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提升生成式人工智能三大風(fēng)險(xiǎn)治理能力

作者:劉艷紅 顧理平 張欣 來源:中國網(wǎng) 發(fā)布時(shí)間:2024-11-05 瀏覽:次

中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊:確保人工智能安全、可靠、可控,有利于人類文明進(jìn)步,是人工智能發(fā)展必須解決的重要課題。黨的二十屆三中全會(huì)《決定》作出“建立人工智能安全監(jiān)管制度”“完善生成式人工智能發(fā)展和管理機(jī)制”等重要部署。如何加強(qiáng)人工智能治理,有效防范化解人工智能發(fā)展帶來的各類安全風(fēng)險(xiǎn),不斷提升人工智能安全監(jiān)管的制度化、法治化水平?本期學(xué)術(shù)版圍繞這些問題進(jìn)行探討。

——編 者

提升生成式人工智能三大風(fēng)險(xiǎn)治理能力

劉艷紅

  習(xí)近平總書記指出:“人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量,將對(duì)全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和人類文明進(jìn)步產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響?!鄙墒饺斯ぶ悄苁侵富谒惴?、模型、規(guī)則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內(nèi)容的技術(shù)。在海量數(shù)據(jù)與強(qiáng)大算力支撐下,聽得懂、說得出、能互動(dòng)的生成式人工智能快速迭代升級(jí),呈現(xiàn)出良好互動(dòng)性、高度通用性、智能生成性等特征,并正與各行各業(yè)形成更加剛性、高頻、泛在、深度的聯(lián)結(jié),也導(dǎo)致其潛在風(fēng)險(xiǎn)更多更真實(shí)。黨的二十屆三中全會(huì)《決定》科學(xué)把握人工智能發(fā)展規(guī)律和特點(diǎn),提出“建立人工智能安全監(jiān)管制度”“完善生成式人工智能發(fā)展和管理機(jī)制”,體現(xiàn)了更好統(tǒng)籌發(fā)展和安全的客觀需要,為推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與安全保障指明前進(jìn)方向。

  生成式人工智能在技術(shù)運(yùn)行上可分為三個(gè)階段,即前置性學(xué)習(xí)訓(xùn)練及人工標(biāo)注輔助算法升級(jí)的準(zhǔn)備階段,輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行算法處理得出生成物的運(yùn)算階段,生成物進(jìn)入社會(huì)加以運(yùn)用的生成階段。我們要深入分析生成式人工智能的運(yùn)行機(jī)理,把握各階段安全風(fēng)險(xiǎn)形成與發(fā)展的特征,運(yùn)用法治手段加強(qiáng)系統(tǒng)性治理,確保生成式人工智能所蘊(yùn)含的巨大力量始終在法治軌道上發(fā)揮作用。

  在生成式人工智能的準(zhǔn)備階段,數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)易發(fā)多發(fā)、較為突出。生成式人工智能通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)處理分析來提煉信息、預(yù)測趨勢。這就必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)分類,確立不同類型數(shù)據(jù)的利用模式和保護(hù)方式,以妥善應(yīng)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn),避免數(shù)據(jù)違規(guī)利用或者不當(dāng)泄露,產(chǎn)生侵權(quán)方面的糾紛。比如,在政務(wù)處理流程中形成的政務(wù)數(shù)據(jù)是數(shù)字政府的核心要素。生成式人工智能為了得出相對(duì)準(zhǔn)確的結(jié)論,不可避免地要收集分析政務(wù)數(shù)據(jù)。應(yīng)當(dāng)明確生成式人工智能獲取和利用政務(wù)數(shù)據(jù)的法律規(guī)則,既滿足利用政務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)社會(huì)的需求,有力支持人工智能政務(wù)服務(wù)大模型開發(fā)、訓(xùn)練和應(yīng)用,提高公共服務(wù)和社會(huì)治理智能化水平;又規(guī)范其加工方式,避免利用政務(wù)數(shù)據(jù)得出的成果侵害個(gè)人權(quán)益、破壞社會(huì)公共秩序。對(duì)于個(gè)人數(shù)據(jù)而言,生成式人工智能通過組合分析挖掘其潛在價(jià)值,其對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的收集利用及其成果可能對(duì)公民權(quán)利造成侵害。實(shí)踐中,生成式人工智能傾向于過度收集個(gè)人數(shù)據(jù)以提升結(jié)論準(zhǔn)確性,比如,通過分析醫(yī)療健康數(shù)據(jù)來挖掘個(gè)人行蹤、預(yù)測個(gè)人生活軌跡。為此,必須堅(jiān)持依法收集,按照技術(shù)所需的最小范圍收集個(gè)人數(shù)據(jù),設(shè)置合理的數(shù)據(jù)處理深度,避免過度挖掘潛在信息。綜上,應(yīng)將分類分級(jí)的數(shù)據(jù)安全監(jiān)管要求嵌入生成式人工智能的準(zhǔn)備階段,避免數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)演化為具體的法益損害后果。

  在生成式人工智能的運(yùn)算階段,內(nèi)生于人工智能大模型的算法偏見風(fēng)險(xiǎn)值得警惕。生成式人工智能對(duì)于數(shù)據(jù)的分析和處理主要通過算法模型。不同于傳統(tǒng)算法模型,生成式人工智能在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的同時(shí),還會(huì)以大量的人工標(biāo)注來校正機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)論,推動(dòng)人工智能進(jìn)化。但“機(jī)器學(xué)習(xí)+人工標(biāo)注”作為算法技術(shù)內(nèi)核,也會(huì)使人類的意志與偏好所產(chǎn)生的影響比單純的機(jī)器學(xué)習(xí)更大。個(gè)人偏好的影響疊加在算法模型本身的偏見之上,將導(dǎo)致算法偏見的負(fù)面效應(yīng)倍增,算法偏見的產(chǎn)生更加難以追溯和預(yù)防。防范化解算法偏見風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)根據(jù)算法偏見的產(chǎn)生原理與產(chǎn)生場域進(jìn)行針對(duì)性治理。要將法律規(guī)范的要求深度嵌入生成式人工智能的算法模型之中,推動(dòng)技術(shù)向善,消除算法偏見,確保合理利用生成式人工智能算法并分配算力資源?;诩脊芙Y(jié)合理念,加強(qiáng)對(duì)算法的全周期安全監(jiān)管,將法律規(guī)范的要求落實(shí)到生成式人工智能運(yùn)行的全流程之中。在設(shè)置算法之初就要遵循相關(guān)法律規(guī)則與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),落實(shí)“機(jī)器學(xué)習(xí)+人工標(biāo)注”的規(guī)范要求,審查存在風(fēng)險(xiǎn)的算法模塊,更好發(fā)現(xiàn)生成式人工智能算法模型中的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn);當(dāng)發(fā)現(xiàn)先天性算法偏見時(shí),依據(jù)法律要求從生成式人工智能的算法內(nèi)部進(jìn)行糾正,確保修改后的算法能正常運(yùn)行;事后出現(xiàn)問題時(shí),對(duì)人工智能算法進(jìn)行溯源治理,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)歸責(zé)并加以糾正,推動(dòng)完善生成式人工智能的算法監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn),填補(bǔ)事前預(yù)防審查的不足,以技術(shù)手段與法律手段并行做到發(fā)展與管理并重。

  在生成式人工智能的生成階段,存在著與生成物相關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、生成物濫用風(fēng)險(xiǎn)等多種風(fēng)險(xiǎn)。由于生成式人工智能的智能化程度很高,可以實(shí)現(xiàn)內(nèi)容自動(dòng)化編纂、智能化潤色加工、多模態(tài)轉(zhuǎn)換以及創(chuàng)造性生成,直接改變了內(nèi)容的生產(chǎn)方式與供給模式,相較于以往的人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生了顛覆性變化,由此引發(fā)了生成式人工智能的生成物知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等問題。有的人認(rèn)為生成式人工智能生成物是數(shù)據(jù)算法的結(jié)論,其本質(zhì)上是計(jì)算與模仿,而非智力勞動(dòng),無法成為知識(shí)產(chǎn)權(quán)的客體。反對(duì)者則認(rèn)為生成式人工智能模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造來獲取與輸出數(shù)據(jù),通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制自身的設(shè)計(jì)與制造,其具有獨(dú)創(chuàng)性與創(chuàng)新性的生成物應(yīng)當(dāng)受知識(shí)產(chǎn)權(quán)法保護(hù)。同時(shí),生成式人工智能還增加了知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛風(fēng)險(xiǎn)和保護(hù)難度,一些生成物可能含有侵犯他人知識(shí)產(chǎn)權(quán)的內(nèi)容,或者經(jīng)過加工等手段被包裝成個(gè)人擁有完全知識(shí)產(chǎn)權(quán)的原創(chuàng)作品,引發(fā)相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)爭議。為及時(shí)化解相關(guān)問題,應(yīng)對(duì)生成式人工智能的技術(shù)模式、技術(shù)原理按照知識(shí)產(chǎn)權(quán)法的標(biāo)準(zhǔn)開展實(shí)質(zhì)分析,如果技術(shù)上需要人類意志介入,使生成物能夠產(chǎn)生獨(dú)創(chuàng)性與創(chuàng)新性,應(yīng)賦予知識(shí)產(chǎn)權(quán)并明確其歸屬,強(qiáng)化生成式人工智能領(lǐng)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)的系統(tǒng)性保護(hù);同時(shí)要合理確定對(duì)生成物知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的范圍,避免保護(hù)范圍無限擴(kuò)張,妨礙生成式人工智能的推廣運(yùn)用和技術(shù)發(fā)展。還要加強(qiáng)對(duì)生成物濫用風(fēng)險(xiǎn)的治理。比如,要求作品清楚標(biāo)識(shí)生成式人工智能在作者創(chuàng)作中發(fā)揮作用的情況,加強(qiáng)對(duì)可能涉及違法犯罪的深度偽造、AI換臉等生成物的精準(zhǔn)化、常態(tài)化監(jiān)管,等等。

  生成式人工智能在社會(huì)應(yīng)用中產(chǎn)生的擴(kuò)散影響還有很多,除了上述風(fēng)險(xiǎn)還有很多其他類型的風(fēng)險(xiǎn),比如加劇信息不對(duì)稱、擴(kuò)大數(shù)字鴻溝、損害數(shù)字弱勢群體的利益等。要根據(jù)實(shí)際情況作出應(yīng)對(duì),盡量降低新技術(shù)給社會(huì)發(fā)展帶來的不良沖擊。

  (作者為中國政法大學(xué)刑事司法學(xué)院教授)

守護(hù)好人工智能時(shí)代的隱私安全

顧理平

  習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào):“堅(jiān)持以人為本、智能向善”。當(dāng)前,人工智能技術(shù)日新月異,既深刻影響改變著人們的生產(chǎn)生活方式、加速了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程,也對(duì)法律規(guī)范、道德倫理、公共治理等造成沖擊。其中,對(duì)隱私權(quán)、個(gè)人信息安全等的威脅是值得關(guān)注的重要問題。黨的二十屆三中全會(huì)《決定》對(duì)“建立人工智能安全監(jiān)管制度”作出重要部署,保護(hù)隱私權(quán)和個(gè)人信息安全是人工智能安全監(jiān)管的題中應(yīng)有之義。必須加強(qiáng)人工智能時(shí)代的隱私權(quán)保護(hù),確保個(gè)人信息安全。

  人工智能時(shí)代隱私權(quán)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。隱私是自然人的私人生活安寧和不愿為他人知曉的私密空間、私密活動(dòng)、私密信息。民法典規(guī)定:“自然人享有隱私權(quán)。任何組織或者個(gè)人不得以刺探、侵?jǐn)_、泄露、公開等方式侵害他人的隱私權(quán)?!彪[私權(quán)作為人格權(quán)的核心要素,是構(gòu)筑人格尊嚴(yán)的重要基礎(chǔ)。不被公開、不被知曉是隱私權(quán)的核心訴求。當(dāng)前,人工智能以悄無聲息的方式介入人們生產(chǎn)生活的各領(lǐng)域各方面各環(huán)節(jié),產(chǎn)生智能醫(yī)療、智能交通、智能推薦等眾多應(yīng)用場景,技術(shù)本身存在的某些缺陷和規(guī)則的不完善,不可避免帶來侵害隱私權(quán)的問題。比如,非法收集和使用個(gè)人信息,利用分析這些個(gè)人信息頻繁推送所謂“個(gè)性化”的“精準(zhǔn)廣告”,泄露個(gè)人信息給第三方,導(dǎo)致私人生活頻頻受到垃圾信息侵?jǐn)_;利用個(gè)人信息進(jìn)行“大數(shù)據(jù)殺熟”,實(shí)現(xiàn)“一客一價(jià)”的精準(zhǔn)價(jià)格歧視,令公民遭受財(cái)產(chǎn)損失;已脫敏個(gè)人信息被重新識(shí)別,因保護(hù)措施不當(dāng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露,非法買賣個(gè)人信息現(xiàn)象屢見不鮮,侵害個(gè)人信息安全;借助個(gè)人信息進(jìn)行深度偽造,通過聲音仿真、AI換臉等手段,實(shí)施詐騙等違法犯罪行為;等等。這說明,侵害隱私權(quán)不僅侵犯了公民的人格尊嚴(yán),也會(huì)造成其他嚴(yán)重社會(huì)后果。

  去私密化技術(shù)特征加劇個(gè)人信息安全風(fēng)險(xiǎn)。以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的人工智能在應(yīng)用之初,許多人是抱著觀望、懷疑的心態(tài)看待這種新技術(shù)的。隨著人工智能以擬人化的外在形式、個(gè)性化的服務(wù)提供、沉浸式的互動(dòng)過程不斷改善使用者的產(chǎn)品體驗(yàn)和心理感受,越來越多的人逐漸成為人工智能的忠實(shí)用戶,享受著人工智能給自己帶來的各種便捷。隨著人機(jī)互動(dòng)、萬物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及,智能家居、智能辦公、智能工廠、智能駕駛等人工智能應(yīng)用場景也不斷拓展,個(gè)人能夠以數(shù)字人的存在形式在數(shù)字空間提出需求、獲得服務(wù),也在不知不覺中向人工智能源源不斷地輸送著個(gè)人信息。個(gè)人在數(shù)字空間留下的任何痕跡都被數(shù)字化,形成個(gè)人信息,并作為人們“聯(lián)系世界的介質(zhì)”發(fā)揮著重要功能。與此同時(shí),人工智能為了改善服務(wù)質(zhì)量,也傾向于過度收集使用個(gè)人信息。這都使得人工智能具有鮮明的去私密化技術(shù)特征。也正是在那些人工智能使用者習(xí)以為常的個(gè)人信息流動(dòng)中,混合著公共數(shù)據(jù)和私人數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)被挖掘、整合、分析、利用,人們難以憑自己的感官察覺到隱私權(quán)被侵害,個(gè)人信息安全面臨著更高的風(fēng)險(xiǎn)。

  尊重個(gè)體選擇,堅(jiān)持知情同意。不同的人對(duì)個(gè)人信息被知悉、被利用的接受程度不同,應(yīng)尊重個(gè)人意愿,科學(xué)合理地執(zhí)行“知情同意”原則。知情同意原則包括知情和同意兩方面,同意必須以知情為前提,沒有充分的知情和理解,就不可能有真正意義上的同意。信息、理解和自愿,是知情同意原則的三要素。在全面“知情”的基礎(chǔ)上,個(gè)人可以自主作出怎樣“同意”的意思表示。這就需要在用戶使用人工智能時(shí),作出通俗易懂而又清晰明了的提示說明,征得用戶對(duì)個(gè)人信息收集使用的同意。如果個(gè)人信息會(huì)在不同平臺(tái)之間流動(dòng),需要將流動(dòng)范圍、目標(biāo)、使用邊界讓用戶知曉。為了良好和流暢的用戶體驗(yàn),也可以給用戶提供一次性或分階段進(jìn)行授權(quán)的選擇。要告知用戶收集個(gè)人信息的范圍、方式和用途以及與誰共享個(gè)人信息,用戶也應(yīng)當(dāng)可以選擇隨時(shí)退出。在進(jìn)行個(gè)人信息分析時(shí),應(yīng)以彈窗或其他形式提示用戶注意并實(shí)時(shí)授權(quán)。設(shè)置數(shù)據(jù)生命周期、按時(shí)刪除個(gè)人信息也是保護(hù)個(gè)人信息安全的有效方式。

  完善技術(shù)手段,確保智能向善。技術(shù)導(dǎo)致的問題,要善于從技術(shù)層面確立解決問題的思路。人工智能時(shí)代隱私權(quán)面臨挑戰(zhàn),其直接的觸發(fā)因素是技術(shù)的演進(jìn)。從分析式人工智能到生成式人工智能,人工智能技術(shù)每一次迭代升級(jí),都可能對(duì)隱私權(quán)帶來新的沖擊。因此,技術(shù)解決方案必須置于關(guān)鍵位置,應(yīng)通過完善數(shù)據(jù)庫安全、核心數(shù)據(jù)加密、個(gè)人數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù),建立保護(hù)隱私權(quán)和個(gè)人信息安全的防火墻。個(gè)人信息一般會(huì)經(jīng)過收集、存儲(chǔ)和使用三個(gè)階段,而這三個(gè)階段都可能存在侵害隱私權(quán)和個(gè)人信息安全的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)根據(jù)不同階段個(gè)人信息所處的不同狀況,從技術(shù)上進(jìn)行有效保護(hù)。在個(gè)人信息收集階段,加強(qiáng)匿名化技術(shù)推廣運(yùn)用。收集個(gè)人信息雖然不可避免,但只要匿名化,不把個(gè)人信息與身份對(duì)應(yīng),隱私權(quán)就不會(huì)受到侵害。個(gè)人信息存儲(chǔ)階段,要完善加密技術(shù)。當(dāng)前,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要有數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)兩種方式。外部入侵竊取和內(nèi)部人員未經(jīng)授權(quán)的查看、使用、泄露是存儲(chǔ)階段個(gè)人信息安全的主要威脅。要強(qiáng)化數(shù)據(jù)加密,同時(shí)嚴(yán)格數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制。個(gè)人信息使用階段,要從技術(shù)上加強(qiáng)對(duì)個(gè)人信息違法使用的實(shí)時(shí)介入、干擾、阻斷,為隱私權(quán)和個(gè)人信息安全多添一層保護(hù)。

  隨著我國法律規(guī)則日益完善、保護(hù)力度持續(xù)加強(qiáng),特別是民法典、個(gè)人信息保護(hù)法對(duì)隱私權(quán)和個(gè)人信息保護(hù)作出詳細(xì)規(guī)定,明確了個(gè)人信息處理活動(dòng)中權(quán)利和義務(wù)的邊界,人工智能時(shí)代我國對(duì)隱私權(quán)和個(gè)人信息安全的法律保護(hù)必將邁上更高水平,為人工智能健康發(fā)展、更好造福人民群眾提供堅(jiān)強(qiáng)法律保障。

  (作者為南京師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授)

探索人工智能體的模塊化治理框架

張 欣

  科技興則民族興,科技強(qiáng)則國家強(qiáng)。黨的十八大以來,我國高度重視人工智能發(fā)展,積極推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,培育壯大智能產(chǎn)業(yè),加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力,為高質(zhì)量發(fā)展提供新動(dòng)能。習(xí)近平總書記指出:“要堅(jiān)持促進(jìn)發(fā)展和依法管理相統(tǒng)一,既大力培育人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、下一代通信網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)新應(yīng)用,又積極利用法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范引導(dǎo)新技術(shù)應(yīng)用?!绷?xí)近平總書記的重要論述為我國人工智能發(fā)展提供了根本遵循和行動(dòng)指南。大力發(fā)展人工智能,提高人工智能安全治理水平,要把黨的二十屆三中全會(huì)《決定》提出的“建立人工智能安全監(jiān)管制度”重要部署不折不扣貫徹落實(shí)好,準(zhǔn)確把握人工智能發(fā)展動(dòng)向,重點(diǎn)關(guān)注人工智能前沿技術(shù)及其帶來的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn),加強(qiáng)前瞻性思考,不斷探索人工智能治理的創(chuàng)新方案。

  當(dāng)前,生成式人工智能開創(chuàng)了人機(jī)交互新范式,憑借其強(qiáng)大的交互、理解和生成能力,為發(fā)展以大型自然語言模型為核心組件,集記憶、規(guī)劃和工具使用于一體,具備感知和行動(dòng)能力的人工智能體開辟了廣闊前景。人工智能體已成為通用人工智能最重要的前沿研究方向和科技企業(yè)競相布局的新賽道。它以大型自然語言模型為“智慧引擎”,具有自主性、適應(yīng)性和交互性特征,可顯著提高生產(chǎn)效率,增強(qiáng)用戶體驗(yàn),提供超越人類能力的決策支持,已能夠應(yīng)用于軟件開發(fā)、科學(xué)研究等多種真實(shí)場景。盡管大規(guī)模商業(yè)化落地仍在初步探索和孵化階段,但人工智能體所代表的虛實(shí)融合、人機(jī)深度互動(dòng)等趨勢對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有重要引領(lǐng)意義。然而,由于技術(shù)局限,人工智能體也可能引發(fā)復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的、不可預(yù)見的風(fēng)險(xiǎn)與隱憂。

  從設(shè)計(jì)邏輯看,人工智能體需要通過控制端獲得認(rèn)知能力,通過感知端從周圍環(huán)境獲取和利用信息,最終在行動(dòng)端成為基于物理實(shí)體進(jìn)行感知和行動(dòng)的智能系統(tǒng)。

  在控制端,大型自然語言模型作為人工智能體的“大腦”,通過學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)形成知識(shí),構(gòu)成人工智能體控制系統(tǒng)中的記憶模塊,但其在生成內(nèi)容的可靠性和準(zhǔn)確性方面存在風(fēng)險(xiǎn)。比如,模型生成的內(nèi)容可能不遵循信息源或者與現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)情況不符,產(chǎn)生所謂“機(jī)器幻覺”;由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的人類偏見,影響人工智能體的公平?jīng)Q策;等等。

  在感知端,為充分理解具體情境下的顯性信息和隱性信息,準(zhǔn)確感知人類意圖,人工智能體將感知范圍從純文本拓展到包括文本、視覺和聽覺模式在內(nèi)的多模態(tài)領(lǐng)域。這雖然提升了決策能力,卻在融合和分析不同渠道和類型的多源數(shù)據(jù)時(shí)可能引發(fā)一系列隱私泄露和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。比如,不當(dāng)使用和分享人臉信息、指紋、聲紋等高度個(gè)性化、具有永久性的生物特征數(shù)據(jù),導(dǎo)致長期甚至永久性的隱私風(fēng)險(xiǎn)。為更好地處理復(fù)雜任務(wù),部署多個(gè)人工智能體進(jìn)行規(guī)劃、合作甚至競爭,以完成和提高任務(wù)績效的多智能體系統(tǒng)將成為主流和常態(tài)。多個(gè)人工智能體的系統(tǒng)交互就可能引發(fā)不可預(yù)見的系統(tǒng)性安全風(fēng)險(xiǎn)。即使每個(gè)算法在單獨(dú)操作時(shí)看似安全和合理,但組合和交互之后仍可能產(chǎn)生完全不同且難以預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn),并迅速演化升級(jí)。比如,在股票市場中,如果人工智能被廣泛應(yīng)用,多個(gè)算法自動(dòng)識(shí)別股票價(jià)格微小變化,同時(shí)大量執(zhí)行高頻交易進(jìn)行套利,就可能引發(fā)股票市場閃崩的系統(tǒng)性安全事件。

  在行動(dòng)端,部署于真實(shí)物理環(huán)境的人工智能體將可能以更為立體、擬人的形象呈現(xiàn)。與虛擬空間不同,現(xiàn)實(shí)空間依賴交互式學(xué)習(xí)方法,人工智能體需要豐富的、全方位的信息感知來觀察、學(xué)習(xí)和行動(dòng),通過基于反饋的學(xué)習(xí)優(yōu)化能力,這可能對(duì)個(gè)人隱私構(gòu)成全面性、侵入性和隱蔽性的風(fēng)險(xiǎn)。比如,解讀用戶的肢體語言并感知更加復(fù)雜的用戶活動(dòng),未經(jīng)用戶授權(quán)持續(xù)隱秘地收集數(shù)據(jù),一旦系統(tǒng)存在安全漏洞,可能引發(fā)巨大的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。此外,隨著人工智能體自主性不斷提升,不僅可能干預(yù)和影響人類的認(rèn)知和情緒,也挑戰(zhàn)著人類作為獨(dú)立決策者和獨(dú)立行動(dòng)者的能力與地位。比如,一些聊天機(jī)器人在與用戶的交互過程中就出現(xiàn)了影響用戶情感的輸出,有時(shí)是負(fù)面并且具有操縱性的。

  面對(duì)人工智能體帶來的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn),要讓人工智能體的行為符合人類的意圖和價(jià)值觀,需要探索創(chuàng)新性的治理方案,保證人工智能安全監(jiān)管制度切實(shí)管用。人工智能體的發(fā)展正處于“從零到一”的關(guān)鍵期。治理方案應(yīng)具備以不變應(yīng)萬變的能力,確保該技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用始終處于可控的軌道上。人工智能體的開發(fā)、訓(xùn)練、部署、運(yùn)行和服務(wù)等環(huán)節(jié)經(jīng)過高度專業(yè)化的分工,形成了復(fù)雜的分層結(jié)構(gòu)。每一層均有不同的參與者、利益相關(guān)方和潛在風(fēng)險(xiǎn)因素,使人工智能體具有“模塊”化的產(chǎn)業(yè)鏈特質(zhì)。因此,可以構(gòu)建一種能夠覆蓋整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈和各個(gè)端層的模塊化治理框架,從數(shù)據(jù)模塊、算法模塊、模型架構(gòu)等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)出發(fā),設(shè)計(jì)相應(yīng)的治理模塊。例如在部署環(huán)節(jié),就可根據(jù)應(yīng)用場景和部署模式的特性,靈活選擇、協(xié)同組合不同的治理模塊,構(gòu)建與之相匹配的治理方案。模塊化治理框架提供了一種具有可操作性的分解方法,通過將治理目標(biāo)拆解為相對(duì)獨(dú)立但關(guān)聯(lián)耦合的治理模塊,漸序推動(dòng)治理體系形成,不僅提高了治理的靈活性和針對(duì)性,還能夠適應(yīng)技術(shù)的快速迭代。在構(gòu)建基于數(shù)據(jù)、算法、模型和場景等維度的治理模塊時(shí),應(yīng)以技術(shù)賦能監(jiān)管,打造與人工智能體模塊化治理框架相適配的、智慧化的治理工具,從而彌合風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)性與監(jiān)管靜態(tài)性之間的張力,實(shí)現(xiàn)對(duì)特定高風(fēng)險(xiǎn)場景的精準(zhǔn)化治理。

  要構(gòu)建面向人工智能體的交互式治理生態(tài)。人工智能體具有深度交互性、高度互聯(lián)性以及動(dòng)態(tài)適應(yīng)性。相應(yīng)地,治理方式應(yīng)當(dāng)超越傳統(tǒng)的以個(gè)體為中心的治理,推動(dòng)形成廣泛互聯(lián)、多方參與、多層次協(xié)作的治理生態(tài)。其中,技術(shù)開發(fā)人員、運(yùn)營維護(hù)人員等技術(shù)社群對(duì)于人工智能體的治理將起到至關(guān)重要的“吹哨人”作用。應(yīng)更好發(fā)揮技術(shù)社群的監(jiān)督優(yōu)勢,在人工智能企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建有效的約束機(jī)制。還應(yīng)積極提高廣大用戶的數(shù)字素養(yǎng),增強(qiáng)其依法、安全、負(fù)責(zé)任使用人工智能體的意識(shí),實(shí)現(xiàn)與人工智能體的良性交互,推動(dòng)形成向上向善的運(yùn)行狀態(tài)。

  (作者為對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)法學(xué)院教授)


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關(guān)鍵字:人工智能

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