今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《AI伦理专题报告：2023年全球人工智能伦理治理报告》。

（报告出品方：钛媒体）

报告共计：239页

摘要

人工智能(ArtificialIntelligence)作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正逐步向人类社会各个领域渗透融合，对经济发展、社会进步、国际政治格局等诸多方面产生重大深远的影响。然而，在人工智能应用广度和深度不断拓展的过程中，也不断暴露出一些风险隐患，如隐私泄露、偏见歧视、算法滥用、安全问题等，引发了社会各界广泛关注。尤其是在发展中遇到的“人机对齐问题”，即如何确保人工智能系统安全可控，符合人类意图和价值观。

除此之外，人工智能在世界范围内的不平等扩散会造成国际范围内的公平正义问题，即人工智能带来的便利较多惠及发达国家，而造成的负面影响较多殃及发展中国家，因此国际间人工智能健康发展也是世界平稳发展的重要因素，国家间政治制度和意识形态的差异不能阻止在 AI 治理问题上达成共识。面对人工智能发展应用中的伦理风险，各国与社会各界开始展开伦理探讨，寻求应对 AI 伦理风险的路径和规范，以保证人工智能的可持续发展。因此，人工智能伦理(AIEthics)成为社会各界关注的议题，并成为一个备受关注的研究领域。

人工智能发展背景

人工智能的发展历程可以追溯到 20 世纪50 年代。1950 年，Alan Turing 发表了“计算机器和智能”，提出了模仿游戏的想法，这一建议后来成为了图灵测试，其测量机器的思考能力。在1952年，计算机科学家亚瑟·塞缪尔开发了一种跳棋计算机程序，这是第一个独立学习如何玩游戏的人。

1956 年，约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农和纳撒尼尔·罗切斯特等人在达特茅斯学院组织了一次会议，正式提出了“人工智能”这个概念。此后，研究人员开始利用逻辑、符号、搜索、知识表示等方法来实现人工智能。在1958 年，McCarthy 开发了 Lisp，这是人工智能研究中最受欢迎且最受青睐的编程语言。

在 20 世纪 60 年代和 70 年代，人工智能的发展受到了政府和私营企业的支持，许多重要的研究机构和实验室涌现出来，如斯坦福人工智能实验室、麻省理工学院人工智能实验室等。这一时期的研究主要集中在专家系统、自然语言处理、图像和机器学习等领域。然而由于当时计算机性能和数据处理能力的限制，人工智能的进展缓慢，研究成果也比较有限到了 20 世纪 80 年代，人工智能的发展出现了两个主要的趋势。一方面，基于规则的专家系统得到了进一步的发展和应用;另一方面，基于人工神经网络的机器学习方法开始逐渐流行。随着计算机性能和数据处理能力的提升，人工智能的应用范围开始扩大，涵盖了更多的领域。

2023 全球人工智能伦理治理报告 (政策篇）

随着人工智能的迅猛发展各国近年来陆续出具相关治理政策,并在今年取得了里程碑式的阶段性效果。例如欧盟发布了《人工智能法案》，该法案首先考虑了监管“黑箱”技术的核心诉求，突破性的规范人工智能与欧盟社会的价值观的融合，其次在做出更细化指引的同时创建严格的风险等级，对于高风险人工智能技术做出与之匹配的监管等级。欧盟的《人工智能法案》决议标志着欧洲在人工智能监管方面迈出了重要一步，在全球范围内树立了新的监管标准。美国发布的《人工智能权利法案蓝图》对于人权有了更为细节的阐述，并且侧重人工智能与其他产业的融合发展，对于不同行业、工种有了具体的规范、保护，甚至涵盖地产市场。与欧盟不同的是，美国的政策更为侧重服务于人工智能行业以及相关联动行业的未来发展，已确立美国人工智能在全世界的领先地位。同样在今年我国发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，这是我国首个针对生成式人工智能服务的管理办法，不仅对行业做出了具体的规范，并且与欧美不同的是，我国在监管的同时最大限度给予更为宽阔的空间发展，对于行业发展起到重要知道作用。总而言之，2023 年对于各国来说，其政策皆取到了突破性的进展。

2023 全球人工智能伦理治理报告(案例篇）

进入2023 年以来，随着人工智能大模型在应用层的迅猛发展，全球人工智能来到了“百花齐放”的时代。一方面，人工智能带来了生产力的增加以及经济效率的提高;另一方面也改变了人类的生活方式，优化了社会资源配置。但与此同时，随着人工智能技术的不断迭代升级以及更广泛地应用于更来越多的新领域，人工智能暴露的伦理风险也在与人工智能的发展并驾齐驱，人工智能伦理问题不断涌出，甚至已经威胁到了人的生命安全。

最为主要涉及的既是“人机对齐”问题。人工智能人机对齐是指确保人工智能系统的目标和人类价值观一致，使其符合设计者的利益和预期，不会产生意外的有害后果。然而，随着人工智能技术的不断发展，人机对齐问题变得越来越复杂和重要。首先，人工智能系统的决策过程往往缺乏透明性和可解释性，使得人们难以理解人工智能系统的决策过程和结果这可能导致人们对人工智能系统的信任度降低，进而影响人工智能技术的发展和应用。其次人工智能系统的目标和人类价值观之间可能存在不匹配的问题。例如，人工智能系统可能会被设计成最大化利润或提高效率，而忽视人类价值观中的公平、正义和安全等问题。这种不匹配可能导致意外的有害后果，甚至威胁人类的安全和利益。此外，人工智能系统的决策过程也可能受到偏见和歧视等因素的影响。例如，基于数据的机器学习算法可能会在某些情况下出现偏见和歧视，这可能与人类价值观中的平等和公正原则相悖。

为了解决人工智能人机对齐问题，我们需要加强人工智能技术的透明性和可解释性，提高人们对人工智能系统的信任度和理解度。同时，我们也需要制定和实施更加完善的人工智能伦理准则和监管机制，确保人工智能系统的目标和人类价值观一致，避免出现意外的有害后果。

在未来的发展中，人工智能人机对齐问题将继续存在并不断演变。我们需要加强跨学科的研究和合作，推动人工智能技术的可持续发展，同时也需要加强相关政策和法规的制定和完善，以确保人工智能技术的发展和应用符合人类的价值观和利益。