人工智慧倫理：簡介
Posted: Tue Dec 03, 2024 6:06 am
什麼是人工智慧倫理
道德可能看起來像是一個深奧的概念。因此，在理解「人工智慧倫理」之前，我們先專注於倫理的涵義。
簡言之，倫理學是哲學的一個子領域，它為我們提供了一個框架來決定什麼是道德的，什麼是不道德的。雖然這聽起來像是一個抽象的概念，但它在技術領域具有特定的意義——人工智慧倫理是道德框架在人工智慧開發和使用中的應用。
想像一下有偏見的貸款審批演算法或不透明的臉部辨識系統。這些都是人工智慧在沒有道德考慮的情況下如何導致不公平結果的例子。人工智慧倫理透過建立一套負責任的人工智慧開發指導原則來正面解決這些問題。
這些原則旨在促進整個人工智慧生命週期的公平、問責、透明度和隱私。資料科學家可以透過理解和應用人工智慧道德規範，確保這項強大的技術公平、負責任地惠及每個人。
人工智慧倫理幫助我們了解什麼是道德
為什麼人工智慧道德很重要？
人工智慧的能力取決於其訓練資料。這些數 亞美尼亞電話號碼列表 據可以包括歷史資訊、代碼和其他可能反映社會偏見或成見的元素。如果存在這種偏見，人工智慧可能會在其輸出中複製甚至放大它們。
因此，在整個人工智慧開發過程中優先考慮道德因素至關重要。讓我們考慮使用人工智慧來分析患者數據。透過識別模式，人工智慧可以產生有價值的見解，為醫療保健專業人員提供協助。這可以顯著縮短審核時間並提高準確性，從而加快診斷速度、制定更有效的治療計劃，並最終在減輕壓力的情況下實現更好的患者治療結果。
雖然人工智慧具有解決複雜問題的巨大潛力，但它的開發和使用引起了道德方面的考慮。這些擔憂可大致分為短期風險和長期風險。我們將在以下部分中更深入地研究每個類別。
人工智慧的短期道德風險
偏見
為了確保人工智慧模型的公平和公正，訓練資料需要代表模型將使用的整個人群，特別要注意包括少數群體。如果訓練資料無法準確反映邊緣化社區，人工智慧系統可能會產生偏差的輸出，進一步擴大結果的差異。
有偏見的數據會導致有偏見的結果
演算法正義聯盟的首席藝術家兼主席 Joy Buolamwini 博士在透過線上演示運行個人資料圖像時遇到了這樣一起帶有偏見的面部識別系統事件：「有些人沒有檢測到我的臉，就像白色面具失敗一樣。然後其他人確實檢測到了我的臉，他們給我貼上了男性標籤，但我不是。就在那時我說，嗯，也許這裡有一些關於事物性別方面以及性別和皮膚類型值得探索的東西。如果您想了解更多信息，請務必觀看Joy Buolamwini 博士的“為算法正義而戰”的播客。
隨著人工智慧快速融入業務流程，特別是那些推動高影響力決策的業務流程，這種不受控制的偏見可能會錯誤地拒絕向有需要的人提供服務和照護。例如，據報道，這樣的一個人工智慧系統拒絕了老年人的醫療保險索賠。
安全和資料隱私風險
偏差的輸入訓練資料只是人工智慧系統面臨的眾多資料挑戰之一。當訓練資料包含 PII、健康記錄或財務詳細資料等敏感資訊時，就會出現另一個嚴重問題。洩漏可能會暴露這些敏感數據，從而可能導致身份盜竊、財務詐欺和其他惡意使用。
資料和隱私洩露
此外，不良行為者可能會引發對抗性輸入資料攻擊，以操縱人工智慧系統的回應。
錯誤訊息和虛假訊息
雖然虛假陳述和隱私等長期存在的數據問題仍然存在，但生成式人工智慧應用程式的出現引發了新的擔憂，特別是關於錯誤資訊和虛假資訊的擔憂。
生成式人工智慧在產生類人輸出方面的新穎性讓每個人都感到驚訝。然而，這種無與倫比的文本生成能力，如果被惡意使用，可能會大規模擴散虛假內容並放大錯誤訊息。
難以區分真假內容
《麻省理工科技評論》也呼應了這些擔憂：「網路自由度處於歷史最低水平，而人工智慧的進步實際上使這場危機變得更加嚴重。生成人工智慧的可負擔性和可及性正在降低虛假資訊活動的進入門檻。
人工智慧的長期風險
拋開短期風險，讓我們透過評估人工智慧的長期影響來著眼於更大的前景。
工作轉移
人工智慧的核心優勢之一是透過自動化改進流程來提高效率。然而，這種自動化的殘酷現實會導致失業，特別是那些涉及低技能、重複性或例行工作的人，例如客戶服務和行政支援。
自動化導致工作流失
更糟的是，工作面臨風險的邊緣化或弱勢群體往往沒有足夠的資源和機會來及時提高技能或重新技能以適應新的角色。儘管人工智慧的進步創造了新的就業機會，但最終結果是人工智慧的自動化優勢導致了工作崗位的大量流失。
侵犯隱私和人類自主權
人工智慧驅動的臉部和音訊系統可以分析來自監控設備的傳入訊息，以即時識別和追蹤個人。然而，這種大規模監控通常是在未經同意的情況下進行的，引發了對隱私侵犯的擔憂。
監控引發隱私外洩擔憂
道德可能看起來像是一個深奧的概念。因此，在理解「人工智慧倫理」之前，我們先專注於倫理的涵義。
簡言之，倫理學是哲學的一個子領域，它為我們提供了一個框架來決定什麼是道德的，什麼是不道德的。雖然這聽起來像是一個抽象的概念，但它在技術領域具有特定的意義——人工智慧倫理是道德框架在人工智慧開發和使用中的應用。
想像一下有偏見的貸款審批演算法或不透明的臉部辨識系統。這些都是人工智慧在沒有道德考慮的情況下如何導致不公平結果的例子。人工智慧倫理透過建立一套負責任的人工智慧開發指導原則來正面解決這些問題。
這些原則旨在促進整個人工智慧生命週期的公平、問責、透明度和隱私。資料科學家可以透過理解和應用人工智慧道德規範，確保這項強大的技術公平、負責任地惠及每個人。
人工智慧倫理幫助我們了解什麼是道德
為什麼人工智慧道德很重要？
人工智慧的能力取決於其訓練資料。這些數 亞美尼亞電話號碼列表 據可以包括歷史資訊、代碼和其他可能反映社會偏見或成見的元素。如果存在這種偏見，人工智慧可能會在其輸出中複製甚至放大它們。
因此，在整個人工智慧開發過程中優先考慮道德因素至關重要。讓我們考慮使用人工智慧來分析患者數據。透過識別模式，人工智慧可以產生有價值的見解，為醫療保健專業人員提供協助。這可以顯著縮短審核時間並提高準確性，從而加快診斷速度、制定更有效的治療計劃，並最終在減輕壓力的情況下實現更好的患者治療結果。
雖然人工智慧具有解決複雜問題的巨大潛力，但它的開發和使用引起了道德方面的考慮。這些擔憂可大致分為短期風險和長期風險。我們將在以下部分中更深入地研究每個類別。
人工智慧的短期道德風險
偏見
為了確保人工智慧模型的公平和公正，訓練資料需要代表模型將使用的整個人群，特別要注意包括少數群體。如果訓練資料無法準確反映邊緣化社區，人工智慧系統可能會產生偏差的輸出，進一步擴大結果的差異。
有偏見的數據會導致有偏見的結果
演算法正義聯盟的首席藝術家兼主席 Joy Buolamwini 博士在透過線上演示運行個人資料圖像時遇到了這樣一起帶有偏見的面部識別系統事件：「有些人沒有檢測到我的臉，就像白色面具失敗一樣。然後其他人確實檢測到了我的臉，他們給我貼上了男性標籤，但我不是。就在那時我說，嗯，也許這裡有一些關於事物性別方面以及性別和皮膚類型值得探索的東西。如果您想了解更多信息，請務必觀看Joy Buolamwini 博士的“為算法正義而戰”的播客。
隨著人工智慧快速融入業務流程，特別是那些推動高影響力決策的業務流程，這種不受控制的偏見可能會錯誤地拒絕向有需要的人提供服務和照護。例如，據報道，這樣的一個人工智慧系統拒絕了老年人的醫療保險索賠。
安全和資料隱私風險
偏差的輸入訓練資料只是人工智慧系統面臨的眾多資料挑戰之一。當訓練資料包含 PII、健康記錄或財務詳細資料等敏感資訊時，就會出現另一個嚴重問題。洩漏可能會暴露這些敏感數據，從而可能導致身份盜竊、財務詐欺和其他惡意使用。
資料和隱私洩露
此外，不良行為者可能會引發對抗性輸入資料攻擊，以操縱人工智慧系統的回應。
錯誤訊息和虛假訊息
雖然虛假陳述和隱私等長期存在的數據問題仍然存在，但生成式人工智慧應用程式的出現引發了新的擔憂，特別是關於錯誤資訊和虛假資訊的擔憂。
生成式人工智慧在產生類人輸出方面的新穎性讓每個人都感到驚訝。然而，這種無與倫比的文本生成能力，如果被惡意使用，可能會大規模擴散虛假內容並放大錯誤訊息。
難以區分真假內容
《麻省理工科技評論》也呼應了這些擔憂：「網路自由度處於歷史最低水平，而人工智慧的進步實際上使這場危機變得更加嚴重。生成人工智慧的可負擔性和可及性正在降低虛假資訊活動的進入門檻。
人工智慧的長期風險
拋開短期風險，讓我們透過評估人工智慧的長期影響來著眼於更大的前景。
工作轉移
人工智慧的核心優勢之一是透過自動化改進流程來提高效率。然而，這種自動化的殘酷現實會導致失業，特別是那些涉及低技能、重複性或例行工作的人，例如客戶服務和行政支援。
自動化導致工作流失
更糟的是，工作面臨風險的邊緣化或弱勢群體往往沒有足夠的資源和機會來及時提高技能或重新技能以適應新的角色。儘管人工智慧的進步創造了新的就業機會，但最終結果是人工智慧的自動化優勢導致了工作崗位的大量流失。
侵犯隱私和人類自主權
人工智慧驅動的臉部和音訊系統可以分析來自監控設備的傳入訊息，以即時識別和追蹤個人。然而，這種大規模監控通常是在未經同意的情況下進行的，引發了對隱私侵犯的擔憂。
監控引發隱私外洩擔憂