監(jiān)管人工智能：真正的挑戰(zhàn)是什么

正如霍金、馬斯克等人發(fā)起倡議的《人工智能23條原則》一樣，人工智能的發(fā)展確需被納入到正確的軌道上來——盡管原因并不在于聳人聽聞的“機器取代論”。

那究竟應(yīng)該“監(jiān)管什么”且又“如何監(jiān)管”呢？問題的答案或許就在于本文第二部分對于機器學習算法的概念性描述上：既然數(shù)據(jù)和預設(shè)規(guī)則是所有算法的基石，那么數(shù)據(jù)治理和規(guī)則治理便自然成為監(jiān)管人工智能的關(guān)鍵。

一方面，我們給機器什么樣的數(shù)據(jù)，機器就會形成什么樣的學習能力并隨之反饋給我們相應(yīng)的學習結(jié)果。這一過程首先要解決的問題便是數(shù)據(jù)從何而來，機器又將如何利用數(shù)據(jù)？正如前文所反復闡述的，不完整的數(shù)據(jù)集必然導致人工智能學習過程的錯誤——就像羅素筆下的“歸納主義者火雞”一樣。但大規(guī)模的數(shù)據(jù)收集又必然帶來隱私保護、利益分配等諸多問題，由此形成的對于數(shù)據(jù)治理的監(jiān)管要求便成為了監(jiān)管人工智能的第一步。在保護個體數(shù)據(jù)權(quán)利的基礎(chǔ)上，鼓勵并規(guī)范數(shù)據(jù)的分享與應(yīng)用，以最終促進人工智能朝著更好的方向發(fā)展。

另一方面，機器優(yōu)化的規(guī)則（條件）又是由誰、通過何種程序來制定。盡管我們認為沒有必要過多地擔憂人工智能的發(fā)展，但真實的威脅依然存在。事實上，人工智能正在以不被察覺的方式潛移默化地影響人類日常生活，如果機器優(yōu)化的規(guī)則不是以正當?shù)某绦蚴艿奖O(jiān)管和制約，那么很難保證其不被不法之徒所利用。正如長久以來對于“臉書”的質(zhì)疑一樣：公眾如何相信其向用戶推薦的新聞內(nèi)容不會摻雜特殊利益的取向？當越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至會影響到總統(tǒng)選舉。也正因為此，包括透明、開源在內(nèi)的諸多治理原則，應(yīng)當成為人工智能監(jiān)管政策制定過程中被納入的合理議題。

在經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之后，人工智能終于在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機器學習等諸多技術(shù)取得突破的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可忽視。監(jiān)管人工智能，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當下所應(yīng)該重視的政策議題。