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重磅丨1.5万字告诉你AI的应用究竟对人类社会经济有哪些影响(下)

发布时间:2019-07-13 08:33:30编辑:空中瑜伽网阅读次数:

编者按:人工智能的这份报告是由白宫和纽约大学法学院协会2016年7月7摘要联合举办的信息“AI现在”讲座内容。源AI现在报告,网易养猪厂智能智能细菌的中国独家全文编译。第二部分介绍了有关禽流感的情况在可预见的研讨会在未来可能出现做出的相应建议的原则,给予,以及建议背后。(部分链接:重| 1.50,000字,告诉你到底是什么,对世界经济的AI应用程序的影响(上))

问题和建议

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研讨会AI情况做出,分别可预见的未来可能出现的,以及相应的建议。需要声明的是,以下建议结合了所有参与者的智慧并不代表一个人或一个组织的位置。

随着AI更加紧密地被应用到社会和经济生活中,存在的问题和相关领域的投资者和从业人员下面列出相应的建议的各个方面参考后事之师。

1,问题:AI的开发和应用取决于具体的基础设施和人力,物力。基本资源的短缺,这些无疑将限制AI的发展,人工智能的早期发展的基础设施和资源的掌握变得至关重要。

建议:提高资源基地,为来自多个来源的AI的发展。建筑面积集中在数据采集,计算机相关的教育和培训等配套人员。

2,问题:虽然还处于早期AI的水平,但已经有在AI的领域人为的作用,对劳动关系的影响。经济顾问委员会主席杰森 - 西尔弗曼(杰森·弗曼)奥巴马的委员会说,低技术的体力劳动是最有可能通过自动化机械和AI的位置被替换。如果机器人开始与人竞争工作,人力资源的分配将迎来变革。

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建议:更新他们的思想和技能,以应对由AI带来的就业参与结构的变化。未来的人工智能机器将承担绝大多数低技能工作的,人们需要调整自己的储备和国际收支向均衡技能,以应对新形势。

3,问题:AI和自动化流程在项目背后的人的范围通常进行。缺乏人力参与,机器可能使不公平或不小心作出适当的决定。随着AI判断和勘误的AI应用的进一步增长将变得更加重要,更加困难。

建议:研究AI校准和勘误表支持,AI错误风险评估程序应在议事日程。这些研究应该是快速,支持AI的发展,司法行政只是人类系统。因此,检测能力由AI犯下的错误,避免造成严重后果。

4,问题:在AI模式下,公共和私营机构的公平和责任的研究似乎是不听话,并与一些美国目前的法律,如计算机欺诈与滥用法案(CFAA)和数字千年版权法案(DMCA )。

建议:要明确,无论是计算机欺诈与滥用法案或数字千年版权法案,没有相关研究的限制。

5,问题:AI积极的影响,虽然以极快的速度在医疗,劳动等领域使用,但人类没有一个公认的方法来评估带来的AI。

建议:人工智能研究影响评价制度支持。在这方面和政府机构的进一步研究应共同努力,这样的结果可以用于政府管理。

6,问题:那些权益受到损害和部署AI,声音往往被忽视。

建议:建立AI系统时,受影响者的意见应该被听到。AI双方当事人应共同设计,以避免不公平的,过于激进。

7,问题:AI的研究主要集中在电子技术问题的人的方面往往缺乏关注。在未来,计算机科学领域的成员将提交英亩同质化和特色的简化,这是不利于视觉和人工智能开发经验,进而影响AI打造精品。

它建议:AI研究人员和开发人员应该尽量多元化,多样性和多开发商将带来AI产品更丰富的场景。AI的未来领域应该有不少支持跨学科的研究,使能AI系统集成电子计算,社会科学和人文气息。

8,问题:道德的现有代码已经无法应付AI的现实中的复杂性,所面临的问题。(如医疗,执法,刑事判决和劳动力等。),而上了大学计算机教室,虽然这些课程理工学院也开始注重道德教育,但在实践中没有完全实现。

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建议:和协会(IEEE)计算机协会(ACM)和电气电子工程师这些专业机构与美国人工智能协会(AAAI)进行合作,以促进生产可能面临的新形势伦理。同时开展这些新的道德教育在学校教室的实施。对计算机科学感兴趣每个学生也应该接受除了专业课公民权利,自由,道德教育。因此,谁已经渗透AI(如卫生设施)的现场员工也应该知道这些新的道德标准。

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下面我们将进一步阐述以上简要提到的建议背后的基本原理。

1,扩阔及分散AI开发和部署必要的资源 - 诸如数据采集,计算资源,教育和培训,包括扩大机会参与这方面的发展。特别关注目前缺乏这样的访问入口。

由于AI现在专家研讨会期间,许多人提到的,这些方法中的AI系统的开发和培养高和有限的几个大公司的成本。或者干脆,没有很多的情况下,资源的DIY AI是不可能的。与AI培训模式需要大量的数据 - 多多益善。它还需要巨大的计算能力,而且花费了很多钱。

这使得甚至有可能进行基础研究只能限于使用该公司支付相关费用,因此限制了AI系统的民主发展,服务于不同的目标群体。投资基础设施和采用适当的训练数据,帮助公平竞争。同样,开放现有的行业和机构在开发和设计过程中,为了多样化的内部纪律和外部审查,可以帮助开发更好地反映AI系统的多元化服务和环境需求。

2,公平的劳动做法的具体定义和框架的升级,以适应部署AI管理时的工作领域发生的结构性变化。在调查的替代性收入,资源分配,教育和再培训模式,以适应未来的工作高度自动化和重复劳动和就业形势变化。

AI现在专家们在研讨会上,总统的首席经济学家杰森·弗曼(杰森·弗曼)指出,在美国只有不到每小时工资的工作20 $,83%将面临严峻压力的自动化。对于每个在$ 20-40工作小时的中等收入的工资,这个比例更是高达31%。

这是劳动力市场的一个巨大的转变,失业会导致永久性的层次结构的出现。为了确保AI系统的效率在劳动力市场上没有引起人们的焦虑,或重要的社会机构,如教育(还有一种可能性,即教育不再被看作是就业的一种更好的方式)在这个巨大的转变发生溶解,应该深入研究替代的经销方式和其他资源来处理采用自动模式,该政策应实行开放测试各种良好的组织,控制可能导致灾难性的后果。

除了“替工”,AI系统也有对劳动力市场等多重功效。例如,他们改变了权力关系,就业预期的作用和工作本身。这些变化对工人产生深远的影响,因此当引进AI系统,在考虑如何表达公平和不公平做法,了解这些影响是很重要的。例如,如果AI系统的实际开发作为一个管理公司行为,可以看作是技术和服务公司,与雇主不同的是,工作人员可能无法提供法律保护。

3,在设计和部署,支持AI系统的研究和开发,以衡量和评估的准确性和公正性。同样,对于研发和使用,一旦AI错误和损坏新出现的方法,包括有关通知,纠正和消除这些错误和AI系统损害决心的措施支持将自动导致问责的决定。这些方法应优先通知受影响的自动决策的影响的人,并制定了错误的或有害的挑战判断方法。

AI和预测系统越来越多地决定了人们是否能够获得或失去机会。在许多情况下,人们不知道的是机器,而不是在改变一生的决定人。即使他们意识到,没有异议的有害错误的定义或拒绝的标准流程的决定。我们需要投资于研究和技术原型,以确保在AI系统环境中越来越多地被用来作出重要决定,确保对基本权利和义务的尊重。

4,明确是否是反计算机欺诈与滥用法案或数字千年版权法案并非旨在限制责任人工智能研究。

为了进行检查,测量和AI系统,特别是涉及到关键的社会问题,如公平和歧视的公共和私人决策机构的作用需要研究的评估,研究人员必须清楚地在大量允许的域名和通过许多不同的方法的测试系统。然而,一些美国的法律,如反电脑欺诈与滥用法案(CFAA)和数字千年版权法案(DMCA),甚至在互联网上公开访问的计算机系统中的计算机系统的规定和“未授权”互动非法的,可能会限制或者这样的研究被禁止。这些法律应澄清或修改,明确允许这一重要的研究,以促进互动。

基础研究和评价方法5,支持评估对社会和经济生活中的现实世界的影响,强大的AI系统。这些新技术将与政府机构合作,他们的调查,监管和执法能力整合。

目前,我们缺乏严谨的态度去的社会经济影响评估和理解的AI系统。这意味着AI系统在社会和经济整合现有的,部署在新的产品,并在环境领域,但是不能准确地计算或测量其影响。这种情况是类似的实验不愿记录结果。为了确保由AI系统带来的好处必须协调的研究和开发严格的方法,了解AI系统的影响,使用这种方法时,可以帮助形成跨部门和政府内部的标准做法。这项研究及其结果可以比作一个早期预警系统。

6,当AI系统的自动决策应用的联合开发和部署,这些人这样的系统,与社区代表和影响力的协作和联合设计的成员负责AI。

在许多情况下,这些人将被AI系统的影响是AI系统环境和最权威的专家的结果。特别是鉴于目前缺乏在AI的多样化,这些究竟是谁从事提供反馈效果和设计方向部署的AI系统,从反馈机制的建议可能会直接影响到AI系统的发展和更广泛的政策框架。

7,加强行动,以提高AI开发者和研究人员的多样化,以扩大和整合所有的观点,环境和学术背景的AI系统开发。人工智能领域也应该多角度计算相结合,社会科学和人文科学,并支持跨学科研究人工智能的AI系统,以促进。

计算机科学作为一门学科领域缺乏多样性。严重缺乏女学员中,AI在这种情况变得更糟。例如,虽然由妇女领导的一些AI学术实验室,但在最近的神经信息处理系统大会上,只有13名学员。7%是女性,该会议是该领域的最重要的年度会议之一。

缺乏这不是不可能考虑这些人的需求和关注圈的多元化。当这些需求和关注成为社会和经济机构的中心部署AI,了解这些需求和关注点是很重要的,AI的发展反映了这些要点。AI关心开发多元化是关键人群,除了有保护的性行为和人民的代表,但包括计算机科学,除了各种各样的学科之外的多元化,建立开发实践依靠专业知识相关的社会经济研究。

除了计算机科学和计算机科学中的AI子区域的社会经济领域的AI的影响进行全面评估将需要大部分的这一专长。在自身的研究领域富有 - 因为AI集成在许多环境和应用 - 如医药,劳动力市场或在线广告。AI是真正严格的影响评估过程中,我们将需要跨学科的合作,并建立了新的研究领域。

8,和专业机构,如协会和美国人工智能协会(AAAI)协会推进了计算机学会(ACM),美国电气和电子工程师协会(IEEE)的合作,更新(或创建)道德的专业代码,更好地反映社会经济领域部署AI和自动化系统的复杂性。公民开放给任何人谁想要掌握计算机科学,公民自由和职业道德的培训课程,反映了教育这些变化。同样,引入约束更新职业道德的AI系统的专业人士,如医生和道德适用于职工医院。

在医疗和法律界,由道德职业行为的可接受和不可接受行为约束控制。专业组织如ACM和IEEE的确道德准则,但过时的准则,不足以解决具体复杂的社会经济环境和AI系统带来的往往是潜移默化的挑战。虽然医生没有遵守他们对待道德行为的病人的约束,但AI系统,比如帮助医生诊断和治疗病人的发展,出现了现有的行为守则的道德挑战的伦理不能总是得到解决。专业的水准和计算机科学的培训必须更新以反映人体AI系统制造商的责任,由于使用这些系统患有不同程度的熊的不利影响。当AI用于提高道德的人决策代码应包括保护措施的AI系统的时间,以确定责任都是围绕利益冲突。

现在,AI与会者名单

联合主席:

凯特·克劳福德(凯特·克劳福德)微软研究院,纽约大学

梅雷迪思·惠特克(梅雷迪思·惠特克)谷歌开源的安全研究团队创始人

核心研究团队:

马德琳·克莱尔光圈(马德琳·克莱尔Elish),哥伦比亚大学

梭伦巴罗瀑布(索伦Barocas)微软研究院

埃伦·普拉塞克(亚伦Plasek)哥伦比亚大学

卡迪嘉·弗里曼(Kadija摆渡)新学校

计划委员会:

瑞安卡罗华盛顿(瑞安·卡洛)大学

埃德费尔顿(埃德费尔顿)科技政策的白宫办公室

埃里克·霍维茨(埃里克·霍维茨)微软研究院

塔拉里昂(里昂他拉)科技政策的白宫办公室

海伦·尼森鲍姆(海伦·尼森鲍姆)纽约大学

穆斯塔法·苏莱曼(穆斯塔法·苏莱曼)谷歌DeepMind领袖

拉蔡健雅斯威尼(Latanya斯威尼),哈佛大学

美国政府CTO之前移(妮可饰)

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