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MIT “暗黑版AI“ 现身引忧虑:作恶还是向善?
MIT “暗黑版AI“ 现身引忧虑:作恶还是向善?
7/9/2018 9:29:31 AM | 浏览:329 | 评论:0

MIT “暗黑版AI“ 现身引忧虑:作恶还是向善?

  近日,麻省理工学院媒体实验室出品了一个“暗黑版AI”,再次将人工智能的黑箱隐忧这个经久不衰的话题送上热门。据报道,实验室的三人团队联手创造了一个叫诺曼(Norman)的人工智能,与希区柯克经典电影《惊魂记》中的变态旅馆老板诺曼·贝兹同名。

  名如其人。诺曼会以负面想法来理解它看到的图片。例如,一张在一般AI看来只是“树枝上的一群鸟”的普通图片,在诺曼眼中却是“一名男子触电致死”。

  团队希望通过诺曼的表现提醒世人:用来教导或训练机器学习算法的数据,会对AI的行为造成显著影响。AI会成为什么样,有时人类可能束手无策。

  TA们的偏见就是人类的偏见

  诺曼们从哪来?答案首先藏在数据里。

  人工智能识别出的结果不是凭空而来,是大量训练的结果。如果要训练AI某一方面的能力,比如下棋,就需要收集、清洗、标记大量数据供机器学习。如果用于训练的数据不够多,就会造成AI学习的不充分,导致其识别结果的失误。数据本身的分布特性,如偏差甚至偏见,也会被机器“有样学样”。针对诺曼的表现,创造它的实验室也指出,当人们谈论人工智能算法存在偏差和不公平时,罪魁祸首往往不是算法本身,而是带有偏差、偏见的数据。因为当前的深度学习方法依赖大量的训练样本,网络识别的特性是由样本本身的特性所决定。尽管在训练模型时使用同样的方法,但使用了错误或正确的数据集,就会在图像中看到非常不一样的东西。

  另外是算法本身的影响。这可能是无法完全避免的,由深度学习算法本身的缺陷决定,它存在内在对抗性。目前最流行的神经网络不同于人脑的生物计算,模型由数据驱动,和人类的认知不具有一致性。基于深度学习的框架,必须通过当前训练数据拟合到目标函数。在这个框架之下,如果机器要识别狗,它会通过狗的眼睛、鼻子、耳朵等局部特征进行可视化识别,而这些可视化特征却能给想利用深度学习漏洞的人机会,后者可以通过伪造数据来欺骗机器。

  除了人训练机器的数据本身有偏差以外,机器通过对抗性神经网络合成的数据也可能有问题。由于机器不可能“见过”所有东西(比如识别桌子,机器不可能学习所有长短宽窄各异的桌子),人也不可能标记所有数据。如果研究者输入一个随机的噪音,机器可以向任何方向学习。这是一把双刃剑,机器也可能合成一些有问题的数据,学习时间长了,机器就“跑偏”了。

  数据的均衡或可减少“跑偏”

  不少科学家以“garbage in, garbage out”来形容“数据和人工智能的关系”。对机器学习而言,进什么就出什么。监督学习就是让模型拟合标签,比如训练者把帅哥都标记成‘渣男’,那么机器看到C. 罗,就会认为他是……”。人类本身就有各种歧视和偏见,用人类生产的数据训练AI,再批判AI不够正直良善,这么说有点危言耸听。

  偏见、刻板印象、歧视都是人类社会的痼疾,有些流于表面,有些深入社会肌理,无法轻易剥离。在这样的语境中产生的数据,携带着大量复杂、难以界定、泥沙俱下的观点。如果研究者没有意识到或着手处理这一问题,机器学习的偏见几乎无解。真正的“公正算法”或许是不存在的。

  在谷歌研究自然语言处理的科学家 Daphne Luong 表示,正确地校准标签对机器学习来说非常关键,有些数据集其实并不平衡,像维基百科上的数据,“他”(He)出现的次数远比“她”(She)要多。

  “数据的均衡”对人来说,不同人秉持着不同的价值观,但多听多看多受教育可以让人向良好的方向改进。机器学习也是如此。训练机器时,要注重数据的均衡,给它更多可靠的数据。研究团队成员具有多元的学术背景(如吸纳更多社会学、心理学等领域学者加入)、性别、年龄、价值观,也可以帮助机器学习更加均衡,减少机器出现偏见、谬误甚至失控的可能。

  机器学习的模型本身也要有一定的防攻击能力,从技术上防止本身结构设计的漏洞被攻击,研究者可以使用各种数据攻击机器,训练机器的反攻击能力。

作恶还是向善,是人类的选择

  1942年,阿西莫夫在短篇小说《环舞》中首次提出著名的机器人三定律:机器人不得伤害人类,或因不作为使人类受到伤害;除非违背第一定律,机器人必须服从人类的命令;除非违背第一及第二定律,机器人必须保护自己。半个多世纪过去,人工智能在大数据的加持下迎来爆发式发展。某些专用型人工智能把人类智能甩在身后,人们开始担忧,机器伤害人类的那一天是不是不远了。

  因此有一种看法很主流——人类训练有意识、有自我觉知的人工智能是不明智的。开个脑洞,机器一旦发展出自我意识,要反向攻击人类,场面或许失控。

  前段时间,据路透社报道,韩国科学技术院的人工智能研发中心正在研发适用于作战指挥、目标追踪和无人水下交通等领域的人工智能技术,希望在今年年底前研发出基于人工智能的导弹、潜艇和四轴飞行器。此事引发学术界的巨大震动,抗议纷至沓来,并最终以院长保证无意于“杀手机器人”的研发并重申人类尊严和伦理收场。在美国,以“不作恶”为纲的谷歌也因与国防部的合作协议涉及“Maven项目”被推上风口浪尖,反对者普遍认为,识别结果完全有可能被用于军事用途,比如说精准打击。谷歌最终表示终结协议。

  相较于舆论环境的忧心忡忡,研究者对“技术向善”普遍乐观。他们认为把AI和“杀人机器”联系在一起,近乎“捧杀”,夸大AI能力之余,也引发不明真相的公众恐慌,无益于人工智能的发展环境。

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