赛迪译丛：人工智能和数据伦理：从一般性指导原则到指导性原则-28页_825kb

人工智能和数据伦理：从一般性原则到指导性原则

核心内容

本报告由大西洋理事会于2021年8月发布，旨在探讨人工智能（AI）和大数据应用中伦理原则的转化过程，特别是从一般性伦理概念（如公平、隐私、自主等）到可操作的规范内容（如具体实施流程、标准和承诺）的挑战。报告强调，仅靠价值观声明或原则不足以实现负责任的AI开发和使用，必须将其转化为实质性的指导性原则，并在组织内部加以实施。

主要观点

• 伦理挑战：AI和大数据的广泛应用引发了公平、隐私、自主、透明度和可说明性等方面的伦理问题。
• 规范内容的重要性：从伦理概念到规范内容的转化是实现伦理承诺的关键步骤，它涉及具体情境下的可操作性标准。
• 伦理原则的多样性：AI和数据伦理原则不仅包括程序公正、分配公正和认知公正，还因不同情境而有所差异。
• 透明度与公正的关系：透明度是实现公正的重要工具，但其形式和程度需根据具体情境进行权衡。
• 组织能力的构建：实现伦理承诺需要组织内部结构、治理模式、培训教育、跨领域合作以及伦理实践的系统性支持。

关键信息

伦理概念与原则

AI和数据伦理围绕以下核心概念展开：

这些概念在个体、社会和系统三个层面都有体现。

公平公正的复杂性

• 公平和公正在AI系统中往往被混淆，但它们有不同侧重。
• 公平通常指结果上的平等，而公正则涉及过程的正当性。
• 实现公正需要权衡多种原则，如非歧视、机会平等、弱势群体优先等。
• 算法可能无法完全实现公正，因为其设计和应用受数据、技术和社会背景的限制。

透明度的多维度

透明度是AI伦理的重要组成部分，其形式包括：

• 可解读性：系统能够被理解，例如算法如何基于输入做出决策。
• 可解释性：系统能够向利益相关者解释其决策过程。
• 合理模糊：在某些情况下，系统可以不完全透明，但其使用原因需明确。
• 可审查性：系统应具备被定期审查的能力，以确保其符合伦理和法律标准。

透明度的实现并非易事，且需在不同情境中进行权衡。

实现伦理承诺的策略

为将伦理承诺转化为实际行动，报告提出以下策略：

• 组织结构与治理：设立AI和数据伦理委员会，优化组织流程，推动治理模式变革。
• 拓展视野与合作：与受影响群体沟通，聘请伦理和社会科学专家，建立跨领域合作机制。
• 培训与教育：加强员工、客户和合作伙伴的伦理意识，将伦理教育纳入计算机科学、数据科学和领导力课程。
• 伦理应用实践：在产品开发中融入伦理考量，进行伦理审查，开展风险和责任评估。
• 构建伦理社区：创建行业和跨行业论坛，分享经验与创新成果，推动AI作为社会福利事业的发展。

结论

AI和数据伦理从一般原则到具体实施是一个复杂、多学科且持续的过程。尽管已有广泛的伦理承诺，但真正落实这些原则需要组织能力的构建、流程的优化以及对伦理概念的深入理解。只有通过系统性方法，才能确保AI和大数据技术在实践中实现公平、透明和负责任的使用。