DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人蘇萊曼·蘇爾卡特提出了制衡人工智能的十條建議。以下是這些建議的概要:
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建立安全性和透明度標(biāo)準(zhǔn):確保人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用符合安全和透明度標(biāo)準(zhǔn),以保護(hù)用戶和社會的利益。
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數(shù)據(jù)隱私保護(hù):加強(qiáng)對個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù),確保人工智能系統(tǒng)在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)遵守隱私法規(guī)和道德準(zhǔn)則。
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公眾參與:促進(jìn)多方參與和公眾討論,確保人工智能的決策和應(yīng)用符合公眾利益。
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技術(shù)審查:建立獨(dú)立的審查機(jī)構(gòu),對人工智能技術(shù)進(jìn)行評估和審查,以確保其符合倫理和法律要求。
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制定國際合作伙伴關(guān)系:加強(qiáng)國際合作,共同制定人工智能的準(zhǔn)則和原則,推動全球范圍內(nèi)的制衡措施。
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為AI決策提供可解釋性:開發(fā)可解釋的人工智能模型和算法,使其可以解釋其決策過程和依據(jù)。
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技術(shù)互操作性:推動人工智能系統(tǒng)之間的互操作性和數(shù)據(jù)共享,以提高系統(tǒng)的效率和效果。
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人工智能公平性:確保人工智能系統(tǒng)的決策和應(yīng)用不受偏見和歧視,對所有用戶公平適用。
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加強(qiáng)監(jiān)管和法規(guī):制定相關(guān)法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制,規(guī)范人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。
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持續(xù)教育和技能培訓(xùn):加強(qiáng)對人工智能領(lǐng)域的教育和培訓(xùn),提高公眾和決策者對人工智能的理解和使用能力。
這些建議旨在實(shí)現(xiàn)人工智能的可持續(xù)、安全、透明和可信賴發(fā)展,保護(hù)用戶的權(quán)益,并推動人工智能技術(shù)與社會的和諧發(fā)展。 |