【科技讯】10月8日消息，人工智能已经成为未来科技的趋势，人工智能AI无疑成为未来主要的劳动力，但他的推广和普及同样带来一系列的社会问题，科学家对人工智能所创造的未来表示担忧，人工智能很可能会加剧贫富差距。
 

人工智能系统在高风险决策领域的作用越来越重要——从信贷、保险再到第三方决策以及假释问题。人工智能技术将代替人工决定谁会获得重要机遇，而谁又将被抛弃，由此将会引发一系列关于权利、自由以及社会公正问题。
 

有些人认为人工智能系统的应用有助于克服人类主观偏见带来的一系列问题，而有些人则担心人工智能系统将会放大这些偏见，反而会进一步扩大机会的不均等。
 

在这场讨论中，数据将会起到至关重要的作用，引发人们的强烈关注。人工智能系统的运行往往取决于其所获得的数据，也是这些数据的直观反映。其中也包括这些数据的来源以及收集过程中的偏差。从这方面来讲，关于人工智能的影响是与相应的大数据技术密切相关的。

从广义上讲，数据偏差有两种形式。第一种是采集的数据客观上不能够准确反映现实情况(主要归因于测量方法的不准确;数据采集不完整或过于片面;非标准化的自我评价以及数据采集过程中的其他缺陷)。第二种在数据采集的过程中主观上存在结构性偏差(诸如在关于职业数据的采集中有目的性地通过主观性的重男轻女来预测职场成功率)。前一种的数据偏差可以通过“净化数据”或者改进数据采集过程来加以解决。但后一种则需要复杂的人工干预措施。值得注意的是，虽然有很多机构都为解决这种问题做了大量的工作，但对于如何“检测”数据偏差尚无定论。
 

当采集的数据存在上述偏差时，用这种数据所训练的人工智能系统也会存在相应偏差，其产生的模型或者结果不肯避免的会复制并放大这种偏差。在这种情况下，人工智能系统所作出的决策将会产生差别效应，从而引发社会不公。而这种不公平要比人为偏见和不公隐晦的多。

在以风险控制为主导的行业中，随着人工智能系统的广泛应用，导致人与人之间的细微差别异化对待等现象显著增加，在保险以及其他社会担保行业尤为如此。人工智能系统的应用能够使公司更加有效地通过“逆向选择”来识别特定群体以及个人，从而有效避免风险。

诸如在医疗保险领域，人工智能系统会对投保人的特征以及表现行为进行分析，并对那些被识别为特殊疾病或者是未来发病率高的投保人收取更多保费。在这种情况下，对于那些健康状况不佳且经济能力差的人群尤为不利。这就是为何批评者经常会指责称，即便人工智能系统的预测准确，保险人行为理性，但效果却常常是带来负面影响。
 

保险业的竞争或许会加剧这种发展趋势，最终人工智能系统的应用或许会加剧这种不平等性。当然，相关反歧视法律法规中的规范性原则能够为解决这些问题带来帮助，虽然这种方法可能不是最有效、最公平的。此外，对人工智能系统进行设计和部署也很重要，但现有的法律框架或许会使相应研究受到阻碍。诸如如计算机欺诈和滥用法(CFAA)和数字千年版权法案(DMCA)都对这方面研究进行了限制，因此当下也需要对现行法规进行改革，确保必要的研究能够顺利进行。

人工智能将受益少数人?

人工智能系统为经济价值的产生带来了新的方式，也对经济价值的分配产生了新的影响。在某种程度上，人工智能系统的价值分配会使一部分群体受益，从而延续或加剧现有的薪资、收入以及财富分配差距。

那些有能力研发人工智能技术的组织将会加剧这种不平等性。据预测，人工智能是一个每年市值达到数十亿美元的庞大产业。开发人工智能技术需要大量的前期投资，其中包括海量的计算资源以及大数据，两者的成本都非常之大。这导致人工智能的开发和应用被限制在一个特定的范围之内。在这种情况下，那些拥有强大数据以及计算能力的企业才能够通过人工智能系统深入了解市场动态，从而获取更多优势，为自己带来“富者更富”的马太效应，带来更多成功。

从另一方面来说，人工智能以及自动化系统能够降低商品和服务成本，如果这些降低的成本能够使消费者受益，那么人工智能就可以缩小贫富差距。在这种情况下，人工智能系统能够提高整个社会的生活水平，甚至于引发一个渐进式的再分配效应。

此外，人工智能也会带来全新的生活方式。在人工智能环境下，那些工作落伍的人有机会需求获取资源的新方式，而工作受到影响的人也能够通过人工智能创造新的就业机会。换而言之，人工智能能够缓解劳动力危机，让人们自由追求生活以及工作新方式，从而提高社会的整体福利。

尽管如此，一些评论家指出，人工智能系统会使得某些工人的技能多余化，那些被自动化所取代的工人不得不寻求新的就业机会。即便这部分工人能够找到新的工作，这种工作也常常是低附加值的，且工作稳定性更低。从这个角度将，人工智能以及自动化系统反而消除了就业机会。
 

更进一步，如果学习新的工作技能非常昂贵，工人们或许会认为这种职业技能培训与新工作并不成正比。在这种情况下，人工智能系统不仅会增加社会不公，更会带来永久性的失业以及贫穷。这就是为何理解人工智能系统对劳动力的潜在影响是理解其对经济平等性影响的重要方面。

和以往许多技术一样，人工智能技术也往往反映了其创建者的价值观。因此，也可以通过在人工智能开发、部署、维护阶段的多元化来推动人工智能技术的平等性。

当前，在人工智能甚至于整个计算机科学家技术行业，女性以及少数民族从业人员所占比例还很少。这种现状也在一定程度上导致整个技术缺乏包容性，导致一定的偏见，延续或限制相关从业者对其他群体的考虑。
 

人们也越来越清楚的认识到，人工智能领域从业者的多样性有助于人工智能系统满足不同人群的利益。为了解决偏见、歧视和不平等问题，人工智能团队需要一个更广泛的视角。

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