或許未來有一天，人類真的可以設計出如電影中那些像人一樣的 AI 系統或機器人。但目前為止，你常聽到的 AI 其實既很厲害又很不厲害，為什麼呢？厲害的是它下圍棋可贏過世界冠軍，還能夠比放射科技師更快、更準確地辨識 X 光片中疑似病變的細胞；但它不厲害的是，很會下圍棋的 AI 就只能下圍棋，別說不會打牌，連撲克牌是什麼都不知道！而且每次學新事物幾乎都是打掉重練，得不斷做好多考古題才有可能學得會，不像人類通常教幾次就會舉一反三。
不過，即使目前世界上的 AI 都是這種只具備特定功能的「弱 AI」（artificial narrow intelligence, ANI），但已經為這個世界帶來相當大的進步與便利。所以，以下要談的就是 ANI 的倫理與風險。
談到這種只具特定功能的 ANI，讀者知道目前生活周遭有哪些事物有利用 AI 技術嗎？其實 Google 上的搜尋資訊、Facebook 或 Instagram 的訊息推薦、對智慧型手機喊「Siri 現在外面有下雨嗎？」等功能，或是以掃瞄臉部解鎖手機與進入大樓、YouTube 或 Netflix 推薦觀賞影片，甚至是投履歷求職、銀行審核貸款申請等都常用到 AI 技術，它早在我們日常生活中隨處可見。
但也正是如此，讓人們這幾年在使用 AI 時，逐漸發現它可能造成的問題或傷害，以下簡單介紹常見的四種AI應用可能造成的倫理問題或風險。
演算法偏誤
第一種是演算法偏誤（algorithmic bias）。什麼是演算法偏誤？簡單來說就是 AI 在某些群體的判斷準確率或預測結果上總是很差，導致結果可能對於此群體造成系統性的不利。但為何會造成演算法偏誤？常見原因有三項。
第一項原因是，建立 AI 模型的研究資料集有偏誤，在性別、種族、社經地位等特徵上，沒有真實世界的人口分布代表性。例如數位裝置採用 AI 臉部辨識技術解鎖，原本是希望保護個人使用數位裝置的安全性，結果皮膚深的人卻常常遇到辨識失敗而無法解鎖。這通常是因為目前許多 AI 模型都是以機器學習技術設計，而機器學習的主要特性就是從過去人類留下的大量資料中學習；當初提供電腦學習臉部辨識的圖片時，如果多數都是白皮膚而非黑皮膚、多數都是男性的臉而非女性的臉，那麼電腦在學習辨識人臉的準確率上，整體而言辨識男性白人就會比辨識女性黑人要高出許多。
第二項產生演算法偏誤的原因是建立 AI 模型的研究資料集不只有偏誤，還反映現實社會中的性別、種族、社經地位等歧視；例如美國警政單位以過往犯罪資料訓練出獄後犯人再犯風險評估的 AI 模型，那些資料不意外地有色人種的犯罪紀錄遠多於白人犯罪紀錄。然而，那些紀錄也反映美國社會長久以來對於有色人種的歧視，其中包含警察對於有色人種的盤查比例遠高於白人、法院對於有色人種的定罪比例及判刑嚴重程度也遠高於白人、警力通常被派往多黑人與拉丁裔人種居住的窮困社區盤查等。所以根據過往犯罪資料所訓練出來的 AI 模型，不意外地也就會預測有色人種的再犯機率普遍來說比白人高。
第三項產生演算法偏誤的原因則是 AI 學會了連系統開發者都沒有察覺到，潛藏在資料裡的偏誤。例如科技公司人資部門本來想借助 AI 更有效率地篩選出適合來面試的履歷，所以挑選在該公司任職一定年資且曾升遷二次的員工履歷來訓練 AI 模型。問題是，高科技公司向來男多女少，所提供給 AI 學習的資料自然就男女比例相當不均。AI 也就學會了凡是出現偏向女性名字、嗜好、畢業學校系所等文字的履歷，平均所給的評分都比出現偏向男性等相關文字的履歷還低。
但目前科技公司陽盛陰衰，是受到以往鼓勵男性就讀理工、女性就讀人文科系，或男性在外工作女性在家帶小孩等性別刻板偏見所影響。所以 20～30 年來許多人做出各種努力以消除這種性別刻板偏見所帶來的不良影響，政府也努力制定各種政策來消除這種不當的性別偏見，像是求才廣告基本上不能限定性別、公司聘雇員工應該達到一定的性別比例等。因此，訓練 AI 的研究資料一旦隱藏類似前述性別比例不均的現象，訓練出來的 AI 預測結果就彷彿帶有性別歧視，讓人們過往致力消除性別不平等的各種努力都白費了！
其他 AI 應用帶來的倫理與風險
除了演算法偏誤的問題外，第二種可能帶來的倫理問題或風險是 AI 技術已經偏離原先使用目的，例如深偽技術（deepfake）原本用來解決圖片資料量不夠的問題，後來卻被利用在偽造名人性愛影片等。
第三種則是有些 AI 技術或產品本身就可能有善惡兩種用途（dual-use）。例如 AI 人臉辨識技術可用在保護數位裝置的使用者或大樓保全，但也可用來窺探或監控特定個人；無人機可以在農業上幫助農夫播種，但也可作為自動殺人武器；可用來搜尋如何產生毒性最少的藥物合成演算法，也能反過來成為搜尋如何產生毒性最強的藥物合成演算法。
以上介紹了 AI 常見的四種倫理問題或風險：演算法偏誤、相關技術或產品偏離原先使用目的、擁有善惡兩種用途，以及演算法設計不良或現有技術限制。但人們該如何減少這些倫理問題與風險呢？
培養AI使用倫理與風險的敏銳度
近五、六年來國際組織如聯合國教育科學及文化組織（United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, UNESCO）、歐盟（European Union, EU）、電機電子工程師學會（Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE）或是國家、國際非營利組織皆紛紛制訂有關 AI 發展的白皮書或倫理指引（ethical guidelines），甚至逐漸朝向法律治理的方向，如歐盟的人工智慧規則草案等。儘管這些文件所提出的倫理價值、原則或行為規範，看似各有不同，但經過這些年的討論與摸索，也逐漸匯聚出一些共識。
臺灣相較於前述國際文件來說，在制訂的時間上比較晚。2019 年由當時的科技部（現改為國科會）制訂「人工智慧科研發展指引」，裡面提出的三項倫理價值以及八項行為指引，基本上涵蓋了前述各種國際 AI 發展指引文件最常提及的內容。所謂三項倫理價值包含以人為本、永續發展、多元包容，行為指引則有共榮共利、安全性、問責與溝通、自主權與控制權、透明性與可追溯性、可解釋性、個人隱私與數據治理、公平性與非歧視性共八項。
未來當讀者看到又出現哪些 AI 新技術或產品時，不妨試著評估看看是否有符合這三項價值及八項行為指引。若沒有，究竟是哪項不符合？不符合的原因是上述所介紹常見的四種倫理問題或風險的哪一種？若都不是，還有哪些倫理問題或風險過去被忽略了但值得重視？
AI 技術發展日新月進，在日常生活中的應用也愈來愈廣。但考量法律條文有強制性，在制訂時必須相當謹慎，免得動輒得咎，也很可能在不清楚狀況下反而制訂了不當阻礙創新發展的條文；再加上法律制定也必須有一定的穩定性，不能朝令夕改，否則會讓遵守法規者無所適從。因此可以想見，法令規範趕不上新興科技所帶來的問題與風險本來就是常態，而非遇到 AI 科技才有這種情況。
人們若能培養自身對於 AI 倫理問題或風險的敏銳度，便可發揮公民監督或協助政府監督的力量，評估 AI 開發或使用者有無善盡避免傷害特定個人或群體之嫌，逐漸改善 AI 開發者與大眾媒體常過度誇大 AI 功能，但對於可能帶來的倫理問題或風險卻常閃爍其詞或避而不談的不好現象。
等等，你可能會想到，前面提到的 google 工程師勒穆因，他不是已經分不出來對面是機器還是人了嗎？原因很簡單，他自己就是 AI 的開發者而非圖靈測試設定中的不知情受試者，因此根本不能算數，除非 google 拿這個 AI 給不知情民眾作測試。
不過今年 8 / 28 google 已經將這個對話機器人以 AI Test Kitchen 項目開放部分美國人作小規模測試，其中包含了「 Imagine It （想像一下）」，只要你說出一個想像或實際存在的地點，LaMDA 就會嘗試以文字描述，而另一個「List It（列個清單）」，則會幫你摘要分類起你提供的清單內容。最有可能和圖靈測驗有關係的「 Talk About It （你說看看）」項目，可以針對特定主題與使用者進行自由對談。
搞不好等到這個封閉測試結束後，我們會真的分不清楚現在到底是人還是 AI 在和我們對話，屆時也許就真能達成「通過圖靈測試」這個 AI 里程碑！
讓我們來看看歷代電腦科學家們是如何發展出各種人工智慧，一路迎來現在幾乎琴棋詩書樣樣通的黃金時代，我先提醒大家，這過程可不是一帆風順，就像股票一樣起起落落，在 AI 的發展史上，套牢過無數科學家。
人工智慧這概念是在 1956 年提出，就在麥卡錫（John McCarthy）和明斯基（Marvin Minsky）、羅切斯特（Nathaniel Rochester）和香農（Claude Shannon）四位 AI 鼻祖與其他六位研究者參與的一個名為「達特茅斯夏季人工智慧研究會」的會議上，這一年也被公認為 AI 元年。
會議中除了人工智慧這個詞以外，當年這些金頭腦們就已經提出大家現在很熟悉的「自然語言處理」（就是 SIRI 啦）、神經網路等概念，而在這個會議後，正好遇上美蘇冷戰和科技競賽的時代。除了在大家耳熟能詳的阿波羅系列等太空任務上較勁外，兩大強國也投資大量資源在電腦科學上，期待能夠像圖靈當年那樣，開發出扭轉戰局的電腦科技。
狐禪
