近日，我看到李飛飛在分開谷歌以后的首個(gè)亮點(diǎn)，在斯坦福年夜學(xué)啟動(dòng)了一個(gè)“以工資自己工智能項(xiàng)目”，目的是創(chuàng)立“以工資自己工智能研討院(Stanford Human-Centered AI Institute (HAI))”。李飛飛與斯坦福年夜學(xué)前副校長，哲學(xué)家John Etchemendy配合擔(dān)負(fù)HAI研討院院長。李飛飛表現(xiàn)：這個(gè)項(xiàng)目是黌舍從校長到幾十位傳授一年多以來的配合盡力，明天終究地下。我們的主旨是“推進(jìn)人工智能的研討，教導(dǎo)，政策和理論，以造福全人類”。研討院將努力于三個(gè)偏向的任務(wù)：1）推動(dòng)和成長下一代AI迷信（側(cè)重與腦迷信和認(rèn)知學(xué)穿插），2）研討和猜測AI對人類社會(huì)和生涯的影響，3）設(shè)計(jì)和理論以工資本的AI技巧和運(yùn)用。

　　就是在李飛飛宣告在斯坦福年夜學(xué)啟動(dòng)“以工資自己工智能項(xiàng)目”確當(dāng)日， The 7th Asian Privacy Scholars Network (APSN) International Conference（第七屆亞太地域隱私掩護(hù)學(xué)者同盟國際會(huì)議）在南京郵電年夜學(xué)召開，本次國際會(huì)議重要聚焦：“人工智能與年夜數(shù)據(jù)時(shí)期的司法成績”。自己有幸作為本屆年夜會(huì)主席素來自亞太地域的隱私掩護(hù)學(xué)者呼吁：“人工智能的成長須以工資本“，并揭橥了宗旨演講，我的演講標(biāo)題恰是“成長‘以工資本’的人工智能”，以下是自己談話的重要內(nèi)容：

　　AI的成長曾經(jīng)走過了60多年的過程，時(shí)代涌現(xiàn)了三次海潮：第一海浪潮現(xiàn)實(shí)上是從1956年-1976年，最焦點(diǎn)的是邏輯主義（符號(hào)主義），邏輯主義重要是用機(jī)械證實(shí)的方法去證實(shí)和推理一些常識(shí)；第二海浪潮是從1976年到80年月中期，屬于AI的高潮，重要的是銜接主義，即“出自信范圍銜接的敕令”"order-emerging-out-of-massive-connections"，銜接主義連續(xù)了十幾年，年夜概到2006年又開端走下坡了。

　　人工智能的第三次海潮（2006年-如今）與前兩次的海潮有著顯著的分歧，其代表性的結(jié)果就是深度進(jìn)修，深度進(jìn)修技巧因?yàn)榭梢曰蛟S主動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中進(jìn)修龐雜的特點(diǎn)，是以被以為是新一代人工智能最主要、運(yùn)用最普遍的技巧。

　　今朝，新一代AI尚沒有威望同一的界說，但我們從世界威望的韋伯字典可以懂得 “智能”（Intelligence）的界說：Ability of learning or understanding things，or dealing with new or difficult situations，個(gè)中的3個(gè)癥結(jié)字是：1.Learning（進(jìn)修—目標(biāo)是取得常識(shí)或規(guī)矩），2.Understanding（懂得—基于常識(shí)做出評(píng)判或決議計(jì)劃），3.Dealing（行動(dòng)—基于懂得做出響應(yīng)行為）。若何懂得AI的深度進(jìn)修，可以從四個(gè)層面懂得，We know what we know；We know what we don't know；We don't know what we know；We don't know what we don't know。2015年谷歌DeepMind公司研發(fā)的深度進(jìn)修聯(lián)合強(qiáng)化進(jìn)修的“深度強(qiáng)化進(jìn)修”技巧，該技巧可以或許學(xué)會(huì)玩Atari視頻游戲，并到達(dá)了可與人類匹敵的程度。現(xiàn)實(shí)上，“深度強(qiáng)化進(jìn)修”技巧就是AlphaGo的焦點(diǎn)技巧。

　　以后，人工智能研討的范疇重要有五層：最底層是基本舉措措施扶植，包括數(shù)據(jù)和盤算才能兩部門，數(shù)據(jù)越年夜，人工智能的才能越強(qiáng)；往上一層為算法，如卷積神經(jīng)收集、LSTM （Long Short-Term Memory 長短時(shí)間記憶收集）序列進(jìn)修、Q-Learning、深度進(jìn)修等算法，都是機(jī)械進(jìn)修的算法；第三層為主要的技巧偏向和成績，如盤算機(jī)視覺，語音工程，天然說話處置等。還有別的的一些相似決議計(jì)劃體系，像 reinforcement learning（加強(qiáng)進(jìn)修），或像一些年夜數(shù)據(jù)剖析的統(tǒng)計(jì)體系，這些都能在機(jī)械進(jìn)修算法上發(fā)生；第四層為詳細(xì)的技巧，如圖象辨認(rèn)、語音辨認(rèn)、機(jī)械翻譯等等；最頂端為行業(yè)的處理計(jì)劃，如人工智能在金融、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)、交通和游戲等上的運(yùn)用，這是我們所關(guān)懷它能帶來的價(jià)值。

　　高速并交運(yùn)算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法配合促進(jìn)了人工智能成長的沖破。可見，人工智能第三次海潮的實(shí)質(zhì)上是一種樹立在年夜數(shù)據(jù)基本上的自我進(jìn)修、斷定和決議計(jì)劃的算法。假如我們把人工智能算作一個(gè)嗷嗷待哺養(yǎng)有沒有限潛力的嬰兒，那末，某一范疇專業(yè)的海量深度的數(shù)據(jù)就是豢養(yǎng)這個(gè)天賦嬰兒的奶粉，奶粉的數(shù)目決議了嬰兒能否能長年夜，而奶粉的配方質(zhì)量（算法的質(zhì)量）則決議了嬰兒后續(xù)的智力發(fā)育程度。

　　AI的算法實(shí)質(zhì)是收集的編程技巧，但這類編程技巧絕非中立，人工智能的算法決議計(jì)劃具有典范的“黑箱”特色，這應(yīng)該惹起古代司法人的高度小心和深刻地研討，應(yīng)該從倫理學(xué)和司法融會(huì)的角度深刻審閱和研討AI的算法。筆者以為，人工智能在其成長過程中面對的最年夜成績不是技巧自己，而是倫理和司法成績。2017年6月，由結(jié)合國國際電信同盟主辦的主題為“人工智能造福人類”的全球峰會(huì)在日內(nèi)瓦召開。此次峰集聚焦了人工智能的兩年夜國際性成績：一是加快人工智能的研發(fā)和運(yùn)用，以應(yīng)對貧苦、饑餓、安康、教導(dǎo)和情況掩護(hù)等全球性挑釁；二是商量若何確保人工智能的平安性并相符倫理標(biāo)準(zhǔn)，避免其帶來意想不到的效果。

　　已故有名物理學(xué)家、劍橋年夜學(xué)傳授史蒂芬·霍金（(Steven Hawking)）活著時(shí)（2017年）曾正告：在我的平生中，見證了很多社會(huì)深入變更，個(gè)中最深入的，同時(shí)也是對人類影響一日千里的變更，就是人工智能的突起。霍金以為人工智能的成長，自己是一種存在著成績的趨向，而這些成績必需在如今和未來獲得處理。他所擔(dān)憂的這些成績就是AI的倫理和司法成績。

　　筆者以為，以后AI的研討范疇?wèi)?yīng)重點(diǎn)存眷機(jī)械品德(Machine Morality)、機(jī)械倫理學(xué)(Machine Ethics)、品德機(jī)械(Moral Machine)、價(jià)值分歧論(Value Alignment)、人工智能品德(AI Morality)，研討若何將人類優(yōu)越的標(biāo)準(zhǔn)和品德價(jià)值嵌入AI體系，讓AI更平安、讓AI更友愛、讓AI更仁慈。我們應(yīng)該將人類優(yōu)秀的品德標(biāo)準(zhǔn)和倫理價(jià)值（ethical value）嵌入AI體系，建議重點(diǎn)要存眷三個(gè)成績：一是要辨認(rèn)特定社會(huì)或集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)和價(jià)值；二是將這些標(biāo)準(zhǔn)和價(jià)值編寫進(jìn)AI體系；三是評(píng)價(jià)被寫進(jìn)AI體系的標(biāo)準(zhǔn)和價(jià)值的有用性，等于否和實(shí)際的標(biāo)準(zhǔn)和價(jià)值相分歧、相兼容。

　　對此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)該出臺(tái)相干政策和制訂相干律例，重點(diǎn)規(guī)制AI/AS設(shè)計(jì)、開辟與制作進(jìn)程中的通明度，特別是AI的算法必需確立司法的可追溯性準(zhǔn)繩，AI的行動(dòng)決議計(jì)劃全程應(yīng)該處于司法監(jiān)管之下。一方面須要樹立監(jiān)視AI制作進(jìn)程的尺度，防止給終端人類和社會(huì)帶來損害;另外一方面，政策制訂者可以限制盤算機(jī)推理，以避免其過火龐雜，形成人們難以懂得的局勢。對AI的監(jiān)管，應(yīng)該表現(xiàn)三年夜準(zhǔn)繩：一是AI的成長應(yīng)該表現(xiàn)對人權(quán)的掩護(hù)；二是優(yōu)先斟酌AI對司法、社會(huì)倫理和侵占小我隱私的沖擊；三是經(jīng)由過程立法和強(qiáng)迫性尺度的制訂，減弱AI對人類的風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)面影響。

　　中國國務(wù)院于2017年宣布的《新一代人工智能成長計(jì)劃》指出，人工智能是影響面廣的推翻性技巧，能夠帶來轉(zhuǎn)變失業(yè)構(gòu)造、沖擊司法與社會(huì)倫理、侵占小我隱私、挑釁國際關(guān)系原則等成績，將對當(dāng)局治理、經(jīng)濟(jì)平安和社會(huì)穩(wěn)固甚至全球管理發(fā)生深遠(yuǎn)影響。為此提出：1.到2020年，部門范疇的人工智能倫理標(biāo)準(zhǔn)和政策律例初步樹立；2.到2025年，初步樹立人工智能司法律例、倫理標(biāo)準(zhǔn)和政策系統(tǒng)，構(gòu)成人工智能平安評(píng)價(jià)和管控才能；3.到2030年，建成加倍完美的人工智能司法律例、倫理標(biāo)準(zhǔn)和政策系統(tǒng)。

　　人工智能的實(shí)質(zhì)是辦事人類社會(huì)（AI as a service,AIaas），而人類社會(huì)的焦點(diǎn)價(jià)值就是“以工資本”，由此，人工智能技巧的成長應(yīng)該造福于人類，應(yīng)該貫徹“以工資本”的準(zhǔn)繩，這是成長人工智能的基石。歐盟司法事務(wù)委員會(huì)曾建議，在針對人工智能和機(jī)械人制訂政策時(shí)，應(yīng)該進(jìn)一步完美設(shè)計(jì)掩護(hù)隱私（privacy by design）、默許掩護(hù)隱私（privacy by default）、知情贊成、加密等概念的尺度。

　　筆者呼吁：即便有一天，當(dāng)國民的小我數(shù)據(jù)成為“流暢物”時(shí)，在任何情形下都不得觸及小我隱私數(shù)據(jù)這條紅線。隱私權(quán)是人類永久的根本權(quán)力，人工智能的成長不克不及以褫奪人類的根本權(quán)力為價(jià)值。恰好相反，人工智能應(yīng)當(dāng)更好地掩護(hù)人類的根本權(quán)力，個(gè)中就應(yīng)當(dāng)包含隱私權(quán)，這才是人工智能安康成長的準(zhǔn)確偏向。

　　不論AI世界未來有何等奇異，假如分開了人，再奇異的AI也會(huì)變得毫有意義。所以，我忠言AI的研討者、設(shè)計(jì)者、開辟者，你們不克不及離開AI辦事人類的主旨去思慮那些與辦事人類絕不相關(guān)的AI，你們更不克不及存有損壞人類社會(huì)的奇思怪想，這會(huì)把AI引向逝世胡同。你們必定要以工資動(dòng)身點(diǎn)，以工資基本，以一種“為人類著想的仁慈“的品德和任務(wù)感，側(cè)重讓AI處理與人類美妙生涯和人類安康成長相干的各類成績。