多措並舉推動人工智能倫理審查落到實處
人工智能領域的倫理審查是一項新事物，要求科技活動的承擔者、倫理委員會委員和工作人員、參與復核的專家和其他工作人員等參與《審查辦法》實施的人員認真學習、深刻理解《審查辦法》及其他相關政策規定，掌握背景知識，不斷在實踐中提高倫理審查的能力。
首先，要提高參與《審查辦法》實施的人員對人工智能的認識水平。當前，人們對於人工智能的認識仍存在不少誤區，不少人錯誤地認為人工智能與人類智能是本質相同的，只是程度不同而已，為此認為對人的管理、教育方法也適用於人工智能。這種誤解、誤判會嚴重地干擾人工智能治理。“人工智能之父”麥卡錫等人首次使用了“人工智能”一詞，並明確指出，“AI的大部分工作是研究世界對智能提出的問題，而不是研究人或動物。AI研究者可以使用人沒有或人不能使用的方法，即使這些方法主要涉及計算”。由此可見，在人工智能倫理審查中務必根據數據、模型、算法、平台等AI技術要素的實際特性，作出客觀的判斷，而不能混淆人工智能與人類智能。
其次，根據倫理審查的人才現狀和工作需要，亟須加強科技倫理審查人才隊伍的培養，以滿足現階段的迫切需要。要從更長期的需要出發，加大力度，通過學校教育、進修培訓等方式，培養一大批科技倫理治理的專業人才。
再次，落實《審查辦法》必須從全局觀點出發，清單管理是重中之重，應根據人工智能研究和應用的發展情況和治理需要，對清單進行及時調整，並就調整內容及時發布相關說明和實施指導。另外，有條件的地區、行業和單位，應加快啟動倫理審查工作，及時總結經驗教訓，發揮示範和引領作用。還需加強《審查辦法》實施過程中相關經驗的信息共享，以提高全國範圍內倫理審查的效率和效能。
最後，針對滯後性挑戰和人工智能的特點，建議開設一個新的研究方向——人工智能可控性研究。以往的研究主要針對工程可靠性，而對人工智能來說，這是遠遠不夠的，有必要從基礎理論、模型、算法、數據、平台等各個角度，對人工智能的可控性展開全面研究。同時，需要積極探索人工智能在相關領域的倫理效應和潛在風險，增強我國對人工智能等科技活動的風險預測和防範能力。
（作者系中國人工智能學會人工智能倫理與治理工委會主任） |
