多措并举推动人工智能伦理审查落到实处
人工智能领域的伦理审查是一项新事物，要求科技活动的承担者、伦理委员会委员和工作人员、参与复核的专家和其他工作人员等参与《审查办法》实施的人员认真学习、深刻理解《审查办法》及其他相关政策规定，掌握背景知识，不断在实践中提高伦理审查的能力。
首先，要提高参与《审查办法》实施的人员对人工智能的认识水平。当前，人们对于人工智能的认识仍存在不少误区，不少人错误地认为人工智能与人类智能是本质相同的，只是程度不同而已，为此认为对人的管理、教育方法也适用于人工智能。这种误解、误判会严重地干扰人工智能治理。“人工智能之父”麦卡锡等人首次使用了“人工智能”一词，并明确指出，“AI的大部分工作是研究世界对智能提出的问题，而不是研究人或动物。AI研究者可以使用人没有或人不能使用的方法，即使这些方法主要涉及计算”。由此可见，在人工智能伦理审查中务必根据数据、模型、算法、平台等AI技术要素的实际特性，作出客观的判断，而不能混淆人工智能与人类智能。
其次，根据伦理审查的人才现状和工作需要，亟须加强科技伦理审查人才队伍的培养，以满足现阶段的迫切需要。要从更长期的需要出发，加大力度，通过学校教育、进修培训等方式，培养一大批科技伦理治理的专业人才。
再次，落实《审查办法》必须从全局观点出发，清单管理是重中之重，应根据人工智能研究和应用的发展情况和治理需要，对清单进行及时调整，并就调整内容及时发布相关说明和实施指导。另外，有条件的地区、行业和单位，应加快启动伦理审查工作，及时总结经验教训，发挥示范和引领作用。还需加强《审查办法》实施过程中相关经验的信息共享，以提高全国范围内伦理审查的效率和效能。
最后，针对滞后性挑战和人工智能的特点，建议开设一个新的研究方向——人工智能可控性研究。以往的研究主要针对工程可靠性，而对人工智能来说，这是远远不够的，有必要从基础理论、模型、算法、数据、平台等各个角度，对人工智能的可控性展开全面研究。同时，需要积极探索人工智能在相关领域的伦理效应和潜在风险，增强我国对人工智能等科技活动的风险预测和防范能力。
（作者系中国人工智能学会人工智能伦理与治理工委会主任） |
