AI安全与偏见：解开AI训练的复杂链条
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AI安全和偏见是安全研究人员面临的紧迫而复杂的问题。随着AI融入社会的方方面面，了解其发展过程、功能和潜在缺陷至关重要。
Intel Labs智能系统研究实验室主任Lama Nachman表示，在AI的培训和学习过程中，包括来自不同领域专家的输入是至关重要的。她说：“我们假设AI系统是从领域专家那里学习的，而不是从AI开发人员那里学习的…教导AI系统的人并不了解如何编程AI系统…系统可以自动构建这些动作识别和对话模型。”
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这提供了一个令人兴奋但潜在昂贵的前景，因为它与用户的互动可能会导致系统的持续改进。Nachman解释说：“你绝对可以从对话的通用方面中获益，但在人们在物理世界中执行任务的特定性方面，有很多事情与在ChatGPT中所做的不同。这表明，虽然当前的AI技术提供了很好的对话系统，但理解和执行物理任务是一个完全不同的挑战。”
她说，AI的安全性可能会受到多种因素的威胁，例如目标定义不清晰、缺乏健壮性以及对特定输入的AI响应的不可预测性。当AI系统在大型数据集上进行训练时，它可能会学习并复制数据中存在的有害行为。
AI系统中的偏见也可能导致不公平的结果，例如歧视或不公正的决策。偏见可能通过多种方式进入AI系统，例如通过用于训练的数据，该数据可能反映社会中存在的偏见。随着AI继续渗透人类生活的各个方面，由于偏见决策的潜在危害显著增加，加强检测和减轻这些偏见的有效方法的需求变得更为迫切。
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另一个问题是AI在传播错误信息方面的作用。随着复杂的AI工具变得更容易获得，存在着使用这些工具生成欺骗性内容以误导公众舆论或推动虚假叙述的风险增加。后果可能是深远的，包括对民主、公共卫生和社会凝聚力的威胁。这强调了建立强大的对策来减轻AI传播错误信息的需求，并进行持续的研究以应对不断演变的威胁。
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每一项创新都伴随着一系列不可避免的挑战。Nachman建议设计AI系统时要在高层次上“与人类价值观保持一致”，并提出了一种以风险为基础的AI开发方法，考虑到信任、责任、透明度和可解释性。现在解决AI问题将有助于确保未来的系统安全。
