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2022年世界互联网大会人工智能与数字伦理论坛给了我们答案：不能。
清华大学人工智能研究院名誉院长、中国科学院院士张钹解释，早期无智能的机器才能完全听从人类的指挥，一旦让机器朝着智能化方向发展，就不能让机器完全听从人类的摆布，需要赋予它一定的自由度和自主权。
从技术层面来看，深层次神经网络则是根据这一原理，利用概率数据工具，使机器能够生成丰富多样的文本和图像。但亦会存在风险——生成不合格和有害文本与图像的概率。
“这是我们赋予机器智能的同时，所必须付出的代价，难以避免。”张钹说，人工智能的发展必然带来对伦理和传统规范的冲击。
只不过没想到的是，这一担忧来得这么快。本世纪初，基于大数据的深度学习被广泛地应用在各个领域，用来完成决策、预测和推荐等任务，给人类社会带来很大的影响。但是人们很快发现，基于大数据的深度学习算法，具有不透明、不可控和不可靠等缺陷，导致人工智能技术很容易被无意误用，可能给人类社会带来严重的后果。
这样的不良后果包括一旦神经网络违背用户的要求，生成充满种族、性别等偏见，不公正和错误百出的文本和图像，就会完全不受使用者的控制，可能带来破坏公正性和公平性的严重后果。
“我们以为只有当机器人的智能接近或者超过人类之后，我们才会失去对它的控制，没有想到的是，在机器智能还是如此低下的时候，我们已经失去对它的控制。”张钹提醒，人工智能的伦理风险就在眼前，治理迫在眉睫。
那能否通过给机器规定严格的伦理准则，来限制它的错误行为？难！张钹解释，不仅因为伦理的准则很难准确描述，即便可以定义，也很难执行。
张钹分析，人工智能无论是被有意滥用还是无意、误意都需要治理，不过这两者的治理性质完全不同。前者要靠法律约束和社会舆论的监督，是带有强制性的治理。后一种则需要通过制定相应的评估准则和规则，对人工智能的研究开发和使用过程，进行严格的科学评估和全程监管，以及采取补救措施等，避免人工智能被误用。
“从根本来讲，人工智能的研究、开发都需要以人为本，从公正公平的伦理原则出发做负责任的人工智能。”张钹说，当下发展第三代人工智能的思路是，努力建立可解释的鲁棒（音译自“robust”，学术上即一个系统或组织有抵御或克服不利条件的能力）人工智能理论。在此基础上才有可能开发出安全、可信、可控、可靠和可扩展的人工智能技术，最终推动人工智能的公平、公正和有益于全人类的应用与发展。
重中之重是建立国际合作。张钹提出，世界应当通力合作，共同制定出一套符合全人类利益的标准，让人工智能健康发展，造福于全人类。 声明：凡资讯来源注明为其他媒体来源的信息，均为转载自其他媒体，并不代表本网站赞同其观点，也不代表本网站对其真实性负责。您若对该文章内容有任何疑问或质疑，请立即与ZGJQR(www.robot-china.com)联系，本网站将迅速给您回应并做处理。
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