現(xiàn)在的我們比以往任何時候都更需要人工智能

機(jī)器學(xué)習(xí)模型是針對人類行為進(jìn)行訓(xùn)練的，擅長突出可預(yù)測或“正常”的行為和模式。然而，全球性流行病的突然降臨在人類行為的一些巨大變化賬戶造成的自動化進(jìn)入一個“急轉(zhuǎn)直下”，揭露集成系統(tǒng)的脆弱性，我們來依靠。

這些漏洞的規(guī)模和范圍(影響范圍從庫存管理到全球供應(yīng)鏈物流的運營)的實現(xiàn)恰逢我們比以往任何時候都更需要人工智能(AI)的時刻。例如，人工智能技術(shù)正在啟用聯(lián)系人跟蹤應(yīng)用程序，這可能有助于減輕的傳播。在廣泛的測試短缺中，醫(yī)院已開始使用AI技術(shù)來幫助診斷患者。

盡管如此，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的擴(kuò)展可能同時導(dǎo)致對隱私和公民自由等方面的深遠(yuǎn)威脅。即使AI系統(tǒng)相對準(zhǔn)確，它們在復(fù)雜的社會環(huán)境中的實施也會導(dǎo)致意外和意想不到的問題，例如導(dǎo)致過度測試，這對于患者而言不方便，并且對資源緊張的醫(yī)療機(jī)構(gòu)造成沉重負(fù)擔(dān)。與負(fù)責(zé)任地開發(fā)和實施AI技術(shù)相關(guān)的挑戰(zhàn)要求從一開始就采用一套實踐，機(jī)制和政策。

加州大學(xué)伯克利分校長期網(wǎng)絡(luò)安全中心的一份新報告及時概述了目前正在負(fù)責(zé)任地推廣AI技術(shù)的一些方法。這些范圍從監(jiān)視和文檔技術(shù)到可以在AI開發(fā)流程的不同階段使用的標(biāo)準(zhǔn)和組織結(jié)構(gòu)。該報告包括三個案例研究，可以為其他AI利益相關(guān)者(無論是公司，研究實驗室還是政府)提供指導(dǎo)，以應(yīng)對在不確定時期如何促進(jìn)負(fù)責(zé)任的AI創(chuàng)新的決策。

第一個案例研究探討了Microsoft的AI，工程與研究中的倫理與影響(AETHER)委員會，并強(qiáng)調(diào)了將AI原理整合到一家主要技術(shù)公司中所需要的內(nèi)容。眾所周知，谷歌試圖在一周之內(nèi)解散AI道德委員會的嘗試，然而，盡管取得了一些顯著成功，但最初成立于2018年的AETHER委員會卻相對落后。AETHER在Microsoft內(nèi)部建立了一種機(jī)制，該機(jī)制有助于對有爭議的AI用例進(jìn)行結(jié)構(gòu)化審查，從而為高管和員工提供了舉報問題，提出建議以及制定新的全公司政策的途徑。