AI走的是死路？專家剖析致命缺陷，不具備大規(guī)模應(yīng)用前提

原標(biāo)題：AI走的是死路？專家剖析致命缺陷，不具備大規(guī)模應(yīng)用前提
文章來源：新智元
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當(dāng)前AI落地前景：機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

萊斯特德蒙福特大學(xué)網(wǎng)絡(luò)安全教授Eerke Boiten近期發(fā)表文章，對(duì)當(dāng)前AI技術(shù)在軟件工程和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的落地前景提出了警示。文章指出，雖然AI在自動(dòng)化、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域取得顯著成就，但其在可控性、可靠性和可解釋性方面存在嚴(yán)重缺陷，這可能限制其在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用，甚至導(dǎo)致其發(fā)展陷入“死胡同”。

1. AI的復(fù)雜性管理難題

Boiten教授認(rèn)為，當(dāng)前AI系統(tǒng)與傳統(tǒng)軟件工程標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)重不匹配。傳統(tǒng)軟件工程強(qiáng)調(diào)可管理性、透明性和問責(zé)制，而許多AI系統(tǒng)，特別是深度學(xué)習(xí)模型，缺乏透明的決策過程，難以追溯和解釋其決策依據(jù)。“黑箱”性質(zhì)使其在關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用中充滿風(fēng)險(xiǎn)，尤其是在涉及人類生命健康、金融交易和網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域。

2. AI可靠性不足

AI系統(tǒng)的可靠性遠(yuǎn)未達(dá)到理想水平。在高風(fēng)險(xiǎn)決策場(chǎng)景中，即使是極小的錯(cuò)誤也可能造成嚴(yán)重后果。例如，醫(yī)學(xué)診斷中AI的誤差，即使概率很低，也可能危及生命。這不僅體現(xiàn)在技術(shù)能力上，更體現(xiàn)在系統(tǒng)架構(gòu)的可管理性上。缺乏有效的監(jiān)管和透明的設(shè)計(jì)，導(dǎo)致AI系統(tǒng)難以在嚴(yán)格的工程標(biāo)準(zhǔn)下工作，決策過程可能不穩(wěn)定和不可預(yù)測(cè)。

3. “可解釋AI”并非萬能藥

為了解決“黑箱”問題，業(yè)界提出了“可解釋AI”的概念。然而，Boiten教授認(rèn)為，這并不能根除AI在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中的根本缺陷。“可解釋AI”只是嘗試解釋現(xiàn)有模型的內(nèi)部工作方式，減少不確定性，但并不能保證AI在所有領(lǐng)域都能高效可靠地運(yùn)行。因此，AI技術(shù)發(fā)展不能單純依賴于“可解釋性”，更應(yīng)關(guān)注可控性和安全性。

4. 數(shù)據(jù)責(zé)任：難以逾越的障礙

AI系統(tǒng)的決策質(zhì)量高度依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，但目前很難有效保證數(shù)據(jù)的公正性、完整性和代表性。數(shù)據(jù)偏差可能導(dǎo)致AI模型產(chǎn)生帶有偏見的判斷，尤其在司法審判、招聘決策等敏感領(lǐng)域。雖然業(yè)界嘗試減少數(shù)據(jù)偏見，但這些方案并未觸及問題的根本，隨著AI發(fā)展，數(shù)據(jù)偏見和隱私問題將更加嚴(yán)重。

5. 未來展望：潛力與挑戰(zhàn)并存

Boiten教授并非完全否定AI技術(shù)，而是對(duì)其在關(guān)鍵應(yīng)用中的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了深刻反思。他承認(rèn)AI在自動(dòng)化和數(shù)據(jù)處理等方面具有巨大潛力，但更廣泛的應(yīng)用必須在更嚴(yán)格的工程標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行。對(duì)于影響人類安全和生活質(zhì)量的領(lǐng)域，AI的使用需要更加謹(jǐn)慎和透明。只有在提升可控性、透明度和可靠性方面取得突破，AI才能在更廣泛的領(lǐng)域發(fā)揮潛力，否則，其發(fā)展可能面臨瓶頸，甚至陷入“死胡同”。

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作者簡(jiǎn)介：智能+中國主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國新智能時(shí)代。