劃重點
012007年圖靈獎得主約瑟夫希發(fā)基思表示，談?wù)揂I風(fēng)險時需區(qū)分人為因素和技術(shù)風(fēng)險。
02人為風(fēng)險包括算法需求不完整性、算法設(shè)計缺陷和外部環(huán)境威脅。
03技術(shù)風(fēng)險分為兩種，一種是用戶提出的需求可能不合法或不道德，另一種是用戶將系統(tǒng)用于風(fēng)險中。
04約瑟夫希發(fā)基思認(rèn)為，應(yīng)針對人為風(fēng)險和技術(shù)風(fēng)險分別制定相應(yīng)對策。
05康奈爾大學(xué)計算機科學(xué)和信息科學(xué)講席教授喬恩克萊因伯格指出，人類自身的排外偏見會導(dǎo)致算法與生俱來的偏見，引發(fā)人類社會混亂。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
“現(xiàn)在，當(dāng)我們談?wù)撌褂萌斯ぶ悄軒淼娘L(fēng)險時，我們應(yīng)該區(qū)分哪些風(fēng)險是人類帶來的，哪些風(fēng)險是技術(shù)造成。”10月26日，在2024世界頂尖科學(xué)家智能科學(xué)大會“為人類永續(xù)發(fā)展制定AI治理框架”主題論壇結(jié)束后，Verimag實驗室創(chuàng)始人、2007年圖靈獎得主約瑟夫希發(fā)基思在接受澎湃科技（www.thepaper.cn）采訪時表示。
圖靈獎得主約瑟夫希發(fā)基思在2024世界頂尖科學(xué)家智能科學(xué)大會上發(fā)表演講。
約瑟夫希發(fā)基思于1946年出生于希臘，在法國完成碩士、博士學(xué)位，并成為法國格勒諾布爾大學(xué)（Université Grenoble Alpes）VERIMAG實驗室創(chuàng)始人和科研主任，2007年希發(fā)基思因在模型檢查理論和應(yīng)用方面的貢獻(xiàn)獲得了圖靈獎，這是計算機科學(xué)領(lǐng)域的最高榮譽之一。
在此次“為人類永續(xù)發(fā)展制定AI治理框架”主題論壇上，談?wù)撈甬?dāng)前AI發(fā)展帶來的風(fēng)險問題，約瑟夫希發(fā)基思表示，現(xiàn)在，當(dāng)我們談?wù)撌褂萌斯ぶ悄軒淼娘L(fēng)險時，我們應(yīng)該區(qū)分哪些風(fēng)險是人類帶來的，哪些風(fēng)險是技術(shù)造成。對于人工智能來說，非常有可能區(qū)分出哪些風(fēng)險是人類使用技術(shù)造成的，哪些是技術(shù)本身造成的。
約瑟夫希發(fā)基思指出，前者包括算法需求的不完整性、算法設(shè)計的缺陷，以及算法部署時可能面臨的外部環(huán)境威脅。后者分為兩種，比如當(dāng)客戶或投資方對AI系統(tǒng)提出的需求可能不合法或不道德，用戶也可能將系統(tǒng)用于風(fēng)險中。對此，約瑟夫希發(fā)基思認(rèn)為，應(yīng)針對算法設(shè)計者和使用者的人為風(fēng)險以及算法設(shè)計部署階段的技術(shù)風(fēng)險，分別制定相應(yīng)對策。
“為了避免這一風(fēng)險，法規(guī)非常重要，當(dāng)前所有出現(xiàn)的問題，都是因為利益相關(guān)者沒有給出明確的定義要求。技術(shù)可以適當(dāng)?shù)靥岣邩?biāo)準(zhǔn)。”約瑟夫希發(fā)基思稱。
約瑟夫希發(fā)基思在會后接受澎湃科技（www.thepaper.cn）采訪時指出，當(dāng)前，太多人談?wù)揂I（人工智能），但什么是智能，如何真正地實現(xiàn)應(yīng)用，這些人無法精確地回答。他認(rèn)為，盡管人類在人工智能研究中取得了長足的進(jìn)步，并迎來了生成式AI，但目前應(yīng)用只是弱智能（weak AI），集中在問答應(yīng)用上，并沒有能夠同步人工智能能力的技術(shù)和法則。
澎湃科技注意到，2024頂科協(xié)獎“智能科學(xué)獎”得主、康奈爾大學(xué)計算機科學(xué)和信息科學(xué)講席教授喬恩克萊因伯格在此次論壇上也指出，當(dāng)前人工智能發(fā)展，人類自身的排外偏見會導(dǎo)致算法與生俱來的偏見，進(jìn)而引發(fā)人類社會的一系列混亂。受到經(jīng)濟激勵的影響，人們在設(shè)計算法時容易陷入“單作”的狀態(tài)。此外，人類在面對超越人類的AI系統(tǒng)時，認(rèn)知上的落后會帶來麻煩。在和此類AI系統(tǒng)開展合作時，控制權(quán)往往不在人類自己手里。但假如人工智能突然把控制權(quán)交了出來，那么人類就可能犯下嚴(yán)重錯誤，因為AI知道該怎么做，人類未必。
所以克萊因伯格認(rèn)為，“在做人類判斷和算法知識判斷的時候，都要考慮風(fēng)險偏見問題。”在設(shè)計時既要追求算法的強大，也要注意，事態(tài)不能發(fā)展到失控的地步。
