AI伦理: 构建可信人工智能的五大关键路径
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cloudera大中华区技术总监刘隶放
在当今竞争异常激烈的环境中，全球各地的企业都在大力投资人工智能（ai），以获得更大的竞争优势。然而，随着创新的加速，企业也深知伦理和监管在ai发展中的关键作用。德勤对100位企业高管进行的一项调查显示，88%的受访者表示其企业正在采取措施向员工传达ai的伦理使用规范。根据腾讯研究院的一项调查显示，个人隐私保护与网络安全已成为公众最为关注的风险因素之一。在覆盖各行各业的3,000名受访者中，38%的受访者认为企业在应用生成式ai过程中可能存在侵犯个人隐私的风险，另有33.5%的受访者认为模型的可解释性和透明度问题亦不容忽视。
ai创新带来新的伦理问题
借助ai的进步，我们已经从基于人工设定规则的决策系统，发展到通过海量数据训练的复杂模型来自动定义规则、生成内容并做出决策。然而，不受约束的ai系统往往会优先优化预设目标，而忽视更广泛的社会影响和伦理考量，这将逐渐削弱公众信任。
尽管ai技术取得了显著进展，但偏见和“幻觉”等问题依然存在，甚至引发了一些争议事件。例如，2021年4月，荷兰六名司机因“算法手段”被不公平解雇，导致欧盟根据《通用数据保护条例》（gdpr）对此展开调查。两年后，英国几名送餐员因位置数据被怀疑多收费用，并在几乎没有解释的情况下被解雇。
类似的争议事件在国内也内屡见不鲜，从因性别歧视导致的不公平贷款发放，到使用侵犯隐私的面部识别技术处理保险索赔。例如，一位中国博主的个人形象未经授权便被某ai应用使用，还引发了一场诉讼纠纷。这些问题的根源很大程度上在于ai的“可解释性”。尤其是深度学习模型，其决策过程复杂且不透明，常被视为“黑匣子”，许多专家也难以理解其结论的形成机制。缺乏适当的人工监督和理解，这些带有偏见的决策便可能会引发严重的负面后果。
随着诸如openaisoraai视频生成器等生成式ai创新的涌现，ai在提升生产力和增强企业竞争力方面展现出巨大潜力。然而，这些工具也可能引发版权侵权等问题，甚至为滥用和虚假信息的传播打开大门。因此，关注ai伦理变得比以往任何时候都更加重要。
公共与私营部门需携手将伦理和监管融入ai
尽管chatgpt等生成式ai工具都设有防滥用规则，许多用户仍找到了绕过这些保护措施的方法。网络犯罪分子甚至创建了自己的gpt，用于编写恶意软件和生成极具欺骗性的钓鱼邮件。
目前，有效识别和阻止这类有害产出的工具和法律仍很匮乏。因此，公共和私营部门需要加强合作，通过更严格的监管降低ai滥用风险，并确保在模型开发中融入伦理考量。
为了构建合乎伦理的ai，需要将伦理原则、问责机制、透明度、可解释性和良好治理融入模型。提升模型的可解释性和伦理水平不仅能帮助解决当前ai的缺陷，还能显著提高决策的准确性和有效性。
许多公共和私营部门实体正在共同努力推进ai的伦理建设。例如，澳大利亚近期投资1700万美元启动了“ai应用计划”，帮助中小型企业在利用ai提升业务决策能力。去年，新加坡政府与私营部门合作成立了“ai验证基金会”，以应对ai带来的风险。该基金会今年又推出针对生成式ai的新框架，解决知识产权滥用等新问题的同时持续促进创新。2025年3月，中国《政府工作报告》提出将要持续推进“人工智能+”行动。在此背景下，自2023年起施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》的重要性进一步凸显。这些措施涉及内容监管和数据使用道德等领域，为负责任的ai发展提供了一个基础框架。此外，具身智能（embodiedintelligence）首次被纳入国家战略计划，这表明在仿人机器人、无人机和仓库自动化等技术可能在私营部门大规模应用的情况下，需要持续的监管。
随着相关法规和倡议的陆续出台，企业可以通过使用可信数据，为推进伦理ai的伦理建设贡献力量。
设计合乎伦理的ai系统需要可信数据
构建值得信赖的ai系统离不开可信的数据来源。以准确、一致、洁净、无偏见且可靠的数据为基础，企业可以设计出符合伦理的ai系统，确保其始终产出公平、无偏见的结果。这样的系统能够帮助企业轻松发现问题、弥补逻辑漏洞、优化输出，并评估其创新是否符合法规要求。
在cloudera的ai伦理实践中，数据隐私保护占据着基石地位。我们坚信，对数据隐私的尊重是赢得客户信任的前提，也是平台设计的核心原则。为此，cloudera通过其开放数据湖仓（opendatalakehouse）架构，在数据层深度融合了统一的安全与治理能力（sdx）。这意味着隐私控制不再是上层应用的“补丁”，而是深入数据全生命周期的原生能力。它帮助企业在运用ai进行深度洞察时，依然能无缝地保护敏感数据、履行合规义务。这种贯穿数据生命周期的隐私保护设计，不仅提升了ai模型的安全性与透明度，更为企业构建值得信赖且符合法规的ai解决方案奠定了稳固根基。
如果企业想要开发合乎伦理的ai系统，可采取以下建议：
●关注意图：ai系统仅基于训练数据进行决策，缺乏道德准则和公平参照。因此，设计者需明确而谨慎地构建系统设计动机的意图表示方法，在量化伦理考量的同时平衡性能目标。
●优化模型设计：设计良好的ai系统应避免偏见、因果关系和不确定性。企业应定期进行审查，以检测是否存在模型漂移问题，即模型逐渐因数据过时而开始变得不准确，并广泛建立因果模型以评估潜在负面影响。
●确保人工监督：ai系统虽能基于高质量数据做出可靠决策，但缺乏情商，无法处理特殊情况。最有效的系统应结合人类判断与ai能力，企业需始终确保人工监督，尤其是在ai模型置信度较低时。
●加强安全性与合规性：以安全性和合规性为核心的伦理ai系统，不仅能增强系统可信度，还能加速其在企业中的普及，同时确保符合地方和区域法规。
●充分利用现代数据平台：借助支持现代数据架构的数据平台等先进工具，企业可以显著提升其在数据和ai模型生命周期内的管理与分析能力。理想情况下，平台应具备内置的安全和治理控制功能，使企业在大规模部署数据分析和ai时，仍能保持对ai驱动决策的透明度和控制力。
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中国电建分拆电建新能源IPO获上交所受理9月12日，中国电建（601669）发布公告，公司拟分拆子公司电建新能源至上海证券交易所主板上市。该分拆上市的方案已于2023年10月17日的股东大会上审议通过。电建新能源于近日向上海证券交易所提交了首次公开发行股票的申请材料，并于2025年9月11日收到了受理通知
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