牛津大學電腦系主任：人工智慧立法重在抓機遇、防危害

“人工智慧立法的重點應在於充分利用AI技術所提供的各種機遇， 構建適宜的環境以激勵、培育大量AI初創公司和新服務的發展，

防範和應對AI技術所帶來的各種潛在危害。 ”牛津大學電腦系主任邁克爾·伍爾德里奇教授日前在接受採訪時如是表示。

AI的三項重要突破

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

MYCIN系統由美國斯坦福大學在20世紀70年代研發， 它證明電腦在診斷血液疾病方面的表現超越了人類專家， 也為其後研發的很多（獲取與某些具體問題相關的人類專家知識）系統創建了範本， 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。 其主要突破在於它需要理解車輛處於何處及周圍環境是什麼， 這是當時無人駕駛汽車面臨的最大難題。 穀歌DeepMind公司2016年研發的“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範圍， 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範危害

對於人們日益關注的AI倫理和立法問題， 伍爾德里奇教授認為， AI技術引發的倫理問題是現有電腦倫理問題的新版本。 最近發生的“劍橋分析醜聞”是借助于先進計算技術/AI技術，

試圖利用人們的隱私資料來操縱選舉， 其實質是基本資料倫理問題。 英國的傳統做法是， 向計算技術等領域的學生教授資料倫理和各種行為規範， 經過這種訓練的人應該能清醒認識這些問題並做出正確決定。 AI技術目前面臨的難題是演算法偏見， 它是指故意或非故意地將某個電腦程式設計為可做出有偏見的決定。 “壞程式”可能會做出有偏見的決定；但由具有偏見的人所訓練的正常程式， 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“人工智慧委員會”， 並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諮詢活動。

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；確定政府採取哪些舉措才能促進AI初創公司和新服務的發展。 目前英國有很多AI初創公司和新服務， 政府將致力於構建適宜的環境以激勵和培育其進一步發展。

其次是防範和應對AI技術所帶來的各種潛在危害， 演算法偏見將會成為重點。 目前採集和使用隱私資料等問題引發了很多擔憂；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技術的發展， 他曾參加2016年8月在深圳舉辦的“全球人工智慧與機器人峰會（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， 目前還正在培養兩名中國籍博士生。 他表示：“中國在AI領域已迅速崛起， 並首次向美國的霸權提出了嚴峻挑戰。 我注意到在過去20年裡， 越來越多的中國研究人員出現在國際科學會議上。

如今在人工智慧國際學術會議上,可以看到很有分量的中國代表團， 這種改變令人印象深刻。 ”他提供的資料表明， 美國在過去60年間一直佔據AI領域的主導地位， 1980年首屆“人工智慧促進協會”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， 中國提交的論文數量比美國多25%。

在他看來，中國的迅速崛起得益於兩大獨特優勢。一方面，中國政府制定了國家層面的宏觀發展計畫，且具有很強的執行力。中國應該繼續充分利用這種優勢，為AI技術發展創造良好環境。英美等國則不具備這種優勢，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展，要首先完成草擬新法律法規等工作，且耗時很長。

另一方面，中國企業在獲取資料方面具有天然優勢——中國擁有巨大的人口優勢，阿裡巴巴、騰訊等科技公司的用戶數量和市值都在全球名列前茅，並且還投鉅資進行AI研發，因此中國企業擁有的驗算資料規模遠遠超過其他任何國家；而機器學習技術患有嚴重的“資料饑餓症”，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資料。

伍爾德里奇教授建議，目前中國的AI投資過度集中於機器學習技術領域。從國家級戰略層面來看，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的研究等領域；英國多年來一直致力於推動AI技術在國民保健系統（NHS）中的應用，中國也應關注此領域，這樣必將惠及更多民眾。

中國提交的論文數量比美國多25%。

在他看來，中國的迅速崛起得益於兩大獨特優勢。一方面，中國政府制定了國家層面的宏觀發展計畫，且具有很強的執行力。中國應該繼續充分利用這種優勢，為AI技術發展創造良好環境。英美等國則不具備這種優勢，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展，要首先完成草擬新法律法規等工作，且耗時很長。

另一方面，中國企業在獲取資料方面具有天然優勢——中國擁有巨大的人口優勢，阿裡巴巴、騰訊等科技公司的用戶數量和市值都在全球名列前茅，並且還投鉅資進行AI研發，因此中國企業擁有的驗算資料規模遠遠超過其他任何國家；而機器學習技術患有嚴重的“資料饑餓症”，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資料。

伍爾德里奇教授建議，目前中國的AI投資過度集中於機器學習技術領域。從國家級戰略層面來看，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的研究等領域；英國多年來一直致力於推動AI技術在國民保健系統（NHS）中的應用，中國也應關注此領域，這樣必將惠及更多民眾。