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在安全性、可靠性和道德使用方面， 预测性AI和生成式AI面临哪些独特 挑战？ 预测性AI面临的最大挑战是数据质 量。如果输入数据存在偏差，输出结 果将会反映出这一点，从而强化刻板 印象，甚至歧视特定群体。这在金融或 保险等受监管行业尤为严重。生成式 AI也面临着自身的挑战，例如幻觉，即 模型生成看似合理但却是虚假或无 意义的内容。另一个问题是滥用，深 度伪造和虚假内容在社交媒体上已经 十分普遍。这两类AI都需要强有力的 监管和仔细的监督，以确保安全部署。 对AI决定论的误解如何影响企业选择 和实施AI解决方案的方式？ 现在普遍存在一种误解，认为AI的输 出总是准确或真实的。这种想法可能 导致对AI的过度依赖，将其视为无懈 可击的真理来源。实际上，AI系统是基 于统计概率运行的，可能会犯错。企业 必须以正确的思维方式对待AI，将其作 为获取洞察的工具，而非最终决策者。 为什么为特定任务选择正确的AI类 型（预测性或生成式）非常重要？ 在工作中，选对工具非常关键。预测 性AI适用于分析模式和预测结果，而 生成式AI则擅长创建独特内容或总 结大量文档和文本。使用错误类型的 AI可能导致错失洞察或性能不佳，因 此在部署前了解其优缺点至关重要。 AI的监管与社会影响 广泛采用AI可能会引发哪些社会经济 差异？ AI正在各个层面重塑各行各业，从法 律等白领岗位，到制造业和客户服 务等蓝领工作，影响深远。在法律领 域，AI正接管研究、合同审查和文件 起草等工作，而这些工作传统上为 初级员工提供了职业发展机会。 同 样，在制造业，对类人机器人的投资 正在改变组装和包装等任务，例如亚 马逊仓库就展示了机器人能够在没有 人类干预的情况下完成端到端操作。 就连客户服务也正经历一场变革，AI 驱动的聊天机器人开始处理越来越 复杂的交互和任务。随着自动化程 度的不断提升，各行业初级岗位正逐 渐消失，职业发展路径趋窄，社会经 济鸿沟加深。为防止形成只有能够适 应并利用AI者才能受益的两极分化 经济，我们必须采取积极措施，例如 技能提升计划和公平的AI政策，以确 保这些技术进步能够造福整个社会。 如何通过监管确保AI惠及所有人？ 加大对劳动力再培训与教育的投 资，是实现这一目标的关键所在。对 AI基础设施的公共资金投入，尤其 是在欠发达地区，可以帮助缩小差 距。通过扩大AI的访问权限并创 造技能提升机会，我们可以确保更 多人能够参与到AI驱动的经济中。 如何在促进社会公益的同时防止AI对 弱势群体产生负面影响？ 我们必需将透明度和公平性作为 监管的核心。例如，强制性审计可 以确保AI系统不会加剧歧视。对开 发解决社会挑战的AI解决方案 （如改善医疗或教育）的公司提供 补贴，也能产生实质性影响。 确保问责制 鉴于近期AI引发的危害事件，建立明 确的问责机制，其重要性究竟有多大？ 随着AI系统日益深入人类日常生活，建 立健全的问责机制已成为该领域广受 关注的议题。近期涉及Character.AI 等平台的事件，进一步凸显了在缺 乏明确责任归属机制下所面临的潜 在风险。 虽然采取简单措施（如年 龄限制）可能有所帮助，但这并未解 决根本问题： 当危害发生时，往往 难以确定责任方 是开发者、训练 者、基础设施提供商，还是用户本身。 开源模型因缺乏单一责任主体，使 问责难题更加严峻。缺乏明确框架 意味着受害者可能无法寻求救济，这 将削弱公众对AI系统的信任。政府 和监管机构必须迅速采取行动，制 定相关规则以减轻危害、在出现故 障时重建信任，并为AI在生活关键领 域发挥日益重要的作用做好准备。 监管机构可以采取哪些措施确保人类 对AI结果负责？ 首先，我们要保证透明度。企业应记录 AI模型的训练和部署方式。设立首席 AI官等职位也可确保组织层面的监督 和问责。 在实际实施中，这可能涉及以下方面： • 影响评估：在AI系统投入生产前，评 估其潜在的社会和环境影响。 • 健壮的测试框架：开发框架，使AI模 型在部署前暴露于各种场景以发现 潜在问题。借鉴软件工程中的混沌工 程概念，我们可以模拟各种故障场景 对AI系统进行压力测试。 39 |