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人工智能的设计伦理主要关注什么问题?应当如何解决?
：全球范围内针对人工智能伦理准则的讨论已达成基本共识。在此基础上，本文进一步研究4个关键问题：人工智能伦理体系的运行机制问题、人工智能伦理准则的场景落地问题、人工智能伦理风险的预测判别问题，以及人工智能伦理对重大社会问题综合创新的支撑机制问题。这些问题超越了人工智能伦理准则的范围，却是一种完整、有效的人工智能伦理体系所必须解答的。本文的主要贡献是对这4个问题提出一套建议方案。
关键词：人工智能 伦理体系 伦理准则 风险预测 伦理性创新
Ethical system of artificial intelligence: infrastructure and key issues
CHEN Xiaoping
Abstract: On the basis of consensus on ethical guidelines or principles so far reached in the world, four key issues on ethical system of AI will be studied further in this paper: operating mechanisms of AI ethics system, the grounding of AI ethical guidelines in real-world scenarios, prediction and identification of ethical risks of AI technology, and comprehensive innovation mechanisms of handling major social problems supported by the AI ethics system. These issues go beyond the realm of AI ethical guidelines, while they must be solved in order to develop a complete and effective operating system of AI ethics. A preliminary plan for solving these issues is proposed as the main contribution of this paper.
随着人工智能第三次浪潮带来的重要进展，人工智能伦理挑战已成为当前国内外普遍关注的一个焦点，一些组织和机构开展了相关议题的研讨，发布了一批人工智能伦理准则的建议。中国人工智能学会对人工智能伦理问题高度重视，于2018年年中开始组建人工智能伦理专委会。在2019全球人工智能技术大会上，5月26日举行了“全球视野下的人工智能伦理”论坛，在国际上首次提出了人工智能伦理体系规划问题，这意味着人工智能伦理建设开始进入第三阶段，而人工智能伦理体系的关键问题研究提上了议事日程。正如中国人工智能学会理事长李德毅院士在论坛致辞中指出的那样，本次论坛具有里程碑意义。
1 人工智能伦理建设：从伦理准则到伦理体系
人工智能伦理建设已经历了两个阶段。第一阶段是人工智能伦理必要性的讨论，从专业角度说，耶鲁大学Wendell Wallach等美国学者起了带头作用，在国际上引起了普遍重视；从更广泛的背景看，尤瓦尔·赫拉利的《人类简史》发挥了重要的推动作用。第二阶段是人工智能伦理准则的讨论，欧盟走在前面，中国和其他一些国家也积极参与其中。
在第二阶段，欧盟人工智能伦理高级专家组提出了人工智能伦理的7条准则[1]，包括：确保人的能动性和监督性、保证技术稳健性和安全性、加强隐私和数据管理、保证透明度、维持人工智能系统使用的多样性、非歧视性和公平性、增强社会福祉、加强问责制。我国清华大学人工智能与安全项目组提出了6条准则[2]：福祉原则、安全原则、共享原则、和平原则、法治原则、合作原则。据不完全统计[3-15]，迄今已有40多个机构或组织提出了各自的人工智能伦理准则建议。总体上看，所有这些准则建议是基本一致的。
人工智能主要解决什么问题
人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：
一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息；
二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应；
三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息；
人工智能中问题求解的方法是什么
人工智能大部分问题可以归类到识别、分类问题上，常用方法包括：人工神经网络，SVM,KNN，Bayes，决策树，深度学习算法，等等，。针对不同对象的问题有各自 的优缺点。人工智能最本质上就是对数据的处理，语音数据，图像数据，自然语言等等，
问人工智能的奇葩问题
问人工智能的奇葩问题：
1、实现目标或解决问题需要哪些数据。
在人工智能项目团队确定了人工智能可以实现的目标或可以解决的特定问题后，组织团队将继续提出问题，以确定实现目标或解决特定问题所需的数据或变量。
2、如果还没有数据，将从哪里获取数据?
如果组织发现自己需要更多数据，下一步将确定从何处获取所需数据。组织是否生成了数据，是否购买或租用了这些数据？
3、组织的计算策略是什么：内部部署、云计算还是混合部署?
人工智能项目遇到的一个主要问题是让它在与组织的整体数字计算战略不一致的计算平台上运行。组织需要了解当前和将来的计划可以帮助人工智能团队正确规划最佳方法，以接近用于人工智能或机器学习模型的平台。
4、移动和存储数据的计划是什么？
想象一下，跨国公司的业务部门遍布世界各地，在各地的多个地点生成数PB的数据。那么是在创建数据的地方进行处理，还是在世界各地的站点之间以某种方式传输数PB的数据？这是人工智能项目有时没有考虑的关键事项之一。
5、将如何消除偏见并验证模型结果?
收集数据并保存之后，需要确保知道如何验证人工智能或机器学习模型生成的结果。一种方法是运行已知数据集并查看结果，以确保组织对预期结果具有更高的准确性。
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