曾為現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)早期協(xié)議和架構(gòu)設(shè)計(jì)做出貢獻(xiàn)的Vint Cerf，用一個(gè)寓言來解釋為什么在人工智能等新興技術(shù)出現(xiàn)后，勇敢的領(lǐng)導(dǎo)力至關(guān)重要。

想象一下，你住在一個(gè)被群山環(huán)繞的山谷底部的小社區(qū)里。在遠(yuǎn)處的山頂上有一塊巨石，它已經(jīng)存在了很長時(shí)間，從未移動(dòng)過，所以就你的社區(qū)而言，它只是景觀的一部分。然后有一天，你會(huì)注意到那塊巨石看起來不穩(wěn)定，如果它滾下山，會(huì)摧毀你的社區(qū)和里面的每個(gè)人。事實(shí)上，你也許意識到，也許你一生都忽視了它的移動(dòng)。那塊巨石一直在一點(diǎn)一點(diǎn)地移動(dòng)，但是你從來沒有仔細(xì)觀察每天發(fā)生的細(xì)微變化，比如它投下的陰影發(fā)生了微小的變化，它和下一座山之間的視覺距離，以及它與地面摩擦發(fā)出的幾乎察覺不到的聲音。你意識到，自己一個(gè)人無法獨(dú)自跑上山去阻止巨石的移動(dòng)，你太渺小了，而巨石又太大了。

但是隨后你意識到，如果能找到一顆鵝卵石，并把它放在正確的位置，它會(huì)減緩巨石的動(dòng)量，稍微扭轉(zhuǎn)移動(dòng)的趨勢。但僅僅一顆鵝卵石無法阻止巨石摧毀村莊，所以你要求整個(gè)社區(qū)加入你的行列。每個(gè)人手中都拿著鵝卵石，爬上了這座山，并為此做好了準(zhǔn)備。顯然，是人和鵝卵石產(chǎn)生了所有的作用，而并不是那塊巨石。

安全有益的技術(shù)不是希望和偶然的結(jié)果，它是勇敢的領(lǐng)導(dǎo)力和專注持續(xù)合作的產(chǎn)物。但是目前，人工智能社區(qū)充滿著各種目的的競爭。

人工智能的未來——也就是人類的未來——已經(jīng)被九大科技巨頭所控制。這些科技巨頭正在開發(fā)框架、芯片組和網(wǎng)絡(luò)，資助了大部分研究，獲得了大部分專利，并且在這個(gè)過程中以不透明或不可見的方式挖掘著我們的數(shù)據(jù)。其中六家科技巨頭在美國，我稱他們?yōu)镚－MAFIA：谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook、IBM和蘋果。剩下三家在中國，也就是BAT：百度、阿里巴巴和騰訊。

為了滿足短視的期望，這九大科技巨頭分別面臨著來自美國華爾街和中國北京的巨大壓力，即使我們可能會(huì)為未來付出巨大的代價(jià)。我們必須授權(quán)并鼓勵(lì)九大巨頭改變?nèi)斯ぶ悄艿陌l(fā)展軌跡，因?yàn)槿绻麤]有我們的大力支持，他們不能也不會(huì)自己去做。

接下來要做的就是一系列鵝卵石，它們可以讓人類走上通往未來的更好道路。

九大巨頭的領(lǐng)導(dǎo)者都承諾，他們正在開發(fā)和推廣人工智能，以造福人類。我相信這是他們的本意，但是履行這一承諾是非常困難的。首先，我們應(yīng)該如何定義“造�！�？這個(gè)詞到底是什么意思？這又回到了人工智能社區(qū)內(nèi)部的問題。我們無法讓所有人都同意“造�！保�因?yàn)檫@個(gè)寬泛的說法實(shí)在太模糊了，無法引導(dǎo)人工智能社區(qū)。

例如，受西方道德哲學(xué)家Immanuel Kant啟發(fā)的人工智能社區(qū)，學(xué)習(xí)如何將權(quán)利與義務(wù)系統(tǒng)預(yù)先編程到某些人工智能系統(tǒng)中。殺人是不好的，救人是好的。如果人工智能控制著汽車，并且它唯一的選擇是撞上一棵樹并傷害司機(jī)，或者撞上一群人并殺死他們，那么這種邏輯就會(huì)存在問題。僵硬的解釋不能解決更復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境，因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)環(huán)境中，選擇可能會(huì)更加多樣：撞上一棵樹并殺死司機(jī)；撞上人群并殺死八個(gè)人；撞到人行道上，只殺死了一個(gè)三歲的男孩。在這些例子中，我們?nèi)绾味�義“好”的最佳版本？

同樣，框架對九大巨頭來說也很有用。他們不需要精通哲學(xué)，他們只是要求一種更慢、更認(rèn)真的方法。九大巨頭應(yīng)該采取具體措施來收集、培訓(xùn)和使用我們的數(shù)據(jù)，雇傭員工，以及在工作場所傳達(dá)道德行為。

在這個(gè)過程的每一步，九大巨頭都應(yīng)該分析自己的行為，并確定他們是否正在造成未來的傷害，他們也應(yīng)該能夠驗(yàn)證自己的選擇是否是正確的。這樣的要求需要有關(guān)于偏見和透明度的明確標(biāo)準(zhǔn)。

然而現(xiàn)在，并沒有單一的基線或標(biāo)準(zhǔn)來評估偏見，也沒有人在尋求克服目前人工智能中存在的偏見。以我自己在中國的經(jīng)歷，這種沒有把安全放在速度之上的機(jī)制，會(huì)產(chǎn)生令人擔(dān)心的后果。

此外，透明度也沒有標(biāo)準(zhǔn)。在美國，G－MAFIA和美國公民自由聯(lián)盟、新美國基金會(huì)以及哈佛大學(xué)伯克曼·克萊因中心都在人工智能上進(jìn)行了合作，旨在提高人工智能研究的透明度。這些合作伙伴發(fā)布了一系列非常棒的建議，幫助引導(dǎo)人工智能研究朝著積極的方向發(fā)展，但是這些原則并不能以任何方式實(shí)施，而且在G－MAFIA的所有業(yè)務(wù)部門中也沒有被遵守。BAT也同樣如此。

九大巨頭正在使用充滿偏見的有缺陷的語料庫訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這是眾所周知的事實(shí)，而改進(jìn)數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)模式又是一項(xiàng)巨大的財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)。比如ImageNet，一個(gè)有嚴(yán)重問題的語料庫。ImageNet包含1400萬張標(biāo)記圖像，其中大約一半的標(biāo)記數(shù)據(jù)來自美國。

在美國，新娘的“傳統(tǒng)”形象是穿著白色連衣裙和面紗的女人，盡管在現(xiàn)實(shí)中，這種形象并不能代表大多數(shù)人的婚禮。有些女人會(huì)選擇穿著長褲結(jié)婚，有些則穿著色彩鮮艷的夏裝在沙灘上結(jié)婚，有些穿著和服或紗麗結(jié)婚。然而，除了白色的裙子和面紗之外，ImageNet無法識別出其他新娘。

我們也知道醫(yī)療數(shù)據(jù)集存在問題。接受識別癌癥訓(xùn)練的系統(tǒng)主要采用的是淺色皮膚的攝取照片和掃描。在未來，它可能會(huì)導(dǎo)致黑褐色皮膚的人被誤診。如果九大巨頭知道語料庫中存在問題，卻沒有采取任何措施，那么他們將把人工智能引向錯(cuò)誤的道路。