构建可信赖的人工智能系统：关键路径与技术探索

随着人工智能（AI）在社会生活和各个行业中不断渗透，其决策和行为的影响范围日益扩大。
尤其在医疗、交通、金融等高风险领域，AI的决策直接关系到人们的生命、财产与福祉。
近期关于AI产品问答内容价值导向错误的新闻频上热搜，引发了公众对可信赖AI系统的关注和讨论。
在2024年世界科技与发展论坛和乌镇峰会上，拥抱以人为本、智能向善的数字未来的呼声越来越高。
那么，什么是可信赖的AI系统？如何构建这样的系统？科技日报记者就这些问题采访了相关专家。

一、可信赖AI系统的内涵

可信赖的AI系统不仅要求技术上的可靠性，更是社会伦理与责任的体现。
中国科学技术大学人工智能与数据科学学院教授王翔认为，可信赖的AI系统不仅能让技术更好地满足人类需求，还能有效防范AI误判和偏见可能引发的负面效应。
除了优秀的预测、生成、决策等业务能力，可信赖的AI系统还需在透明度、公平性、可解释性、安全性等方面符合用户预期。

其中，可解释性是指用户应能够理解AI的行为和决策流程，这有助于增强用户对AI的信任，并更好地利用。
公平性要求AI的决策不受偏见影响，避免对不同群体产生歧视。
安全性则是指AI系统在运行过程中不会带来安全隐患，能在极端或意外情况下保护人类安全。
AI系统还需要具备可靠性和稳定性，在复杂和变化的开发环境中也能始终如一。

二. 构建可信赖AI系统的路径

1. 人机对齐：确保AI系统与人类价值观一致

王翔强调，人机对齐是构建可信赖AI系统的前提。
这意味着AI在自我优化和执行任务时，其行为、目标和价值观要与人类保持一致。
特别是在涉及社会伦理和安全的场景中，确保AI的输出符合人类的价值观和道德准则是核心。

2. 技术路径

（1）数据驱动路径：数据质量和多样性是实现可信赖AI的基础。
训练数据的多样性有助于减少模型中的偏见问题，确保决策公平全面。
同时，数据的安全性也至关重要，尤其是在涉及个人隐私的领域。

（2）算法驱动路径：算法的优化与控制是实现可信赖AI的关键手段。
设计透明的算法结构可以提升模型的可解释性，并增强用户信任。
同时，在模型设计阶段嵌入人类价值观和社会伦理规则，确保系统在实际运行中符合社会准则。

（3）奖惩引导路径：通过合理设计奖惩机制，让AI在试错和学习过程中逐渐形成符合人类价值观的行为方式。
奖惩系统中设置的反馈机制可以在AI行为偏离预期时施加相应惩罚，引导其自我训练符合人类期望。

3. 跨学科合作与伦理法律框架的完善

构建可信赖的AI系统需要跨学科合作，哲学、伦理学、社会学等学科的参与能为AI的设计与发展提供更全面的视角。
同时，完善伦理和法律框架是重要发力方向，为AI的发展提供指导与约束，减少潜在的伦理风险。

三. 实际应用与优化

在实际应用中不断迭代和优化是构建可信赖AI系统的关键。
通过多次评估和测试，在不同环境和条件下验证AI系统的性能，确保其表现符合人类预期。

总结：

构建可信赖的人工智能系统是一个复杂而重要的任务，需要技术、伦理、法律和社会多个层面的共同努力。
通过人机对齐、技术路径的探索、跨学科合作及实际应用中的不断优化，我们可以逐步迈向以人为本、智能向善的数字未来。

标签： 算法、 王翔、 大模型、 人工智能、 ai系统、

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