三思荐书｜《人工智能伦理》
《人工智能伦理》
于江生 著
清华大学出版社
人工智能 (AI) 时代已悄然而至，然而对 AI 伦理学的研究却刚刚起步。与以往的技术革命不同，AI 有望在多个领域取代人类，但也有伤害人类的潜在风险。为防止对 AI 技术的滥用，我们在复杂性变得不可控之前，必须把最糟糕的情况都预想到、分析到。
本书从人工智能的关键内容（包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等）出发，尽可能地用朴素的语言讲清楚复杂的概念，揭示出各种AI 伦理问题以唤起读者的思考。本书基于大量真实数据，阐述了和平、合理发展 AI 技术的伦理思想，对 AI 技术可能引发的某些社会问题（如技术失业、两性平等）也做了剖析。
前言
机器不必具有高级智能便可能对人类造成致命的伤害，像《终结者》里的情节，它们没有怜悯之心，以追杀人类为目标。在科幻电影里，我们不止一次感受到这种来自未来的威胁，它潜伏在某个邪恶科学家的实验室里，或者在那个叫“天网”的系统里暗流涌动。
技术没有善恶，看它掌握在什么人的手中。利用技术来作恶，遭谴责的不该是技术本身，而是使用技术的“人”。随着人工智能（artificial intelligence, AI）的广泛应用，更多的 AI产品走入人们的生活。在机器拥有真正的智能之前，我们需要未雨绸缪地考虑一些哲学和伦理的问题，例如，是否应该研发有自我意识的机器？人机婚姻是否合法？机器犯罪应该如何界定？机器决策是否含有歧视？等等。
AI时代已悄悄来临，它对人机交互中的法律、心理、政治、商业、基建、社区、服务等提出了众多挑战。而人工智能伦理学还处于萌芽阶段，科学家和社会学家意识到许多问题的存在，却没能给出令人信服的答案。例如，自动驾驶（autonomous driving）出了车祸，我们应该归咎于谁？一般的算法或编程错误不会有性命之忧，但无人驾驶却有这个风险。消费者不愿花钱买一个潜在的危险品，如果生命及财产的安全没有保障，如果相关法律责任模糊不清，自动驾驶将会引起严重的社会问题。
图1 创造人工智能（AI）
图2 2013年12月14日，我国登月探测器“嫦娥三号”在月球表面软着陆
在科学研究方面，智能机器延展了人类的探索能力。例如，“嫦娥三号”登月后， “玉兔号”月球车开始了挖掘分析土壤样品、视频传输等工作。“玉兔”有自动导航、雷达测月、能源采集、天文月基光学望远镜、极紫外相机、光谱仪、立体相机等设备，帮助人类在环境恶劣的月球上完成大量的科研任务。未来会有更多、更智能的机器参与其中。
在有自我意识的机器智能到来之前，如何保护 AI技术向健康的方向发展，而不是被人性之恶所利用，成为人类文明的终结者，是我们必须正视且亟待解决的问题。技术本身没有善恶，而应用它的人类有善恶之分。如何把更多的善植入无意识的机器？如何用伦理道德来规范人工智能？这值得每一位关心人类未来命运的读者深思。
有一个哲学的分支，伦理学（ethics），也称道德哲学（moral philosophy），研究人类社会所认可的行为准则及其价值，进而构建一些道德的指导原则来评判行为的对与错、善与恶、美与丑、智慧与愚昧、正义与犯罪。伦理学大致分为元伦理学、规范伦理学、描述伦理学和应用伦理学四个领域，人工智能伦理基本属于应用伦理学的范畴。
图3 动画《铁臂阿童木》
图4 两千多年前，我国古代先哲老子、庄子、孔子、孟子对道德伦理就有过系统的研究，其思想影响至今，已深深融入中华文明的血脉之中
诺贝尔经济学奖得主（1978）、图灵奖得主（1975）、人工智能先驱赫伯特·西蒙（Herbert Simon, 1916—2001）曾说：“关于社会后果，我认为每个研究人员都有责任评估，并努力告知其他人，他试图创造的研究产品可能带来的社会后果。”人工智能研究的目的是为了造福整个人类文明，因此“勿以恶小而为之，勿以善小而不为”。与其说用伦理道德约束机器，不如说用它来约束人类自己，所以人工智能伦理就是人类发展和利用 AI的行为准则。
现有的 AI技术很多不具备可解释性，导致模型或产品出了问题也不知道真实的原因。有些技术缺陷对人类来说是致命的，用户对可能的不良后果应有知情权。故而，对 AI产品的质量及性能的评估，需要更科学、更严谨、更系统的评测方法。
人类需要小心翼翼地发展AI技术，确保它促进文明的进化，而不是成为人类自相残杀的新式武器。人类如蜉蝣于天地，唯有理性的光辉永恒。公平而开放的合作，而不是恶意的竞争，是我们要走的 AI之路。
图 5 在联合国总部广场，矗立着雕塑“打结的枪”，象征着“和平、宽容、理解和非暴力”。它是瑞典雕塑家卡尔·弗雷德里克·路特瓦尔德（Carl Fredrik Reutersw.rd, 1934—2016）的作品，1988年由卢森堡赠送给联合国
科技是一把双刃剑，人类用它披荆斩棘，也有自伤的危险。越来越多的AI产品具备决策能力，由弱到强，它们在方便人类生活的同时，是否准确地代表我们的意愿？智能助手是否会太了解主人而成为一个泄密隐患？自动驾驶如何尽可能地保护人身安全？自主杀人机器是否应该禁止？许多 AI伦理问题等待人们的理性思考。
这本书是一部抛砖引玉的大众科普书，几乎没有数学公式和预备知识，面向所有对人工智能感兴趣的读者。人人都可以谈论 AI伦理，都可以关注人类和 AI的命运。这些话题不限于严谨的学者，它们是人类未来需要面对的现实。例如，智造业有造成大规模失业的风险， AI时代的教育应该如何培养新型的技术工人？机器人介入人类的生活，是否会给社会带来一些结构性的变化？在大数据时代，如何更好地保护个人隐私？我们在复杂性变得不可控之前，必须把最糟糕的情况都预想到、分析到。写此书的目的就是要把问题揭示出来，管见所及阐述一些想法，激发更多的读者参与思考与讨论。
本书所提供的一些粗浅的心得和思路仅是作者一家拙见，人们可以从更开阔的视角研究人工智能伦理问题，如哲学的、法学的、社会学的、经济学的、认知科学的，等等。无论从哪个角度，都要本着科学精神（即求实、创新、怀疑、包容的精神），就算对未来的幻想也应如此。另外，些许好奇心和想象力是需要的，它们比知识更珍贵，往往随着年龄的增长而变得枯竭。此书探讨了许多未来可能发生的事情，它们或许是杞人忧天，或许是防微杜渐，不管怎样，时间会验证它们并给出答案。对科技发展的预测，是未来学（futurology）的研究内容。有人说，“预测未来的最佳方法就是创造未来”，而要创造美好的未来，必须以道德伦理为指导。
图6 人类终究要借助 AI的力量团结在一起走向广袤无垠的宇宙
感谢好友曹朝博士的鼎力相助，让此书有幸与清华大学出版社结缘。特别需要致谢王巧珍编辑，她的专业、细心与辛勤的付出，才使得这本书及时而高质量地呈现在读者面前。
朋友如同一本打开的好书，厚厚的需慢慢地细读。感谢挚友胡迅、吴宗寰博士，我们坚持多年的午后散步中无所不谈的话题，开阔了我的视野，修正了我的偏见。另外，还要谢谢我的女儿，她对人工智能的好奇心一直感染着我。每次我俩“探讨”人工智能的未来，都是享受想象力的美好时光。孩子用质朴清澈的眼睛看世界，是她教会了我善待生命——真希望能永远这么简单地活着。这本书送给我的女儿和所有热爱美好事物的年轻一代，你们会有更高的智慧，你们将创造未来。
于江生
于美国加州圣何塞
目录
第1章 图灵测试 /1
1.1 强人工智能/ 7
1.1.1 大脑与认知心理/ 15
1.1.2 自然语言理解/ 43
1.1.3 抽象能力/ 66
1.1.4 计算能力/ 81
1.1.5 推理能力/ 86
1.2 机器犯错归咎于谁？ / 101
1.2.1 安全性/ 107
1.2.2 根因分析/ 110
第2章 数据为王 / 119
2.1 以改进服务为由/ 131
2.1.1 数据共享/ 137
2.1.2 数据安全与隐私保护/ 140
2.2 数据与模型/ 155
2.2.1 无法篡改的数据/ 159
2.2.2 零知识证明/ 165
第3章 知识积累/ 171
3.1 知识表示与推理/ 187
3.1.1 更广阔的感知/ 192
3.1.2 可操作的知识/ 201
3.1.3 知识工程/ 204
3.2 永远的精神财富/ 218
3.2.1 知识的保护/ 226
3.2.2 知识的交流/ 240
3.2.3 开源运动/ 247
第4章 机器学习/ 253
4.1 学习的方式/ 267
4.1.1 衡量标准/ 274
4.1.2 理解机器智能/ 278
4.1.3 模型的多样性/ 284
4.2 想象比知识更重要/ 288
4.2.1 理性的想象/ 291
4.2.2 学习的本质/ 297
第5章 自我意识/ 311
5.1 自我意识的条件/ 319
5.1.1 好奇心/ 323
5.1.2 意识流/ 329
5.1.3 形成共识/ 334
5.2 超级智能/ 342
5.2.1 机器的德性/ 349
5.2.2 人工智能革命/ 352
5.2.3 文明更替/ 356
第6章 机器奴隶/ 361
6.1 人工智能竞赛/ 369
6.1.1 潘多拉的盒子/ 378
6.1.2 远征外太空/ 385
6.2 智能制造/ 392
6.2.1 社会问题/ 397
6.2.2 新的机遇/ 407
第7章 伦理困境/ 419
7.1 监管与政策/ 428
7.1.1 可验证的伦理标准/ 431
7.1.2 人机关系/ 436
7.1.3 人机文化/ 446
7.2 法律法规/ 451
7.2.1 保护与约束/ 455
7.2.2 造福人类/ 460
参考文献/ 469
附录一术语索引/ 475
附录二人名索引/ 486
于江生，应用数学博士，曾在北京大学、堪萨斯大学、韦恩州立大学工作多年。主要研究方向是人工智能、统计机器学习、贝叶斯数据分析、计算语言学、图像处理、生物信息学等。已发表四十多篇学术论文（第一作者），拥有近二十项美国算法类专利。获教育部科技进步一等奖（2007年）和自然科学一等奖（2011年）。曾任华为2012泊松实验室主任、机器学习和应用数学首席科学家。文章观点不代表主办机构立场。
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