| 中國科學院院士梅宏： |
|
| 面對AI熱潮，科技倫理治理要跟上 |
|
“智能是人類區(qū)別于其他動物的專有特征，特別是認知能力。我們可以接受機器在感知能力方面超越人類，但對機器認知智能的研發(fā)，需要高度審慎。從科技倫理的視角來看，我們?yōu)槭裁匆斐鲆粋�替代我們認知的東西？”
2024年11月22日，在以“跨越邊界的科技倫理”為主題的第二屆中國科技倫理高峰論壇上，中國科學院院士、北京大學教授梅宏直指當前數(shù)字技術面臨的倫理挑戰(zhàn)。
從智能制造到智慧城市，從醫(yī)療健康到金融服務，當前大語言模型火爆，人工智能（AI）風頭正盛。梅宏認為，AI熱潮中泡沫太大，仍處于技術成熟度曲線的高峰階段，喧囂埋沒理性，需要一個冷靜期。
他強調，雖然基于當前的技術路徑，大模型尚不能“無中生有”、做出超越人類預期的事情，但一味信奉“蠻力”、追求規(guī)模，也極易發(fā)展出在覆蓋面和復雜度上令人們難以掌控的“巨獸”。
“拿著手機讀不到有價值的內容”
在經歷了兩個“春天”和兩個“冬天”后，AI迎來了第三個“春天”，深度學習技術帶來的一次次突破不斷刷新著人們對AI的認知。
但是，從臉書（Facebook）數(shù)據(jù)泄露到大模型生成內容引發(fā)侵權糾紛和虛假信息傳播，數(shù)字技術在為人類社會經濟發(fā)展帶來益處的同時，也帶來了數(shù)據(jù)隱私保護、算法偏見、責任認定等一系列倫理問題。
例如，就當前大語言模型的技術路線而言，“黑盒”導致的不可解釋性是其最大“罩門”，如果不加任何規(guī)制而大量應用，可能導致人類知識體系面臨嚴峻挑戰(zhàn)。訓練語料的質量缺陷、概率統(tǒng)計的內生誤差等因素會導致大模型產生幻覺，生成錯誤內容；再加上人為干預誘導，極易生成虛假內容。
“通過算法，平臺可以個性化推送內容，但也可能形成用戶的信息繭房。我最近最大的困擾是拿著手機卻讀不到想讀的有價值的內容。”梅宏表示，目前幾乎大部分網(wǎng)絡平臺都在AI算法和大數(shù)據(jù)驅動下運營，這就帶來對算法和數(shù)據(jù)應用的有效監(jiān)管問題，這些亟待通過建立完善的治理體系加以解決。當涉及平臺跨境時，還需要有相應的國際治理體系。
現(xiàn)實情況不盡如人意
當前，社會對“AI+”或“AI for everything”（一切皆人工智能）抱有很高的期望。然而，現(xiàn)實情況卻不盡如人意。
“雷聲隆隆，雨點并不大。”梅宏坦言，“從當前的熱潮中，我看到了太多‘炒作’和‘非理性’導致的 AI‘過熱’現(xiàn)象，也對當前AI發(fā)展技術路徑多樣性的欠缺產生了一些擔憂。”
“大語言模型的成功依賴于人類長時間積累的龐大語料庫，文生視頻的成功也依賴于互聯(lián)網(wǎng)上存在的海量視頻。然而，其他行業(yè)的數(shù)據(jù)積累尚未達到這個量級。獲取全數(shù)據(jù)，關鍵是跨越足夠的時間尺度。”梅宏表示，AI的應用還需要經歷一段時期的探索、磨合和積累，才可能迎來繁榮。
“在我看來，AI當前的問題有3個：泡沫太大，仍處于技術成熟度曲線的高峰階段，喧囂埋沒理性，需要一個冷靜期；以偏概全，對成功個案不顧前提地放大、泛化，過度承諾；期望過高，用戶神化AI的預期效果，提出難以實現(xiàn)的需求。”梅宏說。
面對AI技術發(fā)展及其應用現(xiàn)狀，梅宏建議，在尚搞不清如何應用、用到何處時，不妨先積累數(shù)據(jù)，“可采盡采、能存盡存”。
沒有跳出概率統(tǒng)計框架
那么，大語言模型能走向通用人工智能嗎？梅宏認為，從基本原理來看，目前的大語言模型沒有跳出概率統(tǒng)計這個框架。
梅宏并不認為現(xiàn)在的AI有所謂“意識”或者知識涌現(xiàn)能力。以大語言模型為例，模型本身無法產生新的東西，其生成的內容取決于對大量文本內容的統(tǒng)計，如果某些內容反復出現(xiàn)，它們大概率就會將之視為“合理存在”的內容。
“就這個意義而言，大模型可被視為由已有語料壓縮而成的知識庫，生成結果的語義正確性高度依賴于數(shù)據(jù)的空間廣度、時間深度以及分布密度，更高度依賴于數(shù)據(jù)的質量。”梅宏提到，學術界的研究更應關心大模型構建過程的可重復性和可追溯性，盡可能保證結果的可解釋和可信任。
“大膽預測，作為壓縮了人類已有可公開訪問的絕大多數(shù)知識的基礎模型，大語言模型將像互聯(lián)網(wǎng)一樣走向開源。全世界共同維護一個開放共享的基礎模型，盡力保證其與人類知識同步。”梅宏說，“這至少也是表達自己的一種期望。”
適時調整倫理審查的復核清單
“發(fā)明技術的最終目的是為了讓人類的生活變得更好，毫無疑問應該充分考慮技術可能帶來的倫理問題。”梅宏表示，在AI快速發(fā)展的熱潮下，需要對可能的風險進行研判，并提醒科技工作者時刻牢記科技向善、以人為本。
隨著數(shù)字技術的發(fā)展，科技倫理治理也應當跟上。梅宏強調，目前應當完善科技倫理治理體制機制，明確數(shù)字技術領域的治理重點和安全護欄，對數(shù)字技術進行分級分類治理，同時建立健全生成式人工智能（AIGC）的主動披露標注制度并開展相關技術研究。
那么，數(shù)字技術領域是否應該存在研究禁區(qū)？梅宏認為，在基礎研究階段一般不做限制，涉及對人的認知能力調控、違背人的自由意志的研究應列為禁區(qū)。在技術和產品應用階段，要根據(jù)具體場景及影響來確定。
“例如大規(guī)模遠程監(jiān)控、自主決策的社會評價體系、操縱個人意識和行為并造成個體或他人身體或心理傷害的技術，以及以超越或替代人的認知能力為目標的AI技術研發(fā)，應當受到限制。”梅宏說。
同時他表示，數(shù)字技術領域的研究禁區(qū)應該建立動態(tài)調整機制，適時調整倫理審查的復核清單。
此外，梅宏呼吁建立AI生成內容的披露標準機制，建立涵蓋大模型開發(fā)者、創(chuàng)作者、使用者的標注責任機制；鼓勵多條技術路線推進大模型生成內容標注技術研發(fā)；完善大模型內容審核制度規(guī)范和檢測技術開發(fā)；推進相關標準和規(guī)范制定并將之國際化。■
《科學新聞》 (科學新聞2024年12月刊 封面)