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人工智能如何做到可信、可用？专家热议：把责任归结到个人******
中新网北京12月11日电 人工智能治理的理想状态，是人工智能技术能做到可知、可信、可控、可用。而在现实中，人工智能技术手段虽然非常强大，但是离完美、完善仍有相当的距离。从技术角度和技术应用角度，人工智能的发展如何做到扬长避短？
近日，在2022人工智能合作与治理国际论坛上，专家围绕该话题进行了讨论。
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)
报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法****** 光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。 论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。 记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。 报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。 “在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。 针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。 具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。 中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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