人工智能面临伦理困境
谷歌无人驾驶汽车发生事故发人深思
日 07:57 来源：《中国社会科学报》日
作者：记者 张清俐
内容摘要：日前，已进行测试多年的谷歌无人驾驶汽车发生事故，致人受伤，这一事件再次将人工智能牵涉的伦理问题推到风口浪尖。
关键词：汽车发生事故;人工智能;谷歌;机器人;伦理
作者简介：
　　日前，已进行测试多年的谷歌无人驾驶汽车发生事故，致人受伤，这一事件再次将人工智能牵涉的伦理问题推到风口浪尖。人工智能研究与生俱来具有“哲学特质”。学者认为，不同人工智能专家推出的人工智能产品背后有不同哲学预设和思路，由两个不同编程思维的机器预测同一件事就会得出不一样的结论；同样，也不能指望通过造一台机器解决所有问题，因为造机器的人本身是有限性的。　　人类智慧的物化结果　　目前，众多互联网巨头都在人工智能领域投入巨大资金，并且在诸如语音识别、图像识别、自动驾驶汽车技术等人工智能领域的研究已经初见成果。“包括人工智能在内每一项技术的诞生、发展和进步，一定程度上都是以机器来替代人类体力和智力作为技术发展逻辑的终点。”上海社会科学院哲学研究所副研究员计海庆说。　　有专家分析认为，在一些灾难事件背后，往往都有人为因素导致或加重灾难性后果的存在。“在某些特殊情境和极端条件下，人性弱点往往会放大灾难后果。”计海庆认为，在某些情况下，技术的应用有助于克服人类的负面情绪。拥有人工智能的自动机器（或软件）能够比人更准确、可靠和完整地执行某些任务。一套足够成熟的人工智能系统，可以在一定程度上减少甚至纠正人为不安全因素。　　复旦大学哲学学院教授徐英瑾强调，应该看到即使再智能的机器也是科学家通过统计学、数据挖掘原理等，将科学的规则以编程形式让机器自动运行，因此，其归根结底还是人类智慧的物化结果。　　机器人伦理意识成焦点　　事实上，随着人工智能技术的广泛应用，在这些领域广泛应用的机器人也面临类似伦理困境：机器人能否成为伦理主体？比如，自动驾驶汽车提升了生活的便捷性，更增强了安全性。然而，面对复杂的公路情况，我们真的可以将可能牵涉“生杀大权”的伦理选择交给机器人吗？　　对此，中国社会科学院哲学研究所研究员甘绍平认为，“机器人与具有自由选择能力的人有根本的区别。”在他看来，前者的行为取决于原因，后者的自主决断取决于理由，而决定意味着对不同理由的思考和选择。原因从属于自然界的必然性，理由则起源于人际交往、社会关联的运行规则和对文化历史经验累积的反思与醒悟。道德选择的前提是自由意志。意志自由只属于能够对理由进行思考、判定、权衡与抉择的人。机器人不可能拥有自由意志，也不可能具备伦理决策的理解力。　　中国政法大学哲学系教授费多益对机器人的伦理意识这一提法进行了质疑，“机器只能在理想情况而不是在综合复杂的情形下进行识别，后者恰恰与人类主观经验密不可分。机器总是机械、精确地执行人类为它编制好的程序，它的算法完全无法刻画人类视觉思维中的容错性，而这种容错性，正是人类值得骄傲的心智特征。”　　徐英瑾则认为，虽然目前机器人还远未智能到成为伦理主体，但机器人具有伦理意识并不是完全没有可能。为实现这一目标，需要人类研究伦理意识和程序之间的关系，以一套编程语言表达这套规则。但他也指出，目前机器人可以扮演“参谋”的角色，即当我们面对不同选择时，由它提供每一种选择面临不同结果的概率，人类有最终决定权，并承担所有责任。毕竟这一“参谋”提供的选择源于客观理性，可以平衡人类的直觉思维，利于人类在直觉与机器方案之间再做平衡选择。　　警惕人工智能副作用　　在人工智能应用的各个领域都不乏审慎的声音，人们担心日益成熟的技术可能成为一把“双刃剑”。今年1月，由一批人工智能科学家创立的“生命未来研究所”发表了一封公开信，呼吁人们要警惕人工智能的副作用，并特别提到把人工智能的法律和伦理研究列为“短期研究优先项”，呼吁伦理学家和人工智能专家的合作。　　目前关于人工智能的伦理反思更多出现在科幻作品中。“基于现有的人工智能理论和可供实现的技术手段，还不存在任何具有成人智力水平的智能系统研发成功的希望。因此，人工智能的社会应用面临的伦理困境这类问题，更多带有思想实验性质。背后则是伦理学的功利论或义务论的推理模式。”计海庆表示，学术界对于人工智能的伦理问题的思考具有自己的特点。比如从思想史的角度找出人工智能技术产生的思想背景，或是历史上类似的技术在社会化过程中产生过怎样的问题，以及这些问题是如何被解决或消解的，以此作为一个预见性结论的参照系。　　伦理学家如何与人工智能科学家进行合作？徐英瑾认为，人工智能涉及的伦理问题需要业界编程思路与哲学思辨思路相结合。他在《心智、语言和机器：维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》一书中对哲学和人工智能之间的内在关联进行了探讨，认为伦理学家需要熟悉决策论、博弈论这些经济学、统计学等领域的理论，思考这些理论的哲学前提，加强对人工智能话题的人文考量，如此才能够向业界反馈有质量的意见和建议。
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人工智能发展困境和出路
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广西师范大学
硕士学位论文
人工智能发展的困境和出路
姓名：韦淋元
申请学位级别：硕士
专业：科学技术哲学
指导教师：胡新和
人工智能发展的困境和出路
名：韦淋元
指导教师：胡新和 教授
业：科学技术哲学
研究方向：科学技术与社会
级：2006级
自第一台数字计算机产生以来，人工智能己有 50
多年的发展历史。但以计算机为核
心的人工智能研究并没有停下脚步，相反一如继往地飞速发展。本文通过分析人工智能研
究领域的主要学派：符号主义学派、行为主义学派和联结主义学派的研究方法所遇到的不
同程度的困难和质疑，积极地探讨人工智能研究的出路。笔者认为，人工智能的出路在于：
正确认识人工智能是人类改造世界的工具，而不奢望制造达到甚至超过人类智能的人工智
能系统，在弱 AI
的框架内，在“人机结合”技术路线的指引下，采用机制主义的研究方
法，推动人工智能更快、更好的发展。
论文共分四部分：第一部分简要地介绍了人工智能的涵义、诞生及发展历程。第二部
分，介绍了人工智能最具代表性的三大学派，即符号主义学派、行为主义学派和联结主义
学派的发展和主要特点。第三部分，着重阐述了符号主义学派、行为主义学派和联结主义
学派所面临的困境和遭受的质疑。第四部分，通过对强 AI 、弱 AI 可行性的分析以及对传
统人工智能学派的方法论进行比较，尝试探讨人工智能研究的出路：在弱 AI
的前提下，
以“人机结合”的技术路线为指引，采用融合了整体论和还原论思想的机制主义研究方法，
以期人工智能研究能取得更大的突破。
关键词：人工智能；人机结合；机制主义；困境；出路
The Predicament and Outled on The Dvelopment
of Artificial Intelligence
Postgraduate ：Wei Lin-yuan
Major ：Philosophy of Science and Technology
Study Direction：Science，Technology and Society
Grade ：2006
Supervisor：Professor Hu Xin-he
Since the invention of the first digital computer， artificial intelligence
has been developed for over 50 years. However， the research of artificial
intelligence， focusing on computer， still keeps its rapid development rather
than slow down its pace. The author analyzes the difficulties existing in the
research approaches of the major schools in artificial intelligence research area
symbolism， behaviorism and connectionism， and tries to put forward some
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请填写申请人资料工商银行大数据与人工智能实验室助推IT架构新转型
作者：中国工商银行软件开发中心高级专家 王晓平编辑：金融咨询网
近年来，大数据及人工智能发展迅速，分布式技术的完善、机器学习算法的丰富使得复杂任务处理准确率得到大幅提升，各类应用实践案例和效果在各行各业逐步显现。国家在&十三五规划&中提出了&重点突破新兴领域人工智能技术&，国家层面和地方层面相继出台各项政策对发展大数据和人工智能进行有力支持。工商银行一直坚持以聚焦能力建设、保持科技领先为导向，持续加大创新投入，深入开展前瞻性技术研究，通过技术创新推进业务模式创新，将科技优势转变为业务优势。
& & & & 根据&主动跟踪大数据、人工智能等新技术的发展动态，开展各项新技术在银行业务的前瞻性研究，根据有意义前景推动新技术落地实施，实现前瞻性研究成果的价值转化，探索智能科技，打造智慧金融&的相关指导思想，工商银行大数据与人工智能实验室(以下简称&实验室&)应运而生，深入开展大数据技术框架、大数据服务云平台、机器学习、自然语言处理、图像识别等大数据及人工智能领域新技术的研究与探索，把握金融科技创新趋势，助推工商银行IT架构转型。
一、顺应趋势，构建研究体系新局面
& & & & 为把握趋势，在金融领域保持领先地位，大数据及人工智能实验室构建了技术基础框架、大数据服务云平台、人工智能机器学习平台三大研究体系。
& & & &&1.构建全面丰富的技术框架
& & & & 现有的大数据技术复杂度高，应用门槛高，不便于快速应用于各业务系统。为屏蔽复杂技术，加快业务落地，实验室研究梳理大数据领域的基础技术组件、基础服务组件和配套服务组件进行组合与封装，明确技术框架范围和各技术组件的定位。通过引入新型的组件，进一步增强存储引擎、计算引擎和基础设施的技术支撑能力，以产品组合的方式解决原先单一产品专业化程度偏高、无法满足各种灵活的数据使用场景的问题。致力于提高大数据服务云及人工智能平台的易用性，以达到快速、灵活的设备供给，满足业务快速增长的需要。
& & & & 2.打造弹性拓展的大数据服务云平台
& & & & 随着工商银行业务不断创新发展，各业务部门、境内外分行对大数据应用提出了更高要求，自主搭建大数据平台存在技术投入和硬件投入等方面的困难，同时也会造成资源浪费，无法形成规模化效应。
& & & & 在挑战与困难面前，实验室借鉴公有云思路，搭建全行统一的、高容量、易扩展、强计算的大数据服务云(如图1所示)。具备多租户的资源动态调配及PB级海量数据存储，提供高效、成本可控的大数据分析挖掘能力、高速的大数据实时计算能力、强大的大数据离线处理能力，为我行客户营销与服务、风险管控、经营管理等提供数据支撑。
& & & & 工商银行通过大数据服务云的建设，支持未来大数据发展数据多样化、服务能力实时化、算法引擎智能化、基础平台云化的四大趋势与要求，具备&全、快、准、共享&的特征。
& & & & 3.搭建自主可控的人工智能机器学习平台
& & & & 实验室紧跟人工智能相关前沿技术步伐，实现机器学习、自然语言处理、图像识别等人工智能技术在工行反欺诈、智能客服等领域的原型验证和试点应用，取得一定业务效果。通过原型研究成果，结合业务未来发展需要，工商银行坚持以自主可控原则，集成机器学习、自然语言处理、图像识别等技术，搭建适合的机器学习平台(如图2所示)。
& & & & 而根据人工智能各垂直领域特点，基于机器学习平台开展研究，并构建了语义分析、图像识别等原子服务，降低垂直应用使用机器学习平台门槛，使其无需关心人工智能技术和底层算法的实现，只需分析业务场景并基于服务构建业务应用即可，推进机器学习平台在各垂直领域的应用，助力智慧银行建设。
二、勇攀高峰，丰富研究领域新成果
& & & & 在明确的研究方向的指引下，实验室以研究&原型&落地为研究思路有条不紊地开展研究工作，在各领域均取得了阶段性的成果。
& & & & 1.构建全面丰富的技术框架，提升企业级技术服务能力
& & & & 实验室对大数据框架下商业、开源、自主研发的技术组件包括存储、计算引擎、NOSQL数据库、分析工具、搜索技术、流技术、对象存储等技术进行跟踪，对各组件的适用场景、工商银行现状，组件交叉关系、发展规划等进行梳理研究，完成《大数据技术框架综述》。
& & & & 同时对人工智能相关的AI算法、深度学习框架、语音识别、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、图计算、GPU加速等技术进行业界技术跟踪，对人工智能在客户营销、风险防控、客户服务、经营管理等业务应用场景进行规划，完成《人工智能技术研究综述》，进一步明确了人工智能技术在工商银行的规划思路。
& & & & 以上基础技术框架的研究为大数据服务云平台和人工智能机器学习平台的搭建提供有效支持。
& & & & 2.打造弹性拓展的大数据服务云平台，提升工商银行大数据基础平台服务水平
& & & & 经过多年建设，工商银行已经进入大数据2.0阶段，有力地支持了各项业务的开展，主要涵盖了经营分析、风险管理、监管报送、内部管理、客户营销、互联网金融等各个领域。
& & & & 在风险管理方面，基于大数据服务云实时计算服务支持企业级反欺诈管理平台、企业级业务运营风险监控平台、实时数据处理平台、支付清算应用等研发，完成覆盖境内外的电子银行事中监控、业务运营风险监控、黑名单检测等建设，目前日均承接近5亿笔主机交易和7亿笔平台交易，峰值交易量每秒超万笔，平均响应时间为毫秒级。
& & & & 在客户营销方面，基于大数据服务云，实现客户画像信息的整合与服务(如图3所示),其中个人客户营销画像面向全行客户提供大数据信息服务，近一个月的累计使用客户数达100多万，日均使用用户数超过5万人次，同时通过传统PC端、客户经理营销PAD和融E联渠道展现客户画像，为客户经理营销工作提供有力抓手，截至目前全行客户经理累计使用客户画像次数近1000万次，近一个月使用近500万次，日均使用超过1万次，而个人客户风险画像则在融e借白名单与授信管理、卡部营销及授信使用方面发挥积极作用。
& & & & 在监管报送方面，借助于工商银行大数据云平台实现全自动化报送，今年以来EAST数据报送工作开展高效稳定，快速满足监管要求，报送数据量达上百亿，报送周期从一个月缩短到一周。
& & & & 在经营决算方面，根据减值拨备管理需要，基于大数据服务云，新建减值测算系统，测算范围覆盖信贷、金融市场、票据、信用卡及消费贷款等业务系统，该系统承担全行约2亿笔债项的减值测算功能，为业务部门研究减值模型参数对减值结果及全行利润的影响提供预测手段，在减值拨备管理上起到了重要的作用。
& & & & 3.搭建自主可控的人工智能机器学习平台，优化工商银行金融服务流程
& & & & 在机器学习平台建设方面，深入研究开源、商用机器学习平台，基于开源H2O机器学习框架自主搭建工商银行机器学习平台，并将其运用到智能营销、反欺诈等场景中。反欺诈场景根据机器学习模型生成的1000条名单，在外呼量相同的情况下，模型可识别的欺诈交易比专家规则识别率高出50%以上，在识别相同笔欺诈交易的情况下，模型可比专家规则减少更多的外呼量，呼叫准确率显著提高;在使用模型的情况下，智能营销场景理财产品营销响应率和基金产品营销响应率均显著提高，可覆盖更多目标营销客户。
& & & & 在GPU技术研究方面，深入研究GPU工作原理及CUDA底层实现技术，并将其运用到金融计算密集型场景，涉及蒙特卡罗模拟计算的资本压力测试性能提升15倍;将其运用到大数据处理中提升3倍查询性能。后续将建设GPU服务云，为机器学习平台及其它金融密集计算场景提供计算资源。
& & & & 在自然语言处理方面，深入研究语义分析相关技术和产品，并将研究成果应用于手机银行语音导航、转账要素识别等智能客服场景，以及运管查询查复场景，进一步提升智能客服的智能化服务水平，降低运管人力资源成本，后续将基于机器学习平台构建自然语言处理相关服务(如图4所示)，实现智能客户机器人等垂直应用。
& & & & 在计算机视觉方面，启动OCR手写体识别研究及原型验证工作，建设业务集中处理影像字符识别场景原型，大小写金额建模优化后，识别率达90%以上。后续基于机器学习平台实现OCR识别技术等图像识别技术并进行服务化。
& & & & 在图计算技术研究方面，通过产学研方式与清华大学和合作研究和开展Gemini高性能图计算技术及其在工商银行转账反欺诈场景的原型验证工作，将图计算挖掘的图特征作为机器学习特征的补充，提升机器学习模型的准确率，后续将图计算技术与机器学习平台对接，提升机器学习平台的智能分析和预测能力。
三、全面布局，引领技术路线新风向
& & & & 展望未来，实验室将继续开展大数据及人工智能领域的前瞻性研究，以扎实的技术研究快速推进IT架构转型及应用成果转化，将服务业务、服务客户作为最终目标。
& & & & 1.促进大数据与人工智能应用成果的快速转化
& & & & 构建工商银行的智数市场，形成成果展示、经验交流平台、以及数据和能力复用与输出的生态体系，促进全行大数据与人工智能的运用，并为各合作方赋能。
& & & & 2.提供面向业务可感知、可使用的大数据与人工智能服务
& & & & 实现以大数据规模进行机器学习、从边到边缘的基于容器的AI部署，快速、横向扩展的协作式试验，基于Spark、Docker、TensorFlow、Caffe等框架实现支持AI的数据整理。用户可使用无服务器的拖放开发模式和无代码的直观试验在几分钟内完成Web服务部署。
& & & &&3.提供自主可控的智能服务
& & & & 构建OCR识别、客服机器人、自然语言理解等服务体系。推出识别率在90%以上的英文和数字OCR识别服务，并基于业务集中处理中心凭证核对场景试点，力争将双人手工核对模式提升为一手工一机器核对模式，将凭证核对工作的人力投入减少一半;完成自然语言人机交互技术在智能客服领域的试点应用，以优化和完善工商银行智能客服体系。
（文章来源：《中国金融电脑》杂志）
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