随着人工智能在各行各业的快速发展，确保人工智能的伦理实践变得至关重要。人工智能的实践多种多样，因此很难建立单一的框架或协议来确保人工智能的伦理使用。随着人工智能在敏感应用领域的应用日益广泛，公平使用人工智能已变得不可妥协。
让我们讨论一下这些复杂的人工智能应用如何面临道德挑战，以及企业可以采取哪些措施来主动克服这些挑战。
避免围绕人工智能的偏见或歧视
根据一项调查， 68% 的受访者 认为到 2030 年，伦理原则将不会应用于人工智能应用。这表明人们对道德地使用人工智能存在严重的不信任。在这些挑战中，偏见和歧视是最紧迫的问题。
AI语言模型需要基于数据进行训练。如果数据来自未经授权的来源，则其质量可能较低或未经过滤，并且容易产生一些偏见。基于有偏见数据的AI应用程序会继承相同的模式和缺陷，从而导致偏见和歧视。
偏见和歧视可能会在人工智能的无监督应用中产生严重问题。 以下是人工智能应用中偏见的一些现实世界示例：
通过输入特定肤色男性的图像而构建的人脸识别解决方案在处理其他肤色的人的照片时可能并不准确。
在司法系统中，人工智能可以帮助预测累犯率。但在那里，人工智能算法可能会根据现有数据产生偏见，从而导致歧视。例如，根据现有记录，人工智能算法可能会认为一个人比另一个人更有可能犯罪。
另一种可能性是，人工智能筛选可能会导致求职申请中的歧视，具有特定姓名或人口统计特征的申请人可能会比具有类似资格的其他候选人更受青睐。
有几种方法可以克服人工智能应用中的偏见，包括：
充足且多样化的数据：
至关重要的是，AI 模型必须基于包容且多样化的数据集进行训练。这些数据应平等地代表整个群体，以降低任何偏见的可能性。
审计AI解决方案：
随着时间的推移评估 ML 模型以验证模型是否没有产生任何偏差至关重要。一种可以审计人工智能应用程序以进行多样化用途的偏差检测机制可以验证系统是否无偏见。
可解释的人工智能：
实施透明且可解释的人工智能模型有助于减轻任何歧视。可解释性确保人工智能输出背后的推理不带偏见。
人工智能应用和隐私问题
人工智能解决方案建立在大量数据之上，这些数据通常从用户及其个人模式和偏好中收集。这引起了人们对该数据的道德使用和安全处理的严重担忧。
人工智能应用程序的现实隐私问题：
使用人工智能的医疗保健应用需要收集患者数据和敏感的个人信息。在不损害数据安全性的情况下，保护这些数据的隐私至关重要。
搜索引擎知识图谱必须确保用户的个人搜索历史不会反映在同一人口统计中的另一个用户身上。
然而，保护隐私完全在人工智能应用程序的控制范围内：
最小化数据收集：
保护隐私最简单的方法是收集人工智能应用程序运行所需的最少量数据。
数据匿名化：
如果必须收集数据，人工智能至少可以通过匿名化消除与个人身份的任何关联，这有助于保护用户的身份。
刺激样本数据：
人工智能可以根据真实数据创建合成数据，以确保实际数据不会被处理或存储。相反，仅使用相似和受刺激的数据来训练人工智能解决方案。SynthVAE 模型可以帮助使用 AI 生成如此大量的合成数据。
缺乏对不道德的人工智能应用的问责
如果人工智能模型导致个人数据灾难性丢失，或引发针对特定种族的歧视，谁该承担责任？即使对于监管和法律机构而言，追究人工智能不道德后果的责任也十分复杂。
让我们考虑一个现实世界的场景：
如果一辆自动驾驶汽车不幸引发交通事故，责任应该归咎于谁？是人工智能工程师、汽车制造商，还是车主？
围绕人工智能事件的责任困境对于完善人工智能的道德应用是一个挑战。
为了应对这一挑战，企业可以明确责任，监管机构也必须实施明确的指导方针。这可能是落实问责制并确保组织合乎道德地使用人工智能的唯一途径。
人工智能应用的几个关键伦理问题
在申请方面，还有一些伦理方面的担忧。以下是需要注意的关键问题：
利用知识产权：知识产权定义了企业的所有权。然而，人工智能通常会将公开的知识视为可免费使用的财产。这可能会损害知识产权并导致法律后果。
深度造假：人工智能假货是人工智能最痛苦、最流行的不道德应用。人工智能可以通过图像、视频和音频创建类似真实的虚假内容，这可能会造成混乱和不信任。人工智能可以生成任何类型的内容并将其与任何公众人物相关联。
错误信息：人工智能的幻觉和错误可能导致错误的结论和不正确的结果。此类错误信息可能会给用户带来不良后果。
结论
使人工智能应用符合伦理道德仍是一项正在进行的工作。制定框架或指导方针是一项复杂的任务。应对人工智能应用的此类伦理挑战需要高度重视，降低潜在风险，并建立正确的审计流程。
解决人工智能的伦理问题可以为医疗保健、法律、健身、招聘等敏感行业的人工智能应用奠定基础。伦理人工智能对于未来人工智能应用的多样性、可扩展性和包容性至关重要，这些应用将惠及所有用户。