《人工智能治理与可持续发展实践白皮书》：直面六个热点争议问题！(2)

5.自动识别：人工智能可以放心使用吗？

2021 年，美国底特律市的一位男子开启自动驾驶模式后，撞上马路中行驶的半挂卡车，不幸身亡。据分析，事故原因是自动驾驶系统将货车的白色车厢错误识别为蓝天白云，因而没有及时采取刹车制动等措施。之前也发生过数次类似事件，这难免让人们产生疑问，人工智能自动识别的结果可以放心使用吗？

6. 深度合成：眼见不一定为实

近年来，利用“深度合成”技术恶搞公众人物的事件不时发生，造成了恶劣的影响。随着“深度合成”技术和工具快速成熟与扩散，其风险不断增大，恶意使用极易造成虚假信息泛滥，可能严重妨碍司法公正、引发信任危机，甚至危害国家安全。

0.2

人工智能的风险初步探析

引发人工智能风险的因素是多方面的，主要涵盖数据、技术和管理三个方面。一是人工智能系统依赖于训练数据，但时常存在数据选择偏差或质量低下等情况；二是人工智能技术自身还存在不可解释、鲁棒性差等一系列缺陷；三是企业原有的管理体系已经难以适应当前人工智能等新技术的发展情况。 1.数据不完备和滥用风险突出

1）数据不完备 人工智能进行自动化决策时，如果数据不充分、不达标，就会造成结论偏离的情况。例如，外卖平台的决策调度算法缺少对天气变化、交通状况、电梯的等待时间等数据输入，会给出偏少的预估时间，增加骑手负担；电商平台进行商品推荐时，如果仅使用用户的搜索、购买等行为数据，而缺乏对商品功能与用户兴趣点对应关系的认知，则易形成重复推荐的信息茧房。 2）数据投毒 如果训练集中混杂了虚假的数据，还会对算法形成欺骗，在自动化决策中给出错误的结果。比如在平台电商场景中，商品检索排序依据中包含了商品的销量、评价等信息，如果不法商家雇佣刷手虚构交易和评价，就会对排序算法形成欺骗，使其在排序结果中占据更好的位置。 3）数据滥用 技术进步扩大了用户个人信息的边界，互联网平台企业可以在线且及时的采集用户购买、收藏、浏览等行为，拥有丰富的算力资源和出众的算法能力，如果企业在借助人工智能对用户数据进行加工、使用的过程中不能够严格遵守法律法规，则可能因为数据滥用而损害用户的权益。 2. 人工智能算法存在固有缺陷