机器与它的人类创造者进行对抗的可能性，这个问题有人已经认真考虑过了。
毫无疑问，知名作家艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）提出的“机器人三定律”已不能适应当今的人工智能发展。我们需要更加严肃、具体的方式来指导技术发展，并保护全人类的福祉。因此，我想从伦理的视角分享我对人工智能发展的一些看法——即“为人工智能建立伦理框架”。
当前的人工智能发展浪潮很大程度上受益于我们在使用互联网过程中积累的大量数据。
如今，互联网连接了世界一半以上的人口，仅在中国便有8亿网民。但互联网在带来便利与效率的同时，也带来了风险，尤其是在大数据和人工智能大范围驱动日常生活的时代。算法决定着我们阅读的内容，决定着我们的目的地以及出行方式，决定着我们所听的音乐，决定着我们所购买的物品及其价格。自动驾驶汽车、自动癌症诊断和机器人写作等新事物正前所未有地接近大规模商业应用。
因此，在某种程度上，将数据比喻为“新石油”，将人工智能比喻为“新钻头”并无不妥，而故障算法则可被比喻为由此产生的“新污染”。
但要注意的是，算法故障不等于有恶意。因为善意并不能保证算法不导致任何法律、伦理和社会问题。
在人工智能领域，我们有相当多这样的例子，例如由于技术意外、缺乏对问题的预见或技术上难以监控监督、责任分散导致的隐私侵犯、算法偏见和滥用等。此外，一些研究人员开始担心智能机器将取代人类劳动力，从而导致社会失业率上升。
很多人认为人工智能伦理还是一个科幻议题，但其实麻烦已经迫在眉睫。
最近几年，一系列涉及AI不端行为的新闻频频出现在新闻客户端；面部识别应用程序将非裔美国人标记为大猩猩，将国会议员标记为刑事罪犯；美国法院使用的风险评估工具对非裔美国人有偏见；优步的自动驾驶汽车在亚利桑那州撞死了一名行人；Facebook和其他大公司因歧视性广告行为被起诉；以及以杀戮为目的的人工智能技术。
而究竟如何为人工智能制定伦理，是全人类都没有遇到过的问题，我们正在向无人区航行，需要原则和规则作为指南针，来指导这次伟大的探险，而技术伦理则是这套原则和规则的核心。
在过去几十年中，对技术伦理的研究经历了三个阶段。第一阶段的研究主要集中在计算机上。在此期间，各国颁布了大量有关计算机使用、欺诈、犯罪和滥用的伦理准则和法律，大多数规则今天也仍然适用。第二阶段则集中在互联网领域，创建了规范信息创建、保护、传播和预防滥用的伦理原则和法律。现在，这个研究领域已经悄然进入了一个全新的第三阶段，我将其称为“数据和算法伦理”。未来，我们将需要有关人工智能开发和利用的伦理框架和法律。
当前，一些政府部门和行业协会已开始尝试建立这样的伦理框架，显著的例子包括阿西洛马人工智能原则，以及IEEE的伦理标准和认证计划。
今年九月，马化腾在上海“2018世界人工智能大会”上提出人工智能的“四可”理念，即未来人工智能是应当做到“可知”、“可控”、“可用”和“可靠”。我将“四可”翻译为“ARCC”（Available, Reliable, Comprehensible, and Controllable, 读作ark）。
马化腾先生的这项呼吁为进一步发展人工智能伦理框架奠定了基础。正如传说中数千年前拯救人类文明的诺亚方舟一样，人工智能领域的ARCC也将在未来几千年确保人类与机器之间友好、和谐的关系。因此，这四项原则值得我们深入探讨。
首先是可用（Available）。这一原则要求尽可能多的人可以获取、利用人工智能，而不是为少数人所专享。我们已经习惯于智能手机、互联网、应用程序带来的便利，而往往忘了还有半个世界被隔绝在这场数字变革之外。人工智能的进步应该解决这个问题，而不是加剧这个问题。我们应该让欠发达地区的居民，以及老人、残障人士回到数字世界中来，而不是将数字鸿沟视为既定事实。我们需要的人工智能应当是是包容的、可被广泛共享的技术，并将人类的共同福祉作为其唯一发展目的。只有这样，我们才能确定人工智能不会让部分人的利益凌驾于其他人之上。
以最近医疗机器人的发展为例，中国数百家地区医院的放射科已经引入人工智能。这种癌症预筛查系统目前已经审查了数十万张医学影像，鉴别出数十万个疑似高风险病例，并将这些案例转交给人类专家进行进一步判断。这项技术使医生免于繁重的影像判断工作，从而有更多地时间来照顾病人。让机器和人类各司其职，在这种情况下，医生与看似危及其工作的机器和平相处。
此外，可用的人工智能还应当是公平的。完全遵循理性的机器应该是公正的，没有人类的情绪化、偏见等弱点。但机器的公正并不是想当然存在的。最近发生的事件，如微软开发的聊天机器人使用粗俗语言等，表明当给人工智能“喂养”了不准确、过时、不完整或有偏见的数据时，机器也会犯和人类一样错误。对此，必须强调“经由设计的伦理”（ethics by design）理念，也就是在人工智能的开发过程中就要仔细识别、解决和消除偏见。可喜的是，政府部门和互联网行业组织等已经在制定解决算法偏见和歧视的指导方针和原则。像谷歌和微软这样的大型科技公司也已经建立了自己的内部伦理委员会来指导其人工智能研究。
其次是可靠（reliable）。人工智能的应用如机器人等已进入普通家庭，我们需要这些人工智能是安全的、可靠的，能够抵御网络攻击和其他事故。以自动驾驶汽车为例，腾讯目前正在开发3级自动驾驶系统，并已获得在深圳市进行道路测试的许可。而在获得道路测试许可前，疼寻的自动驾驶汽车已在封闭场地进行了累计超过一千公里的测试。但由于相关的认证标准和法律规定仍有待确定，目前道路上还没有投入商用的真正的自动驾驶汽车。
此外，人工智能的可靠性还应当确保数字安全、物理安全和政治安全，尤其是对用户隐私的保护。由于人工智能研发需要收集个人数据以训练其人工智能系统，研发者在这一过程中应当遵守隐私要求，通过一定的设计保护用户的隐私，并防止数据滥用。
再次是可知（comprehensible）。深度学习等人工智能方法的流行，使得底层的技术细节越发隐秘，可谓隐藏在一个“黑盒”当中。深度神经网络的输入和输出之间还有很多隐藏层，这使得研发人员都可能难以理解其系统。因此，当人工智能算法导致车祸时，调查其技术原因可能需要花费数年时间。
幸运的是，AI行业已经开始对可理解的AI模型进行研究。算法透明是实现可理解人工智能的一种方式。虽然用户可能不大关心产品背后的算法，但监管机构需要深入了解技术细节以便进行监督。无论如何，就AI系统直接作出或辅助做出的决策，向用户提供易于理解的信息和解释，都是值得鼓励的。
为了建立可知的人工智能，应该保证和鼓励公众参与和个人权利的行使。人工智能开发不应只是企业的秘密行为。作为最终用户的公众可以提供有价值的反馈，有权质疑可能造成伤害或难堪的机器决策，这将有助于开发更高质量的人工智能。
此外，可知的人工智能要求企业提供必要的信息，也即科技公司应当向其用户提供有关AI系统的目的、功能、限制和影响的足够信息。
最后但同样重要的原则——可控（controllable）——以确保人类始终处于主导地位。从数千年前的文明曙光乍现，到今时今日的技术腾飞，人类始终控制着自己的造物。AI或是任何其他技术都不应当成为例外。只有确保机器的可控性，人类才能在机器出差错、损害人类利益时，及时阻止事态恶化。只有严格遵循可控原则，我们才能避免霍金和马斯克等名人所描绘的科幻式的噩梦。
每一次创新都会带来风险。但是，我们不应该让这些担忧和恐惧阻止我们通过新技术迈向更好的未来。我们应该做的是确保AI的好处远远超过潜在的风险，制定并采取适当的预防措施，以防范潜在的风险。
就目前而言，人们还不信任人工智能。我们经常能看到批评自动驾驶汽车不安全、过滤系统不公平、推荐算法限制选择、定价机器人导致更高价格的声音。这种根深蒂固的怀疑来源于信息的匮乏，我们大多数人要么不关心，要么没有足够的知识来理解人工智能。对此我们应该如何行动？
我的提议是，以伦理原则为起点，建立一套规则体系，以帮助人工智能开发人员及其产品赢得公众的信任。
规则体系的最左端，是软法性质的规则，包括非强制性的社会习惯、伦理标准和自我行为规范等,以及我所说的伦理原则。国际上，谷歌、微软和其他一些大公司都已经提出了它们的AI原则，且阿西洛马人工智能原则和IEEE的AI伦理项目都得到了很高评价。
随着规则体系的坐标右移，我们有强制性的规则，例如标准和法律规范。我们今年发布了一份关于自动驾驶汽车的政策研究报告，发现目前许多国家正在研究制定鼓励和规范自动驾驶汽车的法律规则。可以预见未来各国也将制定关于人工智能的新法律。
随着规则体系的坐标继续右移，我们可以通过刑法惩罚恶意使用人工智能的行为。而在规则体系的最右端，则是具有最大约束范围的国际法。一些国际学者正在积极推动联合国提出关于禁止使用致命自动化武器的公约，就像禁止或限制使用某些常规武器的公约一样。
其实无论是核技术还是人工智能，技术本身是中性的，既非善也非恶。赋予技术价值并使它们变得美好是我们人类的责任。
作者：司晓，腾讯研究院院长
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