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人工智能技術倫理范文1
關鍵詞：互聯網;大數據;人工智能;管理會計
隨著社會經濟和科技的不斷發展，管理會計態勢也發生了一定的變化，需要增強人工智能、互聯網等現代技術與管理會計的融合，進而將管理會計的作用充分發揮出來，提升單位價值管理水平。
一、管理會計理論
管理會計理論，一是成本管理。隨著管理會計學的不斷發展，成本管理法不斷完善，更多的企業單位運用成本管理法開展成本控制。當前被普遍運用的成本管理法有完全成本法、作業成本法和標準成本法。其中，作業成本法是企業單位把作業消耗當作成本的重要因素，企業單位可運用該種成本法對復雜業務和經濟費用較大的項目展開成本管理。而標準成本法就是將標準成本預先制定出來，并將其與設計成本進行對比，分析成本差異的原因。企業單位采用標準成本法，可對經常性項目的成本目標予以制定，并可對項目展開成本分析、成本控制與成本考核。二是預算管理。預算管理是根據單位實際情況進行預算編制，并在預算年度中認真執行預算，使經濟活動的控制不斷強化。
二、互聯網、大數據、人工智能對管理會計的影響
（一）推動管理會計技術手段不斷創新
隨著互聯網、大數據等現代技術的不斷發展，管理會計在企業單位中的作用雖然不斷提升，但其弊端也逐漸顯現出來。所以在互聯網、大數據和人工智能不斷發展的背景下，應充分挖掘先進技術，并將其積極運用到管理會計工作中，進而推動企業單位戰略規劃的制定與完善，并更好地控制企業單位經營管理成本。此外，云計算平臺的發展也使得事業單位資源配置優化成為可能，為信息資源共享構建了良好的平臺。所以企業單位要將以上技術積極運用到管理會計實踐中，及時創新管理會計技術手段，進而不斷推動管理會計工作順利、高效開展。
（二）推動管理會計數據資源共享
管理會計相關信息一般來自企業單位的經營活動。在開展管理會計工作時，要結合企業經營活動的原始資料，根據對應的數據處理方式，完成內控以及預測工作?？梢砸揽炕ヂ摼W、大數據以及人工智能技術，推動財務數據信息共享服務平臺的構建，并借助該平臺開展數據資源的共享，進而不斷提高企業管理質量和水平。
三、互聯網、大數據、人工智能背景下管理會計的實踐策略
（一）成本管理創新實踐
成本管理會影響企業管理績效目標的落實。因此企業單位要積極利用互聯網、大數據和人工智能技術，加強成本控制，降低成本支出。企業單位在成本管理方面的創新實踐主要有以下兩個方面。
一方面是組織成本控制。企業單位應利用信息技術優化推動業務流程再造，不斷精簡業務流程，減少業務組織成本，使成本支出得到合理降低。此外，企業單位可以運用大數據分析技術來分解復雜業務，構建成本目標，選擇合理的作業成本模式。也可以應用管理會計信息系統匯集成本數據，將業務流程的作業資源實際消耗計算出來，再結合資源消耗狀況調節業務環節，推動業務流程朝著高效穩定的方向發展。
另一方面是完全成本控制。企業單位可運用大數據技術對包含大量業務活動的生成數據展開收集，進而多層次地分析數據，將數據中蘊含的成本控制信息剖析出來，進而推動成本的優化控制。具體做法是根據業務活動的消耗，對成本核算對象進行責任劃分，將不同部門的成本管理責任一一明確之后，建立成本管理系統，并將其與采供管理、物資管理、資金結算等管理系統一一對接，保證成本數據的全面性。最后結合獲得的信息，對業務總成本與單位成本展開計算，對間接費用做好分類，將其分攤到對應的成本對象上，使業務的成本構成得到更精準的計算，進而對企業單位各業務的實際資源耗費狀況有全面的了解，更好地實現成本控制目標。
（二）預算管理創新實踐
在預算管理過程中，要非常注重成本費用、預算編制和實際執行，運用先進的科技推動預算編制工作的開展，并對數據進行收集和分析，使預算編制的質量和水平不斷提升。在其具體的數據分析上有以下幾種方法。一是分類分析法。企業單位在針對不同項目進行預算時，可運用分類分析法構建分類模型，對不同類別的數據進行匯總并展開相關分析，掌握不同數據的關聯性與規律，為之后的費用預算編制奠定基礎。二是回歸分析法。企業單位在對項目發展趨勢及其資源耗費進行預測時，可運用回歸分析法，通過對數據的分析，將數據的時間維度變化找出來，進而生成變量間的函數關系，預測數據的發展趨勢，并找尋相關性規律。三是聚類分析法。企業單位對專利費用支出、差旅費進行預算時可以運用這種方法，這種方法可以很好地分析較大類別的數據，將相似度較高的數據項目找出來，進而明確數據特征。企業單位在運用這種方法分析經營活動產生的相關數據時，可以發現不同支付項目存在的規律性，為之后的編制預算奠定基礎。
預算審批結束后，企業單位可運用財務共享服務中心對各項費用支出展開監控，減少由于人為因素導致的越權審批或超預算審批等問題。并可運用財務共享服務中心構建云會計預算信息系統，對不同崗位的審批權和數據權限情形分別予以設置，使預算執行率得到顯著提高，進而更加精準地掌控業務流程的成本支出。
（三）績效管理創新實踐
企業單位要推動績效管理機制的構建和完善，運用平衡計分卡開展績效考核評價，突出與企業單位戰略目標有關的指標。在績效考核過程中，企業單位要充分運用互聯網、大數據和人工智能技術推動績效考核調整，推動其朝著數據化、智能化方向發展。企業單位可通過網絡績效評價系統的構建，進而對相關數據進行實時錄入和監控，使績效考核的全過程具有很好的數據支撐。并結合原始數據，對不同部門和崗位的績效考核展開過程性評價。此外，在網絡績效評價體系中，工作人員可以對自身考核情況進行實時了解，知道自身任務完成情況，進而及時調整工作狀態，保障績效考核成績良好。同時，由于網絡績效評價系統將企業單位的各種信息和評價結果匯聚一體，因此可以增強績效考核結果的可信度和真實性，大大降低人為因素對績效考核造成的不良影響，使績效考核數據朝著更加真實全面的方向發展。
人工智能技術倫理范文2
【關鍵詞】人工智能；電氣自動化控制；應用
一、人工智能技術的定義及其技術特點
（1）人工智能技術是指通過計算機的算法對人腦控制人類的活動進行技術模擬，發出與人類行為相似的系統指令，從而能夠解決傳統學科難以解決的問題。人工智能技術作為一門新興的學科，不僅包含數學、計算機學等傳統學科，也包括了哲學、心理學、倫理學等學科。因此，人工智能技術可以說是全面地模擬人腦，以期達到人腦控制下的行為反應，最終達到單純依靠機械來完成高危險、復雜的工作。（2）人工智能最大的技術特點即為可以利用計算機模擬運算來達到人腦思考的效果。與人腦思考相比，人工智能技術能夠更有效地進行信息的采集、問題的分析與處理，在這種優勢的促進下，復雜的腦力活動將逐漸被計算機的智能運算所代替。通過這種方式，可以極大的減少人力勞動與人力成本的資源投入，同時提高工作效率，實現產業結構的優化配置，最終提高生產力的發展水平。
二、人工智能在電氣自動化控制中的應用
如何保證電氣設備有條不紊地運轉一直是電氣自動化領域中亟須解決的問題，然而這個問題本身具有極大的復雜性，電氣自動化控制領域中的人才培養十分不宜且后備力量嚴重不足。而人工智能技術的出現則有效的緩解了人才缺乏的壓力，通過計算機的智能運算，可以有效的代替人腦對電氣產品進行設計，而且當電氣自動化工作過程中出現問題時，計算機也會及時做出反應。在電氣自動化控制領域中實施人工智能技術，可以有效的降低生產成本，實現電氣系統控制下生產結構的優化。（1）電氣類產品設計時，人工智能可以對產品設計進行優化。由于傳統的設計方式在前期會有一個漫長的產品試驗過程，需通過歸納法得到相關設計經驗后再由產品設計師進行手工完成，而這一過程很難達到產品預期的效果，且前期的試驗與后期的制作方式都需要投入大量的人力物力與財力，所以，這樣的生產方式顯然不適用于當今社會科技快速發展的需要。人工智能技術的加入極大的改善了這種情況，優化了產品的設計過程。首先，CAD等電腦設計系統軟件的出現，輔助人們進行前期產品的試驗，由于計算機相比于人腦具有準確率高、運算快速等特點，因此這一前期的試驗周期得到了極大的縮短。（2）面對電氣自動化控制過程中出現的故障與事故，人工智能技術可以及時預防與解決問題。人工智能技術的出現與發展則有效地改善了這種情況，特別是處理在變壓器、發動機等問題上，人工智能技術的表現尤為突出。例如，如果變壓器工作不暢，出現故障時，早期的解決方法一般是先對變壓器產生的氣體進行收集、提取，然后分析得到的氣體，最后根據分析得出的結論來判斷故障出現的原因。這種方法不僅耗費大量人力與財力，最重要的是分析問題的周期相當長，此外，這種解決方法并不能保持一個較高的準確率，一旦出現不到位的診斷，后果不堪設想。人工智能技術則不會出現這種問題，計算機會根據專家的技術指導與平常機器故障的樣本收集，對所產生的問題進行及時有效的分析，最終生成解決方案，不僅可以提高分析問題的準確率，也可以縮短分析問題的周期，全面的提高處理問題的效率。（3）人工智能技術可以簡化電氣自動化的控制流程。電氣自動化領域的操作流程非常的繁瑣，對于操作的步驟要求也非常嚴格，一旦出現細微的操作問題，則可能引起嚴重的機器故障發生，并造成無法估量的損失。如何保證電氣設備能夠有效穩定的運作，并在控制過程中盡量實現操作的簡單化、程序化是每個研究人員關心的難題。人工智能技術的出現與發展有效的解決了這個難題，通過對日常資料的儲存與分析，可以在機器發生事故時采取有效及時的措施，最大程度上保證社會的和諧發展。此外，人工智能技術通過對電氣設備的遠端操控，實現了控制流程的簡單化、程序化，方便技術人員對電氣設備進行定期的檢查與維修，節約時間的同時，也降低運行成本。
三、總結
計算機技術的發展促進了人工智能技術的不斷創新與發展，這項技術已經在社會各個領域中起到了極大的作用，方便了人們的生活，并不斷促進社會進步。電氣自動化控制行業與居民的安定生活、社會的和諧發展息息相關，因此更應大力發展人工智能技術。本文主要闡述了人工智能技術的定義特點以及在電氣自動化控制中的具體應用，希望能為我國的電氣設備的發展上提供幫助。
參 考 文 獻
[1]朱子龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探討[J].科技創新與應用.2012（7）
人工智能技術倫理范文3
關鍵詞:智能廣告;廣告產業;廣告傳播
隨著人工智能技術的不斷成熟，大數據分析處理與機器學習等技術的不斷發展完善，一個與以往截然不同的智能媒體時代正在來臨，而廣告行業自然也面臨著變革。一方面，媒體行業積極尋求智能化的步伐，催生了智能廣告這一具有廣闊前景與極大潛能的產業;而另一方面，“隨著人工智能、移動互聯網等技術的進一步成熟，媒體的智能化道路獲得了源源不斷的動力”［1］，被機器學習能力與算法迭代加持的人工智能技術，正在為廣告行業帶來一場前所未有的變革。在廣告行業智能化的變革中，傳統廣告行業不斷地瓦解與重構，廣告的運作模式與分發策略，相較以往也發生了不同程度的改變。在技術為行業帶來變革與機遇的同時，因為技術發展不完善、監管能力滯后等因素所產生的潛在風險也不容忽視。這些機遇與風險為學術研究提供了一個全新的視角與切入點，本文將從智能廣告發展溯源、智能廣告的傳播特征、智能廣告時代的潛在風險三個維度進行剖析。
一、智能廣告發展溯源
計算廣告這一概念最早于2008年被提出，其核心是一種能夠做到精準投放的廣告投放機制。它在基于大量數據收集的基礎上進行實時高效的計算，對用戶進行場景畫像，找到最優匹配的廣告內容并定向投放給目標用戶群體，由此能夠將廣告收益大幅拉升。這一廣告投放機制在商業上取得了極大的成功，谷歌公司在2019年第一季度基于數字計算廣告的營收就達到了373億美元。計算廣告在其誕生之后也在經歷著不斷的迭代升級。隨著智能化浪潮席卷全球、人工智能技術與廣告行業進一步融合，以計算廣告為基礎的智能廣告應運而生。在目前國內對于智能廣告的研究中，有學者對“智能廣告”這一概念做出了較為清晰的界定，即“以數據驅動為基礎，利用人工智能技術實現廣告內容的耦合生產、精準投放與互動反饋從而個性化地滿足消費者生活信息需求的品牌傳播活動”［2］。智能廣告在原先計算廣告的基礎功能上，進一步發展出了即時性內容生產與創造、精準化個性化內容分發、依據反饋數據進行廣告效果優化等能力，對于整個廣告產業鏈有了更加全面的滲透，從某種程度上來說，智能廣告是對計算廣告的進一步發展與升級。
二、智能廣告的傳播特征
人工智能技術對廣告的深度介入，不僅使得廣告的內容生產與呈現方式出現了改變，“對產業運作形態、產業鏈生態也帶來了革命性變革”［3］。
(一)人工智能對內容生產的深度參與
相較于傳統的數字廣告，智能廣告最大的特點之一就是人工智能技術對廣告的創意策劃與內容創作進行了深度的參與，智能廣告的內容生產大部分由特定算法負責，相較于人類設計師，負責智能廣告內容生產的人工智能可以進行不間斷的自我優化升級，同時也能與最新市場動向相結合。例如，天貓的廣告AI設計師“魯班”，在2017年的“雙11”活動期間，這一人工智能設計師共生成了4．1億張海報。如果以每張海報花費20分鐘的時間計算，將同等數量的海報由人類設計師來完成，總共將會耗時近300年的時間。由此不難看出，智能廣告在生產效率與內容時效性方面具有極大的優勢。而在廣告的內容呈現方式上，智能廣告最為核心的特征是“千人千面”的個性化內容呈現。由于廣告內容的生產效率與數量脫離了人力的限制，使得智能廣告能夠依托用戶畫像等技術為基礎，為不同的用戶進行個性化的內容定制創作并加以針對性地投放。以前文提到的天貓AI設計師“魯班“為例，在同一時間，使用不同的手機打開淘寶，APP首頁所出現的廣告海報均不相同;SaatchiLA的人工智能“沃森”，在為豐田汽車公司的新車型進行推廣營銷時，廣告內容的呈現方式也顯現出了相同的特征。該公司在Facebook上開始了一項運動———“ThousandsofWaystoSayYes”(成千上萬種說Yes的方式)，并且最終基于100多個不同的人口統計特征，生成了100余條針對不同用戶群體的個性化廣告。綜合以上敘述我們可以發現，人工智能對于內容生產的介入，使得廣告的內容生產進入了高效率的工業化生產時代，由此生產出的海量廣告產品推動了廣告個性化的呈現方式。
(二)基于用戶畫像的分眾化傳播策略
智能廣告時代，廣告的智能內容生產與呈現方式的轉變，自然也促使廣告的傳播策略發生轉變，而廣告生產與傳播重心也發生了較大的偏移。在廣告的傳播策略方面，傳統的廣告傳播策略往往是基于廣告理論、市場及消費者調查而進行制定的，由此所形成的傳播策略針對的受眾往往較為寬泛，投放策略較為粗放，所獲取的傳播效果也與預期有一定的差距。而智能廣告的投放策略主要是基于用戶畫像，再通過大數據與算法對受眾進行精細化劃分，篩選出合適的廣告受眾之后再進行廣告投放。最為典型的案例就是信息流廣告，這一形式的廣告廣泛存在于社交媒體(如國外的推特、Youtube，國內的新浪微博、微信)當中。此外，智能廣告在傳播時會選擇與內容信息進行深度融合，這一傳播策略使得智能廣告對受眾的心理把握得更為精準，使得廣告的商業化目的更為隱蔽。如前文提到的信息流廣告，往往都與潛在受眾所瀏覽的信息、咨詢等相融合，“并且通過用戶的刷新行為不斷變化，更易于用戶接受”［4］。智能廣告在廣告投放效果監測方面也同樣與傳統廣告有著較大的不同，智能廣告經過分發之后，可以實時根據后臺的反饋數據進行廣告效果監測。同時，智能廣告在投放的同時往往會保留手中的反饋渠道，如Youtube在進行智能廣告投放時所使用的反饋機制，用戶可以根據自身的喜好程度，對投放給自己的廣告進行意見反饋，這使得系統能夠根據用戶反饋對廣告的傳播策略進行實時調整，從而形成針對不同客戶的不同投放策略。
(三)日趨完善的智能廣告產業鏈
由于智能廣告所取得的投放效果更為優異，因此廣告主對智能廣告的投放興趣與投放預算正在逐漸增加，而這一系列的變化必然導致傳統的廣告產業鏈發生格局轉變。目前，國內正在逐步形成一條完整的智能廣告產業鏈，這一產業鏈的主體“包括智能廣告技術公司、智能廣告媒體、智能廣告監測公司、智能廣告數據管理公司、智能廣告交易平臺等”［5］。由于智能廣告的傳播主要依托于受眾數據與用戶標簽，受眾數據成為廣告運營機構的核心資源，而擁有大量數據計算、分析、處理能力的智能廣告技術公司在產業鏈中占據了較為核心的地位。如前文所述，由于廣告的創意與內容則逐步成為了數據優化與算法計算的一個組成部分，廣告的創意策劃人才、資源正在逐步向幕后隱退，傳統的廣告設計公司在未來將會受到進一步的沖擊。
三、智能廣告時代的潛在風險
在技術為行業帶來變革與機遇的同時，因為技術發展不完善、監管能力滯后等因素所產生的潛在風險也不容忽視。
(一)消費者個人層面
1．個人信息與隱私泄露風險
廣告受眾關切程度最高的一個潛在風險是自身的個人資料與隱私信息是否會遭到智能廣告公司的濫用與泄露。由于大數據已成為眾多智能廣告公司的核心資源，其背后所蘊含的經濟價值進一步助長了不當利用個人隱私信息的不良動機。由于智能廣告的核心是建立在大量的數據搜集與分析的基礎上，智能廣告公司所抓取的數據中必然含有大量的用戶隱私數據，因此用戶個人隱私權的保護與廣告公司的數據使用似乎正在形成一個無法調和的矛盾，如何處理用戶隱私所帶來的信息倫理問題，在未來也需要進行更加深入的思考與解決。
2．非理性消費風險
鮑德里亞在其《消費社會》一書中提到，“消費者總是怕‘錯過’什么，怕‘錯過’任何一種享受”。而智能廣告在傳播過程中往往與信息內容深度融合，對于消費者的心理把握更為精準，讓廣告的商業化目的更為隱蔽，而“廣告的功能性美麗則喚醒了消費者內心的隱秘與欲望，產生購物的沖動”［6］。這使得消費者更容易受到智能廣告的操縱，從而導致非理性購買行為。
(二)行業生態層面
1．數據孤島導致的行業信息不平衡風險
一個良性的廣告產業生態，往往是建立在行業內部的信息共享這一基礎之上的。但是由于數據自身所帶有的隱私性，加之數據在信息化、智能化時代往往蘊含有極高的經濟價值，這也使得公司之間對于數據的共享意愿處于較低的狀態，同時也促使了“數據孤島”的出現，如何避免數據壟斷的出現，如何在數據共享與公司利益之間尋找平衡，這需要整個行業的進一步思考。
2．廣告內容工業化生產導致的廣告文化屬性下滑的風險
廣告除了與生俱來的經濟屬性外，還包含了一定的文化屬性，而智能廣告的核心往往是追求經濟效益的最大化，這也使得廣告的文化價值可能會被忽略。目前的人工智能水平仍然處于弱人工智能階段，如何使AI理解人類的情感與文化需求、如何保證機器生產的廣告內容不只是冰冷的掘金機器，這一問題也需要引起重視。
四、結語
正如一些學者所言，“未來互聯網發展和競爭的高地，就是對廣域網絡空間中的人與人、人與物、物與物實現其價值匹配與功能整合的高度智能化”［7］。廣告行業的智能化已然是大勢所趨，通過智能化的廣告生產與運作，能夠推動廣告行業形成新的行業生態，提升廣告產業的經濟繁榮程度，對于整個經濟社會的發展都具有積極作用。在智能廣告為行業帶來新的機遇與變革時，我們需要清晰地認識到技術與風險相互并存，而如何應對這些潛在風險，需要業界與學界進一步合作與思考。
參考文獻:
［1］蘇濤，彭蘭．“智媒”時代的消融與重塑———2017年新媒體研究綜述［J］．國際新聞界，2018，40(1):38－58．
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［3］李名亮．智能廣告信息倫理風險與核心議題研究［J］．新聞與傳播評論，2020，73(1):76－84．
［4］唐英，黃丹旎．新《廣告法》語境下微信信息流廣告監管制度研究［J］．當代傳播，2020(1):86－88．
［5］廖秉宜．優化與重構:中國智能廣告產業發展研究［J］．當代傳播，2017(4):97－101+110．
［6］蔡立媛，龔智偉．人工智能時代廣告的“時空侵犯”［J］．新聞與傳播評論，2020，73(2):70－76．
人工智能技術倫理范文4
去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據：自從2014年iPhone 6上市至今，富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人?！肮と说娘埻霑粫粰C器人給搶走了？”這是機器人大規模進入企業引發的無數勞動者的擔憂。
而在去年3月9日，世界冠軍、韓國棋手李世石與谷歌“阿爾法狗”（AlphaGo） 在首爾上演的圍棋“人機大戰”和今年年初AI機器人AlphaGO的改進型Master再次完勝人類圍棋頂尖高手，更是引起科學界及社會各界的高度關注和倫理上的爭議，原因就在于人們對人工智能超越人類智慧的恐懼與擔憂。
目前，無論是學術界，還是工業界，研究人員都對人工智能帶來的倫理挑戰進行了大量研究，最新消息顯示，微軟、谷歌等公司已經成立了人工智能倫理委員會，希望能對這一問題提出解決方案。
智能機器產業前景廣闊
在《男兒當自強》的激昂旋律中，一紅一黃的兩只雄獅伴隨著音樂的節奏舞著優美的動作。5月3日，《小康》記者走進位于廣州開發區科技企業加速器的巨輪（廣州）機器人與智能制造有限公司辦公大樓，首先跳入視線的便是這兩只一紅一黃的雄獅，不仔細看，還以為是真人在舞獅歡迎賓客。該公司副總經理洪潤龍告訴記者，這是他們公司研發和生產的智能機器迎賓雄獅。
在巨輪（廣州）機器人與智能制造有限公司一樓的展廳里，記者還看到了各種大大小小的機器臂手，“這些機器臂手廣泛運用到各個行業的生產企業，尤其是汽車行業，機器化生產已達到70%?！毖邪l總監畢輝介紹說，為從事工業機器人及其核心部件、控制系統、柔性自動化技術開發、制造，公司與多家國際著名的智能裝備、精密機床企業建立深度緊密伙伴關系，引進全球領先的前沿技術，解決目前制約國產機器人及智能裝備發展的控制系統技術與精密制造技術。目前，巨輪（廣州）公司在工業機器人控制器以及RV減速器等核心關鍵技術、部件方面已取得重大突破，公司自主研發的重載、輕載六自由度工業機器人、五軸聯動加工中心、自動化立體倉庫、柔性自動化生產線等具備高敏捷性、高穩定性、高一致性和高安全性。
“2014年，在國家發改委和廣州市政府的引導和支持下成立專業投資企業。主要專注于人工智能相關領域先進技術的研發和引進，并完成相關技術項目的落地與二次開發?！?廣州中以智慧產業投資有限公司副總裁張倫明在接受《小康》記者采訪時表示，智能機器人作為人工智能最重要的應用場景之一，是一個朝陽產業，其發展前景廣闊，借助以色列在智能機器人發展方面的先進技術，公司依托旗下的中以智能制造基金、中以機器人基金、中以機器人研究院以及以色列英飛尼迪投資集團的豐富投資管理經驗和龐大的資源優勢，專注于智能制造和機器人等領域先進技術的研發與引進，推動相關技術項目在國內特別是在廣州的二次開發和落地，促進關鍵技術創新并帶動新興產業發展。
智能裝備和機器人產業作為人工智能最重要的應用場景之一，從中央到地方，都在加速布局。廣州提出到2020年將培育形成超千億元以工業機器人為核心的智能b備產業集群的目標。事實上，不僅僅是廣州，東莞、長沙、武漢等地都在爭奪人工智能產業這一蛋糕。廣州開發區經濟發展局副局長趙必榮告訴《小康》記者，廣州開發區智能裝備產業主要集中在通用設備、專用設備和機器人三大細分領域，基本形成了從上游關鍵零部件、中游整機到下游應用集成的完整鏈條，其中機器人產值規模最大，占智能裝備總產值的一半以上。主要發展有自主知識產權、有核心競爭力、有市場前景的工業機器人，重點支持工業機器人本體、控制器、減速器、伺服電機等關鍵零部件的研發和應用，并培育發展服務機器人、家用機器人。
智能裝備產業一直是廣州開發區重點發展的產業，目前擁有機器人及智能裝備企業73家，2015年實現工業產值132.5億元，近五年持續保持16%的復合增長率。開發區擁有廣州數控、廣州啟帆、巨輪智能、瑞松、明珞等一大批國內知名的智能裝備企業，以及中國（廣州）智能裝備研究院、國家機器人檢測與評定中心廣州分中心等以智能裝備共性技術研發為主的產業公共服務平臺，同時還引進了庫卡、發那科等全球機器人巨頭。上海發那科機器人有限公司將投資1.08億元，建設集機器人銷售、展示、技術支持、小型加工中心制造與倉儲等于一體的華南基地，目前已在“廣州機器人產業園”落實4萬平方米的用地;庫卡機器人公司去年也已在開發區成立廣州分公司，目前正在籌備選址設立機器人新工廠，重點開展工業機器人的研發和生產。
廣州開發區從2014年開始規劃建設占地448公頃的智能裝備產業園區，目標是到2020年實現工業產值200億元，培育1-2家擁有自主知識產權和自主品牌的百億級工業機器人龍頭企業和3-5家相關配套骨干企業。目前，全區集聚智能裝備企業75家，2016年實現工業產值110億元，約占全廣州市規模的三分之一。
年輕工人“要做機器人的主人”
近兩三年以來，《小康》記者在廣州、東莞、佛山等珠三角地區的企業走訪時發現，在“轉型升級”、人工成本日益上漲等大環境下，諸多勞動力密集型的企業都在積極推進“機器換人”工程。
在東莞，“無人工廠”已經出現，工廠中每天近百臺機器手正日夜無休地打磨一個個手機中框結構件，它們被分成10條生產線，每條生產線由一條自動傳送帶上下料，這個過程不再需要任何人力，需要的只是每條線3名工人負責看線和檢查。企業主告訴記者，以前整個工廠要650個工人，現在生產相同的東西，只要60個人就已足夠。
去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據，稱自從2014年以來，富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。
2011年，富士康CEO郭臺銘宣布“百萬機器人計劃”，計劃投入100萬臺機器人到生產線上，此前富士康自主研發的“FOXBOT”機器人開始在山西晉城批量制造，正式成為富士康的一員。如今，6年過去了，根據富士康自動化技術發展委員會總經理戴佳鵬此前宣布的數據，超過4萬臺機器人被部署在富士康各個生產流程環節當中。
《小康》記者此前在走訪位于汕尾市的深汕合作區部分生產企業時也發現，這里新建的工廠，大部分都以智能機械代替了大量的工人?！皺C械可以日夜不停地工作，不會喊累，不會鬧情緒，不會要加工資，更不會喊要罷工，而且沒有安全事故。智能機械的好處顯而易見?！贝蟛糠制髽I主都表達了同樣的觀點。趙必榮在接受采訪時也表示，“機器人確實要比工人好管理，最深有體會的應該是生產線部門?！?/p>
2013年以來，我國已經連續三年成為全球最大的機器人市場。各地積極推動機器換人有政策引導的傾向，但更多的是基于現實的需要。在中國一些沿海地區，人口紅利下降、人力成本上升、人才結構矛盾等問題正在倒逼國內制造企業以機器換人。同時，隨著制造業的轉型升級，原來的農民工可能難以承接新的工作，企業招錄不到所需勞動力，也只能進行機器換人。
雖然實際上目前很多領域單位產量所需機器人的成本并不低于勞動力成本，但“機器換人”這一大趨勢依然存在。
然而，工人的飯碗真的會因為機器人的來臨而失去嗎？
“短期內不會，目前機器人代替的大部分都是機械化的辛苦、危險的工作，都是一些現在80、90、00后不愿意干的又臟又累的活。”畢輝說，機器人逐漸替代人類是產業發展的必然，批量引入機器人不僅要建立在標準化、批量生產的基礎上，還要取決于技術的發展和企業的經濟實力。張倫明也表示，機器人運用到企業雖然具有很大的優越性，但不可能完全取代人的工作，因為機器人沒有思維，只能按照既定程序操作，無法靈活轉變。
趙必榮說，人們在談論機器人或者智能化的時候，潛意識里總會有一個觀點，認為機器人與人工是對立的，所以喜歡將它們放在一起比較。但幾年下來的現實情況是，智能與人工非但不是對立的，很多時候還是相輔相成相互促進的。
首先，智能制造并不排斥人工，例如人機交互技術就是工人與機器實現協同生產。目前的工業機器人只是代替了一些簡單、繁重、危險工序中的人工;服務機器人可在居家養老、醫療康復、教育娛樂等領域解決專業人員不足等難題;而語音識別和人臉識別等人工智能技術也只是幫助人們更有效率、安全地工作和生活?？偟膩碚f，智能機器并未對社會就業率帶來較大影響。其次，智能機器正在創造新的就業崗位，因其是多種技術的交叉融合，自身發展離不開大量專業技術人員，其催生的新產業生態可吸納大量勞動力。
但越來越多的年輕人也清楚地意識到，機器換人已是勢不可擋。危機，危機，正是危中有機，所以經濟大轉型時期，機會往往是并存的，就看你有沒有敢于改變的勇氣與決心?！白鳛楣と说奈覀?，只有通過知識和技能才能改變作為廉價勞動力被剝削的命運。趁此時攢點錢，去學技術，去學知識，達到精通級別，才是我們改變命運的王道。”年輕的工人喊出“要做機器人的主人”。 喜與優 去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據，稱自從2014年以恚富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。
人工智能會否超越人類
去年和今年兩次的圍棋“人機大戰”都以人類失敗告終，這讓許多人質疑人類智慧不如機器，人類可能被人工智能所取代。隨著技術的發展，人工智能在陪伴機器人領域中的應用已走入越來越多的家庭，機器承擔著越來越多（來自人類）的決策任務，更多人擔憂的是，有一天會不會真出現如美國大片里機器人失控追殺人類的場面？
人工智能技術正變得越來越強大，那些最早開發和部署機器學習、人工智能的企業現在也開始公開討論其創造的智能機器給倫理道德帶來的挑戰。
針對“人機大戰”的兩次慘敗，計算機科學國家重點實驗室主任林惠民認為，人工智能是個復雜概念，有些人工智能處理的是“可測度”的問題，比如各種棋類游戲，不論多復雜，規則是確定的，變化是有限的。計算資源和算法強到一定程度，電腦在計算上總是會勝過人類。但很多領域是不可測度的，包括人的創造力。比如google下棋贏了人，但是設計下棋程序的還是人。
“機器學習、深度學習發展很快，新的算法層出不窮。這個人工智能與多年前的深藍電腦不一樣。當時人們覺得，如果讓深藍來下圍棋，它還太小兒科。而如今，人工智能已經可以戰勝人類了?！敝锌圃涸菏繀且蝗终f，“不過，我覺得人工智能對人類有威脅還是一件很遙遠的事情。等我們發展到了這個程度，自然會有相應的科學倫理出臺。目前我們要做的，就是跟上人工智能的發展步伐，它將對我們的社會產生深刻的影響?！?/p>
在《麻省理工科技評論》的EmTech峰會上，微軟研究院的常務董事埃里克?霍維茨（Eric Horvitz）說：“我們正處于人工智能的轉折點，人工智能理應受到人類道德的約束和保護?！?/p>
人工智能技術倫理范文5
2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，不僅對人工智能的發展做出了戰略性部署，還確立了“三步走”的政策目標，力爭到2030年將我國建設成為世界主要的人工智能創新中心。[1]值得注意的是，此次規劃不僅僅只是技術或產業發展規劃，還同時包括了社會建設、制度重構、全球治理等方方面面的內容。之所以如此，是由于人工智能技術本身具有通用性和基礎性。換句話說，為助推人工智能時代的崛起，我們面對的任務不是實現某一個專業領域或產業領域內的顛覆性技術突破，而是大力推動源于技術發展而引發的綜合性變革。
也正因為如此，人工智能發展進程中所面臨的挑戰才不僅僅局限于技術或產業領域，而更多體現在經濟、社會、政治領域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎上的公共事務治理結構，是否能夠適應技術發展和應用過程中所大規模激發的不確定性和不可預知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規制制度，是否同樣能夠適應以數據、算法為主體的應用環境?最后，如何構建新的治理體系和治理工具來應對伴隨人工智能發展而興起的新的經濟、社會、政治問題?
應對上述挑戰并不完全取決于技術發展或商業創新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發展邏輯及其所引發的風險挑戰的基礎上，對人工智能時代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構成了人工智能治理的三個基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發展與應用構成了治理挑戰，而在此基礎上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。
全文共分為四個部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進而對其發展邏輯進行闡述。作為一項顛覆性技術創新，其本身的技術門檻對決策者而言構成了挑戰，梳理并捋清人工智能的本質內涵因而成為制定相關公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，主要包括三個方面，即傳統科層治理結構應對人工智能新的生產模式的滯后性、建基于行為因果關系之上的傳統治理邏輯應對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發展所引發的新議題的治理空白;面對上述挑戰，各國都出臺了相關政策，本文第三部分對此進行了綜述性對比分析，并指出了其進步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標都試圖追求人工智能發展與監管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內涵及其發展邏輯的完整認識，當前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動圍繞人工智能治理的相關公共政策議題的深入討論。
一、人工智能的概念及技術發展邏輯：算法與數據
伴隨著人工智能技術的快速發展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動駕駛、人臉識別等領域的廣泛應用，圍繞人工智能所可能引發的社會變革產生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強監管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內的政治家、學者又認為應該放松監管，充分釋放人工智能的技術潛力以造福社會。未來發展的不確定性固然是引發當前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內涵理解的不同，以及對其發展邏輯認識的不清晰，可能也同樣嚴重地加劇了人們的分歧。正因為此，廓清人工智能的概念內涵和發展邏輯不僅是回應爭論的需要，也是進一步提出公共政策建議的前提。
就相關研究領域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計算機領域的先驅阿蘭-圖靈曾在《計算機器與智能》一文中提出，重要的不是機器模仿人類思維過程的能力，而是機器重復人類思維外在表現行為的能力。[7]正是由此理解出發，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學計算機系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時也能完成相關行為的機器同樣應被視為“智能”的。[8]事實上，約翰·麥卡錫正是現代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關乎完成某種目標的行為“機制”，而機器既可以通過模仿人來實現行為機制，也可以自由地使用任何辦法來創造行為機制。[9]由此，我們便得到了人工智能領域另一個非常重要的概念——“機器學習”。
人工智能研究的目標是使機器達到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學習能力。[10]因此，盡管“機器學習”是“人工智能”的子域，但很多時候我們都將這兩個概念等同起來。[11]就實現過程而言，機器學習是指利用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機制的過程。此處需要強調一下機器學習算法與傳統算法的差異。算法本質上就是一系列指令，告訴計算機該做什么。對于傳統算法而言，其往往事無巨細地規定好了機器在既定條件下的既定動作;機器學習算法卻是通過對已有數據的“學習”，使機器能夠在與歷史數據不同的新情境下做出判斷。以機器人行走的實現為例，傳統算法下，程序員要仔細規定好機器人在既定環境下每一個動作的實現流程;而機器學習算法下，程序員要做的則是使計算機分析并模擬人類的行走動作，以使其即使在完全陌生的環境中也能實現行走。
由此，我們可以對“人工智能”設定一個“工作定義”以方便進一步的討論：人工智能是建立在現代算法基礎上，以歷史數據為支撐，而形成的具有感知、推理、學習、決策等思維活動并能夠按照一定目標完成相應行為的計算系統。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術發展和應用的兩大基石——算法與數據，有助于討論人工智能的治理問題。
首先，算法即是規則，它不僅確立了機器所試圖實現的目標，同時也指出了實現目標的路徑與方法。就人工智能當前的技術發展史而言，算法主要可被劃分為五個類別：符號學派、聯接學派、進化學派、類推學派和貝葉斯學派。[12]每個學派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實現了人工智能(也即“機器學習”)的過程。舉例而言，“符號學派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學習過程被簡化(抽象)為基于數據和假設的規則歸納過程。在數據(即歷史事實)和已有知識(即預先設定的條件)的基礎上，符號學派通過“提出假設-數據驗證-進一步提出新假設-歸納新規則”的過程來訓練機器的學習能力，并由此實現在新環境下的決策判斷。
從對“符號學派”的描述中可以發現，機器學習模型成功的關鍵不僅是算法，還有數據。數據的缺失和預設條件的不合理將直接影響機器學習的輸出(就符號學派而言，即決策規則的歸納)。最明顯體現這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數據集不完整)之后得出結論(代表預設條件不合理，超過10個確認數據即接受規則)，主人會在每天早上9點給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。
所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關鍵都聚焦于“算法”和“數據”。事實上，如果跳出具體學派的思維束縛，每種機器學習算法都可被概括為“表示方法、評估、優化”這三個部分。[13]盡管機器可以不斷的自我優化以提升學習能力，且原則上可以學習任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數據(數據)都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關鍵所在。算法與數據不僅是人工智能發展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關鍵。
總而言之，圍繞“人工智能是否會取代人類”的爭論事實上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內涵并理解其發展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數據無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時代的崛起所帶來的治理挑戰究竟是什么?當前的制度設計是否能夠對其做出有效應對?如果答案是否定的，我們又該如何重構治理體系以迎接人工智能時代的崛起?本文余下部分將對此做進一步的闡述。
二、人工智能時代崛起的治理挑戰
不同于其他顛覆性技術，人工智能的發展并不局限于某一特定產業，而是能夠支撐所有產業變革的通用型技術。也正因為此，其具有廣泛的社會溢出效應，在政治、經濟、社會等各個領域都會帶來深刻變革，并將同時引發治理方面的挑戰。具體而言，挑戰主要體現在以下三個方面。
首先，治理結構的僵化性，即傳統的科層制治理結構可能難以應對人工智能快速發展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監管，原因在于其可能成為公共危險的源頭，例如當自動駕駛技術普及之后，一旦出現問題，便可能導致大規模的連續性傷害。但不同機、大型水壩、原子核科技等二十世紀的公共危險源，人工智能的發展具有極強的開放性，任何一個程序員或公司都可以毫無門檻的進行人工智能程序的開發與應用。這一方面是由于互聯網時代的到來，使得基于代碼的生產門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發展規律的需要。正如前文所提到，唯有大規模的數據輸入才可能得到較好的機器學習結果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數據以完善算法本身，就成為了大多數人工智能公司的必然選擇。與此同時，人工智能生產模式的開放性也必然帶來發展的不確定性，在缺乏有效約束或引導的情況下，人工智能的發展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統的、基于科層制的治理結構顯然難以做出有效應對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監管已經成為不可能，開放的人工智能生產網絡使得監管機構幾乎找不到監管對象;另一方面，由上至下的權威結構既不能傳遞給生產者，信息不對稱問題的加劇還可能導致監管行為走向反面。調整治理結構與治理邏輯，并形成適應具有開放性、不確定性特征的人工智能生產模式，是當前面臨的治理挑戰之一。
再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關系基礎上的法律規制體系，可能難以適用于以算法、數據為主體的應用環境。人工智能的價值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學習和決策能力;正因為如此，人工智能技術才不能簡單地理解為其創造者(即人)意志的表達。程序員給出的只是學習規則，但真正做出決策的是基于大規模數據訓練后的算法本身，而這一結果與程序員的意志并無直接因果關聯。事實上也正由于這個特點，AlphaGo才可能連續擊敗圍棋冠軍，而其設計者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個意義上，我們才回到了福柯所言的“技術的主體性”概念。在他看來，“技術并不僅僅是工具，或者不僅僅是達到目的的手段;相反，其是政治行動者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關系來規范人的行為的法律規制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權行為歸咎于其設計者，無疑不具有說服力;但如果要歸咎于人工智能本身，我們又該如何問責一個機器呢?由此，如何應對以算法、數據為核心的技術主體所帶來的公共責任分配問題，是當前面臨的第二個治理挑戰。
最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發展沖擊而引發的新的社會議題，需要構建新的治理體系和發展新的治理工具。人工智能發展所引發的治理挑戰不僅僅體現在現有體系的不適應上，同時還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護，數據的權屬關系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現象，以及如何平衡人工智能的發展與失業問題。在人工智能時代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發展和應用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關注的失業問題為例，就技術可能性來說，人工智能和機器人的廣泛應用代替人工勞動，已是一個不可否定的事實了。無論是新聞記者，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機器所取代。在一個“充分自動化(Full Automation)”的世界中，如何重新認識勞動與福利保障的關系、重構勞動和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰之一。[16]
上述三方面共同構成了人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰。面對這些挑戰，各國也做出了相應的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進行對比性分析。在此基礎上，第四部分將提出本文的政策建議。
三、各國人工智能治理政策及監管路徑綜述
人工智能時代的崛起作為一種普遍現象，其所引發的治理挑戰是各國面臨的共同問題，各國也陸續出臺了相關公共政策以試圖推動并規范人工智能的快速發展。
美國于2016年同時頒布了《國家人工智能研究與發展戰略規劃》和《為人工智能的未來做好準備》兩個國家級政策框架，前者側重從技術角度指出美國人工智能戰略的目的、愿景和重點方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進創新、保障公共安全方面所應扮演的角色和作用。就具體的監管政策而言，《為人工智能的未來做好準備》提出了一般性的應對方法，強調基于風險評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術的研發與應用施以監管負擔。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學技術基本計劃》，提出了“超智能社會5.0”的概念，強調通過推動數據標準化、建設社會服務平臺、協調發展多領域智能系統等各方面工作促進人工智能的發展和應用。[18]
盡管美國和日本的政策著力點不同，但其共有的特點是對人工智能的發展及其所引發的挑戰持普遍的包容與開放態度。就當前的政策框架而言，美日兩國的政策目標更傾斜于推動技術創新、保持其國家競爭力的優勢地位;當涉及對人工智能所可能引發的公共問題施以監管時，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準式(permissionless)”的監管邏輯，即強調除非有充分案例證明其危害性，新技術和新商業模式默認為都是被允許的。[19]至于人工智能的發展對個人數據隱私、社會公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。
英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規劃，尤其關注到了人工智能發展所帶來的法律和倫理風險。在該報告中，英國政府強調了機器學習與個人數據相結合而對個人自由及隱私等基本權利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責的概念和機制，并同時在算法透明度、算法一致性、風險分配等具體政策方面做出了規定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰略》中延續了其在2006年通過的《信息社會法案》的立法精神，同樣強調加強對新技術的“共同調控”，以在享有技術發展所帶來的福利改進的同時，充分保護個人權利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監管(precautionary)”的政策邏輯，即強調新技術或新的商業模式只有在開發者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]
在本文看來，無論是“無需批準式監管”還是“審慎監管”，在應對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰方面都有其可取之處：前者側重于推動創新，而后者則因重視安全而更顯穩健。但需要指出的是，這兩種監管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術發展與商業模式創新必將引發新的社會議題，無論是算法是否受到言論自由的權利保護還是普遍失業對社會形成的挑戰，它們都在客觀上要求公共政策做出應對，而非片面的“無需批準式監管”能夠處理。更重要的是，“無需批準式監管”的潛在假設是事后監管的有效性;然而，在事實上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業指數“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個電子交易程序合規運行，當各個系統行為聚合在一起時反而卻造成了更大的危機。[23]在此種情形下，依賴于合規性判斷的“事后監管”基本上難以有效實施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關系基礎上的“審慎監管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預知人工智能系統可能的行為或決策，開發者又如何證明人工智能系統的無害性?
正如本文所反復強調的，人工智能與其他革命性技術的不同之處，正是在于其所帶來的社會沖擊的綜合性和基礎性。人工智能并非單個領域、單個產業的技術突破，而是對于社會運行狀態的根本性變革;人工智能時代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計算機革命、互聯網革命直至數字革命基礎上的“奇點”變革。因此，面對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，我們同樣應該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創新”與“安全”這個二元維度下進行艱難選擇。本文在第四部分從承認技術的主體性、重構社會治理制度、推進人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動更深入地圍繞人工智能時代公共政策選擇的研究與討論。
四、人工智能時代的公共政策選擇
《新一代人工智能發展規劃》明確提出了到2030年我國人工智能發展的“三步走”目標，而在每一個階段，人工智能法律法規、倫理規范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內容。面對人工智能時代崛起的治理挑戰，究竟應該如何重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發展邏輯的梳理分析，結合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時代的公共選擇提供參考。
第一，人工智能發展的基石是算法與數據，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系與治理機制，是人工智能時代公共政策選擇的首要命題，也是應對治理挑戰、賦予算法和數據以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權及相應的監督程序問題。算法作為人工智能時代的主要規則，究竟誰有權并通過何種程序來加以制定，誰來對其進行監督且又如何監督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質疑正體現了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動推薦的新聞內容不會摻雜特殊利益的取向?[24]當越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至會影響到總統選舉。也正因為此，包括透明要求、開源要求在內的諸多治理原則，應當被納入到算法治理相關議題的考慮之中。(2)就數據治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規模數據的收集與利用，個人隱私的保護、數據價值的分配、數據安全等相關議題也必將成為公共政策的焦點。如何平衡不同價值需求、規范數據的分享與應用，也同樣成為人工智能時代公共政策選擇的另一重要抓手。
第二，創新社會治理制度，進一步完善社會保障體系，在最大程度上緩解人工智能發展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術革命類似，人工智能的發展同樣會導致利益的分化與重構，而如何保證技術革命成本的承受者得到最大限度的彌補并使所有人都享有技術發展的“獲得感”，不僅是社會發展公平、正義的必然要求，也是促進技術革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關公共政策的考量中，我們不僅應該關注產業和經濟政策，同時也應該關注社會政策，因為只有后者的完善才能夠控制工人或企業家所承擔的風險，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發生。就具體的政策設計來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業潮，基本收入制度的普遍建立可能應該被提上討論議程了?！盎臼杖搿笔侵刚喂餐w(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養懶漢”的質疑，但有研究者已指出，自18世紀就開始構想的基本收入制度很有可能反過來促進就業。[25]芬蘭政府已經于2017年初開始了相關實驗，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時代尚未完全展現其“猙容”之前，創新社會治理機制、完善社會保障體系，可能是平衡技術創新與社會風險的最佳路徑。
第三，構建人工智能全球治理機制，以多種形式促進人工智能重大國際共性問題的解決，共同應對開放性人工智能生產模式的全球性挑戰。人工智能的發展具有開放性和不確定性的特征，生產門檻的降低使得人工智能技術研發的跨國流動性很強，相關標準的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構建相應的全球治理機制。另一方面，跨境數據流動在廣度和深度上的快速發展成為了人工智能技術進步的直接推動力，但各國數據規制制度的巨大差異在制約跨境數據流動進一步發展的同時，也將影響人工智能時代的全面到來。[26]故此，創新全球治理機制，在承認各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機制設計而言，可以在人工智能全球治理機制的構建中引入多利益相關模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發揮主權國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠的基礎性技術變革，互聯網全球治理機制的經驗和教訓值得人工智能發展所借鑒。
上述三方面從整體上對人工智能時代的公共政策框架做出了闡述。與傳統政策局限于“創新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內在聯系來講，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系是起點，其將重構人工智能時代的規則與制度;創新社會治理機制并完善社會保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動;構建全球治理機制則成為了制度性的基礎設施，推動各國在此之上共同走向人工智能時代的“人類命運共同體”。
五、結語
在經歷了60余年的發展之后，人工智能終于在互聯網、大數據、機器學習等諸多技術取得突破的基礎上實現了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當下所應該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統”式擔憂，指出人工智能技術發展的技術邏輯及其所引發的治理挑戰，并在此基礎上提出相應的政策選擇。人工智能治理的這三個基本問題，是重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰略規劃的出臺，我國人工智能的發展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關公共政策議題，對于助推一個人工智能時代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務研究中心）
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人工智能技術倫理范文6
當代哲學家對科學發展的兩種回應
總體而言，當代哲學研究對科學發展的回應，無論是在國際還是在國內哲學界，都存在正反兩種不同觀點，我將它們分別稱作“科學萬能論”和“哲學特色論”，前者聲稱一切自然現象都可以用自然科學加以說明，后者則強調哲學的不可替代作用。這兩種觀點都是哲學家們對當代科學發展的極端反應。根據“科學萬能論”的觀點，科學發展已經為人類提供了所有可能解釋的現實方案，并對人類未來發展提供了可以預期的解決方案。這使得哲學家們對科學研究成果的哲學擴展抱有極大希望，表現為以某一種自然科學研究為模板推進哲學領域的問題研究，或者是按照自然科學的方法重建哲學研究的基本模式。20世紀初期維也納學派的邏輯實證主義哲學就是這種觀點的典型代表，而當代英美分析哲學中的自然主義進路也充分反映了哲學家們對科學研究方法的推崇，無論是在語言哲學、心靈哲學還是在認知科學哲學和實驗哲學研究中，我們都可以強烈感受到科學主義傳統的深刻影響。從當代哲學發展的歷史軌跡看，科學主義傳統的確發揮了重要作用，提倡以科學研究的方式進行哲學研究，這也帶來了當代哲學的革命性變革。無論我們是否承認科學主義的這種歷史作用，科學研究的基本方法和路徑為當代哲學研究的確帶來了不可否認的影響。然而，這種“科學萬能論”的觀點明顯夸大了科學研究對當代哲學發展的作用，因而存在用科學取代哲學的潛在危險。由于哲學研究具有明顯的個人特征而無法重復等性質，一些哲學家就認為，這些性質保證了哲學研究具有科學研究無法取代的特色，因而我們不能用科學研究代替哲學研究。這就是“哲學特色論”的主要觀點。這種觀點的最初捍衛者來自19世紀后半葉的新康德主義哲學家狄爾泰、文德爾班和李凱爾特等人，他們堅持嚴格區分精神科學與自然科學，并認為兩者的根本區別就在于前者強調了精神現象的優先性和特殊性，而后者僅僅是精神科學方法的具體運用。同時，他們還認為，自然科學研究對普遍性的追求與精神科學對特殊性的要求，使得兩者之間無法相互取代?！罢軐W特色論”在現代哲學中是以實證主義傳統的對立面出現的，這表現為晚年胡塞爾對歐洲科學危機的憂慮、海德格爾對現代實證科學的批判以及后期維特根斯坦對現代科學文明的反思。雖然胡塞爾、海德格爾和維特根斯坦對科學的性質有各自不同的理解，但在對待科學與哲學關系問題上的態度卻基本上是一致的：他們都把哲學研究看作是一種與現代科學研究完全不同的事業，在胡塞爾那里是一種真正嚴格意義上的科學，在海德格爾那里是一種追問科學意義的形而上學，在維特根斯坦那里則是一種反思性的理智活動。因此，哲學研究具有科學研究無法取代的特殊性質。這種“哲學特色論”的觀點不僅直接反對把哲學研究混同于科學技術，或者用科學研究方法從事哲學研究，而且試圖用哲學的特殊性質反對科學技術的成就，反對哲學研究中的科學主義和實證主義傾向。從積極的意義上看，這種反對意見對于提醒我們注意科學主義和實證主義在當代哲學中的泛濫的確具有重要作用；但同時，我們更需要看到，這種“哲學特色論”的結果是把哲學研究完全排除于科學發展的視野之外，這不僅不利于科學的發展，也不利于哲學自身的發展。
當代哲學對科學技術研究的介入
從當代科學發展的基本圖景中可以看到，當代哲學始終在以各種不同形式介入科學技術的研究，并試圖用哲學的方式說明當代科學發展的最新成果。這首先表現在科學哲學研究領域，其次表現在以認知科學和人工智能為代表的交叉學科研究中。可以說，科學哲學研究是哲學家們深入科學研究領域的主戰場。早期科學哲學家們，如邏輯實證主義者石里克、卡爾·波普等，堅持把科學研究作為哲學研究的基本模板，以科學主義精神貫穿于哲學研究的全過程。雖然后來的哲學發展逐漸表明維也納學派“統一科學”綱領的失敗，但這一綱領體現的科學精神，即以經驗為向導、以邏輯為手段、以效果為目的，卻在后來的科學哲學研究中保留了下來，特別體現在具體科學哲學的研究領域中。當前科學哲學研究通常被劃分為兩個主要部分。一部分是“一般科學哲學”，主要關心的是科學研究的歷史發展、科學研究的方法論以及科學哲學研究的一般問題；另一部分則是“具體科學哲學”，主要涉及不同科學研究領域中的哲學問題，從哲學認識論和方法論上討論具有普遍意義的科學問題?！耙话憧茖W哲學”處理確證、語義和科學理論的哲學解釋，其中包括了科學概念的操作性特征、認知意義的經驗標準、理論的相互融合、科學革命、科學實在論的演變、因果解釋、還原論與科學的統一，等等?！熬唧w科學哲學”則包括了物理學哲學、生物學哲學、心理學哲學、社會科學哲學，等等。此外，在當代分析哲學傳統中，還有邏輯哲學、數學哲學、語言哲學、心靈哲學等，它們不僅與自然科學研究密切相關，而且已經成為當代哲學研究的獨立分支領域。越來越多的哲學家已經充分意識到哲學研究對科學技術最新成果的介入的重要性和必要性。這種介入在以認知科學和人工智能研究為代表的交叉學科研究領域表現得更為明顯。如今，認知科學研究已經被公認為具有多學科交叉研究性質的綜合性科學，其中，哲學與心理學、計算機科學、神經科學、語言學與人類學等都被視為認知科學研究的主體學科，共同構成了認知科學研究的基礎部分。與人工智能技術相比，認知科學研究是對人類認知獲得的性質、范圍、形式和表征方式的基礎研究，因而應當屬于傳統科學研究的理論部分。這些研究通常包括了兩個主要部分：其一是與人類認知和心靈活動密切相關的內容研究，其二是與認知活動特征描述密切相關的表征研究。內容研究部分主要涉及意識的性質和內容、動物認知、認知神經科學、認知心理學等。這些與當代心靈哲學研究的主題和內容有實質性的交叉，因而說明認知科學與哲學研究的交叉性質。在人工智能技術日益活躍的今天，人們對這種技術所帶來的一系列倫理問題提出了更多的擔憂和思考。應當說，人工智能技術的每一項突破都是在更新人類對自身的認知，不斷拓展人類的認知邊界。相對于人類主體，人工智能構建了一個巨大的“他者”，挑戰了傳統的“人類中心主義”。這個他者不是被人類奴役的客觀對象，而是與人類地位平等的另類主體，甚至就是人類自身。難以想象的是，當人類大腦的所有神經元逐個被硅基芯片或其他人工智能技術所替換，我們在自我審視或審視他人的時候，我們究竟是在審視什么樣的對象。因此，在現有的人類社會條件下，人工智能技術自然就會引發大量倫理關切，人工智能技術的利用就會威脅到人類倫理的一些基本信念。這些都迫使我們在人工智能技術高速發展的今天，重新思考人類智能與人工智能之間的關系。
未來哲學的可能性
