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    全球加強“算法歧視”監管力度 人工智能該怎樣踐行“科技向善”?

    央廣網北京12月5日消息(記者馮爍)據中央廣播電視總臺中國之聲《新聞縱橫》報道,隨著智慧城市、智能設備越來越多地進入到人們的生活中,人工智能在賦能千行百業的同時,也帶來了安全、隱私、公平等問題和挑戰。諸如個人信息泄露問題,低俗劣質信息精準推送、“大數據殺熟”等算法歧視亂象凸顯出來。

    近期,各國監管機構也加大了對算法不公平的打擊力度。人工智能帶來了哪些新煩惱?面對這些煩惱人們真的束手無策嗎?

    現如今人工智能已經成為一股無可抵擋的潮流,甚至遍布于各個行業之中。然而當人工智能越來越懂人類時,我們不禁要擔心:這些人工智能會不會哪一天就把我們給“賣了”?

    以近些年很多小區安裝的人臉識別門禁為例,不少業主都表示擔心被采集的人臉信息泄露。

    各類人臉識別系統、手機App等都在廣泛采集用戶人臉、聲紋等具有強個人屬性的生物特征信息及行為軌跡等數據,一旦泄露將威脅個人隱私。

    數據安全是數字經濟發展中最關鍵的安全挑戰之一,近些年國際社會上發生的數據泄露事件也并不少。今年8月,微軟服務器上約3800萬條記錄(包括私人信息)被暴露。此次的數據泄露包括用戶的姓名、地址、財務信息和新冠肺炎疫苗接種狀態等,人員涉及美國航空公司、福特公司以及馬里蘭州衛生部和紐約市公共交通系統等公共機構。

    從我國法律層面上看,今年11月,個人信息保護法正式實施,針對人臉識別等行為作出了明確規定。至此,連同已經實施的數據安全法、網絡安全法,三者共同構成了我國在網絡安全和數據保護方面的法律“三駕馬車”。

    國家新一代人工智能治理專業委員會主任薛瀾表示,新一代人工智能以數據為基礎,所以首要挑戰就是怎么樣能夠有高質量的數據集建設并對數據進行有效管理。

    在購物網站上填個調查問卷,甚至連問卷都沒填,僅是瀏覽信息,就幾乎看不到一些選項范圍之外的商品廣告信息了;通過應用程序(App)閱讀了一條養生信息,隨后便會經常收到養生知識、養生產品的廣告推送……這都是“算法歧視”,很多人有切身感受。

    當前,人工智能技術的發展正處在關鍵十字路口。12月4日,2021人工智能合作與治理國際論壇在京開幕,大咖云集。他們如何看待這個問題?人工智能又應該怎樣去踐行“科技向善”呢?

    今年年初,中國消費者協會就消費領域不合理的算法現象發聲,揭露出“大數據殺熟”的六種現象,其中就包括大家非常熟悉的“精準推送”——這是指互聯網平臺通過監測分析消費者的消費行蹤軌跡,如瀏覽過的頁面、廣告、商品服務、話題等,有針對性地對消費者進行商業營銷。

    一位來自南京的消費者告訴記者:“比如,我5分鐘之前跟朋友聊到電動牙刷,5分鐘后我打開某些電商平臺,它就會給我推送這種商品,而這種商品是我之前沒有搜索過的。”

    的確,隨著人工智能技術的發展,更精準地讀懂大家想要什么在一些場合下變得非常方便,但是一旦這種對信息的收集越了界,將給大家帶來無盡的困擾。

    目前我國已經陸續出臺了一系列政策,為“大數據殺熟”戴上緊箍咒。11月18日,上海率先在電子商務領域出臺地方性指引,制定發布《上海市網絡交易平臺網絡營銷活動算法應用指引(試行)》,明確平臺經營者不得利用算法實施不正當價格行為,不得利用算法對消費者實施不合理的差別待遇。

    今年8月,國家網信辦已經出臺了《互聯網信息服務算法推薦管理規定(征求意見稿)》,要求算法推薦服務提供者應當定期審核、評估、驗證算法機制機理、模型、數據和應用結果等,不得設置誘導用戶沉迷或者高額消費等違背公序良俗的算法模型。

    不少專家都表示,發展人工智能,必須堅持技術永遠服務人的原則,而不是利用技術來窺探人、傷害人。

    對此,清華大學智能社會治理研究院院長蘇竣指出:“算法以前所未有的速度和無與倫比的精度處理數據,讓占據了用戶數據和高級算法優勢的個體或組織,因此獲取了極大的權力,形成壟斷性的超級平臺,對市場活動中的勞動者權益和消費者的福利造成了無邊界的蠶食。當今社會,每個人其實都被困在各式各樣的算法里。”

    眾所周知,人工智能是在特定模型下自我學習形成算法的,訓練模型所依據的數據集和模型本身的設計都有可能帶來偏差。而這就會帶來歧視問題。

    美國卡內基梅隆大學學者就曾經用釣魚軟件模擬普通用戶瀏覽求職網站的實驗,然后統計谷歌推送“年薪20萬美元以上的職位”的廣告數據,結果男性收到1852次推送,女性收到318次。結果很明顯,平臺可以通過后臺進行關鍵詞設置,可以“操作”每類人群收到的信息頻率。

    一位來自美國的黑人女士喬伊也曾公開表示,在實習中她遭遇了這樣一種情況——由于自己是黑人臉龐,所以人臉識別攝像頭無法識別她的面容。

    對此,清華大學人工智能國際治理研究院學術委員龔克表示,人工智能很可能會導致廣泛的歧視和不公問題,這種算法偏見亟待糾偏。

    “我們現在使用人工智能的時候,是靠數據來訓練模型,而我們從社會中采集的數據帶有了現實社會的很多偏見。如果我們沒有適當的技術對我們的算法進行偏見的檢測、去除,公平無歧視的原則就會變得沒有辦法落地。”龔克說。

    責任編輯:Rex_08

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