張鈸

作為引領(lǐng)第四次科技革命的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能（AI）給社會建設(shè)和經(jīng)濟發(fā)展帶來了重大而深遠的影響。但數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、技術(shù)濫用等安全問題正給社會公共治理與產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型帶來嚴峻挑戰(zhàn)。

AI帶來的問題，首先是科技發(fā)展的共性問題?？萍际前l(fā)展的利器，也可能成為風險的源頭，AI也不例外。

AI的發(fā)展將引發(fā)新一輪產(chǎn)業(yè)革命。一方面是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化，比如網(wǎng)絡(luò)搜索中采取推薦算法、用戶畫像等，可以提高服務(wù)效率和質(zhì)量。另一方面是智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化，催生了新的產(chǎn)業(yè)，如智能交通、智慧醫(yī)療、智慧城市、自動駕駛等。與此同時，AI的發(fā)展也帶來了新的風險和安全隱患。因此，我們既要抓AI的創(chuàng)新發(fā)展，又要抓AI的治理，兩手都要抓。

其次是AI發(fā)展與治理中的特殊性問題，具體表現(xiàn)在算法層面、數(shù)據(jù)層面與應(yīng)用層面。

從算法層面看，現(xiàn)有的AI算法較脆弱，泛化能力較差，這意味著如果將算法運用到與訓(xùn)練場景區(qū)別很大的實際場景中，就會存在安全問題。以無人駕駛為例，AI訓(xùn)練的時候不可能窮盡所有情景，所以當遇到新的突發(fā)事件便無法處理，就會造成AI技術(shù)的誤用，這有可能是無意識的誤用。同時，這種脆弱性還使得AI系統(tǒng)容易被攻擊、被欺騙，給AI技術(shù)的濫用以可乘之機。

從數(shù)據(jù)層面看，現(xiàn)在AI應(yīng)用效果很大程度上依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量，但由此會帶來隱私泄露、數(shù)據(jù)確權(quán)等問題。如果解決不好數(shù)據(jù)安全的問題，AI產(chǎn)業(yè)也不可能健康發(fā)展。

從應(yīng)用層面看，AI技術(shù)已經(jīng)逐漸對人們的生活造成沖擊，比如為保隱私戴頭盔去售樓處的看房人、困在算法里的外賣騎手等，還有深度偽造之類可能對社會造成重大影響的技術(shù)，因此AI技術(shù)必須保證安全可控。

AI的創(chuàng)新發(fā)展是大道理?？v觀信息科技的發(fā)展歷史，盡管信息科技發(fā)展異常迅猛，但基本上安全可控。而AI發(fā)展卻緩慢曲折，安全問題層出不窮。

二者的差別在于，從信息革命開始，信息的三大理論就已經(jīng)建立，即圖靈機理論（1936）、香農(nóng)的通信理論（1948）、維納的控制論（1948）。正因為有了堅實的理論基礎(chǔ)，才引導(dǎo)信息技術(shù)健康發(fā)展。然而，AI的發(fā)展則相反，其基礎(chǔ)理論至今沒有建立。盡管經(jīng)歷了第一代AI的符號主義模型（知識驅(qū)動）和第二代AI的亞符號（連接）主義模型（數(shù)據(jù)驅(qū)動），但它們均有很大的局限性，不能構(gòu)成AI的理論基礎(chǔ)。由于缺乏理論指導(dǎo)，AI的發(fā)展處于難以控制的局面。

當前，必須解決“卡脖子”的基礎(chǔ)理論問題。因此，建立AI的理論基礎(chǔ)是我們提出“第三代人工智能”的初衷。所謂的“第三代人工智能”，其發(fā)展路徑是融合第一代的知識驅(qū)動和第二代的數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI，在前兩代理論的基礎(chǔ)上發(fā)展“第三代人工智能”基礎(chǔ)理論，建立一個完備的AI基礎(chǔ)理論。

具體的思路上，“第三代人工智能”利用知識、數(shù)據(jù)、算法和算力4個要素，建立新的可解釋和魯棒的AI理論及方法，從而發(fā)展安全、可信、可靠和可擴展的AI技術(shù)。這樣，發(fā)展“第三代人工智能”和AI治理一起進行，以達到相輔相成、共同發(fā)展的目的。

AI剛剛拉開序幕，更精彩的大戲正要上演。全世界應(yīng)共同來發(fā)展安全可控的“第三代人工智能”，讓AI真正造福于人類。

（作者系中國科學(xué)院院士，本報記者沈春蕾根據(jù)其在2021北京智源大會上的講話整理）