不要暂停 AI 开发，而是优先考虑道德标准
将生成式 AI 系统引入公共领域，让全世界看到新的技术可能性、影响，甚至是许多人尚未考虑到的后果。得益于 ChatGPT 这样的系统，现在几乎任何人都可以使用高级 AI 模型，这些模型不仅能够像早期版本的 AI 一样检测模式、打磨数据和提出建议，还能超越这些功能，创造新内容、开发原创聊天内容响应等信息。
当合乎道德标准的设计被负责任地推向市场时，生成式 AI 将提供前所未有的机会，造福企业和社会。它们有助于打造更好的客户服务，并改善医疗保健系统和法律服务。它们还可以支持和增强人类创造力，加快科学发现，并促进提出更有效气候挑战应对方案。
我们正处于 AI 开发、部署和使用及其加速人类进步的潜力的关键转折点。然而，巨大的潜力也伴随着风险，例如生成虚假内容和有害文本、可能的隐私泄露、偏见的放大，以及这些系统的运行方式极其缺乏透明度。因此，至关重要的是，我们必须审视 AI 对劳动力未来、民主制度、创新活力，以及人类整体福祉与地球可持续发展可能产生的深远影响。
近期，部分科技行业领袖联名呼吁暂停训练更强大的 AI 系统，为期六个月，以便制定新的伦理标准。尽管这封公开信的初衷与动机无疑是良好的，但它忽略了一个核心要点：如今这些系统仍处于我们的掌控之中，解决方案亦是如此。
通过负责任的模型训练，在 AI 全流程中嵌入“设计即伦理”的理念，并依托多方利益相关者围绕 AI 开展协作，完全能够让这些系统变得更完善，而非更具风险。AI 是一项不断发展的科技。因此，无论是当前已投入使用的系统，还是未来即将上线的系统，模型训练都必须成为负责任 AI 构建流程的核心环节。我们无需通过暂停技术发展来推进负责任的 AI 实践。
如今正是时候，严肃对待我们所有人必须持续采纳并不断完善的 AI 伦理标准与管控框架。几年前，IBM 成立了业界首个 AI 伦理委员会，同时制定了全公司的 AI 伦理框架。通过从我们的行业地位来评估当前和未来的技术环境，以及通过优先考虑与他人合作的多利益相关者方法，我们不断努力加强和改进这一框架。
我们的董事会构建了负责任的集中式治理架构，该架构制定明确的政策准则，并在 AI 全生命周期中推动责任落实，同时保持灵活敏捷的特性以适配 IBM 的业务需求。这一举措至关重要 —— 无论是传统 AI 系统还是更先进的 AI 系统，我们始终坚持这一治理原则。原因再明确不过：我们不能只聚焦于未来 AI 系统的潜在风险，而忽视当下已投入使用的系统所面临的现实挑战。价值对齐与人工智能伦理建设必须即刻行动，且需随着 AI 技术的迭代持续演进优化。
除了合作和监督之外，构建这些系统的技术方法从一开始就应该考虑伦理问题。例如，对 AI 的担忧通常源于对“黑匣”内部情况缺乏了解。正因如此，IBM 研发了一套人工智能治理平台，该平台可监控模型的公平性与偏差情况，追溯所用数据的来源，并最终实现更透明、可解释且可靠的 AI 管理流程。此外，IBM 的企业 AI 战略以在整个 AI 生命周期流程中嵌入信任的方法为中心。这始于模型构建阶段，延伸至系统训练所依赖的数据层面，最终覆盖这些模型在特定业务应用领域（而非开放领域）的落地应用全流程。
首先，我们敦促私营部门的其他人士将伦理和责任置于其 AI 议程的首位。全面叫停人工智能模型训练，再叠加当前业界对 AI 伦理建设的投入日趋边缘化这一趋势，最终只会造成更多危害，阻碍行业发展。
其次，政府应避免在科技层面广泛监管 AI。否则，我们最终会采取一种疲于奔命、无所作为的方式，阻碍有益的创新，而且不具备前瞻性。我们敦促全球立法机构改用明智、精确的监管，对社会危害风险最高的 AI 用例实施最严格的管控。
最后，企业如何保护与 AI 系统交互的数据隐私，仍然不够透明。这正是美国亟需一部统一的联邦隐私法的原因所在。个人所享有的隐私保护，不应仅仅因为跨越了州界就发生改变。
最近我们社会对 AI 的关注让人想起那句老话：能力越大，责任也越大。我们不应全面叫停人工智能系统的研发工作，而应持续破除协作壁垒，携手推动负责任 AI 的发展——涵盖从会议室中的创意雏形，到模型训练、技术研发，再到最终落地实际场景部署应用的完整流程。此事利害攸关，我们的社会理应获得这样的保障。