其中一種解決方案是開放人工智能，并評(píng)估當(dāng)前使用的所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)。作為一個(gè)小項(xiàng)目，IBM的印度研究實(shí)驗(yàn)室分析了1969年至2017年間入圍曼布克文學(xué)獎(jiǎng)的作品。它揭示了“書中普遍存在的性別偏見和刻板印象，這些偏見和刻板印象體現(xiàn)在不同的特征上，如職業(yè)、介紹和與書中人物相關(guān)的行為。”男性角色更有可能有更高層次的工作，如導(dǎo)演、教授和醫(yī)生，而女性角色則更有可能被描述為“老師”或“妓女”。

如果使用自然語言處理、圖形算法和其他基本的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠發(fā)現(xiàn)文學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)中的偏見，那么這些技術(shù)也可以被用來發(fā)現(xiàn)流行訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的偏見。一旦發(fā)現(xiàn)問題，就應(yīng)該及時(shí)發(fā)布并進(jìn)行修復(fù)。這樣的操作具有雙重目的，因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)可能會(huì)受到熵的影響，進(jìn)而可能會(huì)危及整個(gè)系統(tǒng)。有了定期的關(guān)注，訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以保持健康。

另一個(gè)解決方案是九大巨頭——或者至少是G－MAFIA——分擔(dān)創(chuàng)建新訓(xùn)練集的費(fèi)用。這是一個(gè)很大的要求，因?yàn)閯?chuàng)建新的語料庫需要大量的時(shí)間、金錢和人力資本。在我們成功審查人工智能系統(tǒng)和語料庫并修復(fù)其中現(xiàn)存的問題之前，九大巨頭應(yīng)該堅(jiān)持讓人類注釋者給內(nèi)容貼上標(biāo)簽，并使整個(gè)過程透明化。然后，在使用這些語料庫之前，他們應(yīng)該驗(yàn)證數(shù)據(jù)。這將是一個(gè)艱巨而乏味的過程，但將符合整個(gè)領(lǐng)域的最佳利益。

是的，九大巨頭需要我們的數(shù)據(jù)。然而，他們應(yīng)該贏得而不是假設(shè)擁有我們的信任。與其用晦澀難懂的語言改變服務(wù)協(xié)議條款，或者邀請(qǐng)我們玩病毒式宣傳游戲，他們應(yīng)該解釋并披露自己在做什么。當(dāng)九大巨頭獨(dú)立或與人工智能生態(tài)系統(tǒng)中的其他參與者合作進(jìn)行研究時(shí)，他們應(yīng)該致力于數(shù)據(jù)披露，并充分解釋動(dòng)機(jī)和預(yù)期結(jié)果。如果他們選擇這樣做，我們可能會(huì)愿意參與并支持他們的工作。

九大巨頭應(yīng)該尋求一個(gè)清醒的研究議程。目標(biāo)簡單明了，就是構(gòu)建技術(shù)，并在不危及我們的情況下提升人類水平。要想實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，可以通過一種叫做“差別技術(shù)進(jìn)步”的方式。它會(huì)把減少風(fēng)險(xiǎn)的人工智能系統(tǒng)置于增加風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)之上。這是個(gè)好主意，但很難實(shí)施。例如，情景中提到的生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，如果被黑客利用和使用，可能會(huì)非常危險(xiǎn)。但它們也是研究取得巨大成就的途徑。與其假設(shè)沒有人會(huì)將人工智能重新用于邪惡目的——或者假設(shè)我們可以簡單地處理出現(xiàn)的問題——九大巨頭應(yīng)該開發(fā)一個(gè)過程來評(píng)估新的基礎(chǔ)研究或應(yīng)用研究是否會(huì)產(chǎn)生一種好處遠(yuǎn)勝任何風(fēng)險(xiǎn)的人工智能。為此，九大巨頭接受或做出的任何金融投資都應(yīng)該包括有益使用和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)劃的資金。例如，如果谷歌追求生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)研究，它應(yīng)該花費(fèi)合理的時(shí)間、人力資源和金錢來調(diào)查、繪制和測(cè)試負(fù)面影響。

這樣的要求也有助于抑制對(duì)快速利潤的預(yù)期。故意減緩人工智能的開發(fā)周期并不是一個(gè)流行的建議，但它卻是至關(guān)重要的。對(duì)我們來說，提前思考和計(jì)劃風(fēng)險(xiǎn)比在事情出錯(cuò)后簡單地做出反應(yīng)更安全。

在美國，G－MAFIA可以承諾重新調(diào)整自己的招聘流程，優(yōu)先考慮潛在員工的技能，以及他們是否會(huì)融入公司文化。這個(gè)過程無意中忽略了對(duì)道德的個(gè)人理解。作為一位備受尊敬的數(shù)據(jù)科學(xué)家，同時(shí)也是Fast Forward Labs的創(chuàng)始人，Hilary Mason在采訪中解釋了一個(gè)簡單的道德篩選過程。她建議問一些尖銳的問題，并專心聆聽候選人的回答。比如：“你正在研究一種讓消費(fèi)者獲得金融服務(wù)的模式。種族是模型中的一個(gè)重要特征，但是你不能使用種族特征。對(duì)此你會(huì)怎么做？”；“你被要求使用網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)向小企業(yè)提供貸款。事實(shí)證明，現(xiàn)有數(shù)據(jù)并沒有嚴(yán)格告知信貸風(fēng)險(xiǎn)。你會(huì)怎么做？”

候選人應(yīng)該根據(jù)答案被有條件地錄用，并且在開始工作之前必須完成無意識(shí)的偏見培訓(xùn)。九大巨頭可以通過雇傭?qū)W者、訓(xùn)練有素的倫理學(xué)家和風(fēng)險(xiǎn)分析師來建立一種支持人工智能倫理的文化。理想情況下，這些專家將嵌入整個(gè)組織之中，包括消費(fèi)者硬件、軟件和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)；銷售和服務(wù)團(tuán)隊(duì)；共同領(lǐng)導(dǎo)的技術(shù)項(xiàng)目；建立網(wǎng)絡(luò)和供應(yīng)鏈；設(shè)計(jì)和策略團(tuán)隊(duì)；人力資源和法律團(tuán)隊(duì)；以及營銷和宣傳團(tuán)隊(duì)。

九大巨頭應(yīng)該制定一個(gè)流程來評(píng)估研究、工作流程、項(xiàng)目、合作伙伴關(guān)系和產(chǎn)品的道德影響，這個(gè)流程也應(yīng)該融入公司的大部分工作職能中。作為一種信任的姿態(tài)，九大巨頭應(yīng)該公布這一過程，這樣我們就能更好地理解對(duì)數(shù)據(jù)做出決策的方法。無論是合作還是獨(dú)立開發(fā)，九大巨頭都應(yīng)該為人工智能員工制定一套專門的行為準(zhǔn)則。它應(yīng)該反映基本人權(quán)，也應(yīng)該反映公司獨(dú)特的文化和價(jià)值觀。如果有人違反了該守則，應(yīng)向工作人員開放一個(gè)清晰的保護(hù)性舉報(bào)渠道。

實(shí)際上，所有這些措施都將暫時(shí)對(duì)九大巨頭的短期收入產(chǎn)生負(fù)面影響。投資者也需要給他們一些喘息的空間。

人工智能是一個(gè)很廣闊的領(lǐng)域，而我們才剛剛開始上山。是時(shí)候抓住我們的鵝卵石，踏上正確的道路了。