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設(shè)備與工具
AI的道德和透明度
算法將道德考慮和價值選擇嵌入程序決策中。這樣，這些系統(tǒng)就自動決策中使用的標準提出了疑問。有些人希望對算法的功能以及做出的選擇有更好的了解。
在美國，許多城市學校都基于各種考慮因素（例如，父母的偏愛，鄰里質(zhì)量，收入水平和人口背景），使用算法進行入學決策。布魯金斯大學的研究員喬恩·瓦蘭特（Jon Valant）說，新奧爾良的布里科拉奇學院（Bricolage Academy）“將經(jīng)濟弱勢的申請者的優(yōu)先權(quán)提高到其可用席位的33％。不過，實際上，大多數(shù)城市都選擇了優(yōu)先考慮當前學生，在校學生的子女以及居住在學校廣闊地理區(qū)域的家庭中的兄弟姐妹的類別?？紤]到這一點，入學選擇可能會有很大不同。排序發(fā)揮作用。
根據(jù)AI系統(tǒng)的設(shè)置方式，它們可以促進抵押貸款申請的重新編排，幫助人們歧視自己不喜歡的個人，或者根據(jù)不公平的標準幫助篩選或建立個人花名冊。就系統(tǒng)如何運行以及它們?nèi)绾斡绊懣蛻舳?，編程決策中考慮的因素類型非常重要。
出于這些原因，歐盟將于2018年5月實施通用數(shù)據(jù)保護條例（GDPR）。規(guī)則明確規(guī)定，人們有權(quán)“選擇退出個性化定制廣告”，并且“可以對由演算法”以及“如何吸引人為干預”的形式來解釋該算法如何產(chǎn)生特定結(jié)果。每個指南旨在確保對個人數(shù)據(jù)的保護，并為個人提供有關(guān)“黑匣子”如何運作的信息。
AI的法律責任
關(guān)于AI系統(tǒng)的法律責任存在疑問。如果存在危害或違規(guī)行為（對于無人駕駛汽車，則是死亡事故），該算法的運營商很可能會屬于產(chǎn)品責任規(guī)定。大量判例法表明，情況的事實和情況決定了賠償責任并影響了所施加的處罰種類。罰款的范圍從民事罰款到重大傷害監(jiān)禁不等。亞利桑那州與Uber有關(guān)的死亡將是法律責任的重要測試案例。該州積極招募Uber對其自動駕駛汽車進行測試，并在道路測試方面給了公司很大的自由度。在此案中是否會提起訴訟以及被起訴的人還有待觀察：諸如備用司機，發(fā)生事故的亞利桑那州菲尼克斯社區(qū)，Uber公司，軟件開發(fā)商或汽車制造商?？紤]到路試涉及的人員和組織眾多，有許多法律問題需要解決。
在非交通領(lǐng)域，數(shù)字平臺通常對其站點上發(fā)生的事情承擔有限責任。例如，對于Airbnb，該公司“要求人們同意放棄起訴權(quán)，或參與任何集體訴訟或集體仲裁，以使用該服務(wù)?！蓖ㄟ^要求其用戶做出犧牲由于公司擁有基本權(quán)利，因此限制了消費者的保護，因此削弱了人們抵抗因不公平算法而產(chǎn)生的歧視的能力。但是中立網(wǎng)絡(luò)的原則在許多領(lǐng)域是否成立尚待廣泛確定。
IV、推薦和建議
為了在創(chuàng)新與基本人類價值觀之間取得平衡，我們提出了一些有關(guān)人工智能發(fā)展的建議。這包括改善數(shù)據(jù)訪問，增加政府對AI的投資，促進AI勞動力發(fā)展，建立聯(lián)邦咨詢委員會，與州和地方官員接觸以確保他們制定有效的政策，規(guī)范廣泛的目標而不是特定的算法，將偏見視為人工智能問題，維持人類控制和監(jiān)督的機制，并對惡意行為進行懲罰并促進網(wǎng)絡(luò)安全。
改善數(shù)據(jù)訪問
美國應(yīng)制定促進創(chuàng)新和保護消費者的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。目前，在數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)共享或數(shù)據(jù)保護方面還沒有統(tǒng)一的標準。幾乎所有數(shù)據(jù)本質(zhì)上都是專有數(shù)據(jù)，并未與研究團體廣泛共享，這限制了創(chuàng)新和系統(tǒng)設(shè)計。人工智能需要數(shù)據(jù)來測試和提高其學習能力。沒有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，幾乎不可能獲得人工智能的全部好處。
通常，研究社區(qū)需要更好地訪問政府和商業(yè)數(shù)據(jù)，盡管要采取適當?shù)谋Ｗo措施以確保研究人員不會像Cambridge Analytica對Facebook信息那樣濫用數(shù)據(jù)。研究人員可以通過多種方式獲得數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。一種是通過與擁有專有數(shù)據(jù)的公司的自愿協(xié)議。例如，F(xiàn)acebook最近宣布與斯坦福大學經(jīng)濟學家拉吉·切蒂（Raj Chetty）建立合作伙伴關(guān)系，利用其社交媒體數(shù)據(jù)探索不平等現(xiàn)象。作為安排的一部分，研究人員被要求進行背景調(diào)查，并且只能訪問安全站點中的數(shù)據(jù)，以保護用戶的隱私和安全。
在美國，在數(shù)據(jù)訪問，數(shù)據(jù)共享或數(shù)據(jù)保護方面沒有統(tǒng)一的標準。幾乎所有數(shù)據(jù)本質(zhì)上都是專有數(shù)據(jù)，并未與研究團體廣泛共享，這限制了創(chuàng)新和系統(tǒng)設(shè)計。
長期以來，Google一直以匯總形式向研究人員和公眾提供搜索結(jié)果。通過其“趨勢”網(wǎng)站，學者可以分析諸如對特朗普的興趣，對民主的看法以及對整體經(jīng)濟的看法等主題。這有助于人們追蹤公眾利益的動向，并確定激發(fā)公眾興趣的主題。
Twitter通過應(yīng)用程序編程接口（通常稱為API）將大部分推文提供給研究人員。這些工具可幫助公司外部的人員構(gòu)建應(yīng)用程序軟件并利用其社交媒體平臺中的數(shù)據(jù)。他們可以研究社交媒體傳播的模式，并了解人們對當前事件的評論或反應(yīng)。
在某些具有明顯公共利益的部門中，政府可以通過建立共享數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)來促進協(xié)作。例如，美國國家癌癥研究所率先提出了一種數(shù)據(jù)共享協(xié)議，在該協(xié)議中，經(jīng)過認證的研究人員可以使用從臨床數(shù)據(jù)，理賠信息和藥物療法中獲得的去識別信息來查詢其擁有的健康數(shù)據(jù)。這使研究人員能夠評估功效和有效性，并就最佳醫(yī)療方法提出建議，而不會損害個別患者的隱私。
可能存在將政府和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集結(jié)合起來以提高系統(tǒng)性能的公私數(shù)據(jù)合作伙伴關(guān)系。例如，城市可以將乘車共享服務(wù)中的信息與其自身在社會服務(wù)位置，公交線路，公共交通和高速公路擁堵方面的資料相結(jié)合，以改善交通狀況。這將有助于大都市地區(qū)處理交通阻塞問題，并有助于高速公路和公共交通的規(guī)劃。
這些方法的某種組合將改善研究人員，政府和企業(yè)界的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，而不會影響個人隱私。正如NVIDIA副總裁Ian Buck所說：“數(shù)據(jù)是驅(qū)動AI引擎的燃料。聯(lián)邦政府可以訪問大量的信息資源。公開訪問這些數(shù)據(jù)將有助于我們獲得深刻的見解，將改變美國的經(jīng)濟?！蓖ㄟ^其Data.gov門戶，聯(lián)邦政府已經(jīng)將超過23萬個數(shù)據(jù)集放入公共領(lǐng)域，這推動了創(chuàng)新并提供了幫助。人工智能和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的改進。私營部門還需要促進研究數(shù)據(jù)的訪問，以便社會可以充分利用人工智能的利益。
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