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    探索人工智能體的模塊化治理框架

    2024-12-05 00:00:00張欣
    新華月報 2024年21期

    科技興則民族興,科技強則國家強。黨的十八大以來,我國高度重視人工智能發(fā)展,積極推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合,培育壯大智能產(chǎn)業(yè),加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力,為高質(zhì)量發(fā)展提供新動能。習(xí)近平總書記指出:“要堅持促進發(fā)展和依法管理相統(tǒng)一,既大力培育人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、下一代通信網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)新應(yīng)用,又積極利用法律法規(guī)和標準規(guī)范引導(dǎo)新技術(shù)應(yīng)用?!绷?xí)近平總書記的重要論述為我國人工智能發(fā)展提供了根本遵循和行動指南。大力發(fā)展人工智能,提高人工智能安全治理水平,要把黨的二十屆三中全會《決定》提出的“建立人工智能安全監(jiān)管制度”重要部署不折不扣貫徹落實好,準確把握人工智能發(fā)展動向,重點關(guān)注人工智能前沿技術(shù)及其帶來的風(fēng)險挑戰(zhàn),加強前瞻性思考,不斷探索人工智能治理的創(chuàng)新方案。

    當(dāng)前,生成式人工智能開創(chuàng)了人機交互新范式,憑借其強大的交互、理解和生成能力,為發(fā)展以大型自然語言模型為核心組件,集記憶、規(guī)劃和工具使用于一體,具備感知和行動能力的人工智能體開辟了廣闊前景。人工智能體已成為通用人工智能最重要的前沿研究方向和科技企業(yè)競相布局的新賽道。它以大型自然語言模型為“智慧引擎”,具有自主性、適應(yīng)性和交互性特征,可顯著提高生產(chǎn)效率,增強用戶體驗,提供超越人類能力的決策支持,已能夠應(yīng)用于軟件開發(fā)、科學(xué)研究等多種真實場景。盡管大規(guī)模商業(yè)化落地仍在初步探索和孵化階段,但人工智能體所代表的虛實融合、人機深度互動等趨勢對經(jīng)濟社會發(fā)展具有重要引領(lǐng)意義。然而,由于技術(shù)局限,人工智能體也可能引發(fā)復(fù)雜的、動態(tài)的、不可預(yù)見的風(fēng)險與隱憂。

    從設(shè)計邏輯看,人工智能體需要通過控制端獲得認知能力,通過感知端從周圍環(huán)境獲取和利用信息,最終在行動端成為基于物理實體進行感知和行動的智能系統(tǒng)。

    在控制端,大型自然語言模型作為人工智能體的“大腦”,通過學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)形成知識,構(gòu)成人工智能體控制系統(tǒng)中的記憶模塊,但其在生成內(nèi)容的可靠性和準確性方面存在風(fēng)險。比如,模型生成的內(nèi)容可能不遵循信息源或者與現(xiàn)實世界的真實情況不符,產(chǎn)生所謂“機器幻覺”;由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的人類偏見,影響人工智能體的公平?jīng)Q策;等等。

    在感知端,為充分理解具體情境下的顯性信息和隱性信息,準確感知人類意圖,人工智能體將感知范圍從純文本拓展到包括文本、視覺和聽覺模式在內(nèi)的多模態(tài)領(lǐng)域。這雖然提升了決策能力,卻在融合和分析不同渠道和類型的多源數(shù)據(jù)時可能引發(fā)一系列隱私泄露和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。比如,不當(dāng)使用和分享人臉信息、指紋、聲紋等高度個性化、具有永久性的生物特征數(shù)據(jù),導(dǎo)致長期甚至永久性的隱私風(fēng)險。為更好地處理復(fù)雜任務(wù),部署多個人工智能體進行規(guī)劃、合作甚至競爭,以完成和提高任務(wù)績效的多智能體系統(tǒng)將成為主流和常態(tài)。多個人工智能體的系統(tǒng)交互就可能引發(fā)不可預(yù)見的系統(tǒng)性安全風(fēng)險。即使每個算法在單獨操作時看似安全和合理,但組合和交互之后仍可能產(chǎn)生完全不同且難以預(yù)測的風(fēng)險,并迅速演化升級。比如,在股票市場中,如果人工智能被廣泛應(yīng)用,多個算法自動識別股票價格微小變化,同時大量執(zhí)行高頻交易進行套利,就可能引發(fā)股票市場閃崩的系統(tǒng)性安全事件。

    在行動端,部署于真實物理環(huán)境的人工智能體將可能以更為立體、擬人的形象呈現(xiàn)。與虛擬空間不同,現(xiàn)實空間依賴交互式學(xué)習(xí)方法,人工智能體需要豐富的、全方位的信息感知來觀察、學(xué)習(xí)和行動,通過基于反饋的學(xué)習(xí)優(yōu)化能力,這可能對個人隱私構(gòu)成全面性、侵入性和隱蔽性的風(fēng)險。比如,解讀用戶的肢體語言并感知更加復(fù)雜的用戶活動,未經(jīng)用戶授權(quán)持續(xù)隱秘地收集數(shù)據(jù),一旦系統(tǒng)存在安全漏洞,可能引發(fā)巨大的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。此外,隨著人工智能體自主性不斷提升,不僅可能干預(yù)和影響人類的認知和情緒,也挑戰(zhàn)著人類作為獨立決策者和獨立行動者的能力與地位。比如,一些聊天機器人在與用戶的交互過程中就出現(xiàn)了影響用戶情感的輸出,有時是負面并且具有操縱性的。

    面對人工智能體帶來的風(fēng)險和挑戰(zhàn),要讓人工智能體的行為符合人類的意圖和價值觀,需要探索創(chuàng)新性的治理方案,保證人工智能安全監(jiān)管制度切實管用。人工智能體的發(fā)展正處于“從零到一”的關(guān)鍵期。治理方案應(yīng)具備以不變應(yīng)萬變的能力,確保該技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用始終處于可控的軌道上。人工智能體的開發(fā)、訓(xùn)練、部署、運行和服務(wù)等環(huán)節(jié)經(jīng)過高度專業(yè)化的分工,形成了復(fù)雜的分層結(jié)構(gòu)。每一層均有不同的參與者、利益相關(guān)方和潛在風(fēng)險因素,使人工智能體具有“模塊”化的產(chǎn)業(yè)鏈特質(zhì)。因此,可以構(gòu)建一種能夠覆蓋整個產(chǎn)業(yè)鏈和各個端層的模塊化治理框架,從數(shù)據(jù)模塊、算法模塊、模型架構(gòu)等關(guān)鍵節(jié)點出發(fā),設(shè)計相應(yīng)的治理模塊。例如在部署環(huán)節(jié),就可根據(jù)應(yīng)用場景和部署模式的特性,靈活選擇、協(xié)同組合不同的治理模塊,構(gòu)建與之相匹配的治理方案。模塊化治理框架提供了一種具有可操作性的分解方法,通過將治理目標拆解為相對獨立但關(guān)聯(lián)耦合的治理模塊,漸序推動治理體系形成,不僅提高了治理的靈活性和針對性,還能夠適應(yīng)技術(shù)的快速迭代。在構(gòu)建基于數(shù)據(jù)、算法、模型和場景等維度的治理模塊時,應(yīng)以技術(shù)賦能監(jiān)管,打造與人工智能體模塊化治理框架相適配的、智慧化的治理工具,從而彌合風(fēng)險動態(tài)性與監(jiān)管靜態(tài)性之間的張力,實現(xiàn)對特定高風(fēng)險場景的精準化治理。

    要構(gòu)建面向人工智能體的交互式治理生態(tài)。人工智能體具有深度交互性、高度互聯(lián)性以及動態(tài)適應(yīng)性。相應(yīng)地,治理方式應(yīng)當(dāng)超越傳統(tǒng)的以個體為中心的治理,推動形成廣泛互聯(lián)、多方參與、多層次協(xié)作的治理生態(tài)。其中,技術(shù)開發(fā)人員、運營維護人員等技術(shù)社群對于人工智能體的治理將起到至關(guān)重要的“吹哨人”作用。應(yīng)更好發(fā)揮技術(shù)社群的監(jiān)督優(yōu)勢,在人工智能企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建有效的約束機制。還應(yīng)積極提高廣大用戶的數(shù)字素養(yǎng),增強其依法、安全、負責(zé)任使用人工智能體的意識,實現(xiàn)與人工智能體的良性交互,推動形成向上向善的運行狀態(tài)。

    (作者為對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)法學(xué)院教授)

    (摘自11月4日《人民日報》)

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