中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为,现阶段很多技术还处于发展的过程中,如果过早地说这个不能用、那个不能用,可能会抑制技术本身的发展。但反过来,如果什么都不管,也不行。
“因此,现在更多还是从道德层面多进行引导。同时,做技术的人,也要尽量把一些可能的风险、抑制工具,即约束风险的工具,尽快想明白。自己也做,同时号召大家做,两者结合。”他说。
清华大学智能产业研究院国强教授、首席研究员聂再清认为,我们要保证能够创新,但同时不能让创新对我们的生活产生破坏性的影响,最好的办法就是把责任归结到个人。
“技术的背后是有人在控制的。这个人应该时刻保证工具或创新在危险可控的范围内。同时,社会也要进行集体的监督,发布某个产品或技术,要能够召回、撤销。在创新和监管之间,当然是需要平衡的,但归根结底,还是要把责任落实到个人身上。”他指出。
瑞莱智慧RealAI公司联合创始人、首席执行官田天补充道,在技术可解释性方面,需要去进行技术发展与相应应用场景的深度结合。大家需要一个更加可解释的AI模型,或者更加可解释的AI应用。
“但我们真正想落地的时候,会发现每个人想要的可解释性完全不一样。比如:模型层面的可解释,可能从研发人员角度觉得已经很好了,但是从用户的角度是看不懂的,这需要一些案例级的解释,甚至通过替代模型等方式进行解释。因此,在不同领域,需要不同的可解释能力,以及不同的可解释级别,这样才能让技术在应用场景发挥最好的作用。”他说。
将伦理准则嵌入到人工智能产品与系统研发设计中,现在是不是时候?
高文认为,人工智能软件、系统应该有召回的功能。如果社会或伦理委员会发现这样做不对,可能带来危害,要么召回,要么撤销。
高文说,应用的开发者,系统提交或者最终用户让他去调整的时候,他应该有责任。如果开发者发现已经踩线了,应该给他一个保护机制,他可以拒绝后面的支持和维护,甚至可以起诉。“不能只说哪一方不行,光说是开发者的责任,他可能觉得冤枉,因为他只提供工具,但有时候是有责任的,只是说责任怎么界定。”
“在人工智能的发展过程中,一方面要建立一些红线。”田天建议,比如,对于人工智能的直接滥用,造假、个人隐私泄露,甚至关联到国家安全、生命安全的,这些领域一定要建立相关红线,相应的惩罚规定一定要非常清晰,这是保证人工智能不触犯人类利益的基本保障。
“在这个基础上,对于处于模糊地带的,希望能留有更多空间。不光是从限制角度,也可以从鼓励更加重视伦理的角度,促进合规地发展。”田天称。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办,清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。(中新财经)
规范装备器材维护保养工作****** 本报讯谷巍峰、周荣凯报道:“大家注意!维护操作臂里侧大有讲究,一定要先将多功能侦察机器人及远程控制系统打开,防止机械制动时受力造成损坏。”11月30日上午,河南省新乡市红旗区民兵情报信息侦搜分队队员们认真观看厂家技术人员细致讲解示范后,对装备器材进行维护保养。这一天是红旗区人武部的“管装爱装日”,民兵们重点对排爆机器人机械臂、无人警戒巡逻车云台、无人机螺旋桨及脚架等装备进行维护保养。 近年来,随着基干民兵装备器材种类越来越多,训练和执行任务使用频率越来越高,特别是新质力量比例逐步提高,一大批科技含量高的新型装备入列,对维护管理工作提出更高要求。 今年以来,该部在调研中发现,分队的许多预征预储装备,平时存放于企业、仓库,不同程度存在管理不到位的问题,对装备的性能、使用寿命、应战能力等带来不良影响。 为破解这一矛盾,该部在与上级政策对标对表的基础上,先后多次深入民兵装备预征预储单位进行调研,多次与区应急部门沟通,区分装备类型、保障地域、管理维护等内容,制订出台系统的装备维护管理规定细则。同时,积极与征储单位建立常态联系,聘请装备领域技术骨干人才,成立专家人才库,构建优质的师资力量;选拔经验丰富、专业技术精湛的基干民兵担任“装备教员”,对装备使用维护做到有人管、有人教;完善装备管理维护手段和机制,实现每季度一次全面维护、每月一次定点维护、每周一次日常维护。 在此基础上,该部每季度对“装备教员”进行集中培训,熟悉装备器材的各项规章制度和要求,做到会使用、会检查、会保养和会排除一般故障。他们还规定,每次装备动用前,安排专人负责对装备逐一进行检查;装备动用过程中,维修人员伴随保障;装备动用后,及时进行维护保养和检修。通过全方位排查、检修和维护,确保装备器材零故障、零隐患,有效提升装备器材战技术性能,为提升民兵分队战斗力打下坚实基础。 (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |