因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的巨大潛力，以及它可能給人類帶來的深遠(yuǎn)影響，現(xiàn)在，不少人都在呼吁，在發(fā)展人工智能技術(shù)的同時(shí)，也要對人工智能技術(shù)采取一些監(jiān)管措施，以此來減小它的負(fù)面影響。

　　但是，在智庫研究員喬舒亞•紐看來，這些監(jiān)管措施可能都是錯(cuò)的。喬舒亞是智庫機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心（Center for Data Innovation）的高級政策研究分析師。他分析了以下幾種流行的監(jiān)管策略。

　　首先是透明性原則。透明性原則要求人工智能技術(shù)公司公開自己的源代碼，以便讓包括監(jiān)管機(jī)構(gòu)和媒體在內(nèi)的人可以查看這些代碼，防止損害公共利益的技術(shù)。喬舒亞說，以人工智能技術(shù)的復(fù)雜性，這樣做起到的監(jiān)督效果不一定好，反而會(huì)使得競爭對手更容易偷走這些技術(shù)，損害開發(fā)者的利益。

　　其次是可解釋性原則?？山忉屝栽瓌t指的是，技術(shù)開發(fā)者需要能夠向終端用戶解釋他們的算法，或者只使用那些能夠解釋清楚決策機(jī)制的算法。歐盟就把算法可解釋性作為評估人工智能技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)主要指標(biāo)。歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）規(guī)定，一個(gè)自然人有權(quán)獲得關(guān)于算法決策機(jī)制的“有意義的信息”。

　　在喬舒亞看來，這項(xiàng)原則雖然看似合理，但很難用在人工智能領(lǐng)域。因?yàn)?，一個(gè)算法越復(fù)雜，它的準(zhǔn)確性就越高；但是越復(fù)雜，也就意味著它越難以解釋清楚。而在一些重要的人工智能技術(shù)領(lǐng)域，比如自動(dòng)駕駛，如果要為了可解釋性犧牲技術(shù)的準(zhǔn)確性，結(jié)果將是災(zāi)難性的。

　　最后一個(gè)流行的策略是，建立一個(gè)類似于食品藥品監(jiān)督管理局這樣的人工智能監(jiān)管機(jī)構(gòu)。特斯拉CEO埃隆•馬斯克就是這個(gè)策略的支持者。但是，喬舒亞認(rèn)為，人工智能技術(shù)不可一概而論，它的危險(xiǎn)性其實(shí)主要取決于技術(shù)的應(yīng)用場景。不能僅僅因?yàn)槟硞€(gè)低風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)品使用了算法，就對它監(jiān)管。這樣會(huì)限制公司使用人工智能技術(shù)的能力和意愿。

　　既然這三種策略都不合理，怎么做才是合理的呢？喬舒亞提出了一個(gè)方法：算法責(zé)任原則。根據(jù)算法責(zé)任原則，公司需要驗(yàn)證自己的人工智能系統(tǒng)是不是按照設(shè)計(jì)意圖運(yùn)行的，能不能防范有害結(jié)果。這樣做的好處是，它不要求公司公布源代碼；不需要解釋算法的決策機(jī)制，從而減緩技術(shù)進(jìn)步；而且，它可以把監(jiān)管責(zé)任分散到各行業(yè)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)手里。

　　大數(shù)據(jù)處理信息服務(wù)商金盛網(wǎng)聚WJFabric認(rèn)為，未來，“行業(yè)協(xié)會(huì)”的責(zé)任將更將重大。除了對行業(yè)發(fā)展進(jìn)行前瞻性規(guī)劃，為業(yè)內(nèi)企業(yè)提供必要幫助與支持，還要加強(qiáng)對從業(yè)企業(yè)進(jìn)行引導(dǎo)與監(jiān)管，以時(shí)時(shí)斧正其行業(yè)行為。人工智能的發(fā)展已成為必然，但相應(yīng)的監(jiān)管同樣不可懈怠。讓企業(yè)的歸企業(yè)，市場的歸市場，而協(xié)會(huì)的還應(yīng)歸協(xié)會(huì)，平臺化的協(xié)會(huì)運(yùn)作機(jī)制將有利于業(yè)務(wù)相關(guān)方的各司其職，以此振興行業(yè)發(fā)展。

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