亞馬遜被打臉，李彥宏提過的AI倫理還有多遠？

　　近期，關(guān)于AI倫理問題的大討論在大洋彼岸掀起了新的高潮。周三，包括特斯拉創(chuàng)始人埃隆·馬斯克在內(nèi)的2000多位美國科技圈大佬，聯(lián)名簽署宣言，表示絕不將他們的技能用于開發(fā)自主殺人機器。而就在幾天前，一向標榜“用戶第一”的亞馬遜，因為向美國警方推銷人臉識別技術(shù)Rekognition，而受到美國民眾的抗議。

　　馬斯克的宣言其來有自。據(jù)報道，這項協(xié)議簽訂的背景，是少數(shù)公司的技術(shù)發(fā)展，及其向政府機構(gòu)和執(zhí)法團體提供技術(shù)的用途和方式面臨強烈爭議。谷歌就曾向美國軍方提供人工智能科技，微軟也因向美國移民和海關(guān)執(zhí)法局提供相關(guān)服務(wù)而遭到抗議。而亞馬遜的備受指責，則是因為Rekognition技術(shù)能夠進行物體和場景檢測、面部分析、比較和識別，借助亞馬遜的大數(shù)據(jù)和打磨過后的模型，可以簡單而準確地進行人員跟蹤，這讓部分美國民眾內(nèi)心警鈴大作，感覺AI的使用越了界。

　　不論抗議還是宣言，其背后反映的都是一個老問題——技術(shù)的目的是什么?使用的邊界在哪里?這幾乎是每一樣新技術(shù)問世后必然面臨的倫理爭議。而在倫理問題上，人工智能又顯得更為復(fù)雜。它模糊了物理現(xiàn)實、數(shù)字和個人的界限，衍生出了交錯的倫理、法律和安全問題，需要提前布局，審慎應(yīng)對。

　　這不禁讓人想到今年在貴陽舉辦的數(shù)博會上，百度創(chuàng)始人、CEO李彥宏所提出的四條“AI倫理原則”。在當天的演講中，李彥宏講了個笑話，說他不擔心自己吹過的關(guān)于無人車量產(chǎn)的牛能不能實現(xiàn)，更關(guān)心的是無人車的安全，而他所提出的AI倫理原則第一條，即是“AI的最高原則是安全可控”。

　　此外，他認為，AI的創(chuàng)新愿景是促進人類更平等地獲取技術(shù)和能力，AI存在的價值是教人學(xué)習(xí)，讓人成長，而非超越人，替代人，而AI的終極理想則應(yīng)該是為人類帶來更多自由與可能。歸根結(jié)底，李彥宏所提出的AI倫理原則，在立場上強調(diào)技術(shù)要為人服務(wù)。

　　這也是國內(nèi)外眾多大佬們的共識。蘋果公司CEO庫克也說過，科技和人文的聯(lián)姻才是能夠震撼心靈的歌唱。“如果你做的一切都以人為本，就可以產(chǎn)生巨大的影響。注入了價值觀的技術(shù)才能夠使得所有人共同進步?！?/p>

　　而一向?qū)I很警惕的馬斯克則表示了更多擔憂：隨著人工智能(AI)的應(yīng)用越來越廣泛，社會需要更加關(guān)注其安全問題?！拔矣H眼見過最先進的AI技術(shù)，它是人類文明存續(xù)的最大威脅，我們確實應(yīng)該擔心?！?/p>

　　事實上，技術(shù)本身沒有倫理問題，對倫理的討論，其目的在于制約制造者、使用者、傳播者們，在于在問題出現(xiàn)之前解決問題。而“原則”的提出，則是在態(tài)度、立場之上，構(gòu)建行為的邊框，為解決問題提供方向。對于AI時代的到來，李彥宏、扎克伯格等是圈中出了名的樂觀派，一向為AI技術(shù)鼓與呼，在多個場合強調(diào)AI讓生活更美好。但李彥宏也同樣注意到，AI的研究與應(yīng)用不能失序和失控。倫理原則，是對AI和人類的雙重保護，需要一二三四地點出來，說明白。

　　從大環(huán)境來看，近年來AI確實是走了一條“花路”，國內(nèi)外的AI企業(yè)發(fā)展得風(fēng)生水起。在中國，《新一代人工智能規(guī)劃》《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》相繼發(fā)布，“人工智能”連續(xù)兩年被寫入政府工作報告，中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟成立，科技部確定了一批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺……如中國工程院院士潘云鶴所說，我國政府、科技界、產(chǎn)業(yè)界、教育界等正在形成各具特色、銜接有序、充滿活力、人工智能發(fā)展良好的中國生態(tài)。

　　AI第一次在如此深刻地改變我們的生活，而研發(fā)和推廣它的主體，此時也如同船頭的瞭望者，它有責任提醒大家，此處有暗礁險灘，我們應(yīng)聯(lián)動各方，盡快確定如何應(yīng)對，讓AI發(fā)展駛向正確航路。企業(yè)走在AI實踐的最前沿，它們對于已經(jīng)商業(yè)化或者即將商業(yè)化的技術(shù)，應(yīng)該更多一份警惕。因而李彥宏的這四條倫理原則，結(jié)合如今AI公司陷入的麻煩來看，也更有借鑒意義。