解釋的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),” Winfield 說,“那不是件容易的事情,不過,研究這些系統(tǒng)的都是些非常聰明的家伙啊。
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