人工智能革命及其伦理考量
人工智能（AI）的飞速发展及其强大功能正在深刻地影响着各个领域。特别是生成式人工智能，它在改变日常运作模式方面引起了企业、个人以及市场领导者的广泛关注和热烈讨论。
生成式人工智能展现出了生成多样化、高质量内容的惊人能力，这些内容涵盖文本、图像、视频乃至音乐等多种形式，对多个行业都产生了深远的影响。
根据Acumen Research的分析报告，全球生成式人工智能市场预计到 2032年将达到惊人的2088亿美元，并在2023年至2032年间保持35.1%的复合年增长率。
然而，这项强大技术的发展也带来了一些不容忽视的伦理问题与挑战，尤其是在数据隐私、版权、深度伪造以及合规性等方面的问题。
本文将深入探讨生成式人工智能所引发的这些伦理问题，分析它们是什么以及我们如何防范它们。首先，让我们回顾一下欧盟在2019年制定的关于可信人工智能的伦理准则。
可信人工智能的伦理准则
2019年，一个高水平的人工智能专家组发布了 关于可信人工智能的伦理准则。
该准则旨在应对当时潜在的人工智能风险，包括数据泄露与隐私侵犯、歧视性行为、对第三方造成的有害影响、失控的人工智能以及欺诈活动。
该准则强调，可信人工智能必须满足以下三个基本要素：
- 道德：必须尊重伦理价值观和原则。
- 合法：必须遵守所有适用的法律和规章。
- 稳健：必须从技术安全和社会环境的角度确保系统的高度稳健性。
此外，该准则还详细阐述了人工智能系统要被视为可信赖，必须满足的七项关键要求，具体如下：
虽然这些指导方针在人工智能行业产生了重大影响，但随着生成式人工智能的兴起，一些担忧仍然存在，甚至有所加剧。
生成式人工智能与伦理挑战
在讨论人工智能伦理规范时，生成式人工智能，特别是随着OpenAI和ChatGPT等模型的出现，带来了一系列独特的挑战。
生成式人工智能的特性引发了一系列伦理问题，主要集中在监管合规性、数据安全和隐私、控制、环境问题以及版权和数据所有权等领域。
例如，生成式人工智能可以生成与人类语言高度相似的文本，包括图像和视频，这引发了人们对深度伪造、虚假新闻的制造以及其他可能造成伤害和传播错误信息的恶意内容的担忧。 此外，人们可能会感到自己无法控制基于其算法的人工智能模型的决策。
被誉为“人工智能教父”的 杰弗里·辛顿 表示，人工智能开发人员必须努力理解人工智能模型如何试图从人类手中夺取控制权。 同时，许多人工智能专家和研究人员也对人工智能的能力和伦理问题表示担忧。
然而，Facebook首席人工智能科学家、纽约大学教授 严乐存则认为，人工智能可能给人类带来的问题和担忧“极其荒谬”。
由于生成式人工智能赋予了组织和个人前所未有的改变和操纵数据的能力，解决这些问题至关重要。
下面，让我们更深入地探讨这些问题。
有害内容的生成与传播
基于我们提供的文本提示，人工智能系统能够自动创建和生成内容，这些内容可能准确、有用，但也可能是有害的。
由于人工智能幻觉等原因，生成式人工智能系统可能有意或无意地生成有害内容。 其中最令人担忧的情况包括深度伪造技术，它可以创建虚假的图像、文本、音频和视频，从而操纵一个人的身份和声音，并以此来传播仇恨言论。
有害人工智能内容生成和传播的例子包括：
- 代表组织发送和发布的人工智能生成的电子邮件或社交媒体帖子，这些帖子可能包含攻击性言论，损害其员工或客户的情绪。
- 攻击者也可以利用深度伪造技术来创建和分发人工智能生成的视频，视频中包括政治家或演员等公众人物所说的话，而他们实际上并没有说过。 巴拉克·奥巴马的视频是深度伪造技术最常见的例子之一。
- 音频深度伪造的一个例子是，最近，诈骗者伪造了一起绑架事件，克隆了一个年轻女孩的声音 向其母亲索要赎金。
此类有害内容的传播可能会对个人和组织的声誉和信用产生严重的负面影响。
此外，人工智能生成的内容可以通过从训练数据集中学习来放大偏见，从而生成更多具有偏见、仇恨和有害的内容，这使得它成为生成式人工智能最令人担忧的伦理困境之一。
版权侵犯
由于生成式人工智能模型是基于大量数据进行训练的，有时会导致在权威和版权问题上产生模糊性。
当人工智能工具生成图像、代码或视频时，其所参考的训练数据集的来源可能是未知的，因此可能会侵犯其他个人或组织的知识产权或版权。
这些侵权行为可能会给组织带来财务、法律和声誉损害，导致代价高昂的诉讼和公众的强烈反对。
侵犯数据隐私
生成式人工智能大型语言模型(LLM) 的基础训练数据可能包含敏感信息和个人身份信息(PII)。
美国劳工部 将 PII 定义为直接识别个人身份的数据，包括姓名、地址、电子邮件、电话号码、社会安全号码或其他代码或个人身份号码等详细信息。
数据泄露或未经授权使用这些数据可能会导致身份盗窃、数据滥用、操纵或歧视，从而引发法律后果。
例如，人工智能模型在经过个人病史数据训练后，可能会无意中生成与真实患者非常相似的个人资料，从而导致安全和数据隐私问题，并违反健康保险流通和责任法案 (HIPAA) 的法规。
现有偏见的放大
就像其他人工智能模型一样，生成式人工智能模型的能力也取决于其所训练的数据集。
因此，如果训练数据集本身包含偏见，那么生成式人工智能也会通过生成带有偏见的输出来放大这些偏见。这些偏见通常反映社会中固有的歧视，例如种族主义、性别歧视或能力歧视。
根据 《2022年人工智能指数报告》，2021年开发了一个拥有2800亿个参数的模型，这意味着其偏见和毒性水平增加了29%。 因此，尽管人工智能语言模型的能力比以往任何时候都更强，但它们也因为基于现有的训练数据而变得更具偏见。
对劳动力角色和士气的影响
生成式人工智能模型通过自动化日常活动和执行日常任务（如写作、编码、分析、内容生成、总结、客户支持等）来提高员工生产力。
虽然这有助于提高劳动力生产率，但另一方面，生成式人工智能的兴起也意味着失业的风险。 根据 麦肯锡的报告，劳动力转型和人工智能采用估计，当今劳动力中有一半的任务和活动可以在 2030 年至 2060 年间实现自动化，2045 年是中间年份。
尽管生成式人工智能的应用可能导致部分劳动力流失，但这并不意味着人工智能的转型会停止或需要遏制。相反，员工和工人需要提高技能，组织需要在不失去工作的情况下支持工人进行工作转型。
缺乏透明度和可解释性
透明度是人工智能伦理的核心原则之一。 然而，生成式人工智能的本质是黑盒、不透明且高度复杂，因此实现高透明度水平具有挑战性。
生成式人工智能的复杂性使得我们很难确定它是如何得出特定输出的，甚至难以理解影响其决策的因素。
这种缺乏可解释性和清晰度的情况常常引起人们对数据滥用和操纵、输出的准确性和可靠性以及测试质量的担忧。 对于高风险的应用和软件来说，这一点尤其值得关注。
对环境造成的影响
生成式人工智能模型，特别是那些规模庞大的模型，需要大量的计算能力。 这使得这些模型消耗大量能源，从而具有潜在的高风险环境影响，包括碳排放和全球变暖。
虽然这在人工智能伦理中常常被忽视，但确保生态友好对于建立可持续和节能的数据模型至关重要。
公平公正
生成式人工智能可能会产生不适当、不准确、冒犯性和有偏见的反应，这是确保人工智能伦理的另一个主要挑战。
它的出现可能是由于诸如对边缘化群体的不敏感言论以及创建深度伪造视频和图像等问题而引起的，这些视频和图像会产生有偏见的观点、扭曲事实并生成强化固有刻板印象和偏见的内容。
问责制
生成式人工智能模型的训练数据创建和部署流程往往会使人工智能的责任属性变得复杂。
在发生事故、争议和前所未有的情况时，不明确的等级制度和问责结构可能会导致法律纠纷、相互指责，并损害品牌声誉。
如果没有可靠的问责体系，这个问题可能会迅速恶化，从而强化负面品牌形象，损害品牌的信誉和声望。
自主与控制
随着生成式人工智能模型在医疗保健、法律和金融等各个领域自动化任务和决策流程，它可能导致人们失去控制权和个人自主权。 这是因为决策主要是由人工智能算法而不是人类的判断所驱动的。
例如，在没有人工干预的情况下，人工智能驱动的自动贷款审批系统可以根据个人的信用评分和还款记录来决定一个人的贷款能力或信用度。
此外，生成式人工智能模型有时也会导致专业自主权的丧失。 例如，在新闻、艺术和创意写作等领域，生成式人工智能模型创建的内容挑战并与人类生成的作品竞争，引发了人们对工作取代和专业自主权的担忧。
如何减轻生成式人工智能的伦理担忧？解决方案和最佳实践
虽然发展和技术进步使生成式人工智能极大地造福社会，但解决伦理问题并确保负责任、规范、可靠和安全的人工智能实践也至关重要。
除了人工智能模型的开发者和个人之外，对于使用生成式人工智能系统实现流程自动化的企业来说，确保最佳的人工智能实践并解决相关伦理问题也至关重要。
以下是组织和企业必须采用的最佳实践，以确保符合伦理的生成式人工智能：
✅ 投资强大的数据安全性：使用加密和匿名等先进的数据安全解决方案，有助于保护敏感数据、个人数据和公司机密信息，从而解决与生成式人工智能相关的数据隐私侵犯的伦理问题。
✅ 纳入不同的观点：组织必须在人工智能训练数据集中纳入不同的观点，以减少偏见并确保公平公正的决策。 这包括让来自不同背景和经验的人参与进来，并避免设计伤害或不利于某些群体的人工智能系统。
✅ 随时了解人工智能领域的情况：人工智能领域随着新工具和技术的不断发展而不断变化，从而引发新的伦理问题。企业必须投入资源和时间来了解最新的人工智能法规，并及时了解新出现的变化，以确保最佳的人工智能实践。
✅ 实施数字签名：专家建议，克服生成式人工智能问题另一个最佳实践是使用数字签名、水印和区块链技术。 这有助于追踪生成内容的来源，并识别潜在的未经授权的使用或篡改内容。
✅ 制定明确的伦理准则和使用政策：为人工智能的使用和开发制定明确的伦理准则和使用政策，对于涵盖问责制、隐私和透明度等主题至关重要。 此外，使用已建立的框架，例如 人工智能风险管理框架 或 欧盟值得信赖的人工智能伦理准则 有助于避免数据滥用。
✅ 与全球标准保持一致：组织必须熟悉全球标准和指南，例如 联合国教科文组织人工智能伦理 所强调的四个核心价值观：人权和尊严、多样性和包容性、和平与公正的社会以及环境繁荣。
✅ 促进开放性和透明度：组织必须促进人工智能的使用和开发的透明度，以建立用户和客户的信任。 对于企业来说，明确定义人工智能系统的工作原理、决策方式以及收集和使用数据的方式至关重要。
✅ 持续评估和监控人工智能系统：最后，持续评估和监控人工智能系统对于确保人工智能系统符合既定的人工智能标准、指导方针并符合道德规范至关重要。 因此，组织必须定期进行人工智能评估和审计，以避免伦理风险。
结论
尽管生成式人工智能带来了显著的优势并彻底改变了多个行业，但理解和解决其背后的伦理问题对于促进人工智能的负责任和安全使用至关重要。
围绕生成式人工智能的伦理问题，如侵犯版权、侵犯数据隐私、传播有害内容和缺乏透明度等，需要严格的法规和伦理准则，以确保人工智能的正确平衡以及稳健和负责任的使用。
通过实施和制定伦理规则和指导方针，并遵循最佳的人工智能实践，组织可以最大限度地利用人工智能的力量，同时将伦理风险和担忧降至最低。
接下来，请了解一些可能会让您感到惊讶的人工智能统计数据和趋势。