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寰宇韜略

【寰宇韜略】AI發展趨勢與挑戰(下)

◎宋吉峰(譯)

(接上文)

 美國會稽核處研究人員表示,必須盡速擬議未來數據共享標準程序,並且指出這個評估程序必須具備可進行多方面數據,以達到效果最佳化的功能。事實上,美國已著手成立國家科學和技術委員會的機器學習和人工智慧小組委員會,並且準備在聯邦部門和各個機構之間開始合作,以促進政府數據共享能力的提升,希望能夠幫助國家事務及社會福利解決方案,這種共享機制,包括了創建訓練環境、安全空間及保護敏感數據等的能力。

 此外,在刑事、司法部門領域部分,聯邦制可以作為各種改革的實驗平台,包括數據共享改革,這是基於聯邦制是一致的概念;該處也認為,如果聯邦系統能夠找到一種方式,來分享與風險評估和其他領域相關的數據,並顯示數據資料是以公平、安全的方式運用,那麼聯邦系統開創的改革,可能會向上到整個國家體系,美國司法支援局和司法統計局可能是啟動全國性數據標準化和蒐集項目的最佳單位選項。

 提高數據資料安全性

 該處強調,加強網路攻擊系統應用程式安全性的挑戰是重中之重,包括發展具有AI反制能力的系統。目前為止,所有形式的網路安全活動,並沒有得到適當的共享,這也是網路攻擊事件頻傳的主因,不可否認,安全漏洞比防止漏洞安全措施付出的代價要昂貴得多,因此,政策制定者需要考慮建立某種框架,確保成本和損失在機構與用戶之間,得到適當的共享與平衡。基於這個因素,美國部分的政策制定者也認為,應考慮建立新的監管機構,以確保包括自動駕駛汽車項目在內的安全。

 人工智慧的廣泛運用將對監管機構產生很大的影響,立法者需要考慮解決這些問題,包含相關政策的制定;監管機構必須積極主動,包括承諾提供有效的相關資源,以因應迅速且無法預料的AI事件發生。例如自動化車輛的監管機構就必須要有完善的法規政策。因此,部分人士認為,聯邦政府應該避免過早、輕率的制定標準,以防範自動化車輛普及化之後帶來許多連動性的更大問題。截至目前為止,即使這些車輛改善了整體公共安全,自動駕駛車輛的製造商也應對事故負有全部責任;此外,許多人對隱私權部分提出了許多擔憂,包括執法機構可能運用AI來侵犯公民自由,這表示這是一個需要全領域、通盤檢討全面性的政策。

 此外,政策制定者應考慮允許金融監管機構,具有使用及監管該資源的機制,包括各種回饋機制,運用科學技術改善和減輕各個監管的負擔。該處也指出MITRE的「監管科技」優點,亦即將監管與技術完全聯繫起來。

 其他包括法律、法規可能也需同步進行調整,但可能會讓有些人認為「人類可能不同意自動化系統做出的決定」。例如意圖操縱法律,就如同金融市場操縱模式一樣,如果有人藉人工智慧編碼程式來賺錢,並且它以「技術性的設定」方式做,即使是明顯違反人類認知的行為,但目前尚不清楚現行法律將如何起訴人工智慧的創造者。

 建立AI適合的風險和道德評估方式

 政策制定者需能夠決定如何權衡人工智慧的道德風險與取捨,雖說現今已有一些基本標準,然仍不盡完善(即人類的道德表現如何)。該處表示,「美國必須將人工智慧能力與道德相容,讓AI成為一個善良的場域,同時讓邪惡敵人存在絕處,亦無逢生的可能」。因此,這些監管的問題應該透過各種利益相關者,包括經濟學者、法律學者、哲學家和其他參與政策制定的相關人員,而非僅僅是科學家和統計學家而已。

 此外,部分人士認為應該在新的監管框架、數據標籤(即數據資料)、就業和教育,以及可解釋的人工智慧和計算道德倫理方面進行更多研究,以完善這個機制的運作。

 例如在金融領域,全球都有一個創建所謂的監管模擬室的空間,監管機構可以小規模實驗,並透過實證檢驗新想法或政策,監管模擬室將為評估替代監管方法的結果提供安全的實證,亦可降低許多不必要的成本浪費。

 數據蒐集的重要性,以及如何獲得高品質數據是AI產業鏈中重要的關鍵,這包括在數據蒐集期間如何提高數據質量等,若能充分掌握這個因素,AI的產業發展將更加迅速。因此,只要數據能更全面化,並且有系統的組織起來,而且是高品質、高可靠性的,此將有利於各種機器自我學習,達到此目標時,相信AI也將發出更準確的效果,AI的普及化亦不遠矣。

 了解AI對就業市場的影響

 人工智慧的出現,對就業市場產生了影響及許多不確定性。某些領域的失業很可能會不斷擴大,與此同時,其他領域的就業情況將大幅增加。目前為止,沒有任何全面性的資料來源,顯示兩者的絕對關係,其中包含AI可能對製造業和其他經濟部門產生就業市場影響的資訊。這是由於缺乏全面的數據蒐集因素,無法客觀的進行分析比對,目前尚無法確認人工智慧將會創造哪些工作?哪些工作可能會增加?或哪些工作可能會被人工智慧取代?因此,該處表示,人工智慧的廣泛運用,也同時帶來了重新評估和重新思考培訓和教育環境的必要性。

 美國認為,必須設計出能夠在無法預先預測可能出錯的所有環境中運行的系統,此與具可解釋性的AI、計算機倫理、AI系統、物理世界交互作用的所有領域相關。令人高興的是,計算機倫理部分,人工智慧研究人員已開始建立相關的規則,例如一些技術專家已建立一系列道德考慮因素;此外,來自6個機構的研究人員最近組建了一個名為「計算研究的普適數據倫理」的小組,其使命是為大數據發展更清晰的道德程序,此研究已供相關大學和私營公司使用。但是,部分專家認為,人工智慧系統的道德標準或價值觀,可能與社會其他人不相容,或僅適用於那些使用人工智慧的人。

 結語

 綜合上述,美國會稽核處的技術評估中,可以發現人工智慧技術已經影響到廣泛的經濟部門和其他領域,該技術評估還概述了人工智慧領域的發展,重點關注這些發展對政策制定和研究的挑戰與影響,並進一步幫助澄清人工智慧近期、未來的願景,並確定相關領域需要改變政策和研究之處。(完)

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