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全球南方国家的人工智能面临重大风险,但也有解决方案

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发表于 2024-10-16 12:13:21 | 显示全部楼层 |阅读模式 IP归属地:亚太地区
人工智能 (AI) 带来巨大好处的同时,也带来了巨大的风险。其中一些风险——虚假信息激增、网络攻击复杂化和能源消耗飙升——已经到来。其他风险——包括独立于人类监督做出决策的超级智能机器——可能还需要几年时间才能到来。尽管人们对这些风险的认识正在不断提高,但仍有许多其他风险尚未确定。尽管人工智能带来了不可估量的机会,尤其是在发展中国家,但它是一项风险很大的业务。
人们越来越担心人工智能的快速普及会对包括全球南方国家在内的社会产生负面影响。去年,我的研究所与新美国组织联合成立了一个由来自美洲、非洲和亚洲的人工智能专家组成的全球工作组,以研究如何改善人工智能的安全性和协调性。2024 年,该工作组发布了一份入门指南,以切实降低风险并提高复原力,同时缩小全球南北之间的治理和监管差距。
人工智能风险
该组织指出,最大的风险之一是大规模自动化和工作岗位流失。人工智能预计将影响农业、制造业、零售业、法律、医药、金融等行业的大量工人。虽然毫无疑问会出现新的就业形式,但到 2030 年,多达8 亿人的工作面临自动化的风险,其中富裕国家的3 亿人面临风险。国际劳工组织估计,中低收入国家超过 56% 的工作岗位面临自动化的“高风险”。如果没有保障措施,这可能会加剧经济不平等,并将低技能工人排除在外。
另一个风险是数字鸿沟加深和不平等加剧。未来几年,能够获得先进技术的人与无法获得先进技术的人之间的差距预计将扩大,导致生产力下降、经济增长放缓、社会和经济不平等加剧。在已经面临数字人才和相关服务短缺的中低收入国家,情况尤其如此。
偏见和歧视是人工智能带来的另一个风险。美国、中国和欧盟设计的先进技术和模型可能会延续和放大训练数据中已经存在的偏见。这可能导致从信用评分到警务等各个方面出现歧视性结果。由于算法存在偏见,它还可能导致人们在就业市场、信贷和贷款以及医疗服务方面被不公平地排除在外。
人工智能也加剧了监控和侵犯隐私的行为。人工智能融入从智慧城市到执法等各个领域,可能会侵犯隐私、公民自由和人权。在民主制度较弱的国家尤其如此。事实上,独裁政权已经在部署人工智能系统来追踪政治对手、压制异议人士,并根据种族、宗教或意识形态针对边缘化社区。
此外,对外国技术和专业知识的依赖也对全球南方国家构成风险。过度依赖美国、中国和欧洲的创新可能会降低低收入国家建立国内科技行业的动力。这还可能削弱地方政府的议价能力,导致技术成本上升,同时削弱对标准的控制。对外国供应商的依赖还可能导致数据更容易被外国行为者获取、控制、操纵和利用,从而引发对隐私、财产盗窃和关键基础设施完整性的担忧。
新兴解决方案
鉴于所有这些风险,全球南方正在考虑哪些解决方案?首先,越来越多的人呼吁发展中国家政府和专家更多地参与制定全球标准。最近,联合国大会在 2024 年通过了一项关于人工智能包容性的决议,并最近达成一项旨在克服数字、数据和创新鸿沟的数字契约,也呼应了这一呼吁。人们正在形成共识,以确保人工智能更加公平、包容,并对全球南方的具体挑战更加敏感。
实际上,为了应对即将到来的自动化和失业,加大对教育和职业培训的投资至关重要。这需要开发培训中心和在线课程、再培训补助金、就业安置服务和渐进式失业救济金以及全民基本收入(UBI) 计划。一些有希望的例子正在涌现:印度的“全民人工智能”计划、卢旺达的数字大使和巴西的Conecta计划都在帮助个人和公司向数字经济转型。肯尼亚、纳米比亚和印度等不同国家正在试行 UBI,尽管还需要采取更多行动。
公共和私人参与者需要大幅增加对数字基础设施的投资,以弥合全球南方国家的数字鸿沟。这包括扩大互联网和宽带接入,覆盖仍未接入互联网的26 亿人。促进数字中心、公平使用数字服务和低成本技术计划的政策至关重要。如何扩大此类活动的一个例子是智能非洲联盟的人工智能促进发展(AI4D) 计划,该计划正在为治理、农业和医疗保健建立道德人工智能框架。
通过改进人工智能开发和部署的指导和标准,可以最大限度地减少偏见和歧视。各国、各公司和数字活动家需要制定和执行监管框架,要求算法透明并定期进行审计。还有很大的机会要求用于训练人工智能系统的数据更加多样化和具有代表性。全球工作组确定了近700 个此类战略,尽管其中三分之二以上是在富裕国家制定的,这表明需要做更多的工作来缩小差距。
遏制监控和侵犯隐私需要强有力的数据保护和隐私法来保护个人信息。欧盟和巴西、印度、肯尼亚、南非和坦桑尼亚等国家正在制定适合其具体国情的灵活监管框架。还需要有明确的法规来管理人工智能用于监控,以尽量减少侵入性做法,并开展公众意识宣传活动和民间社会倡导加强保护。
减少对外国技术供应商的过度依赖需要对本地人工智能政策和研究进行投资,同时为本地加速器、初创企业和实验室提供补助和激励。国际伙伴关系和合作也发挥着关键作用,例如由国际电信联盟、联合国教科文组织、联合国开发计划署牵头的提高立法者和公务员技能的项目,以及由谷歌、英特尔和微软等集团提供的专门的劳动力培训和教育中心。
降低人工智能风险的措施必须解决全球南北之间巨大的人工智能治理鸿沟。这一差距不仅体现在数据科学家和数据中心方面,还体现在监管方面。一项关键优先事项是加强全球南方决策者和专家对人工智能政策制定的参与,包括在二十国集团和经合组织背景下的参与。尽管对监管分散存在合理担忧,但人工智能治理框架也需要与当地情况保持一致。非洲联盟最近商定的人工智能战略和数字化转型战略提供了令人鼓舞的迹象。
好消息是,联合国最近通过的一项关于包容性人工智能的决议、人工智能高级别小组和全球数字契约正在规划积极的前进道路。该契约明确呼吁制定更具包容性的人工智能政策,成立一个独立的人工智能科学小组,并开展全球对话,将人工智能纳入人权。或许最重要的是,它还建议启动一个全球基金,以支持数字基础设施和技能发展。如果要帮助缩小人工智能治理和能力差距,这样的基金将需要做出大笔投资(类似于IBM 和贝莱德最近推出的基金等私人主导的举措中提出的投资)。

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