如何構(gòu)建可信賴的AI系統(tǒng)

。“只有在龐大的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建的AI模型才能適應(yīng)廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，降低在特殊或極端條件下出現(xiàn)偏見的可能性。”王翔說，數(shù)據(jù)的安全性也至關(guān)重要，尤其是在涉及個(gè)人隱私的領(lǐng)域，保障數(shù)據(jù)安全可以提高用戶信任度。

二是算法驅(qū)動(dòng)路徑。王翔說

，算法的優(yōu)化與控制是實(shí)現(xiàn)可信賴AI的關(guān)鍵手段。在模型的設(shè)計(jì)階段，開發(fā)者可以通過設(shè)置倫理規(guī)則、嵌入人類價(jià)值觀等約束條件，確保系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中符合社會(huì)準(zhǔn)則。同時(shí)，設(shè)計(jì)透明的算法結(jié)構(gòu)有助于提升模型的可解釋性，便于用戶理解其運(yùn)行機(jī)制，并為未來的模型更新和優(yōu)化打下基礎(chǔ)。

三是獎(jiǎng)懲引導(dǎo)路徑

。王翔說，通過合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)懲機(jī)制，可以讓AI在不斷試錯(cuò)和學(xué)習(xí)過程中，逐漸形成符合人類價(jià)值觀的行為方式。例如，可以在獎(jiǎng)懲系統(tǒng)中設(shè)置反饋機(jī)制，當(dāng)AI的行為偏離預(yù)期時(shí)施加相應(yīng)懲罰，引導(dǎo)其在自我訓(xùn)練過程中符合人類期望。同時(shí)，獎(jiǎng)懲機(jī)制需具備時(shí)代適應(yīng)性，確保AI系統(tǒng)能在運(yùn)行中持續(xù)更新并優(yōu)化自身。

這三種技術(shù)路徑的側(cè)重點(diǎn)各有不同。王翔解釋

，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)路徑主要聚焦于通過高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)源減少AI系統(tǒng)的偏見，提升系統(tǒng)的適用性；算法驅(qū)動(dòng)路徑更注重模型的設(shè)計(jì)和透明性，使系統(tǒng)在行為邏輯上更符合人類預(yù)期；獎(jiǎng)懲引導(dǎo)路徑則側(cè)重于在AI自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化過程中提供有效指引和反饋，讓系統(tǒng)逐漸趨向人類認(rèn)可的方向