2021-02-23 分類(lèi): 網(wǎng)站建設(shè)
2020年1月13日,以美國(guó)麻省理工大學(xué)物理系終身教授、未來(lái)生命研究所創(chuàng)始人邁克斯·泰格馬克為首的科學(xué)家們,在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)雜志《nature communications》中發(fā)表了論文《The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals》,首次系統(tǒng)評(píng)估了人工智能對(duì)實(shí)現(xiàn)聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)(SDGs)所發(fā)揮的作用。
文章從人工智能與可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度入手,將全部可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)劃分為社會(huì)、經(jīng)濟(jì)以及環(huán)境三個(gè)領(lǐng)域維度,著重分析人工智能對(duì)相應(yīng)領(lǐng)域施加的積極與消極影響。繼而分析證據(jù)之間的關(guān)聯(lián)度,在檢視既有研究空白的基礎(chǔ)上,提出打造可持續(xù)人工智能的若干建議。本文是文章的核心內(nèi)容摘要。
人工智能(AI)與17項(xiàng)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)(SDGs)之間的關(guān)聯(lián)
17項(xiàng)聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)
報(bào)告將聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)劃分為社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境三大領(lǐng)域
左側(cè)綠色a部分表示AI對(duì)SDGs的積極影響占比79%,右側(cè)橘黃色b部分表示AI對(duì)SDGs的消極影響占比達(dá)35%。餅狀圖代表17項(xiàng)SDGs目標(biāo),分別從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境三個(gè)領(lǐng)域維度表示AI的正面和負(fù)面影響。就積極影響而言,人工智能可以促進(jìn)實(shí)現(xiàn)134個(gè)細(xì)分目標(biāo),分別占比達(dá)到82%、70%和93%;就消極影響而言,人工智能可能抑制59個(gè)細(xì)分目標(biāo),占比分別達(dá)38%、33%和30%。
人工智能在社會(huì)領(lǐng)域的影響
將17項(xiàng)SDGs目標(biāo)中的目標(biāo)1、目標(biāo)2、目標(biāo)3、目標(biāo)4、目標(biāo)5、目標(biāo)6、目標(biāo)7、目標(biāo)11、目標(biāo)16劃入社會(huì)領(lǐng)域,綠色部分表示AI扮演積極角色,橘黃色部分表示AI扮演消極角色。
在社會(huì)領(lǐng)域中有67項(xiàng)細(xì)分目標(biāo)(占比達(dá)82%)可以從人工智能中獲益。例如目標(biāo)1(消除貧困)、目標(biāo)4(優(yōu)質(zhì)教育)、目標(biāo)6(清潔水源與環(huán)境)、目標(biāo)7(可持續(xù)能源)、目標(biāo)11(可持續(xù)宜居城市)。例如人工智能既可以助力低碳系統(tǒng)城市的創(chuàng)建,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)能源、可持續(xù)宜居城市和氣候變化應(yīng)對(duì)等目標(biāo)。在智慧城市或循環(huán)經(jīng)濟(jì)中實(shí)現(xiàn)更高效地資源利用,或者促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)與智能家電的快速發(fā)展。此外,人工智能可整合多重形態(tài)的可再生能源,通過(guò)智能電網(wǎng)將部分電力需求與光能、風(fēng)能相匹配,以此持續(xù)改善全球能源利用效率。
雖然僅有31個(gè)細(xì)分目標(biāo)(占比38%)會(huì)受人工智能的負(fù)面影響,但下列負(fù)面影響不容忽視。
一是人工智能難以克服各國(guó)資源不均的問(wèn)題。先進(jìn)的人工智能技術(shù)、研究和產(chǎn)品需要大量的計(jì)算資源,繼而產(chǎn)生巨大能源需求,而上述資源只有通過(guò)大型計(jì)算機(jī)中心才能獲得。例如發(fā)達(dá)國(guó)家創(chuàng)造的以比特幣為代表的加密貨幣應(yīng)用產(chǎn)生的全球用電量,恐怕與部分發(fā)展中國(guó)家全國(guó)的電力需求一樣多,這就違背了確保人人獲得負(fù)擔(dān)得起的、可持續(xù)的現(xiàn)代能源的目標(biāo)。
二是在促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的同時(shí),恐引發(fā)不平等。例如對(duì)消除貧困、普及優(yōu)質(zhì)教育和促進(jìn)性別平等三大目標(biāo)起到抑制作用。以目標(biāo)1.1消除極端貧困為例,雖然人工智能可利用衛(wèi)星識(shí)別技術(shù)加強(qiáng)國(guó)際援助,但會(huì)額外提高技術(shù)門(mén)檻,加劇現(xiàn)有不平等。此外,人工智能技術(shù)設(shè)備分布不均衡也會(huì)加劇不平等。例如小規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者并不擁有復(fù)雜的人工智能農(nóng)業(yè)設(shè)備,可能加大與規(guī)模生產(chǎn)商之間的差距,進(jìn)而影響了消除饑餓,對(duì)達(dá)成糧食安全的目標(biāo)造成不利影響。
三是人工智能尚未充分評(píng)估算法、圖像識(shí)別或強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)性別歧視和少數(shù)族群的潛在影響。例如,機(jī)器學(xué)習(xí)算法不加批判地選擇日常新聞來(lái)訓(xùn)練,將無(wú)意間學(xué)習(xí)到現(xiàn)實(shí)社會(huì)對(duì)女性的偏見(jiàn),繼而嵌入其自然語(yǔ)言算法中。此種偏見(jiàn)歧視產(chǎn)生的根源,除了缺乏多樣性的數(shù)據(jù)集外,勞動(dòng)力群體中缺乏女性和種族的多樣性也是重要原因。
人工智能在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的影響
將SDGs目標(biāo)中的目標(biāo)8、目標(biāo)9、目標(biāo)10、目標(biāo)12、目標(biāo)17劃入經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,綠色部分表示AI扮演積極角色,橘黃色部分表示AI扮演消極角色。
在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中有42項(xiàng)細(xì)分目標(biāo)(占比達(dá)82%)可以從人工智能中獲益,而有20個(gè)目標(biāo)(占比30%)會(huì)被抑制?,F(xiàn)有文獻(xiàn)表明,若未來(lái)經(jīng)濟(jì)過(guò)度依賴(lài)于數(shù)據(jù)分析,則發(fā)達(dá)國(guó)家與中低收入國(guó)家的經(jīng)濟(jì)差距日益增大,引發(fā)新的不平等,嚴(yán)重影響目標(biāo)8(打造持久、包容和可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng))、目標(biāo)9(基礎(chǔ)設(shè)施與工業(yè)化)以及目標(biāo)10(減少?lài)?guó)家間的不平等)的實(shí)現(xiàn)。以國(guó)家內(nèi)部的不平等為例。上世紀(jì)90年代通用、福特和克萊斯勒公司與蘋(píng)果、谷歌和臉書(shū)公司的員工數(shù)幾乎相等,但2014年后者人數(shù)在大幅降低的同時(shí),股票市值卻增加30倍,這都因?yàn)楦嗟图寄芄ぷ鞅患夹g(shù)取代。
人工智能在環(huán)境領(lǐng)域的影響
在環(huán)境領(lǐng)域中有25項(xiàng)細(xì)分目標(biāo)(占比達(dá)93%)可以從人工智能中獲益。用以持續(xù)改善生態(tài)系統(tǒng)。例如人工智能可以通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析來(lái)制定出統(tǒng)一協(xié)調(diào)的聯(lián)合環(huán)保行動(dòng)。就目標(biāo)13應(yīng)對(duì)氣候變化而言,有證據(jù)表明人工智能的進(jìn)步將幫助人們加深對(duì)氣候變化的理解,促進(jìn)對(duì)氣候變化影響的建模工作。此外,人工智能也將提升低碳能源系統(tǒng)和高度集成的可再生能源系統(tǒng)效率,滿(mǎn)足氣候變化所需。
人工智能還可增強(qiáng)應(yīng)對(duì)氣候變化的早期預(yù)警能力,智能化手段可以強(qiáng)化各國(guó)抵御和適應(yīng)氣候相關(guān)自然災(zāi)害的能力。就防治荒漠化、恢復(fù)破壞植被而言,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)技術(shù),可以提高衛(wèi)星圖像識(shí)別速率,及時(shí)提供荒漠化蔓延態(tài)勢(shì),為后續(xù)綠色治理提供幫助。
證據(jù)之間的關(guān)聯(lián)度評(píng)估
整體上看,在全部169個(gè)細(xì)分目標(biāo)中,AI能對(duì)134項(xiàng)產(chǎn)生積極促進(jìn)作用,占比高達(dá)79%。對(duì)59個(gè)具體目標(biāo)產(chǎn)生阻礙作用,占比達(dá)35%。積極影響遠(yuǎn)大于消極影響。這可能是因?yàn)锳I研究通常涉及定量分析,從而使結(jié)果偏向積極作用。
然而,當(dāng)進(jìn)一步審慎衡量證據(jù)的適當(dāng)性,排除測(cè)量誤差后,會(huì)發(fā)現(xiàn)在社會(huì)領(lǐng)域,AI促進(jìn)作用由82%降低到77%,降幅達(dá)5%。AI抑制作用由38%降低到25%,降幅達(dá)到13%,由此說(shuō)明證據(jù)的適當(dāng)性對(duì)AI負(fù)面作用的影響更大。在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,AI促進(jìn)作用由70%降低到55%,AI抑制作用由33%降低到23%,分別降低15%與10%。證據(jù)的適當(dāng)性對(duì)AI促進(jìn)作用的降低幅度更大。很大程度上是基于就業(yè)政策等社會(huì)因素考慮,但總體而言,AI對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的長(zhǎng)期正面影響并未被現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)方法與實(shí)驗(yàn)?zāi)P退鶞?zhǔn)確衡量。在環(huán)境領(lǐng)域,AI積極作用由93%降低到85%,AI抑制作用由30%降低到12%。分別降低8%與18%,也表明證據(jù)的適當(dāng)性對(duì)AI負(fù)面作用的降低幅度更大。
上述規(guī)律表明,盡管有跡象表明人工智能對(duì)三大領(lǐng)域有一定的負(fù)面影響,但卻未有強(qiáng)有力的確鑿證據(jù)出現(xiàn),也未有專(zhuān)門(mén)的分析工具來(lái)論證。
在可持續(xù)發(fā)展議題下,AI研究面臨的諸多挑戰(zhàn)
1.既有研究數(shù)據(jù)和模型過(guò)于理想化
盡管研究表明,人工智能可扮演積極角色,但現(xiàn)有研究多基于有限的數(shù)據(jù)集或分析模型。研究者在條件受控的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中進(jìn)行模擬,采用的數(shù)據(jù)多為針對(duì)特定環(huán)境量身定做后的。一旦從更廣泛的時(shí)間和空間維度衡量AI對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的影響時(shí),隨著AI之外的其他社會(huì)因素的不斷變化,上述研究結(jié)果的參考價(jià)值會(huì)出現(xiàn)不同程度的下降。
2.人與機(jī)器算法的公正性面臨評(píng)估空白
目前理論研究未從人與機(jī)器兩個(gè)方面確保AI技術(shù)的公平性。一是人內(nèi)在的自利傾向?qū)е赂嗟匕l(fā)布積極結(jié)果。二是挖掘AI的負(fù)面作用需要長(zhǎng)期研究,需要額外評(píng)估算法公平性對(duì)環(huán)境施加的長(zhǎng)期影響。
3.研究多集中于科研資源豐富地區(qū)
現(xiàn)有促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展的人工智能應(yīng)用趨向于研究資源豐富地區(qū)。例如促進(jìn)農(nóng)耕自動(dòng)化智能化、提高糧食生產(chǎn)的實(shí)驗(yàn)多在發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行,尚未廣泛地在貧困地區(qū)實(shí)踐。久而久之,這種結(jié)構(gòu)性區(qū)域不平等會(huì)加劇貧困地區(qū)與技術(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)之間的差距,減損全球可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的可持續(xù)性。
4.優(yōu)先研究有資金支持的項(xiàng)目
可持續(xù)發(fā)展項(xiàng)目并非都有足夠資金支持。如果事前預(yù)計(jì)某個(gè)可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域的AI正面效應(yīng)不高,則相關(guān)的應(yīng)用項(xiàng)目不會(huì)被優(yōu)先資金支持。若不加以控制,AI研究將逐步偏向于資金豐厚的研究領(lǐng)域,大大減少對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的實(shí)證研究。
打造可持續(xù)人工智能的建議
地球生態(tài)紅線 該圖表示了人工智能技術(shù)與環(huán)境、個(gè)人與政府的互動(dòng)。
1.推進(jìn)人工智能算法問(wèn)責(zé)立法,將道德約束制度化。鑒于人和智能機(jī)器之間交互的潛在復(fù)雜性,對(duì)于AI產(chǎn)品尤其是危險(xiǎn)性較大的自動(dòng)化機(jī)器,容易出現(xiàn)失控風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上又疊加算法偏見(jiàn)等社會(huì)問(wèn)題,繼而導(dǎo)致以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主的AI會(huì)產(chǎn)生群體性歧視偏見(jiàn)等問(wèn)題。因此要強(qiáng)化算法德性,將道德約束代碼化、制度化。
2.制定多元的治理原則準(zhǔn)則,適應(yīng)復(fù)雜社會(huì)變化。鑒于社會(huì)的復(fù)雜多變和人類(lèi)語(yǔ)言的抽象表述,單一的抽象化的AI倫理原則、治理準(zhǔn)則不再有效。建議制定多元的、分場(chǎng)景的AI治理原則準(zhǔn)則,以準(zhǔn)確地涵蓋不同的可持續(xù)發(fā)展情形。
3.建立倫理準(zhǔn)則達(dá)標(biāo)機(jī)制,及時(shí)公開(kāi)既有應(yīng)用的合規(guī)情況。盡管IEEE和歐盟已經(jīng)出臺(tái)了AI倫理原則準(zhǔn)則,但單純公布一般性的AI倫理原則,主觀設(shè)想所有AI應(yīng)用可以促進(jìn)所有可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)實(shí)現(xiàn),而未建立倫理準(zhǔn)則達(dá)標(biāo)機(jī)制,未及時(shí)公開(kāi)既有產(chǎn)品是否合倫理、合規(guī)范,是無(wú)法切實(shí)地反映出以可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)的相關(guān)產(chǎn)品與技術(shù)的可責(zé)性、可信賴(lài)程度的。
4.提升決策透明度,打造去中心化的人工智能。由于AI算法內(nèi)部技術(shù)機(jī)理較為專(zhuān)業(yè),因此要在設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和使用環(huán)節(jié),對(duì)決策過(guò)程與結(jié)果予以解釋?zhuān)ㄗ詣?dòng)化決策系統(tǒng)的邏輯、意義、設(shè)想后果和一般功能。同時(shí)不忘提升透明度,及時(shí)公開(kāi)產(chǎn)品技術(shù)所使用的數(shù)據(jù)信息。例如用于訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)源、管理規(guī)則以及如何與通行AI治理準(zhǔn)則保持一致。
5.監(jiān)管需注重人工智能應(yīng)用與個(gè)人隱私安全的平衡。以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為特征的AI應(yīng)用的推廣與個(gè)人隱私安全的保護(hù)之間的結(jié)構(gòu)性沖突是顯而易見(jiàn)的。如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)木?xì)化監(jiān)管,個(gè)人產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)恐增加泄露風(fēng)險(xiǎn)。
6.加強(qiáng)全球合作,攜手開(kāi)發(fā)可持續(xù)發(fā)展的友好型人工智能。以可持續(xù)發(fā)展為目的的AI是人類(lèi)幸福之所系,所有國(guó)家都應(yīng)該參與合作對(duì)話(huà),確保不讓一個(gè)人掉隊(duì)。
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