开始谈论AI伦理的人们

而除了这些防御性的机制，或许还存在另外一种可能：对算法开发者进行适当的“AI伦理”教育，确定一些算法的“基本准则”，就像“机器人永不能伤害人类”的铁律一样，从源头杜绝算法的滥用。

以“在下小苏”为代表的视频博主不失为一个切入口。尽管“在下小苏”的AI伦理节目不排除和旷视合作的嫌疑，可如果一家人工智能企业愿意走进年轻人聚焦的互动场域，以年轻人熟悉的语境和表达方式，向外界传递AI伦理的概念和自身的AI伦理实践，何尝不是一种行之有效的启蒙方式 。

目前包括中国社科院、清华大学、复旦大学、上海交大等在内的科研机构与高校，均已经开始进行AI伦理的相关研究。世界人工智能大会、北京智源大会等行业顶级峰会，也将AI伦理作为讨论的议题。在人工智能普及过程中扮演了领头羊作用的企业们，同样应该肩负普及AI伦理观念的义务，为年轻人上好AI第一课。

早在一百多年前的时候，美国最高法院大法官路易斯·布兰代斯就曾发表言论称：“阳光是最好的杀毒剂。”同样的道理也适用于人工智能教育，在教会年轻人用人工智能改变世界的同时，还要让他们明白善恶、底线和边界。

沿用前面提到的那个例子，菜刀在设计它的时候就已经标注了它的用途，人工智能也是如此，应该将其控制在可理解的天花板下，而非放任在失控的黑箱中，AI伦理就是其中的天花板。

任何一项技术的出现，都有“工具性”和“目的性”两个维度，选择权其实留给了人类自身。然而人性往往经不起考验，无法想象当“工具”交到人们手中又缺少节制的时候，将会做出多大的恶。

就像“小苏”在视频中提到的DeepFake算法，2017年亮相时就引起了巨大的轰动，一位名为Deepfakes的用户将神奇女侠扮演者盖尔·加朵的脸换到了一部成人电影女主角身上，以假乱真的效果引发了巨大的争议。

由于DeepFake算法的出现，原本只有专业电影制作机构才能完成的任务，普通人经过一段时间的学习也能掌握，就像是一头冲出笼子的野兽：加蓬总统Ali Bongo利用DeepFake合成的新年致辞，意外引发了军方的兵变;有人用DeepFake合成马来西亚经济部长与男性在一起的视频，给政府造成了不小的烦恼;在世界上无数隐蔽的角落里，有人利用DeepFake进行欺诈勒索……

在这个“算法无处不在”的世界里，我们该如何自处?

把野兽关进铁笼子里

作为新时代的“火种”，我们可能无法拒绝人工智能。

因为人工智能的应用，质检线上的工人无须再盯着强光下的产品用眼睛寻找瑕疵;因为人工智能的应用，基层的医生也可以根据病人的检查结果做出准确的病情判断;因为人工智能的应用，一群不会输入法的老年人也能用语音走进互联网世界……

不过一切美好的前提在于，先将野兽关进铁笼子里。

对互联网的批判大概率不会让人们减少互联网的使用，却给出了一个思路：为何互联网会从万众仰慕的行业沦为过街老鼠，倘若算法的应用和算法歧视现象不被制约，又将在未来某一天掀起多大的波澜?

根源在于人性的偏见

当然，算法的“偏见”并不缺少合理的解释。

一种说法是将机器学习结果的偏见归咎于数据集偏见，而非算法偏见的“技术中立”。比较知名的支持者就有被称作“卷积神经网络之父”的杨立昆，比较常见的论证是：如果某人持菜刀砍了人，难道是菜刀厂商甚至“菜刀本刀”的错?

另一种解释是数据量太小，当算法学习的数据量越大时，算法的错误会越少，而且结果会越趋向于精准。即使可以开发出一套筛选系统，将不带偏见的数据输入给算法，也无法达到绝对的公平。毕竟“主流”永远拥有更多的数据，算法最终会偏向于大多数，对“非主流”产生所谓的歧视现象。

两种说法其实讲了一个相同的道理：计算机领域有个著名的缩写是GIGO，即Garbage in, Garbage Out。翻译成中文的意思是，如果输入的是垃圾数据，那么输出的也将是垃圾的结果。算法就像是现实世界的镜子，可以折射出社会中人们意识到或者无意识的偏见，如果整个社会对某个话题有偏见，算法输出结果自然是有歧视的。

可能在大多数的认知里，类似的反乌托邦世界离我们还很遥远。但当人工智能技术从象牙塔走进现实生活，与AI伦理有关的议题逐渐成为学术界争论的焦点，甚至有一些年轻人也开始思考算法的伦理和风险。

比如在B站上小有名气的视频博主“在下小苏”制作的一期内容里，对DeepFake、人机恋爱等话题进行了讨论 ，诸如DeepFake等黑科技被用来恶搞甚至是作恶的时候，我们对人工智能应该秉持什么样的态度?一旦“技术中立”被越来越多人抨击，我们应该如何处理新时代的人机关系?

或许AI伦理的概念还有些宏观，却是与每一个人息息相关的事。

（编辑：南昌站长网）

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