李飞飞:人工智能正在成为一种特权,一种排他性极强的特权
2017 年,在担任谷歌 Cloud AI 首席科学家期间,李飞飞看到了人工智能与工业的迅速结合,从农业种植到内容生产再到上游制造,人工智能已经开始重塑各个行业的传统运作方式。
李飞飞意识到了人工智能正在产生的深远影响。2019年,她与哲学家约翰·埃切门迪共同成立了斯坦福大学以人为本人工智能研究院(HAI),旨在推动人工智能技术的发展的同时,确保这些强大的工具能够服务于提升人类福祉,而非仅仅追求生产力的提高。
2015 年 5 月,雅虎图片托管服务 Flickr 在描述 56 岁黑人男子威廉的肖像时,自动生成了一个标签“猿”。
雅虎的技术立刻引发了各方强烈愤慨。此后,这项技术接二连三出现失误:将达豪集中营大门的照片标记为攀爬架,把一位脸上涂有彩色粉末的白人妇女也贴上了“猿”的标签。到了 6 月,谷歌也因其照片服务将两个黑人青少年错误地标记为“大猩猩”而陷入争议。图像分类本已是老生常谈的成功技术,却在短短几周内变得非常复杂。
虽然事故并非恶意,但这并不能让人感到宽慰。相反,无心之失所揭示的问题才更加令人不安。由于训练人工智能的数据集缺乏多样性,导致了一系列意料之外的结果,未经充分测试的算法和存疑的决策又进一步加剧了负面影响。
有果必有因,正如记者兼评论员杰克·克拉克所言,问题的根源在于人工智能“男性之海”问题:科技行业的代表性不足,导致算法无意中带有偏见,在非白人、非男性用户身上表现不佳。这篇文章于 2016 年发表在彭博社网站上,是对人工智能伦理问题的最早一批讨论之一。
事实上,直到今天,人工智能存在的偏见问题直到现在依然没有被很好地解决。2023年底,《华盛顿邮报》发表了一篇详尽的专题报道,深入探讨了机器学习技术中潜在的偏见。当前的 AI 图像生成模型,如 Dall-E 和 Stable Diffusion,有时仍会反映出社会的刻板印象。例如,在生成“具有创造力的人”的图像时,这些系统往往倾向于呈现白人形象;而在描绘“社会服务人员”时,则多数情况下展示的是有色人种的形象。
学术界早就意识到人工智能可能会带来负面冲击,然而,由于研究规模有限,风险一直只存在于理论层面。更严峻的问题是,越来越多的学者、政策制定者意识到,训练人工智能的高昂成本正在将研究人员排除在该领域之外,从而损害了对这一新兴技术的独立研究。
面对Meta、谷歌和微软对人工智能领域数十亿美元投资,即便是资源雄厚的美国顶尖大学也显得力不从心。Meta 计划采购 35万个专用 GPU 来推动其人工智能模型的发展,而斯坦福大学的自然语言处理团队仅有 68 个 GPU 来支撑其研究。
为了追求人工智能研究所需的高昂计算能力和数据资源,学术界往往不得不选择与科技公司合作,这种不平衡的权力动态正在以微妙的方式塑造这个领域,促使人工智能学者调整他们的研究以用于商业用途。斯坦福大学的报告指出,2022年科技行业贡献了 32 个关键的机器学习模型,而学术界仅有 3 个,这与2014年相比呈现出显著的变化,当时的多数人工智能创新都源自大学。
政策制定者正在采取一些措施来解决资金缺口问题。去年,美国国家科学基金会宣布投资 1.4 亿美元,启动 7 个由大学牵头的国家人工智能研究所,研究人工智能如何减轻气候变化的影响和改善教育等课题。
但学者们表示,资金的注入可能来得仍然不够快。
随着硅谷竞相打造聊天机器人和图像生成器,它正以高薪和研究有趣的人工智能问题的机会吸引着未来的计算机科学教授。根据 2023 年的一份报告,近 70% 的人工智能博士最终进入了私营企业,而二十年前只有 21% 的毕业生进入了私营企业。
人工智能正在成为一种特权,一种排他性极强的特权。
硅谷能让人工智能
变得更好吗
人工智能如何以人为本
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大学
机器学习
李飞飞
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