生成式人工智能的伦理前沿：介绍与重要性
生成式人工智能的伦理前沿：引言与重要性
介绍
生成性人工智能（Generative AI）凭借其杰出的创作、模仿和增强能力，带来了前所未有的可能性和复杂的伦理困境的时代。本文深入探讨了生成性人工智能的伦理边界，在迅速发展的数字化领域中强调了它们的重要性。它旨在阐明与生成性人工智能相关的多维挑战，从对人类自主性的威胁和现实扭曲到机会不平等和文化代表性。通过应对这些挑战，我们可以负责任地使用这项变革性技术，确保它在维护基本价值和权利的同时造福社会。本文提供了开发者和组织可以采用的策略和解决方案，以维护人工智能发展中的道德原则，保护自主性、真实性和多样性。
学习目标：
- 理解生成性人工智能中的伦理挑战，如对人类自主权和现实扭曲的威胁。
- 探索维护自主性、真实性和多样性在人工智能发展中的策略。
- 认识到数据安全、隐私保护和解决与人工智能相关的机会不平等的重要性。
自主权：对人类决策的挑战
与人工智能发展相关的一项重要风险是其对人类自主权的潜在危害。举个例子，最近发生了一起组织利用人工智能在就业决策中非法歧视年龄和性别的案例。这个例子揭示了在没有伦理考虑的情况下将决策委托给人工智能的危险。
第一个风险在于对人工智能的过度依赖。依赖人工智能进行决策，而不是把它作为协作工具使用，可能导致批判性思维能力下降。随着人工智能工具变得更加高效，人们可能会盲目信任它们，削弱他们独立判断的能力。
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第二个风险是偏见的持续存在。如果人工智能系统在没有人类干预的情况下做出决策，无论是故意还是无意，偏见可能会得到延续，进一步侵蚀人类的自主权。
第三个风险涉及全知幻觉。随着人们越来越倚重于人工智能工具，却不了解它们的决策过程，这些工具可能成为一种神秘而无所不知的存在。这可能导致一代人对人工智能的信任超过自己的判断，这是一个令人担忧的前景。
维护人类自主权在人工智能发展中
为了维护人类自主权，在人工智能发展过程中可以采取以下步骤：
- 人机协作：人类参与带来伦理价值、道德和对语境的认识，而人工智能则缺乏这些。鼓励人机协作可产生更好、更多样和更准确的结果。
- 赋予用户权力：让人工智能的用户成为决策过程的积极参与者。鼓励他们在与人工智能的互动中提供背景和澄清。
- 透明决策过程：开发透明、可追溯和可审计的人工智能模型。用户应能理解人工智能如何得出结论。
- 积极监控：定期对人工智能系统进行审计和测试，确保其符合伦理和法律标准。这确保人工智能继续造福人类，而不是危害其自主权。
战略和解决方案保护真实性和现实性在人工智能
生成性人工智能的第二个伦理边界是扭曲现实和损害真实性的潜力。深度伪造（deepfake）的兴起是人工智能工具如何被利用来欺骗和操纵的惊人示例。
与现实扭曲相关的风险包括传播错误信息、对心理健康的影响、丧失文化价值观、压制少数群体观点。最终，这些风险可能导致社会不稳定。
为了维护真实性和现实性，请考虑以下战略：
- 要求获得签署同意：在使用他人肖像进行语音或视频生成时，要求获得签署同意，以确保道德使用。
- 开发不可破坏的水印：为人工智能生成的内容实施水印或编码，以指示其人工智能来源。
- 使用区块链创建唯一标识符：探索利用区块链技术为人工智能生成的内容创建唯一标识符的潜力。
- 法律合规：在法律司法辖区倡导对人工智能滥用的更严厉处罚，确保建立健全的监管框架。
机会不平等的风险
当我们思考什么是完全人类的意义时，跨越社会经济层面的平等获取和机会至关重要。互联网已经为许多人扩展了机会，实现了全球连接和对话。然而，生成式人工智能的迅速发展也带来了将某些群体抛在身后的风险。
目前，包括ChatGPT在内的大多数生成式人工智能主要以英语运作，忽略了世界上存在的多种语言和观点。全球大约有7000种口头语言，其中许多语言并未被这些先进的人工智能工具支持。这带来了重大的风险，因为它不仅否认了对技术的获取，还忽视了这些多样性声音在数据中的代表性。
这种机会不平等可能导致少数语言和文化的文化保护丧失。人工智能的快速发展结合了不平等的接入，可能导致宝贵的习俗、故事和历史在这些数据集中被忽视。未来的一代可能失去与这些文化连接的机会，进一步加剧了不平等和文化侵蚀。
文化保护与代表性
人工智能进步中的一个重要风险是缺乏文化代表性。用于训练这些模型的数据集往往缺乏多样性，这可能导致偏见和歧视。例如，人脸识别技术可能无法准确识别来自少数群体的个体，导致歧视性结果。
这种缺乏多样性在图像生成中也很明显。正如Michael Sankow在一篇博文中所示，早期版本的MidJourney等AI模型生成的图像是缺乏多样性的。教师、教授或医生的图像主要描绘了一种特定的外貌或肤色。这种偏斜的训练数据可能导致偏见结果，不反映现实世界的多样性。
生成式人工智能中的偏见和歧视
解决生成式人工智能发展和应用中的偏见和歧视是至关重要的。当训练数据不代表多样的观点和背景时，就会出现偏见。它可以影响自然语言处理、人脸识别和图像生成等应用。
此外，在生成式人工智能领域，进入的门槛很高。获取必要的计算能力、硬件和软件所需的成本可能会使小公司、创业者和新用户不愿利用这些工具的强大功能。
为了解决机会不平等、文化代表性和偏见所带来的风险，开发人员和组织可以采取几项积极的措施。这些步骤对于使生成式人工智能更加公平和包容至关重要。
- 伦理数据采集：在处理数据时，确保数据的多样性和代表性至关重要。审查现有数据集以识别和暴露任何缺乏多样性的情况，并审查数据以确保它代表了社会的广泛范围。
- 优先考虑多语言支持：开发人员应努力扩展他们的模型，包括更广泛的语言范围。这可能涉及与非营利组织、教育机构或社区组织合作获取多样的数据。
- 降低进入门槛：通过提供教育机会和减少开发新模型的成本，使人工智能开发更加可访问。这确保更广泛的人群可以使用这些工具。
- 多模态互动：引入语音对话等功能可以增加可访问性，使那些使用传统的基于文本界面可能面临挑战的人们也能使用这项技术。
确保数据安全与隐私
数据安全和隐私是生成式人工智能安全部署的重要方面。保护用户的个人信息，并确保数据的合法使用至关重要。为了实现这一点：
- 过滤个人身份信息（PII）、个人健康信息（PHI）和其他敏感数据，以保护用户隐私。
- 制定明确透明的用户隐私政策，通知用户数据的收集和共享情况。提供退出程序并公开第三方数据共享。
- 实施用户同意数据收集和使用，确保用户对其数据的使用具有控制权。
- 为团队提供培训，以识别和减轻与数据隐私和安全有关的风险。
保留有意义的工作
随着生成式人工智能的不断进步，普遍失业的潜力成为一个重大关注点。麦肯锡的研究表明，到2030年，美国30%的工作时间可能会被自动化，影响数百万工人。创造性工作的减少也是可能的，因为人工智能工具在各种创造性任务中变得熟练。为了减轻这些风险并通过有意义的工作保留目标感：
- 实施提升技能和重新技能培训项目，教授人工智能驱动未来所需的新技能，帮助工人转岗。
- 开发用户友好的人工智能工具，降低学习曲线，使更多人能够有效利用人工智能。
- 将人工智能定位为增强人类能力的工具，而非取代人类。鼓励公司将员工重新定位，专注于具有更高影响力的任务。
- 向面临失业的工人提供支持，确保他们在不断变化的就业环境中蓬勃发展，找到有意义的角色。
结论
总之，在今天的数字化环境中，生成式人工智能面临的伦理挑战至关重要。本文强调了保护人类自主权、保持真实性、解决机会不平等、确保文化代表性和打击偏见的需求。为了实现这一目标，透明度、道德的人工智能使用、多样化的数据代表以及数据安全至关重要。通过采取这些措施，我们可以在维护基本价值观并创造积极的人工智能未来的同时，利用生成式人工智能的力量。
要点：
- 通过透明度、人工介入和道德的人工智能使用来保护人类的自主权是至关重要的。
- 解决人工智能中的偏见和歧视、确保多样化的数据代表以及降低进入的障碍，是朝着更公平的人工智能领域迈出的积极步骤。
- 确保数据安全和隐私，通过提升技能保留有意义的工作，并推广人工智能作为一种增强人类能力的工具，对于实现积极的人工智能未来至关重要。
常见问题
作者简介：Kai Blakeborough
Kai Blakeborough的使命是使人人都能接触到人工智能。凭借十多年的多元化经验，包括项目管理、法律运营、流程改进和非营利组织传播，Kai以负责任地使用人工智能的伦理立场为特点。他擅长简化复杂的人工智能概念，并为生成式人工智能工具的战略用例提供帮助。Kai制定了企业准则，并进行了有关负责任的人工智能使用和有效工程的培训。他设想未来的人工智能能够负责地为人类服务，与全球社会价值观保持一致。
DataHour页面：https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/the-ethical-frontiers-of-generative-ai
