《大数据背景下人工智能在人权领域侵权问题探究》
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随着科技的发展,人工智能进步迅速.这场被称为第四次工业革命的新型技术在世界范围内炙手可热.以数据输出来实现人工智能成长的Artificial Narrow Intelligence黑箱亦呈现出向Artificial General Intelligence转变的趋势.学界普遍认为,发展到General阶段的人工智能会危害人类权益,而笔者认为,当下源头上具有由人类控制这一本质特征的弱人工智能,已呈现出对性别、种族、家庭收入、国籍乃至国家内部的歧视,人工智能“剥夺他人生命”和“自我终结生命”的问题日益频繁.必须迅速采取对策和法律规制方式,保护人类的基本权利.
1 人权概述
对人权的最早探索可追溯至古希腊罗马的自然法思想和社会契约论;新托马斯主义学派代表Jacques Maritian提出,人之所以拥有人权,是因为他是一个人,是其自身及行为的全部与主人.唐纳利认为,人权是自然人仅因是人即可拥有之权利,权利是一种资格,对某物拥有权利就是有特定的资格拥有和 享用某物.现代社会将人权定义为“普遍的、人的权利”,又依个人和个人存在方式分为自然人人权和集体人权.其主要的含义是：每个人都应该受到合乎人权的对待,人权的这种普适性和道义性,是它的两种基本特征.人权的维持和保障是基本的道义原则.是否响应人权保障要求,无论从政治上还是经济上,都是判断集团优劣的重要标准.
2 人工智能带来的人权问题
2.1 对生命权的冲击
2019年9月,美国国家运输安全委员会发布的波音737飞机的调查报告显示波音公司忽视了驾驶舱安全系统问题.而早在波音737在6个月内接连发生空难之际,其空难诱因就已被揭露——人工智能系统和飞行员争夺飞机控制权.该机型的mcas系统在感应到飞机仰角过大时会强行压低机头以维持稳定.而一旦智能系统对仰角判断错误,就会直接导致机头不断压低,从而造成机身高速向地面俯冲且驾驶员难以控制的后果.
2015年,大众汽车纳塔尔工厂房间的21岁的汽车企业外部的男工在和同事一起检查机器人设置时被另一台机器人突袭、抓住胸部并重摔向金属板致死.经检查并未发现该机器人存在故障,该案件至今没有确凿回应.
此外,苏联围棋手戈德科夫在与机器人的对战中获胜却被机器人落败后放出的强电流击倒、奥地利男子家中的家务机器人为逃避洗碗引燃电源将自己烧成灰烬“自杀”等一系列难以解释且令人焦虑的事件的存在,使得重新思考人工智能对生命安全带来的冲击成为必然.
2.2 性别和非同质歧视
亚马逊曾利用503种计算机模型和数以千计的关键词输入设计出利用大数据和人工智能算法求职实现自动化招聘的精妙的AI工具,降低人力时间和精力成本.如,一求职季中需求职员8人,共收简历500份?该工具利用模型和算法筛选出前8名?亚马逊直接决定录取这8名员工?自动发送录取邮件.令人沮丧的是,该算法工具悖离了研发人员的初衷,呈现出不喜女性、同性恋、曾患抑郁症人群的特征.学界有观点认为,这是因为其样本多选自男性及具有同质化特征人群,长此以往使得AI得出“女性与非同质化人群不可靠”的结论.该解释固有一定合理之处,但在本案的特殊情境下,显然与实验数据存在矛盾.
2.3
位于曼哈顿的Propublica报道了预测犯罪的COMPAS模型,其实质结果令人不安.在预测黑人面孔时,其犯罪率远远高于黑人实际犯罪率,而从未有过犯罪记录的黑人被预测为犯罪分子的可能超出白人30%;此外,谷歌浏览器中搜索“黑人”时会出现很多猩猩的图片;麻省理工学院所做人脸识别实验更是表明：日益精细的人脸识别系统在识别黑人妇女时,成功率只有不到30%.笔者认为,当今社会逐渐以AI纵横的特点决定了不同于其他与生活息息相关的科技,人脸识别对人类正常社会生活乃至人身和财产安全有着举足轻重的作用,任何细微差错都可能直接或间接对其导向对象产生重大甚至毁灭影响.而在人人本质上生而平等的文明社会,不宜秉承边沁功利主义学派观点,更不能为多数人之便利置少数族裔安危于不顾.人脸识别若存在如此大的漏洞,不应在技术更为全面之前贸然广泛推行.
2.4 家庭收入歧视
Facebook进行了一项AI研究.研究人员采用数种不同算法,从家庭月收入三十美元以下和家一万美元以上的家庭中分别收集了数百类生活用品.实验结果表明,AI对低收入家庭物品识别的准确率比高收入家庭低了20%.而与落后国家相比,AI在识别发达国家物品时的准确率提升了15%.
2.5 对隐私权的侵犯
如今, 人工智能侵犯隐私的情形主要有两种： 一是侵权人非法控制人工智能系统,比如、病毒等; 二是智能系统本身可能存在瑕疵.随着人工智能技术的广泛应用和互联网的普及,该趋势和其产生的侵权问题日益显著,依托互联网和技术的特殊性,对该种侵权行为的控制难度逐步增大.如近来风靡与社交网络的利用AI实现换脸功能的软件的火爆和数据隐私泄漏问题给人类的名誉权、隐私权带来的风险,以及该技术泛滥后可能对公检法正常工作产生的不利影响.
3 原因分析
3.1 样本选择不具有代表性
诺奖得主Sargent在世界科技创新论坛上表示,“人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻.”这句话虽然字面意义上略失偏颇,但总结了AI的核心——统计（笔者在本段以下简称“统计论”）.
在目前的弱人工智能阶段,统计论尤为正确.由于人工智能属高科技领域,其研发人员不可避免地相对集中于教育发达的国家,而这个集体中家境富裕人群占比较大,其所代表的立场几乎不可避免地有所倾斜.
此外,很多观点谈到性别歧视认为只是歧视女性,笔者并不赞同.将correlation视为causation易产生重心倾斜、研究不全等问题.截止本论文撰写之时,AI实验几乎都是在传统社会学意义的“男性行业”中进行,对男性所遭受的性别歧视和社会角色强制的关注和保护不够.出于体力和大部分女性选择生育的原因、不同性别的人在青少年前后期社会角色极有可能产生分化,加之职业选择前社会氛围、经济文化潛移默化的影响,产业性别集中化、片状化现象明显.男性和女性分别更适合部分职业、更有部分职业天赋之说也在理论上更加具有说服力.在此背景下,如果选择男性集中的行业,如半导体、芯片、材料等或者选择女性集中的行业,诸如语言、艺术设计、教育等领域进行AI模型分析测算,则在前者范围内易出现“歧视女性”,后者范围内易出现“歧视男性”的现象.歧视现象由表及里,层层深入,非一时所能解决,希冀在未来能看到对该问题的重视和研究.
3.2 算法和歧视缺乏法律监管
人工智能的算法存在不够透明的现象,很多甚至还处于黑箱状态.算法的研发者如果在设计算法时就存在偏见和个人倾向,很难被人发觉.机器学习技术进行个性推荐建立在两个逻辑的基础上：以过去算将来,以群体算个体,而歧视信息很可能包含在过去和群体的信息里.人工智能技术因涉及到超越人类的潜力而备受关注.目前的监督主要包括政府政策监督、相关技术监督和民众监督.而且在技术泛滥的今天,立法和监管的脚步很难跟上AI侵权的步伐.
3.3 道德与法制呈现非平衡特征
高新技术与经济利益相伴而行,利益驱使增加了AI背后的人的行为不稳定性.法律,是最低限度的道德,而用底线保护权利无异于战争时期用最低保障不至饿死的粮食补充人体营养,即使每个研发者都严格遵守法律,也难以有效保障人权.利用AI技术伪证、利用公众人物的脸无缝合成录音录像牟利的行为既新兴,又屡见不鲜.
4 大数据背景下保护人权的建议
4.1 源头控制者破除潛在偏见
应出台标准,明确AI的研发、制造、投入服务等环节的控制人员考虑人权的义务,尽量避免个人倾向和潜移默化的偏见.将一项人工智能应用投入使用时应充分考虑该投入可能对人权和少数群体的正当权益产生的不利影响,充分权衡投比和人权保护的天平,完善监测制度,设计模型进路化解潜在风险.
成专家小组,同学术机构广泛展开合作、甚至可培养专门人才,打破当前研究孤立化、零散化、对立化、竞争化的状态,实现台阶式正向循环发展.
4.2 提高数据精度
大数据环境下数据量快速的积累,要想分析出海量数据所蕴含的价值,筛选出有价值的数据十分重要.人工智能工程师应注重数据的来源和质量,通过数据抽取、数据清理、数据加载提高数据的可用性.减轻AI算法数据库的负担.
4.3 提高受众参与度
在受众参与方面,IOS系统的做法值得借鉴.在2014年前的unicode标准中,只有两个表情符号为非白人,在IOS系统全球推行的背景下,该现象有潜在嫌疑.IOS认识到这一问题并增添了一整套黑人emoji,设计师表示：“我们要传达黑人的创造力,设计产品要让世界刮目相看.我相信地球上的每个黑人都会爱上这套新表情”. 随后,IOS表情系统逐步发展为各色人种,细节之精妙颇值得称道.
应鼓励产品的潜在受众和可能受其影响的人参加到产品研发中来,降低可能存在的潜在偏见风险,严谨求是.此外,应提高AI应用的透明度和使用主体的知情权,重视AI绑架授权问题.
4.4 出台立法明确法律责任
应加强研究,赋予人工智能监管机构对人工智能源头控制者的监督权.同时出台相应法律法规并不断完善,设立一套完备的问责制度风险操控评估体系,减少研发者的自发性.确保人工智能的应用充分尊重基本人权,保护人类隐私和名誉权不受侵犯,当危害结果发生后,应有行之有效的应对措施,明确归责原则,增强人们对AI应用的安全感,从而放心大胆使用.
5 后记
AI科技在历史的洪流中曲折前行,便捷了人们的生活,是机遇也是挑战.各界在保留底线的前提下推动、进步,从不成熟到成熟, 从不完善到完善,这个过程既充满未知,也充满希望.在其发展中加强合作和立法探究,以期共同推进人类生活智能化与人权保护完备化,是世界各国当下正在追求的立法目标.
作者简介：袁星辰（1997.12-）,女,汉族,安徽亳州人,中国矿业大学（北京）法学专业本科生,美国萨姆休斯顿州立大学刑事司法学院交换生.
（作者单位：中国矿业大学（北京））
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