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人工智能时代的社会分类危机
本文探讨了我们计算社会的方式的最新转变（Cardon 等人，2018 年）。使用计算技术来辅助决策并不是什么新鲜事。长期以来，计算方法一直被用于对个人进行排名和选择，例如，借助计算机脚本来验证表单是否符合确定性决策规则。随着机器学习 (ML) 工具的出现，这些方法为决策者在处理结合了越来越多的实体和事件列表的文件时的不确定性时产生的困惑提供了技术解决方案。面对文件提供的用于围绕不同原则进行定位的多种参考点，决策者可能会感到无助。他们的决策质量更容易受到批评（Hahn & Tetlock，2005），理由多种多样：他们优先考虑某些标准；他们的社会同质性掩盖了结构性偏见；他们没有注意到可能导致其他结果的变量的多样性；等等。面对分散而庞大的文件，引入基于机器学习模型的自动化工具来辅助决策，建议用统计概率取代不稳定的决策依据。当候选比较空间变得难以理解时，这些工具会对变量进行排序。如今，统计分数的引入方式截然不同，具体取决于领域。它有时采用的只是文件中的一条附加信息，例如在美国法官批准保释的决定中预测重复犯罪的可能性；或者它可以具有更大的自动化程度，例如将警察引导到犯罪更频繁的地方（Brayne & Christin，2020 年）。正如关于人工智能使用的立法草案所表明的那样，结果的自动化问题是监管机构寻求“让人类参与其中”的主要干预点之一（Jobin 等人，2019 年）。本文建议将计算方法的这种转变与社会对统计类别日益增长的批评联系起来，我们称之为社会类别危机。我们认为，决策向机器学习的转变得益于基于类别的方法（使用标准的规则等）无法涵盖世界事件的多样性和多样性1。最后，我们认为这种转变延续了数据空间更普遍的时空扩展。机器学习技术的出现带来了统计文化的变化，值得关注（Breiman，2001）。这些方法的特殊性之一是它们事先并不知道决策规则；它们从数据中学习。要建立这种类型的模型，必须使用由输入数据（文件）和先前决策的输出结果组成的数据集（训练数据库）来训练算法。然后通过反复试验调整模型，使基于训练的预测误差尽可能小（Goodfellow 等，2016）。如果模型是基于输入和输出数据之间的对应关系来学习的，那么决策规则就不能再以先验稳定和自动的基于标准的依据为基础。控制选择的模型是对与给定目标相关的文件变量的最佳比较方法的统计近似。传统的呈现此类模型设计的操作的方式是定义三个独立的空间（Cornuéjols 等，2018；Mitchell，1997）。输入数据构成观察空间，计算结果构成决策空间。在这两者之间，计算的设计者必须想象一个假设空间（有时也称为
伦理学对人工智能有何看法 - ART Tor Vergata
关于人工智能 (AI) 伦理的争论十分激烈，涉及多个方面。一些作者指出了人工智能系统的设计、使用和部署方面的伦理问题，以及它们对商业和社会的影响 (Coeckelbergh, 2021 ; Martin, 2019 ; Tollon, 2021 )。其他人则讨论了应赋予机器什么样的道德地位 (Awad et al., 2019 ; Smith & Vickers, 2021 )，以及在没有明确一方对人工智能系统所执行的操作负责的情况下如何处理“责任差距” (Orr & Davis, 2020 )。其他贡献者讨论了人机交互 (Losbichler & Lehner, 2021 ; Miller, 2019 )、隐私保护 (Guha et al., 2021 ; McStay, 2020 ) 所带来的挑战，或对特定领域（如商业战略）的影响。后者的一个例子是 Callanan 等人（2021 年），他们专注于数据挖掘和自动预测策略。这些文献的不断增长可以归因于人工智能和 4.0 革命工具在商业和整个社会日常生活中的不断普及（Schwab，2016 年；世界经济论坛，2023 年）。虽然这些技术及其改进从许多角度来看都是有益的，但它们也不可避免地引起我们对它们可能引起的问题和担忧的关注。鉴于人工智能伦理中的主题和观点的数量和多样性，对这一庞大的知识体系进行系统化是一项特别可取的贡献。因此，许多有价值的努力都致力于获得文献的净系统化。然而，他们中的大多数倾向于将重点放在对与特定领域相关的伦理问题进行分类（Borges 等人，2021 年；Hunkenschroer 和 Luetge，2022 年；Morley 等人，2020 年）或指导原则（Jobin 等人，2019 年；Khan 等人，2021 年）。但这些贡献未能提出处理这些问题的解决方案，或者即使提出了，也忽略了对支撑这些问题的伦理方法的任何分析。这种分析很重要，因为它代表了学术研究和商业实践之间的桥梁，利用人工智能技术改善社会和人类福祉。此外，通过理解潜在的道德哲学，我们可以就人工智能伦理进行更有意义、更连贯的讨论，它可以帮助我们识别和解决现有方法中的弱点，使它们更有效地应对人工智能复杂的伦理挑战。出于这些原因，本文进行了系统的文献综述，以调查普遍存在的担忧、拟议的解决方案和突出的伦理方法，旨在加强解决人工智能伦理中伦理问题的方式。因此，本文所述的工作实现了三重目的。首先，它确定了人工智能文献中最相关的伦理问题。其次，它描述了现有学术文献中处理这些问题的主要建议和解决方案。第三，本文探讨了这些解决方案所基于的伦理方法。为了实现这些目标，本文遵循系统文献综述的方法，分析了 1986 年至 2021 年 12 月 31 日的 309 篇文章。本文围绕 Rowley 和 Slack (2004) 建议的阶段进行：(i) 给出主题的基本定义；(ii) 阐明为什么该主题令人感兴趣；(iii) 阐述已经对该主题进行了哪些研究；(iv) 清晰地总结从文献综述中得出的研究机会和目标。按照这种结构，第 2 节简要介绍了人工智能伦理的定义和重要性。然后，它讨论了现有的关于人工智能伦理的评论，以确定研究差距。接下来是对本文采用的协议、搜索、标准和质量评估的分析。第 3 节对样本中的 309 篇学术文章进行了定量和主题分析，描述了在文献中发现的管理人工智能相关伦理问题的解决方案。它还考察了——作为文献中的一项新内容——道德
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