不，人工智能不是为了社会公益

 
面对公众对人工智能问题的狂热，科技公司和研究人员现在会让我们相信，解决这些问题的最大方法是开发用于社会公益的人工智能。
这个提议不是新的。这是一连串大胆的最新消息，其中大多数是关于技术的社会公益能力的说法。蒂姆·吴(Tim Wu)在2012年的著作《万能的开关》中提出了这样的论据：一开始电视应该通过免费提供信息来改变世界。在上世纪90年代，电信中心应该改变了发展中国家的教育方式。在阿拉伯之春期间，我们听说社交媒体是民主的扬声器。简而言之，这些立场认为，仅某些技术的存在会影响社会变革，例如，随着智能手机的出现，贫困将消失。
同样地，“人工智能为善”的承诺也忽略了以下事实：贫困，累犯和资源分配是政治问题。它们通常是机构失败的结果。技术不是以问题的根源为目标时，却转移了我们的注意力。最重要的是，当大型技术表明它有能力制造自己的实质性社会问题时，我们真的要让大型技术“解决”这些社会问题吗?例如，我在想与Facebook达成剑桥分析公司协议的Facebook 。
一方面，很明显，人工智能将使事情变得更好。就像电，对不对?它带来了新的工作类型，创造了自动化，这将带给我们更多的休闲时间，并且它将解决历来资金不足的问题，因为它可以做很多人会做的事情，但价格便宜。
现实更加复杂。为了创建一些构成AI系统核心的统计模型，您必须使用比美国普通家庭一年所消耗的能源更多的能源。在AI系统的幕后，就像那些让无人驾驶汽车“看到”的幕后一样，成千上万的低薪工人标记了数百万张图像。这些人连续几个小时完成诸如“在这张图片中概述卡车”之类的任务。人工智能远非完美的工具，它已经设法悄悄地假设人类容易遭受相同的偏见。
AI的这些现实与将其作为实现社会公益的工具似乎相矛盾。
因此，在为“善”工作时，我们必须问几个问题：哪种善，谁为谁?难道只有人工智能才能做到这一点?
Facebook，Google，Microsoft和许多其他公司已开始按照“ AI造福社会”的方式推销他们的努力。没有一个具体证据证明这些项目使之良好。相反，通过暗示，他们的意思是说，仅仅从事能源，健康或刑事司法等工作就足够了。
我们可能不同意“善”的定义。例如，南加州大学(USC)的一个中心致力于“展示如何使用AI解决最棘手的社会问题。”然而，其一些项目试图利用机器学习来更好地分配洛杉矶反恐资源。 ，目的是确定洛杉矶的某些犯罪是否与帮派有关。正如本·格林(Ben Green)所描述的那样，后一种努力无视洛杉矶种族化的历史和警务实践，并引起了对1990年代“超级掠夺者”神话的延续的严重关注。
在考虑此类项目的实质时，我们开始看到不太吸引人的问题，即有关偏见，代表性和责任制的问题。在他们的项目中，南加州大学研究人员的行为方式与问题相反，坚持犯罪和恐怖主义的现状。的确，他们决定进行帮派预测和反恐项目是政治上的，而当这些项目被诸如“社会公益”之类的术语所混淆时，这一事实就消失了。
这些对商品的模糊定义，再加上对AI的草率观念，使我们对两种技术以及更重要的是金钱的使用都持批评态度。
这并不是说我们不应该开发AI技术。去年，我在位于孟买的Wadhwani人工智能研究所工作，应用AI技术来支持一些最需要的社区。 5月，我们因帮助小农户识别破坏农作物的害虫的工作而获得Google AI挑战奖。我对这项工作的成功充满信心。同样，我的同龄人使用AI可以更好地估计贫困的分布，对传染病的传播进行建模并确定在线社区中的仇恨言论。人工智能技术在做我认为很好的事情方面显然起着作用。
无论是在华盛顿大学教授计算机伦理学，还是向哲学家解释技术，我都会遇到这些政治问题。当然，对我有益的对每个人都不利。
也就是说，解决方案不是避免固有的关于如何定义“好”的政治讨论，而是要接受这些讨论并就技术和大公司如何影响我们的生活发表意见。
如果不解决人工智能技术的政治含义，将其称为“好”只会产生炒作和工作做得好的感觉。那还不够。我们必须挑战每种技术的创造者，以明确他们如何定义社会公益。人工智能技术在创造更美好的世界中扮演着重要的角色，在这个世界中，我们实现了致力于做好事的承诺。让我们诚实地说。
贾里德·摩尔(Jared Moore)是华盛顿大学计算机科学学院的道德顾问和讲师，Xnor.ai的技术项目经理。