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2022 年人工智能指数报告 - 斯坦福大学
Robotics Survey Pieter Abbeel, David Abbink, Farshid Alambeigi, Farshad Arvin, Nikolay Atanasov, Ruzena Bajcsy, Philip Beesley, Tapomayukh Bhattacharjee, Jeannette Bohg, David J. Cappelleri, Qifeng Chen, I-Ming Chen, Jackie Cheng, Cynthia Chem, Chemo, Steve Chryso Collins, David Correa, Brandon DeHart, Katie Driggs-Campbell, Nima Fazeli, Animesh Garg, Maged Ghoneima, Tobias Haschke, Kris Hauser, David Held, Yue Hu, Josie Hughes, Soo Jeon, Dimitrios Kanoulas, Jonathan Kelly, Oliver Kroemer, Changlio Liu, Maud, Martin, and Sajum. buro Matunaga, Satoshi Miura, Norrima Mokhtar, Elena De Momi, Christopher Nehaniv, Christopher Nielsen, Ryuma Niyama, Allison Okamura, Necmiye Ozay, Jamie Paik, Frank Park, Karthik Ramani, Carolyn Ren, Jan Rosell, Jee-Hwan Ryu, Tim Salcudean, Oliver Scheider, Peter Sommons, Alva Schoen, Stone ne, Michael Tolley, Tsu-Chin Tsao, Michiel van de Panne, Andy Weightman, Alexander Wong, Helge Wurdemann, Rong Xiong, Chao Xu, Geng Yang, Junzhi Yu, Wenzhen Yuan, Fu Zhang, Yuke Zhu
引文 (APA) Cavalcante Siebert, L., Lupetti, ML, Aizenberg, E., Beckers, NWM, Zgonnikov, A., Veluwenkamp, HM, Abbink, DA, Giaccardi, E., Houben, GJPM, Jonker, CM, van den Hoven, MJ, Forster, D., & Lagendijk, RL (2022)。有意义的人类控制：AI 系统开发的可操作属性。AI 与伦理。https://doi.org/10.1007/s43681-022-00167-3 重要提示 要引用此出版物，请使用最终出版版本（如适用）。请检查上面的文档版本。
摘要 人类如何才能继续控制基于人工智能 (AI) 的系统，这些系统旨在自主执行任务？这样的系统越来越普遍，既带来了好处，也带来了不良情况，即其行为的道德责任不能正确地归因于任何特定的人或团体。有意义的人类控制的概念已被提出来解决责任差距，并通过建立条件来缓解责任差距，使责任能够正确地归因于人类；然而，对研究人员、设计师和工程师的明确要求尚未存在，这使得开发仍然处于有意义的人类控制下的基于人工智能的系统具有挑战性。在本文中，我们通过迭代的溯因思维过程确定了有意义的人类控制下的基于人工智能系统的四个可操作属性，从而解决了哲学理论与工程实践之间的差距，我们将利用两个应用场景来讨论这些属性：自动驾驶汽车和基于人工智能的招聘。首先，人类和人工智能算法交互的系统应该有一个明确定义的道德负载场景领域，系统应该在其中运行。其次，系统内的人类和人工智能代理应该有适当且相互兼容的表示。第三，人类承担的责任应与人类控制系统的能力和权威相称。第四，人工智能代理的行为与意识到道德责任的人类行为之间应有明确的联系。我们认为，这四个特性将支持具有实践意识的专业人士采取具体步骤，设计和构建促进有意义的人类控制的人工智能系统。