人工智能的風險及其防范

楊丁+張登翔+蔣太平+冉闖闖+謝佳訊

摘 要： 高科技在社會生活中廣泛應用時，帶來了很多科技紅利，但是也出現(xiàn)了一些風險。本文主要討論最近發(fā)展勢頭很猛的人工智能。討論人工智能在倫理、就業(yè)、安全等方面可能帶來的風險，以及防范措施。

關鍵詞：高科技；人工智能；倫理治理；系統(tǒng)安全；自反性；失業(yè)補償；

1 引言

近年人工智能出現(xiàn)了第三次發(fā)展高潮，這次高潮因為當前的硬件實力、算法和數(shù)據(jù)等技術的原因，被認為是區(qū)別與以往的高潮。當前強大的硬件基礎、海量數(shù)據(jù)和先進的算法為人工智能賦予了強大的動力。

強大的動力，使得人工智能滲透到很多的社會領域，我們在享受它帶來的科技紅利的同時，也必將受到一些負面影響。本文將會討論人工智能可能帶來的負面影響，以及對應的解決措施。

2人工智能

人工智能，也就是機器智能，一般指人為制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。他的核心為機器學習。機器學習可以分為監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。當用標記好的數(shù)據(jù)進行模型訓練時，為監(jiān)督學習。當用未標記好的數(shù)據(jù)進行模型訓練時，為無監(jiān)督訓練。監(jiān)督學習的識別率一般都比較好，但是獲取標記好的數(shù)據(jù)比較難，需要較高的代價才能獲得。無監(jiān)督學習可以不使用標記數(shù)據(jù)，但是學習效率低和識別率低。

目前最受關注的機器學習算法為，福島教授提出來的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。該算法是監(jiān)督學習下的機器學習。此外，深度學習的概念來源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡，常見的深度學習算法包括：受 限波爾茲曼機，卷積網(wǎng)絡，堆棧式自動編碼器。

3 人工智能帶來的問題以及解決措施

3.1人工智能系統(tǒng)的安全問題

人工智能系統(tǒng)包括了，智能硬件、移動應用端和云端。首先從技術層面來說，智能硬件的體型普片偏小，所帶資源較少。出于功耗的考慮，智能硬件的加密手段變的比較死板單一。其次，智能硬件的固件難以升級，一旦固件上出現(xiàn)漏洞，就很難對其進行維修只能將設備進行更換，這在成本和安全上都很是不利。在移動應用端上，也存在這一些問題，移動端的防守能力普片偏弱，存在這很多的顯露出來的或者隱藏這的漏洞。如果不法分子利用了這些漏洞，則可能給用戶帶來慘痛的后果。云端和應用端也有類似的問題，服務器上或多或少的存在一些漏洞。

3.1.1人工智能系統(tǒng)安全問題的解決方案

（1）面對智能硬件的安全問題，我們可以從生產廠層面上保障智能硬件的安全，比如可以在智能硬件中加入FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列），在上面存入加密協(xié)議和固件。當加密協(xié)議被破解或固件出現(xiàn)漏洞時，實時的更新FPGA上的機密協(xié)議和固件就可以了。雖然這樣子會增加成本但是安全有了更大的保障。

（2）建立人工智能系統(tǒng)的安全評估與認證制度。設定出比較統(tǒng)一化的安全等級評價標準，對不同的領域給予適合他不同的安全等級要求。對于直接影響生命安全的人工智能應用，給予比較高的安全等級要求，如智能駕駛。當然對于一些不太影響大眾的人工智能應用，可以適當?shù)姆艑捯螅悦庖种屏思夹g創(chuàng)新。總體來說，隨著人工智能領域的安全評估和認證制度的出現(xiàn)，人工智能系統(tǒng)的良品率將會上升。

（3） 建立安全威脅監(jiān)察制度，讓硬件生產商、相關從業(yè)者、使用者一起監(jiān)察人工智能系統(tǒng)的安全漏洞，一旦發(fā)現(xiàn)安全漏洞就即時上報。確保人工智能系統(tǒng)在生命周期內的正常工作。

（4） 建立行業(yè)自制制度，促進行業(yè)內同行的信息共享。比如，建立白名單，凸顯出高質量的供應商和制造商。也可以建立方案解決庫，當出現(xiàn)了已經(jīng)出現(xiàn)了的問題后，可以直接從方案解決庫中，找到解決方法，快速的解決問題。

（5）建立響應機制，建立專門的技術團隊，當出現(xiàn)問題時，以最快的速度解決問題。

（6）建立明確的責任制，我們可以將責任細化到產業(yè)鏈的每一個節(jié)點上。

3.2失業(yè)問題

人工智能的高速發(fā)展，會對未來的就業(yè)結構帶來很大的影響。未來的社會生產活動可能只是由機器人、少數(shù)的從業(yè)者和人工智能來完成。這會讓很多人失業(yè)，而這些失業(yè)者將會變成社會中動蕩不安的因素。如何應對這些失業(yè)者，也是人工智能需要面對的問題。

3.2.1人工智能帶來的失業(yè)問題的解決方案

人工智能帶來的失業(yè)問題，可以由多個方法進行協(xié)同解決。第一個方法就是，提高高收入人群的征稅比例，用以彌補和緩解高收入人群和低收入人群的差距。第二個方法就是，向人工智能和機器人進行征稅，對其征收智能稅。通過提高人工智能的使用成本來緩解機器人的使用速度，為人類帶來一定的緩沖時間。

對于失業(yè)者而言，隨著人工智能稅和高收入群體征稅比例的增高，相應的福利措施，將會保持他們的基本生活。如果失業(yè)者對此不滿足，他們應該至少還有兩個選擇。選擇一是，進行學習，努力提高和拓寬自己的知識面和知識能力，從而進入到人工智能相關的工作崗位。從而再次拿到工資。當然這對個人的要求很高，要有較好的毅力和智商。對于無法二次就業(yè)的人，可以讓這些人員通過心靈的調適，追求更加純粹的人的價值和心靈的安靜。

3.3 人工智能的隱私問題

人工智能的智能化，往往需要海量的數(shù)據(jù)。這也就代表這人工智能應用必然隱藏這隱私侵犯風險。比如，隨著各種數(shù)據(jù)采集器的出現(xiàn)，智能系統(tǒng)獲取到了越來越多的人體信息和人體行為信息，人工智能變的比你自身還要更了解自己。除了采集人體信息外，人工智能也可能進行知識的抽取。例如，人工智能可以整合你這個人的網(wǎng)頁瀏覽記錄、購物記錄、旅行記錄。從中整合出你個人的行為軌跡和個人偏好和習慣，從而推測出你未來的行為。這些數(shù)據(jù)應用的合理合法會大幅度的提高人類的生活質量，但是如果用于非法的事情，這可能也會帶來災難性的后果。

3.3.1人工智能隱私問題的解決方案

對于人工智能的智能化帶來的隱私問題，可以通過法律手段進行解決。開展立法研究，建立適應智能化時代的法律法規(guī)。也可以建立相關的行業(yè)標準，使行業(yè)變的更加規(guī)范和標準化。此外，也可以建立相關的監(jiān)察機智，一旦發(fā)現(xiàn)違規(guī)操作就進行相應的處理。

4總結

隨著人工智能時代的到來，科技紅利隨之而來，但是問題也隨著而來。我們需要通過適當?shù)姆椒ǎ瑏硖幚黼S著而來的人工智能倫理問題、人工智能安全問題、人工智能泄露隱私的問題、人工智能帶來的失業(yè)問題。我們需要未雨綢繆，提前想好這些問題的解決方案，這樣子在問題出現(xiàn)后，才能使得問題的影響限制在一定程度內，使得社會更加穩(wěn)定。當然，現(xiàn)階段思考出來的方案也不見得完全適合未來，畢竟未來是充滿了變數(shù)的，當問題出來后，各種方案需要隨著當時的情況實時的進行更新。

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