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AI猎头谈如何排除人工智能邪恶化的危险?

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乘越来越多的单人、政府、商店以人工智能技术视为一种邪恶,异常明显人们要指标来保证人工智能是一个优秀“人民”。AI猎头问如何衡量人工智能应用程序中的“邪恶”?

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作为一个明确的标志,那个规范基准测试正在人工智能供应商中取得相当大的引力,部分厂商开始公布他们的阳台技术在这些套件下的比较情况。例如,谷歌云声称其用于自然语言处理和对象检测的TPU Pod在时的MLPerf基准测试赛中打破了人工智能模型训练的记录。尽管只是在速度达到宣布基准数字,换句话说,缩短训练特定人工智能模型以获得特定结果所需的时间,但是在未来有不确定的时刻,可以记录TPU Pod技术在支持这些工作负载方面所带动的范围提升与资本降低。

立即其中没有什么本质上的“邪恶”,但是它更多的是人工智能运行时执行的标准,如果不是人工智能的逃逸在狂。考虑到这项技术时在社会上所面临的疑惑,发生必要衡量任何特定的人工智能举措可能侵犯隐私、针对弱势群体造成社会经济偏见以及从事其他不利行为的可能性。
这些“邪恶的人工智能” 指标将更多地应用于整个人工智能DevOps管道,如果不是其他特定的只是交付使用程序。以人工智能中的“邪恶”价值进行基准测试应该归结为本以下办法对相关的DevOps经过进行评分:
·数量敏感性:人工智能倡议是否在人工智能应用程序中对个人身份信息的访问、使用和建模采用了一连串符合法规的支配措施?
·模型可变性:人工智能开发人员是否考虑了依靠特定人工智能算法或模型(如果面识别)的下游风险,这些算法或模型的预料良性使用(如果验证用户登录)啊可能在“再用途”气象中取得滥用。
·算法问责制:AI DevOps流程是否利用不可变审计日志进行检测,因为保证能够查看用于构建、培养、布局、管理符合道德规范的使用程序的每个数据元素、模型变量、付出任务和操作流程?付出人员是否制定了序,因为保证每个AI DevOps任务、中工作产品和可交付使用程序在和有关道德约束或目标的相关性方面都能因为简单语言进行讲?
·质量保证检查点:AI DevOps流程中是否有质量控制检查点,在这些流程中进行更加的审查,因为证明是否存在可能破坏道德目标的隐藏漏洞,如果有偏见的二阶特征相关性。
·付出人员的同理心:人工智能开发者如何彻底地以主题专家、用户及利益相关者的道德相关反馈考虑到围绕人工智能应用程序迭代开发的合作、测试和评估过程中?
如果这些标准定期公布,人工智能社区将大大减少该技术对社会潜在不利影响的数量。如果没有对人工智能的DevOps经过中或蔓延的“邪恶”数量进行基准测试,可能会加剧以下趋势:
监管范围过很:人工智能经常作为一种必要的丑恶进入公共政策讨论。因为这种方法接近这同主题往往会增加政府制订严厉规定的可能性,所以影响许多外有前途的“再用途”人工智能举措。有明确的清单或人工智能实践记分卡可能正是监管机构要了解推荐或禁止的内容。如果不存在这样的标准框架,那么从社会角度来看,当行认证计划等代表方法或成为最有效的人工智能风险缓解制度时,纳税人可能不得不承担大量减少人工智能应用程序的责任和代价。
商店变得虚伪:多商店开了“人工智能道德”委员会,向出人员和其他工作职能部门提供高级指导。对于人工智能开发者来说,忽视这类指导并不罕见,尤其是如人工智能是公司展示营销、客户服务、销售和其他数字业务流程结果的门槛。那么这种现象可能会影响企业致力于减轻人工智能负面影响的赤子之心。有人工智能道德优化基准可能正是公司在那个人工智能开发实践中建立有效的道德护栏所需要的方法。
职工感到沮丧:部分才华横溢的支付人员要认为人工智能将可能导致社会道德滑坡,他们或不愿意与人工智能项目。如果企业受发生相同种人工智能持不同看法的知识,它可能会削弱其保持卓越中心和探索技术更新应用的能力。以人工智能实践计分卡与广为接受的商店人民计划相结合,也许有助于解决这种担忧,所以鼓励新一代开发人员贡献他们的超级工作,如果不感到他俩在为邪恶的对象服务。
妖魔化人工智能的危险与使用技术实现邪恶目的的危险一样真实。如果没有那么“好的人工智能”法,那么企业或无法从这套颠覆性的工具、平台和方法被取得最大价值。

 

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