专访旷视AI治理研究院院长徐云程：AI产业不可套用互联网“先发展后治理”思路

每经记者 刘春山    每经编辑 文多    

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“人工智能算法下一些外卖骑手挑战交通规则，‘助手’可能变‘杀手’”；“法院认定人工智能生成文章构成作品，拥有著作权”；“‘无人车’行驶背后的权责归属引关注”……刚刚过去的2020年中，随着人工智能技术大范围应用，引起的社会伦理争议也在增多。AI造福人类的同时，外界也越来越关注人工智能该如何去治理？

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就AI治理现存挑战、人工智能治理中企业的责任等问题，《每日经济新闻》记者近日与旷视首席发展官、AI治理研究院院长徐云程进行了深度的交流。以刚发布的“2020年度全球十大人工智能治理事件”为例，徐云程谈道，虽然企业的AI治理并无成熟的模式可遵循，但AI企业担负着推动AI产业可持续发展的重任，需要秉持长期主义精神，任重而道远。企业做AI治理，需要一手拿着“望远镜”，看到技术研究的过去与未来，另外一手拿着“显微镜”，将紧迫的问题放大。

徐云程同时称，技术治理的理念在以往是“让子弹飞一会儿”模式，互联网产业的发展就是先发展后治理。“但人工智能技术，因为它的影响力巨大和迭代速度加快，所以业界现在越来越有共识，不能套用以前先发展后治理的思路，要边发展边治理。”徐云程呼吁，当前对人工智能伦理的担忧已经上升到伦理风险的高度，各界应该尽快采取行动。

徐云程 图片来源：受访者提供

企业人工智能治理需要自上而下推行

NBD：目前，人工智能治理存在哪些挑战？

徐云程：一方面，大众对于人工智能的技术和产品效用存在严重的信息不对称，如果此时又缺少充分的沟通，很容易产生负面认知，从而对人工智能产业的发展造成不利影响。

再则就是，人工智能的伦理问题落到企业语境下要成为可执行的企业治理行动，而这个过程是一个典型的交叉学科范畴。如何以多方参与的形式、运用综合手段来推动企业的发展，对于企业来说是个巨大考验。

三是我们发现许多新产生的问题目前还没有得到人们的普遍重视，更缺少专门的深度研究。这造成了在AI治理的领域，问题远远多于答案。

NBD：怎么理解人工智能算法的黑箱特性？

徐云程：大家对于AI进行深度学习（这点上），算法黑箱是海内外共通的担忧。在现在的技术水平下，深度学习算法有它自己的黑箱特性。这就要求我们在进行产品研发和设计时，考虑到深度学习算法的必要性、是否有替代技术。另外就是，我们要关注深度学习算法精确程度是否足以商业化，是否会有误判的情形。

NBD：旷视的人工智能治理是如何推行的？

徐云程：AI治理这件事情在旷视先是自上而下推行，需要高层发起和推动。现在慢慢变成了自下而上——各层的员工开始有感知、有意识，正逐渐成为“大众运动”。

对内，AI治理从研发学术、产品工程、客户渠道和运营管理四个方面开展了务实的工作。在新产品产生的过程中，我们希望在产品早期规划研发的时候，就要加入AI治理的介入，把AI伦理作为一个打分项，整体考虑要不要做这样一个产品。在客户管理沟通中，我们在每件软、硬件产品中都放入了《正确使用人工智能产品倡议书》，倡导客户和合作伙伴一起加入AI治理的行列。

NBD：你在AI治理研究院的研究方向是什么？

徐云程：人工智能最重要的是“数据”问题。数据隐私保护与数据安全，是需要全社会长期关注的事情，这不光涉及到科技伦理问题，也涉及到法律法规的制定，以及技术应用本身。这其中需要相关各方去界定隐私的含义和边界、数据使用的规则和惩戒，以及如何形成对各种数据管理的多元共治。

再则需要思考，人工智能产业哪些场景下技术的产品化面临红线。这需要探索企业内部风险评估与管理的路径，通过将目标、人员、规则、机制、技术进行有机融合，形成一套管控体系。

体验AI写诗。图片来源：每经记者 张建 摄（资料图）

要用“显微镜”将紧迫的问题放大看

NBD：企业以商业利益为主，进行AI治理必然增加成本？

徐云程：大众对于伦理道德认知有一个循序渐进的过程。对于企业来说，一个负责任的企业、有中长期发展规划的企业，才是一个稳健型的企业。企业的AI治理是个长效机制，我们看到很多两年前不是问题的现象，在今天都成为了潜在的风险，或者成为一个合规成本。

所以，相较于回报，AI治理的投入就并不显得大了。这并不是只要重金投入就能做好的事情，更多的是大家意识到这件事情的重要性，值得专心去做。我们很多研究课题是联合外部一流的研究机构一起做的。专业的人做专业的事，企业也没有必要去培养几十人的研究团队、天天做和业务没有关系的课题了。

对于产业发展的治理，以前经常碰到这种思潮，即科技创新需要“让子弹飞一会儿”，大家都希望在开始时给技术一段自由发展的时间，当问题累积到一定程度之后，再来研究解决的方法。所谓“先发展后治理”的模式就是这样产生的，互联网时代是这样，其他技术的治理也是这样。但随着人工智能技术越来越强大，它的影响力更深更广，迭代速度也更快，所以业界现在越来越有共识，不能套用以前治理的老方法，而是要“边发展边治理”。当然，这样也引发了下一个问题，即在创新往前冲的过程中，怎样才能做到对风险的预判？

NBD：近两年，外界对人工智能治理的关注有什么变化？

徐云程：我们刚开始是通过海外媒体关注到人工智能治理这件事情的。在2019年，海外媒体和旷视做交流的时候，三句不离和AI伦理有关的事情，以及企业在做哪些治理工作。因此，初期我们更多是跟海外沟通并寻找一些全球可借鉴的经验。

第二个阶段是2019年中后期，我们看到国内社交媒体上越来越多的人开始关注AI技术是不是在向可持续的、负责任的方向发展。因此，我们意识到，这是个全球性话题，需要社会各界、国内外各方共同参与。

到2020年第三个阶段，旷视开始在企业内部管理上做更多的反思和突破。随之发现，在企业运营的流程中和人员培训的过程中，AI治理对企业的健康发展可以带来很多价值，也可以具有很多优势。

NBD：在做人工智能治理时，你认为企业的态度应该是什么？

徐云程：技术的发展、商业的应用、规则的制定应该是相辅相成的，越多的交流越能让产业健康发展；同时AI治理的每一步都要反映到日常工作中。虽然企业的AI治理并无成熟的模式可遵循，但我们正在秉持一贯的长期主义精神，用大胆向前、小心求证的方式探索一条适合自己的道路。

所以，企业做AI治理，需要一手拿着“望远镜”，一手拿着“显微镜”。“望远镜”是指帮助企业看到技术研究的过去与未来，国内外的差异，综合思考问题、解决问题。“显微镜”是指将紧迫的问题放大，仔细研究，厘清其中缘由，并快速解决。企业只有充分发挥“望远镜”和“显微镜”的综合作用，才能把握正确的发展方向，真正实现用人工智能造福大众。

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