人工智能倫理與治理：未來視角

導論　人工智能的倫理和治理——挑戰(zhàn)與應對/ 1

第1章　AI向善的理論與實踐/ 9

1．1　導語/ 9

1．2　主題對話：AI倫理與治理的根本問題/ 12

1．2．1　技術改變世界，世界需要治理/ 16

1．2．2　技術惡果源于人類自身，人工智能帶來了哪些挑戰(zhàn)/ 18

1．2．3　“技術替代”甚囂塵上，通用人工智能在哪里/ 20

1．2．4　技術發(fā)展不斷向前，人工智能如何治理/ 23

1．2．5　前沿技術結合行業(yè)應用，如何明確治理責任/ 25

第2章　AI的公平性/ 29

2．1　導語/ 29

2．2　主題分享/ 31

2．2．1　全球AI治理進展和新動態(tài)/ 32

2．2．2　人工智能與數(shù)據(jù)治理/ 40

2．2．3　法律如何保障AI應用的公平性/ 47

2．3　主題對話：AI 公平性的現(xiàn)狀和趨勢/ 52

2．3．1　技術提升公平性，根源在于“人心”/ 54

2．3．2　公平是動態(tài)概念，多重因素決定評估標準/ 55

2．3．3　技術“偏見”為中性，解決方案基于社會語境/ 57

2．3．4　技術標準和光同塵，AI 現(xiàn)實求同存異/ 58

第3 章　AI 與風險治理/ 62

3．1　導語/ 62

3．2　主題分享/ 66

3．2．1　自動駕駛中的技術、風險與法律/ 67

3．2．2?。ˋI）風險的事實、幻象與感知/ 69

3．2．3　道阻且長，行則將至——進入深水區(qū)的AI 安全與企業(yè)實踐/ 72

3．2．4　AI 系統(tǒng)安全風險分析/ 76

3．3　主題對話： AI 是把雙刃劍，風險和價值“皆在場”/ 80

3．3．1　風險不只是概率，也具有社會維度/ 80

3．3．2　AI 的能力越大，責任越大/ 84

3．3．3　AI 正在代替人類決策，但可解釋AI 任重而道遠/ 86

第4章　AI 決策的可靠性和可解釋性/ 89

4．1　導語/ 89

4．2　主題分享/ 91

4．2．1　從可解釋AI 到可理解AI ：基于算法治理的視角/ 92

4．2．2　人工智能：從“知其然”到“知其所以然”/ 98

4．2．3　AI 可靠性和可解釋性：軟件工程視角/ 102

4．3　主題對話：AI 決策的可靠性和可解釋性/ 106

4．3．1　為何需要可解釋與可靠性/ 109

4．3．2　面對AI 風險，公眾有哪些訴求/ 110

4．3．3　AI 可靠性和可解釋性有什么樣的關系/ 111

4．3．4　可信人工智能在實際應用中面臨哪些挑戰(zhàn)/ 114

4．3．5　各方如何共同參與AI 可靠性的發(fā)展/ 116

4．3．6　強監(jiān)管環(huán)境下，政府和企業(yè)如何聯(lián)動/ 117

第5章　用戶數(shù)據(jù)隱私/ 119

5．1　導語/ 119

5．2　主題分享/ 121

5．2．1　“倫理即服務”視角下的AI 數(shù)據(jù)倫理治理/ 122

5．2．2　人臉識別技術的法律規(guī)制框架/ 128

5．2．3　算法中的“人”——基于“個人信息保護法”的觀察/ 131

5．3　主題對話：新時代的用戶數(shù)據(jù)隱私/ 133

5．3．1　宏觀視角下的數(shù)據(jù)隱私/ 136

5．3．2　如何看待用戶和平臺之間的關系/ 138

5．3．3　價值最大化條件下，如何減少對用戶數(shù)據(jù)隱私的侵犯/ 138

5．3．4　如何定義隱私/ 140

5．3．5　如何保護個人數(shù)據(jù)隱私/ 140

5．3．6　普通民眾如何影響相關的政策制定/ 142

第6章　包容性的AI/ 143

6．1　導語/ 143

6．2　主題分享/ 146

6．2．1　無障礙與平等參與/ 147

6．2．2　從愛到AI 的變與不變：殘障何以作為“人”的尺度/ 151

6．2．3　面向無障礙應用的創(chuàng)新設計/ 157

6．2．4　無形的障礙與包容性人工智能/ 161

6．2．5　人工智能創(chuàng)新發(fā)展與倫理治理/ 165

6．3　主題對話：包容性AI——以人為本/ 168

6．3．1　什么是包容性AI/ 169

6．3．2　如何考慮包容性AI 的成本效益/ 170

6．3．3　人和AI 到底應該是什么樣的關系/ 172

“AI 倫理與治理”系列研討會嘉賓/ 174