編者按 當(dāng)前，人工智能發(fā)展方興未艾，大幅提升了人類認(rèn)識世界和改造世界的能力，同時也帶來一系列難以預(yù)知的風(fēng)險挑戰(zhàn)。為幫助讀者更好了解人工智能，本版今起推出“解讀人工智能前沿技術(shù)趨勢”系列報道，分析技術(shù)變革深層邏輯，凝聚智能向善共識。

近期，國內(nèi)外一些人工智能（AI）產(chǎn)品問答內(nèi)容價值導(dǎo)向錯誤的新聞頻上熱搜。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，AI的價值導(dǎo)向問題逐漸引發(fā)廣泛關(guān)注，“構(gòu)建可信賴的AI系統(tǒng)”的呼聲越來越高。日前在2024年世界科技與發(fā)展論壇期間發(fā)布的《2024年人工智能十大前沿技術(shù)趨勢展望》，就列入了“人機(jī)對齊：構(gòu)建可信賴的AI系統(tǒng)”。2024年世界互聯(lián)網(wǎng)大會烏鎮(zhèn)峰會也聚焦AI，釋放清晰信號——擁抱以人為本、智能向善的數(shù)字未來。

什么是可信賴的AI系統(tǒng)？構(gòu)建可信賴的AI系統(tǒng)有哪些路徑？記者就以上問題采訪了相關(guān)專家。

可靠穩(wěn)定是關(guān)鍵

隨著AI在社會生活和各個行業(yè)中滲透程度的加深，其決策和行為的影響范圍也日益擴(kuò)大。例如，在醫(yī)療、交通、金融等高風(fēng)險領(lǐng)域，AI系統(tǒng)的決策影響著人們的生命、財產(chǎn)與福祉，一些錯誤決策可能直接威脅到人類生命或財產(chǎn)安全?？的螤柎髮W(xué)約翰遜商學(xué)院講席教授叢林介紹，AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括資產(chǎn)管理、資產(chǎn)回報預(yù)測、資產(chǎn)定價等。“我們希望金融領(lǐng)域的AI要準(zhǔn)確。我們并不需要它有發(fā)散思維或特別有創(chuàng)造力，而是希望它能給我們準(zhǔn)確的答案，或是具有一定的穩(wěn)健性。”他說。

“確保AI系統(tǒng)可信賴，已經(jīng)成為AI發(fā)展不可忽視的要求。這不僅是技術(shù)層面的改進(jìn)，更是社會倫理與責(zé)任的體現(xiàn)。”中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院教授王翔認(rèn)為，可信賴AI系統(tǒng)不僅能讓技術(shù)更好地滿足人類需求，還能有效防范AI誤判和偏見可能引發(fā)的負(fù)面效應(yīng)。可信賴的AI系統(tǒng)不但要有優(yōu)秀的預(yù)測、生成、決策等業(yè)務(wù)能力，而且在透明度、公平性、可解釋性、安全性等方面也要符合用戶預(yù)期。

其中，可解釋性是指用戶應(yīng)能夠理解AI的行為和決策流程，以便增強(qiáng)用戶對AI的信任，并更好地加以利用。公平性要求AI的決策不應(yīng)受到偏見影響，避免形成對不同群體的歧視。安全性則是指AI系統(tǒng)在運行過程中不會帶來安全隱患，并能在一定范圍內(nèi)控制自身行為，特別是在極端或意外情況下要能保護(hù)人類安全。“AI系統(tǒng)還需要具備可靠性和穩(wěn)定性，這要求它的表現(xiàn)在復(fù)雜和變化的開發(fā)環(huán)境中也要始終如一，不輕易受到外部因素干擾。”王翔說。

人機(jī)對齊是前提

那么，如何確保AI系統(tǒng)可信賴？王翔認(rèn)為，人機(jī)對齊與構(gòu)建可信賴的AI系統(tǒng)之間關(guān)系密切。“只有具備人機(jī)對齊特質(zhì)的AI系統(tǒng)，才能進(jìn)一步實現(xiàn)可信賴的特性。”他說。

從概念上看，人機(jī)對齊是指確保AI系統(tǒng)在執(zhí)行任務(wù)、進(jìn)行決策時，其行為、目標(biāo)和價值觀能夠與人類保持一致。“這就是說，AI系統(tǒng)在自我優(yōu)化和執(zhí)行任務(wù)過程中，不僅要高效完成任務(wù)，還要符合人類的倫理和價值體系，不能偏離人類設(shè)定的目標(biāo)或帶來不良的社會影響。”王翔進(jìn)一步解釋，“尤其是在涉及社會倫理和安全的場景中，確保AI輸出內(nèi)容與人類的價值觀和道德準(zhǔn)則相符，是人機(jī)對齊的核心意義。”

如果AI系統(tǒng)沒有經(jīng)過人機(jī)對齊的過程，即使具備強(qiáng)大的功能和智能，也可能因不符合人類的期望和價值觀而導(dǎo)致信任危機(jī)或負(fù)面影響。“因此，確保AI系統(tǒng)在目標(biāo)和行為上與人類保持一致是構(gòu)建可信賴AI系統(tǒng)的重要前提。兩者的結(jié)合不僅能提升AI的表現(xiàn)，還可為未來AI在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。”王翔說。

確保AI以人為本、智能向善，完善倫理和法律框架是重要發(fā)力方向。王翔認(rèn)為，技術(shù)的進(jìn)步往往伴隨著新問題的發(fā)生，因此需要設(shè)立法律邊界和倫理準(zhǔn)則，為AI的發(fā)展提供指導(dǎo)與約束。這不僅可以減少AI應(yīng)用中潛在的倫理風(fēng)險，還能使AI應(yīng)用更加規(guī)范和安全。此外，建設(shè)可信賴的AI系統(tǒng)需要跨學(xué)科合作，哲學(xué)、倫理學(xué)、社會學(xué)等學(xué)科的參與能為AI的設(shè)計與發(fā)展提供更全面的視角。

技術(shù)優(yōu)化是手段

構(gòu)建可信賴的AI系統(tǒng)，還需要在技術(shù)層面和應(yīng)用實踐中不斷探索和完善。王翔介紹了三種主要的技術(shù)路徑。

一是數(shù)據(jù)驅(qū)動路徑。王翔認(rèn)為，數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性是實現(xiàn)可信賴AI的基礎(chǔ)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性可以有效減少模型中的偏見問題，確保系統(tǒng)決策更加公平、全面。“只有在龐大的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建的AI模型才能適應(yīng)廣泛的應(yīng)用場景，降低在特殊或極端條件下出現(xiàn)偏見的可能性。”王翔說，數(shù)據(jù)的安全性也至關(guān)重要，尤其是在涉及個人隱私的領(lǐng)域，保障數(shù)據(jù)安全可以提高用戶信任度。

二是算法驅(qū)動路徑。王翔說，算法的優(yōu)化與控制是實現(xiàn)可信賴AI的關(guān)鍵手段。在模型的設(shè)計階段，開發(fā)者可以通過設(shè)置倫理規(guī)則、嵌入人類價值觀等約束條件，確保系統(tǒng)在實際運行中符合社會準(zhǔn)則。同時，設(shè)計透明的算法結(jié)構(gòu)有助于提升模型的可解釋性，便于用戶理解其運行機(jī)制，并為未來的模型更新和優(yōu)化打下基礎(chǔ)。

三是獎懲引導(dǎo)路徑。王翔說，通過合理設(shè)計獎懲機(jī)制，可以讓AI在不斷試錯和學(xué)習(xí)過程中，逐漸形成符合人類價值觀的行為方式。例如，可以在獎懲系統(tǒng)中設(shè)置反饋機(jī)制，當(dāng)AI的行為偏離預(yù)期時施加相應(yīng)懲罰，引導(dǎo)其在自我訓(xùn)練過程中符合人類期望。同時，獎懲機(jī)制需具備時代適應(yīng)性，確保AI系統(tǒng)能在運行中持續(xù)更新并優(yōu)化自身。

這三種技術(shù)路徑的側(cè)重點各有不同。王翔解釋，數(shù)據(jù)驅(qū)動路徑主要聚焦于通過高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)源減少AI系統(tǒng)的偏見，提升系統(tǒng)的適用性；算法驅(qū)動路徑更注重模型的設(shè)計和透明性，使系統(tǒng)在行為邏輯上更符合人類預(yù)期；獎懲引導(dǎo)路徑則側(cè)重于在AI自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化過程中提供有效指引和反饋，讓系統(tǒng)逐漸趨向人類認(rèn)可的方向。“不同路徑相結(jié)合，可以為實現(xiàn)可信賴的AI提供更加豐富的技術(shù)支持。”王翔說。

要構(gòu)建可信賴的AI系統(tǒng)，還需在實際應(yīng)用中不斷進(jìn)行迭代和優(yōu)化。“通過多次評估和測試，可以在不同環(huán)境和條件下驗證AI系統(tǒng)的性能，確保其在現(xiàn)實應(yīng)用中的表現(xiàn)符合人類預(yù)期。”王翔說。

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