中新經(jīng)緯客戶端8月18日電 (張燕征 實(shí)習(xí)生黃晨發(fā))由清華大學(xué)數(shù)據(jù)治理研究中心主辦的“人工智能倫理與治理”研討會(huì)在線上舉行。浙江大學(xué)公共管理學(xué)院長(zhǎng)聘副教授、研究員吳超提出要用形式化數(shù)學(xué)方式將算法倫理模糊目標(biāo)可實(shí)現(xiàn)化，強(qiáng)調(diào)技術(shù)問題最根本的解決方法是發(fā)展技術(shù)本身。

　　“人工智能并沒有我們想象當(dāng)中的那么強(qiáng)，她很難對(duì)我們復(fù)雜的社會(huì)系統(tǒng)進(jìn)行建模?！眳浅赋?，現(xiàn)在人工智能最強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)方法，是用模式識(shí)別的方法去擬合泛化能力較強(qiáng)的函數(shù)，她對(duì)于不同個(gè)體的行為以及社會(huì)個(gè)體之間復(fù)雜交互的預(yù)測(cè)能力較弱。

　　對(duì)于人工智能的倫理和治理問題，吳超表示這是一個(gè)交叉領(lǐng)域，但并不是一個(gè)交叉應(yīng)用的問題。“我們應(yīng)該從社會(huì)科學(xué)的視角向人工智能提出新的科學(xué)問題和優(yōu)化目標(biāo)，驅(qū)動(dòng)人工智能未來的發(fā)展和算法的創(chuàng)新?！?/p>

　　吳超強(qiáng)調(diào)，我們現(xiàn)在沒有辦法做到透明性，即模型可解釋性。因?yàn)楝F(xiàn)在還沒有一種可解釋的數(shù)學(xué)方法能夠讓一個(gè)有幾十億個(gè)參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得透明，所以更重要的是，我們能否從社會(huì)科學(xué)的角度去驅(qū)動(dòng)這些可解釋性的研究?！斑@應(yīng)該是比較基礎(chǔ)和漫長(zhǎng)的過程，但我們不能因?yàn)閷?duì)人工智能沒有一個(gè)很好的解釋就不使用她?！?/p>

　　吳超指出，這種學(xué)術(shù)思路涉及到一個(gè)很基本的問題，即對(duì)社會(huì)治理問題的形式化描述，比如如何把“向善”表達(dá)為一種機(jī)器學(xué)習(xí)可以理解的目標(biāo)。“這也是我們一直想促成的學(xué)科交叉的對(duì)話內(nèi)容，而不是各有各的詞匯集。我們能夠用一種形式化的數(shù)學(xué)方式把這些模糊目標(biāo)轉(zhuǎn)化成為一個(gè)可實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。根據(jù)這種學(xué)術(shù)思路，最近幾年我們一直在做‘分布式的智慧治理’的題目，即如何構(gòu)建一種群體智慧作為未來智能社會(huì)基礎(chǔ)的智慧結(jié)構(gòu)?！?/p>

　　吳超還提到該研究方向上幾個(gè)比較重要的科學(xué)問題：第一個(gè)是不以模型泛化能力為目標(biāo)，更加重視人工智能當(dāng)中的個(gè)異性，而不在于用一個(gè)整體模型對(duì)更多節(jié)點(diǎn)做廣泛性的適用。第二個(gè)是如何對(duì)動(dòng)態(tài)性進(jìn)行建模的支持。第三個(gè)是如何提高聚合模型的公平性。

　　“總而言之，我認(rèn)為要解決技術(shù)帶來的問題，最根本的方法應(yīng)該是發(fā)展技術(shù)本身。目前AI還處在一個(gè)技術(shù)非常不成熟的早期階段，從社會(huì)治理或者倫理角度來糾正她的方向，在相應(yīng)的方向進(jìn)行更加扎實(shí)的研究，這也是我們目前努力的方向?！眳浅f。(中新經(jīng)緯APP)

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