“人工智能立法的重點應在于充分利用AI技術所提供的各種機遇，構建適宜的環(huán)境以激勵、培育大量AI初創(chuàng)公司和新服務的發(fā)展，防范和應對AI技術所帶來的各種潛在危害。”牛津大學計算機系主任邁克爾·伍爾德里奇教授日前在接受科技日報記者采訪時如是表示。

牛津大學計算機系主任邁克爾·伍爾德里奇教授 科技日報記者 鄭煥斌攝

　　AI的三項重要突破

　　伍爾德里奇教授主要從事多智能系統(tǒng)研究，同時兼任國際計算機學會、美國人工智能學會及歐洲人工智能學會會員;2015年7月—2017年8月曾擔任國際人工智能聯(lián)合會議主席。他認為，迄今為止AI領域最重要的3項突破分別是MYCIN系統(tǒng)、斯坦利機器人和“阿爾法狗”(AlphaGo)。

　　MYCIN系統(tǒng)由美國斯坦福大學在20世紀70年代研發(fā)，它證明計算機在診斷血液疾病方面的表現(xiàn)超越了人類專家，也為其后研發(fā)的很多(獲取與某些具體問題相關的人類專家知識)系統(tǒng)創(chuàng)建了模板，具有巨大的影響。斯坦利機器人是美國斯坦福大學2015年研發(fā)的，它在沙漠中成功地自動駕駛140余英里，證明先進AI技術能使無人駕駛汽車真正可行。其主要突破在于它需要理解車輛處于何處及周圍環(huán)境是什么，這是當時無人駕駛汽車面臨的最大難題。谷歌DeepMind公司2016年研發(fā)的“阿爾法狗”，在韓國首爾以4∶1擊敗世界圍棋冠軍李世石。這是一個驚人的成就——因為在計算上“Go(圍棋)”是一個很難解決的問題，“阿爾法狗”使人們認為，不久的將來它將超出計算解決方案的范圍，證明了新型機器學習技術有能力解決困難問題。

　　AI立法重在挖掘機遇和防范危害

　　對于人們日益關注的AI倫理和立法問題，伍爾德里奇教授認為，AI技術引發(fā)的倫理問題是現(xiàn)有計算機倫理問題的新版本。最近發(fā)生的“劍橋分析丑聞”是借助于先進計算技術/AI技術，試圖利用人們的隱私數(shù)據(jù)來操縱選舉，其實質是基本數(shù)據(jù)倫理問題。英國的傳統(tǒng)做法是，向計算技術等領域的學生教授數(shù)據(jù)倫理和各種行為規(guī)范，經(jīng)過這種訓練的人應該能清醒認識這些問題并做出正確決定。AI技術目前面臨的難題是算法偏見，它是指故意或非故意地將某個計算機程序設計為可做出有偏見的決定?！皦某绦颉笨赡軙龀鲇衅姷臎Q定;但由具有偏見的人所訓練的正常程序，也將會不可避免地做出具有偏見的決定。科學家需要對此進行深入研究。

　　2017年6月，英國議會成立了“人工智能委員會”，并就立法問題開展了一系列工作，伍爾德里奇教授曾應邀參加其咨詢活動。在他看來，英國的AI立法將聚焦兩個重要方面：首先是要準確界定英國在AI領域的國際地位，以充分利用由此提供的各種機遇;確定政府采取哪些舉措才能促進AI初創(chuàng)公司和新服務的發(fā)展。目前英國有很多AI初創(chuàng)公司和新服務，政府將致力于構建適宜的環(huán)境以激勵和培育其進一步發(fā)展。

　　其次是防范和應對AI技術所帶來的各種潛在危害，算法偏見將會成為重點。目前采集和使用隱私數(shù)據(jù)等問題引發(fā)了很多擔憂；在英國及其他國家人們對AI自主武器也有很多擔憂——AI系統(tǒng)是否有權選擇某人的生存或者死亡?這對很多人而言都是現(xiàn)實的問題，整個社會和政府需要嚴肅地思考，以塑造人們賴以生存的世界。

　　中國應拓寬AI技術投資領域

　　伍爾德里奇教授非常關注中國AI技術的發(fā)展，他曾參加2016年8月在深圳舉辦的“全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR)”;今年3月初出席了“牛津中國論壇”的“AI與科技板塊”學術活動，目前還正在培養(yǎng)兩名中國籍博士生。他表示：“中國在AI領域已迅速崛起，并首次向美國的霸權提出了嚴峻挑戰(zhàn)。我注意到在過去20年里，越來越多的中國研究人員出現(xiàn)在國際科學會議上。如今在人工智能國際學術會議上,可以看到很有分量的中國代表團，這種改變令人印象深刻?！彼峁┑臄?shù)據(jù)表明，美國在過去60年間一直占據(jù)AI領域的主導地位，1980年首屆“人工智能促進協(xié)會”年會由美國主導，中國研究人員沒有提交論文；在2018年2月的最新一屆年會上，中國提交的論文數(shù)量比美國多25%。

　　在他看來，中國的迅速崛起得益于兩大獨特優(yōu)勢。

      一方面，中國政府制定了國家層面的宏觀發(fā)展計劃，且具有很強的執(zhí)行力。中國應該繼續(xù)充分利用這種優(yōu)勢，為AI技術發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境。英美等國則不具備這種優(yōu)勢，通常其政府推出一項新政策都需要較長時間的辯論，如英國推動無人駕駛汽車技術的發(fā)展，要首先完成草擬新法律法規(guī)等工作，且耗時很長。

　　另一方面，中國企業(yè)在獲取數(shù)據(jù)方面具有天然優(yōu)勢——中國擁有巨大的人口優(yōu)勢，阿里巴巴、騰訊等科技公司的用戶數(shù)量和市值都在全球名列前茅，并且還投巨資進行AI研發(fā)，因此中國企業(yè)擁有的驗算數(shù)據(jù)規(guī)模遠遠超過其他任何國家；而機器學習技術患有嚴重的“數(shù)據(jù)饑餓癥”，識別人臉、翻譯語言和試驗無人駕駛汽車等都需要大量訓練數(shù)據(jù)。

　　伍爾德里奇教授建議，目前中國的AI投資過度集中于機器學習技術領域。從國家級戰(zhàn)略層面來看，更為重要的是放寬眼界，拓展AI投資領域，要同樣重視移動技術的深度研究和移動計算系統(tǒng)的研究等領域；英國多年來一直致力于推動AI技術在國民保健系統(tǒng)(NHS)中的應用，中國也應關注此領域，這樣必將惠及更多民眾。