中新網(wǎng)12月22日電 (記者 李金磊)數(shù)字化3.0時代，人類生活越來越離不開人工智能。如何防止人工智能技術被“惡用”？越來越多的虛擬人是否會取代部分真人職業(yè)？如何克服算法歧視，讓人工智能實現(xiàn)可知、可信、可控、可用？

　　圍繞上述熱點問題，清華大學人工智能國際治理研究院副院長、人工智能治理研究中心主任梁正接受了中新網(wǎng)專訪，進行解讀。

　　防止人工智能技術被“惡用”

　　AI換臉、AI換聲、三維重建、智能對話……深度合成技術應用日益廣泛，催生了美顏美妝、影視制作、智能客服、虛擬主播、元宇宙等應用服務，但也存在著被惡意利用的現(xiàn)象，一些不法人員用來制作、復制、發(fā)布、傳播違法和不良信息，詆毀、貶損他人名譽、榮譽，仿冒他人身份實施詐騙等。

　　怎樣抵御這些可能的“惡用”？梁正表示，對于深度合成，AI換臉是一個典型的應用。最近三部門出臺了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務深度合成管理規(guī)定》，對于規(guī)范深度合成服務提出了明確要求。

　　根據(jù)規(guī)定，提供人臉、人聲等生物識別信息顯著編輯功能的，應當提示使用者依法告知被編輯的個人，并取得其單獨同意。提供智能對話、合成人聲、人臉生成、沉浸式擬真場景等具有生成或者顯著改變信息內容功能服務的，應當在生成或者編輯的信息內容的合理位置、區(qū)域進行顯著標識，向公眾提示信息內容的合成情況，避免公眾混淆或者誤認。

　　梁正指出，使用個人肖像如果沒有征得同意，就去公共互聯(lián)網(wǎng)上采集使用的話，這屬于違法行為。平臺上如果有類似應用，平臺就有責任去監(jiān)督。即使是合法的使用，也要打上標簽，讓大家知道這不是真的，一定程度上可以減少深度合成內容產(chǎn)生的認知偏差和社會誤導。如果平臺自己去提供這一類服務，還要求用相應的工具去識別它不是真實的，這就對平臺提出了更高的要求。

　　“不僅要合法合規(guī)，而且還要合意?！?梁正表示，要進一步完善法律法規(guī)，嚴格落實相關規(guī)定，建立健全懲罰制度，個人要有維權意識，通過救濟渠道維護自身合法權益，從而減少AI被惡意利用的現(xiàn)象。

　　虛擬人已經(jīng)開始取代部分真人職業(yè)

　　近年來，虛擬代言人、虛擬主播、虛擬演員歌手，越來越多虛擬人在被推向市場。人們擔心，虛擬人在未來或將取代部分真人職業(yè)。

　　“在娛樂、新聞領域，虛擬人的應用越來越多，因為它是一個低成本、高效率的方式?！痹诹赫磥?，虛擬人越來越多也是一種必然的趨勢，而且已經(jīng)在替代部分真人職業(yè)了。比如，現(xiàn)在很多虛擬新聞主播，還有電話客服越來越多使用智能語音服務?！斑@個替代它一定是會部分發(fā)生的?！?/p>

　　新生事物發(fā)展背后也存在一些隱患。梁正提醒，大家不要把真假弄混了，虛擬人的形象、內容、對話都是基于訓練的結果，或者是事先編好的，如果把它當成真人的話，就會產(chǎn)生誤導。

　　“比如說，跟對話機器人去對話要非常小心。對于有些敏感話題，因為它背后沒有意識，是順著你說的，如果沒有干預就可能產(chǎn)生誤導，但它沒有辦法承擔責任。所以要對虛擬形象的深度合成打上標簽，并限定它的使用場景。特別是在教育醫(yī)療這樣一些敏感的高風險場景，人工干預是必須的?！绷赫f。

　　梁正認為，虛擬人的應用總體要分場景，在游戲、天氣預報、新聞播報等一些低風險場景問題不大，但如果是高風險場景，就要非常小心，虛擬形象能夠做什么，什么不能做，要把界限劃清楚，比如心理陪伴機器人，要評估它說的話帶來的長期心理影響是什么樣的。

　　下一代人工智能應該是可解釋的

　　人工智能不離開算法，算法公平和算法歧視話題也備受關注。國外一些研究和媒體報道提到，算法開發(fā)者或算法本身根據(jù)大數(shù)據(jù)積累存在種族、性別、文化等歧視的可能性。

　　對此，梁正表示，算法是依據(jù)數(shù)據(jù)訓練出來的，數(shù)據(jù)的有偏性是導致算法本身有偏性的一個主要原因。所以，算法歧視不是算法造成的，是社會本身造成的，是算法本身的技術特點所導致的，使用大量已經(jīng)帶有傾向性的數(shù)據(jù)，算法也就會作出一種傾向性的判斷。

　　梁正指出，要想改變這種偏見，首先要糾正社會偏見。所以在使用數(shù)據(jù)的時候，要進行人工干預，在統(tǒng)計學上可以通過一些模擬數(shù)據(jù)來做一個平衡，但根本上是要賦予人工智能以常識，要把一些因果的因素考慮進去，而不是單純只依賴于這種數(shù)據(jù)。

　　“絕對的算法公平并不存在。” 梁正認為，算法公平具有多維性，常常面臨“不可能三角”式的挑戰(zhàn)。在公共管理領域中，起點公平、過程公平、結果公平三者同時實現(xiàn)基本是不可能的。絕對的公平實際上在算法的設計中其實也是做不到的，關鍵取決于你要什么樣的目標。

　　梁正表示，要實現(xiàn)人工智能可知、可信、可控、可用。可知也就是可解釋，這是最基礎也是最復雜的層面，下一代人工智能應該是可解釋的，如果說它不能夠被解釋的話，就會限制它很多方面的應用和大家對它的信任。算法可解釋，這種條件下才能夠放心去使用它。

　　“現(xiàn)在最大的問題就是黑箱，現(xiàn)有的人工智能是基于數(shù)據(jù)訓練出來，你不知道中間發(fā)生的事，而新一代的人工智能就是要在數(shù)據(jù)的基礎加上知識，甚至要加上我們的邏輯，讓它能夠按照我們可理解的方式運行?！绷赫f。(完)