AI六大框架

隨着人工智慧不斷快速擴展，面臨的挑戰往往是來自人類而非機器。廣泛部署AI的障礙不再是技術本身，而是一系列與人相關的挑戰。惡意AI（misbehaving AI）的出現可能為科技增加了陰影，這些風險實際可能影響着每個地球人的未來，除了種族、年齡或性別歧視等，亦可以用作散布虛假資訊，甚至戰爭。

從商業角度來看，AI現在成為必備的業務能力，有諮詢公司提出了「可信賴人工智慧」（Trustworthy AI）的框架，說明企業在AI系統實施的設計、開發、部署和運營階段中達成通盤考慮。以下是框架中的6個重點：

1. 公平、不偏頗：可信賴的AI必須從設計和訓練，以遵循公平的角度開發，還要經過內部和外部的測試，以減少不公平。自古以來偏見就存在於社會之中，不是什麼新鮮事。如今AI有可能成為貪婪的人們作惡新工具罷了。

2. 透明且可解釋：要讓AI可信任，所有參與者都有權了解資料的使用方式以及AI的決策方式。AI的演算法、屬性和相關性必須易於檢查，並且具有可解釋性。隨着依賴AI的產品數量和關鍵程度增加，AI不能再被視為接收輸入並生成輸出的「黑匣子」，我們需要對內部發生的情況清楚了解。

3. 負責和承擔責：可信賴的AI系統需要包括明確誰應當對於產出負責和擔責。對於那些受到傷害的人和政府監管機構而言，指摘技術本身的決策失誤是不夠的。隨着AI的應用日益關鍵（如疾病診斷、財富管理和自動駕駛），這個問題可能只會變得更加重要。

4. 穩定和可靠：AI在實現廣泛應用前，必須至少與它要增強或替換的傳統系統、流程和人員一樣穩定和可靠。要達成可信賴的AI，必須使其在需要時發揮作用，並產生一致且可靠的輸出，在不太理想的條件下，以及遇到意外等情況正確執行任務。可信賴的AI必須有良好的擴展性，在規模化應用時保持穩定和可靠。即使出現錯誤，也應當是可預測和預期的錯誤。

5. 尊重隱私：隱私對於所有類型的資料系統都是關鍵問題，但它對於AI來說尤其重要，因為AI系統生成的複雜結論通常來自更詳細、更個性化的資料。可信賴的AI必須遵守資料方面的法規，並且僅出於所述目的來使用資料。AI隱私問題通常超出了公司的控制範圍。例如AI助手捕獲音訊資料的隱私最近成為頭條新聞，關於公司供應商和合作夥伴訪問資料的權力等級引發了爭議。

6. 安全無虞：為了達到可信賴的AI，必須防範可能導致物理或虛擬損害的網絡安全風險。儘管安全性對所有電腦系統都非常重要，但由於AI在真實世界中的作用和影響愈來愈大，因此安全問題對於AI尤為重要。

車品覺_紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員