2020年度全球人工智能十大事件

徐云程 

这个案例虽然讲的是外卖骑手，但我们可以思考，当AI算法嵌入到人类社会的方方面面，人类在不知不觉中已经作为一个数据被算法研究，人类每天看到的信息究竟是算法推送还是客观公正的？当算法的技术不断臻于完美，商业利益不断迭代，对人类福祉的影响到底是什么？对AI企业来说，应在早期产品实验室研究过程和产品化过程中考虑到平等问题；作为个人，在推动AI治理时，应思考如何贡献更多前瞻性看法。

梁正 

选择该案例并不是因为这是一个现象级问题，而是可以看出人工智能治理问题不是某一个单一主体可以解决的。我们可以看到，在这个案例里还包括交通规划、收入保障体系不到位等问题，我的结论是——我们需要一个多元主体共治的治理体系。

徐勇 

AI技术的发展与普及给人类生活带来了极大的便利，但由于商业驱动产生了以盈利为导向的技术优化，使得劳动人员在技术监管下对现实社会规章制度产生破坏行为。AI技术的应用应有利于人类社会良性发展，我国处于AI技术高速发展的阶段，企业以AI技术压榨人力劳动术来增加商业利益无疑是一种舍本逐末的行为。需要运用法律和道德对AI技术的研发和应用进行约束，正确引导企业的价值观。在人工智能普及的时代，也应充分保护劳动者的合法权益，人工智能算法的应用在追求效率和利益之外，不可忽略人性与理性，不能让机器的冰冷碾压人性的光辉。

喻丰 

机器人实际上是人所创造出的客体，但在未来社会它可能会同人这个本体相脱离，成为本体的存在，而且反客为主，反过来束缚、支配、乃至压抑人类。我们这些站在食物链顶端的人类会在不久的将来面临前所未有的危机和挑战，比如算法开始替代人类作出选择，一些原来只有人类能做的工作将会被机器所取代。

徐勇 

人工智能可简单看做是一种模拟和扩展人类智慧的科学技术。对人类大脑运行机制的解析，一方面有助于人对自身的深入认知，另一方面有助于人们生活的便捷化与智慧化。上述技术的改进及成熟化应用，也许有助于聋哑人等残疾人士的交流，助力于他们的生活。但是，假如相应技术被滥用或误用，也可能使得人们大脑中的想法无任何隐私可言；人类大脑这一“潘多拉盒子”被打开的程度与方式是全社会需要思考的问题。

卢瑞昌 

这个案例很重要，这是关于法律是如何定义人工智能的。随着社会发展，未来人工智能在各行业的应用、人工智能的归属权、法律是否将其定义为一个法律主体，将是很重要的一个争执点。

梁正 

这个案例是从法律的层面上讨论AI生成作品一事，但我们需要注意到AI可能会对很多产业产生革命性的作用，并且要理性思考AI还可以应用到什么领域。

薛澜 

人工智能治理的核心要素中基本价值观、治理体系、参与者、治理对象以及效果评价五个方面至关重要。很多治理问题可以通过技术本身来解决，目前人工智能发展面临的最大挑战是：人工智能技术发展太快，而治理准则作为一种社会体系，其发展有其程序，又是缓慢的，因此，我们需要“敏捷治理”。

人工智能可以学习已有的国际机制，未来不断加强AI领域的国际合作，我们可以在合作过程中找到各方的共同点，并不断探讨、沟通，一同寻找人工智能共同的准则和规则，引导人工智能的健康发展，为人类造福。

徐云程 

这个案例非常重要。2020年谈到人脸识别技术，大多是负面消息，AI治理似乎不是一个“为善”问题，而是带有风险的问题。随着技术的发展，人们逐渐意识到了技术的一些风险。但值得注意的是，当舆论一边倒时，对于技术的一刀切其实有待考虑，也要思考欧盟和美国所做决定的合理性以及是否应该仿效。

对于在全世界范围内人脸识别技术的应用场景与其背后的人类福祉、安全隐私等问题，大家在没有进行深入探讨的情况下，不应过分否定。同时也应考虑，人脸识别技术只是深度学习相对成型和商业应用比较广泛的一类技术，在新技术不断成熟的过程中，我们应该用怎样的方法来解决不断涌现出的新问题。

个人希望，人脸识别技术能够为人工智能时代打造一个样本，即在面对新出现的伦理问题时，不因噎废食，同时又能建设性地解决问题。中国的人脸识别技术如果能走出这条路，对于我们在全球范围内提出“中国观点”是很有帮助的。

孙明俊 

面部识别作为自动化分析的代表性应用，在政府部门的应用中与现有的发达国家的法律制度有很大的不兼容性。首先，公众“棱镜门”丑闻再次出现的警惕。

2007年美国国家安全局启动的网络监控计划“棱镜（PRISM）”将任何涉外通讯列为监听对象。2013年该项目由美国特工爱德华斯诺登曝出。“棱镜门”直接使得欧洲美国之间的个人数据流通协议作废，并增加了美国公民对政府的不信任。

其次，隐私权，即公权力无权侵入私人生活，是美国公民和欧盟公民最重要的宪法权利。面部识别，结合云计算，具备的强大分析功能，可能会使公权力完整记录私人行踪的轨迹成为可能。欧盟法院曾经在“数字权利爱尔兰”一案中，将政府的大范围数据分析裁定为非法。

最后，面部识别在公权力的应用是否符合人类中心原则是模糊的。欧盟、日本、韩国和电气电子工程师学会（美国）的人工智能文件中都提到了人工智能开发的人类中心原则，人工智能开发应以增进人类福祉为目的。但基于统计方法的面部识别技术在公权力，尤其是行政机关，的应用很可能将机器凌驾于人之上。

张勇 

AI技术的落地应用，在一定程度上可有效提升人们生活的安全性，这两个案例中第一个是通过水表对独居老人进行安全预警，体现对独居老人的无感关爱，这对当前促进社会民生改善有一定参考价值。

当然，这个案例中要提高水表计数的敏感度和数据采集的及时性与准确性，才能降低误报率。第二个案例AI技术应用，可有效减少校园暴力事件的发生，当然，这需要AI技术更智能，包括对异常声音的识别，这里的异常声音包括肢体动作发出的声音、呼救的声音、威胁的声音等，并且需要提升拾音效果。另外，采用语音侦测较视频侦测的另一个好处就是可保护未成年人隐私。

卢瑞昌 

该案例是用AI防止校园暴力，虽然是一个正面案例，但也要考虑到无限的监听会引发隐私及对其他问题的担忧。

卢瑞昌 

我们需要思考AI与企业治理的关系，AI伦理如何嵌入到商业运行之中。谁来做企业开发AI算法时的最后判断者？我们应该从哪个环节切入，思考人工智能所导致的结果。

从防卫意义上讲，谷歌提供“技术道德培训”是很重要的，谷歌的培训能否应对AI道德伦理的挑战，力度够不够、能否完成，这都是一个争论点。IBM等公司不再提供、开发或研究面部识别技术也值得关注。

算法在某种意义上会提升商业利益，但也要注意它所带来的歧视问题。我们需要去思考，如何判断当人工智能以明确的目标制定出来，为最大化实现某个目标时所导致的歧视问题。

季卫东 

谷歌提供“技术道德培训”的案例涉及到软法问题。软法主要指道德，我们可以看到美国的企业已经从道德入手，制定企业内部规则或是技术操作规则。这个案例的研究意义不在于这种现象，而在于其反映的软法的管理。

孙明俊 

2016年6月，欧盟生效了个人数据保护规范《一般数据保护规则》，该《规则》具体规定了个人数据处理的操作规范以及欧盟公民的个人数据流出欧盟的基本条件。其中第22条专门规定了基于个人数据自动化决策和分析（Profiling）的条件。根据该《规则》，任何第三国，作为欧盟公民数据流出的目的地，的个人数据保护标准应等于或者高于欧盟标准。这也是美国科技巨头不断提高人工智能隐私保护标准的原因之一。

一方面，对于跨国数字企业，自我规范在企业合规中极为重要。欧盟在《一般数据保护规则》中规定了数据控制方，也即处理数据的责任方需要证明其业务遵守了《规则》中的相关义务。而且欧盟在《一般数据保护规则》中要求在欧盟成员国有业务的企业都应建立组织架构，包括独立的数据保护官员以及相关机制，确保自我规范的有效性。考虑到欧盟市场是美国科技巨头利润的重要来源，美国科技巨头确保自身业务在《一般数据规则》下的合规极为重要。

另一方面，企业社会责任报告是实现可持续发展目标（Sustainable Development Goals）的重要机制，这种企业自愿报告工具正在逐渐普及。企业社会责任报告是由全球报告计划（Global Report Initiative）等非盈利组织推动的一种技术工具，报告公司业务对社会、经济、人权的影响。积极的自我规范在可持续发展目标投资框架下也能够为企业争取到更多的公共投资。

张成岗 

智能物联网发展的原始动力主要来自于对密集的、高变动性的“物的流动”的管理和控制需要。因为要对“物的流动”进行实时优化，所需的管理成本极高，传统的人工管理方式几乎不可能实现。

随着当代人工智能技术的快速发展和广泛应用，智能物联网技术使得对“物的流动”的实时管理成为可能，极大地提高了效率、降低了人力成本。同时，智能物联网技术也为城市管理水平的提高提供了一条可行的技术路径，其核心是“感知化”“互联化”和“智能化”，例如，城市交通管理、共享单车管理以及无人驾驶出租车管理等，将商业、运输、通信、能源等城市运行的各个系统整合为“系统之系统”。

孙明俊 

无人驾驶汽车的上路对现有机动车事故民事责任分配提出了新的问题。全球各主要经济体，在缺乏有效的立法干预前，无人驾驶汽车的事故责任仍采取事故责任人过错责任制，也即无人驾驶汽车的车主/驾驶员对事故负责。在具体事故涉及到产品责任时，则由车主/驾驶员向制造商进行追索。

美国和欧盟已经开始推动新的立法动议。欧洲议会在立法建议中积极推动根据美国汽车工程师协会定义的汽车自动化水平L1-L4的汽车采取风险责任，并拓展产品责任法的适用。L5-L6级汽车，作为非自动汽车，仍适用过错责任。民事责任中的风险责任，或称严格责任，是指不考虑责任方的过错，责任方根据造成的损失进行赔偿。而在无人驾驶汽车事故适用产品责任规则时，仍有明显的障碍。首先，对于无人驾驶汽车这类的复杂工业产品，消费者很难证明产品存在明显缺陷。其次，产品责任规则并不要求厂商在定型产品时完全避免风险，这也就是说，科学上未知的风险最终仍将是由消费者承担的。最后，由于无人驾驶汽车技术的复杂性，法院很难形成一致的责任分配标准，进而降低司法确定性。

张军平 

无人驾驶是未来智能交通的发展方向。目前在封闭道路或慢速行驶时已获得良好的无人驾驶性能。在高速公路上，也能部分减少驾驶员长时间驾驶形成的疲劳和因此导致的潜在交通事故。

但在开放环境下的自动驾驶方面，距离完全无人的自动驾驶情况还有一定的差距。它不仅体现在传感器的价格和维护成本高，也体现在处理复杂环境时，仍然存在一些实际场景无法预测和处理的问题，尤其是在国内一些人、机与非机混合行驶的路况下。同时也应考虑事故发生后的伦理问题及相应立法措施。

值得注意的是，著名的电车难题也是自动驾驶面临的伦理问题。未来智能驾驶时，车与车的联系、车的控制都可能是建立在智能网上的。因而，还面临一个如何抵抗攻击的问题。

梁正 

这个案例涉及到了人工智能技术的发展前景，这是人工智能治理的基础，同时也可以让我们思考人工智能的能力边界究竟在何处。这个案例也代表了一种技术发展的苗头，未来是否会有更多活体机器人的出现？这是非常具有冲击意义的。

徐云程 

人工智能不但能替代一些传统工作，提升效率、促进企业发展，同时也可以做一些单靠人工无法进行的工作，并且为人类未来的幸福生活提供了新的可能性。但我们要注意它的强大性和不可解释性也带了一些风险。这个案例体现了新技术的可能性，但在技术早期探索时，我们也要做一个嵌入式伦理的研究与控制。

季卫东 

Xenobot这个案例是很特殊的，非常耸人听闻。这涉及到责任与法律人格认定问题，是否要为活体机器人赋予法律人格平等权，这在AI治理上是具有重要意义的，尤其是在算法黑箱化问题愈发严重、问责困难的情况下，这值得我们的重视和思考。

张军平 

AI技术具有双面性，一方面能大幅度减少人力成本，提高工作效率，另一方面也可能为不法分子利用。本例案件采用的技术并不复杂，主要是通过AI智能语音机器人来替代原来的真人诈骗犯，再用真假难辨的虚拟机器人进行智能分析和诱骗。我们需要提高AI应用的准入门槛，进行有效的身份鉴别。同时也要对AI技术的新进展进行持续的关注和跟踪，以及对潜在的风险如AI偏见、AI换声换脸等保持一定的警惕性，避免技术被不法分子所利用，危害社会发展。

刘伟 

人工智能过程不是被动地对环境的响应，而是一种在环境信息的刺激下，通过采集、过滤，改变态势分析策略，从动态的信息流中抽取不变性，在人机环境交互作用下产生近乎知觉的操作或控制的行为。人工智能技术中的计算是动态、非线形、自适应的，是外界环境、机器和人的认知共同作用的结果，人机系统的特性应该随着与外界的交互而变化，这对于社会系统中重大事件（战争、自然灾害、金融危机等）的应急指挥和组织、复杂工业系统中的故障快速处理等问题的解决都有着重要的参考价值。

由于人工智能系统涉及面较广，极易产生非线性、随机性、不确定性等系统特征，进行系统建模的研究时面临着很多困难，我们应针对人机环境系统的实质及人工智能的影响因素这两个关键问题进行深入探讨，追根溯源，早日实现高效安全宜人可靠的人工智能系统。

邱泽奇

算法战的出现意味着人类军事战争一个崭新阶段的来临，也意味着数字化军事战争的一种形态。在军事战争中，武器，作为人类肢体和智力延伸的工具，一直是战争胜负的决定性变量。热兵器对冷兵器的替代，是武器对人类肢体和体力的延伸；算法和无人机对人的肢体和体力的替代，则是武器对人类智力的延伸，是人类战争的第二次本质跃升，并将从此改变战争的诸多属性！