公平的 AI 需要公平的社会。我们如何交付？

公平的 AI 需要公平的社会。我们如何交付？

原文：https://medium.com/hackernoon/fair-ai-needs-a-fair-society-how-do-we-deliver-958778edf5db

我们花了很多时间在 指数视图 谈论人工智能的社会影响。这一周，我请 DeepMind 的联合创始人 [这里是](https://medium.com/u/81ea82ecd6f3#137 的摘录。满期是 <a class=) 。

我是穆斯塔法( @mustafasuleymn )，我一生的大部分时间都在研究如何大规模解决复杂的社会问题。虽然世界在许多方面继续改善，但我们仍然被不公正和苦难所淹没，其程度常常令人感到无法解决。

即使技术让社会变得更好的历史是一个熟悉的故事，我们也不能假设有益的结果会自动出现。事实上，随着技术的进步，道德挑战将继续增长。然而，我相信人工智能将在帮助人们挖掘解决复杂社会问题的新策略以及更有效地利用我们的自然资源方面发挥至关重要的作用。

这种积极的未来不会仅仅因为人工智能系统神奇地发现如何做正确的事情而发生。这将是因为我们作为一个社会，集体想出我们如何能够公正地使用，管理和控制这些系统。这也意味着找到广泛而公平地分配他们利益的方法。对我来说，道德人工智能发展的一个不可或缺的部分是引发关于公平、正义和我们希望生活在什么样的世界的更广泛的对话，并将这些见解反馈到这些技术中。

这真的很难。这意味着弥合技术专家、公司、政府、公民社会和更广泛的公众之间的差距——这些差距往往看起来很大——以确保我们共同塑造这些工具，并将社会影响和道德置于我们所做一切的核心。

改变激励机制，做得更好

作为一个社会，我们正在与一系列令人生畏的问题作斗争，从影响 10 亿人的被忽视的传染病到严重的不平等现象，从 T2 到 T4，不可持续的消费。技术可以帮助我们理解和应对这些挑战，但在这个曾经繁荣的行业，人们的信心比以往任何时候都少。

这篇 TechCrunch 的文章总结了过去几个月关于科技行业的评论，认为硅谷已经从“英雄变成了恶棍”。

该行业终于踏上了一条艰难但必不可少的旅程，走向更大的多样性和代表性。随着疾风骤雨变成了暴风雪，愤怒理所当然地转向了 T2，很明显，这个旅程还远未结束。从嗜酒如命的经纪人的形象，到一些硅谷风投的厌女文化的曝光，以及女性和少数族裔的代表性不足(见他们的故事和卡普尔中心关于其如何影响职业选择的研究)，我们都必须考虑什么样的变化是必要的，以创造多元化声音不仅被听到，而且在塑造我们的社会中发挥平等作用所需的安全和空间

我们还需要重新思考我们的行业用来衡量进展的标准——投资轮估值(根据斯坦福大学研究人员的说法，这被严重夸大了)、“活跃用户”(阅读 Paul Lewis 对注意力/分散注意力辩论的精彩总结)和收入是衡量公司成功的最粗略的指标，在很大程度上忽略了外部性、长期后果、多样性和更广泛的社会目的，等等。这种金融时报的观点提出，企业应该通过提出“如何改变高管激励的具体建议”来“修复资本主义的失败”，就连英国工业联合会的负责人也将其归咎于“以牺牲目的为代价对股东价值的执着”。

技术不是价值中立的，技术专家需要考虑他们努力的下游效应，正如这篇优秀的 AI Now 报告所指出的。善意的行为仍然会造成意想不到的伤害。通过监测学生脑电波来衡量他们参与程度的课堂技术会把我们带向何方？如此狭窄的视野可能导致市场将“第一世界”的问题(可出租的“男仆”和个性化的苏打水)置于现实世界的问题之上。

如果你喜欢阅读指数视图，的这篇节选，你可以阅读下面的订阅。