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当前，人工智能技术正在很多领域展现出巨大的应用前景，谷歌、脸书、亚马逊、涂鸦智能等科技巨头更是纷纷在人工智能领域进行深度布局。不过，人工智能的快速发展引发的伦理争议也不断出现。脸书、谷歌等企业都先后投入AI伦理研究，上周，就连欧盟也来“凑热闹”，发布了AI伦理指导方针。
AI伦理研究为何如此受到企业和平台方的关注?目前各大企业的研究进展如何?今天，《全球智能化商业》围绕AI伦理问题、AI伦理研究等维度，为读者呈现一篇深度分析。
AI伦理已成AI公司显学
俗话说，权利越大，责任越大。人工智能技术正变得越来越强大，那些最早开发和部署机器学习、人工智能的企业现在也开始公开讨论其创造的智能机器给伦理道德带来的挑战，并投入巨大的成本开展AI伦理研究。
2019年3月，脸书宣布与德国慕尼黑工业大学共建人工智能伦理研究所，探索人工智能给人类和社会带来的复杂问题，推动相关伦理研究。按照计划，脸书将在未来五年内为该研究所提供650万欧元(约合734万美元)的研究经费，用于从技术和伦理角度对人工智能领域的项目进行审视。
公认的机器学习技术领先者谷歌也成立了一个由外部专家组成的“人工智能道德委员会”， 以监督公司在应用人工智能及新兴技术时遵循相关伦理准则。据悉，该委员会成立的初衷是重点对人脸识别、机器学习算法等争议性应用给予建设性意见，对其中涵盖的伦理和准则问题提出建议。
不过，在经历了内部员工联名抗议和外部专家批评后，不到10天，谷歌就宣布取消其新设立的人工智能道德委员会，并称未来将通过不同的方式来获取有关人工智能发展的外部意见。
欧盟多次在公开场合表示，希望成为AI道德领域的领导者，就在上周也对外发布了AI伦理指导方针。据了解，欧盟召集了由52名专家组成的小组，他们提出了未来AI系统应该满足的七大原则，具体包括：人类作用和监督，技术稳健性和安全性，隐私和数据管理，透明度，多样性、无歧视和公平性，环境和社会福祉，问责制。
在美国，还有几大巨头发起的人工智能联盟，成员包括亚马逊、谷歌、脸书、IBM、微软、苹果等知名企业，其主要致力于解决AI技术的可靠性问题。可以看出，当下，随着人工智能逐渐渗透大众的生活，伦理问题研究越来越受到重视。
AI双面刃——安全和便利孰轻孰重?
AI伦理是一个影响广泛的庞大话题，它不仅涉及AI如何影响人类个体，还包括它在伦理上如何影响社会，乃至整个地球。AI发展至今，带来了很多伦理层面的影响，这其中涉及社会、经济、政治和环境领域。
在百度创始人李彦宏看来，真正的AI企业必须是三维一体的，即具备AI思维、拥有AI能力、遵循AI伦理。其中，遵循AI伦理指的是不仅技术层面要跟AI紧密结合，公司文化也必须AI化。
李彦宏以无人驾驶汽车举例，他认为，“无人驾驶和道路协同可以改善城市的交通拥堵问题。以上海估算，交通拥堵会产生5%的GDP损失，一名司机一年有100个小时处在交通拥堵的环境中，其中大约30%的时间在找停车位。但无人驾驶和道路协同可以解决这些问题，尤其在找停车位的‘最后一公里’问题上，无人驾驶技术已经成熟。目前，人们就可以将车辆驾驶到目的地后离开，再让车子自动泊车。”
又比如，在传统制造业，打造一款智能产品需要耗费6—12个月，但是在全球化AI+IoT平台涂鸦智能的技术赋能下，可以实现5分钟制作一款自有品牌App，8小时完成智能化产品Demo、15天实现量产，大幅降低了传统企业智能化升级的人工成本、时间成本。
又或者是在视觉和语音两个和消费者使用场景高度相关的AI技术，已经可以做到相当成熟的自然语音交互，例如天猫精灵、亚马逊Echo等智能音箱都可以做到即时替用户搜索天气、新闻，甚至是操纵其他智能电器的境界。
尽管AI带给人类生活极大的便利，但便利的背后亦有许多隐患，例如安全性。随着AI越来越方便，人类越来越离不开AI，AI会搜集到越来越多的个人数据，如何确保AI背后的平台不利用这些个人隐私数据作恶，甚至对人类进行反扑，成了AIoT时代的一大课题。
专家：无需对AI伦理过于焦虑
“我们正处于人工智能的转折点，人工智能理应受到人类道德的约束和保护。”微软研究院的常务董事埃里克·霍维茨曾经表示。
不过，从谷歌设立不到10天的“人工智能道德委员会”被迫取消，可以看出当初该委员会的设立并未考虑周全，而是迫于舆论压力被迫设立。这也从侧面看出，科技巨头目前对于AI伦理研究的焦虑。
英国人阿兰·温菲尔德是世界上唯一一名AI伦理学家。作为西英格兰大学工程、设计和数学系的教授，他的主要研究内容就是“机器人伦理”。在他看来，AI虽然带来了令人发愁的伦理问题，但有些焦虑并没有必要。
温菲尔德认为，AI伦理和人类伦理其实并没有边界，因为所研究的对象依然是人——制造AI的人，可能是设计者、开发者，或者是维护者、维修者。而温菲尔德提出应对伦理困境的切实可行之道便是，“当制造AI的人需要做出决定时，记得要有正义感和责任心。”
在保障用户信息安全上，涂鸦智能就提供了两种安全防护机制：一是利用设备独立、AES加密、动态密钥等方式保障设备在本地网络安全运行;另一个是通过数据加密、身份识别、动态密钥、通道加密等技术的综合应用，确保智能设备在与外网连接时同时得到安全保障，达到了金融级别的安全防护。
