對于人工智能治理問題，尤其是數(shù)據(jù)隱私問題，或者當人工智能逐漸深入到更多行業(yè)所面臨的新技術替代傳統(tǒng)勞動模式時，你怎么看？

人工智能的發(fā)展帶來了一系列倫理法律問題。例如數(shù)據(jù)安全、算法公平透明等問題。目前，人臉識別引起的個人隱私擔憂、大數(shù)據(jù)殺戮引起的算法不公平現(xiàn)象屢見不鮮，呼吁我們盡快制定相關管理規(guī)則。

實際上，人工智能治理規(guī)則已成為人工智能國際競爭的焦點。中國企業(yè)走向市場，必須積極回應相關產(chǎn)品和服務背后的倫理價值。近年來，許多國際組織和國家和地區(qū)政府都發(fā)布了標準。OECD、20國集團等國際組織已經(jīng)發(fā)布了人工智能治理原則，尤其是歐盟最積極。2019年，歐盟委員會人工智能高級專家組發(fā)布了兩份文件:《人工智能倫理指南》和《人工智能政策與投資建議》，為歐洲人工智能治理勾勒出一個全面的藍圖。在2020年新冠肺炎肺炎肺炎疫情背景下，歐盟繼續(xù)推進人工智能倫理指南的落地工作，發(fā)布相關白皮書。歐盟此舉是為了讓歐洲在人工智能發(fā)展中處于道德制高點，從而在與美國和中國的競爭中處于有利地位。我們需要密切關注國際人工智能倫理指南的發(fā)展，避免被動規(guī)則的發(fā)展。

需要特別注意的是，人工智能的發(fā)展與價值觀密切相關，西方的一些規(guī)則需要批判和吸收。例如，西方的實踐過程已經(jīng)表明，沒有邊界的隱私概念的使用將影響人工智能的技術開發(fā)和應用。一些歐洲國家過于強調所謂的隱私，導致人工智能技術研發(fā)和工業(yè)發(fā)展普遍滯后。在我國人工智能發(fā)展的過程中，我們不能盲目引入西方所謂的隱私概念，而應該根據(jù)自己的國情妥善處理發(fā)展和治理的關系，走出自己的發(fā)展道路。

隨著人工智能逐漸深入到更多的行業(yè)，必然會面臨新技術對傳統(tǒng)勞動模式的替代，人工智能技術在促進職業(yè)教育、創(chuàng)造新型職業(yè)就業(yè)需求方面也同樣具有相應的作用。十四五規(guī)劃提到有效提高勞動者技能，提高就業(yè)質量和收入水平，形成人力資本升級和產(chǎn)業(yè)轉型升級的良性循環(huán)。隨著科技的升級，必然會有一部分傳統(tǒng)的勞動形式被機器逐步取代，這是一個不可避免的問題。我國在數(shù)字化、信息化等領域所奠定的基礎，為人工智能的發(fā)展奠定了良好的基礎，目前我國在人工智能方面的學術成果、從業(yè)人員、應用規(guī)模都處于世界前列。而另一方面，也有相當規(guī)模的工人在工廠生產(chǎn)線上從事重復性工作，將來將被機器取代。

目前的現(xiàn)象主要有兩個因素：一方面，國內與人工智能相關的勞動主要集中在研發(fā)、設計等上游層面，在數(shù)據(jù)生產(chǎn)(目前的人工智能技術需要消耗大量的培訓數(shù)據(jù))、設備運行維護等中下游層面，人工智能職業(yè)教育尚未形成普及，人工智能相關的職業(yè)教育是未來可以推進的方向。而人工智能配套產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也需要跟上，如國內已有專業(yè)數(shù)據(jù)公司提供專業(yè)數(shù)據(jù)采集、標注等數(shù)據(jù)生產(chǎn)服務，為各種類型的人工智能應用研發(fā)提供必要的培訓數(shù)據(jù)。伴隨著人工智能研發(fā)投入的增加，這類數(shù)據(jù)公司的生產(chǎn)能力和服務類型的擴大必然要跟上行業(yè)擴張的速度，因此會產(chǎn)生許多新的勞動需求和細分職業(yè)類型(如專業(yè)數(shù)據(jù)標注、測試等)，從而拉動就業(yè)需求，形成正向循環(huán)。

科技是一把雙刃劍，在大力發(fā)展人工智能的同時，要加強人工智能安全技術，尤其要注意數(shù)據(jù)隱私和AI倫理。

個人數(shù)據(jù)隱私和人工智能倫理問題一直是國際社會關注的話題。在人工智能大力發(fā)展的過程中，應避免數(shù)據(jù)濫用，加強數(shù)據(jù)治理。十四五規(guī)劃明確提到加強網(wǎng)絡安全關鍵技術研發(fā)，加快人工智能安全技術創(chuàng)新，提高網(wǎng)絡安全產(chǎn)業(yè)綜合競爭力。據(jù)此判斷，人工智能粗放發(fā)展的時代已經(jīng)過去，涉及個人數(shù)據(jù)隱私的人工智能應用的研發(fā)將形成更高的準入門檻，那些已經(jīng)在當?shù)氐募夹g公司將需要更加重視標準化的數(shù)據(jù)使用。AI倫理，包括自動駕駛、個人信用信息、司法取證等應用采用人工智能推理結果后的責任如何定義，人工智能推理結果的解釋仍處于探索階段。在技術層面，行業(yè)已經(jīng)開始關注模型可解釋性問題，嘗試用各種方法進行深度學習的黑盒分析和解釋。

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