自1956年，人工智能的概念被提出之后，經歷了跌宕起伏的62年。隨著大數據、深度學習、算法等技術的快速發(fā)展、人工智能也開始呈現井噴式的發(fā)展。
如今，人工智能日益滲透到人們的日常生活中：幫助人們提高工作效率、提高生活品質，人們滿懷歡喜地感受著科技的巨大變革力。
不過，我們如果就此將人工智能視為與生俱來的優(yōu)秀，當然有失偏頗。事實上，人工智能涉及到的道德、安全和包容性應用所需要的重要研究和開發(fā)同樣不可忽視。因為糟糕的數據、令人費解的代碼或匆忙的部署常常導致人工智能系統(tǒng)陷入棘手的爭論。
例如，自動化決策系統(tǒng)也會帶有偏見。一項來自非營利組織ProPublica的調查顯示，用于評估美國犯罪風險得分的COMPAS程序本身就對非裔美國人存有偏見。
通過對7000多名犯罪人的追蹤，ProPublica發(fā)現，由Northpointe公司開發(fā)的犯罪風險評估算法COMPAS系統(tǒng)性地歧視黑人，白人更多被錯誤地評估為具有低犯罪風險，而黑人被錯誤地評估為具有高犯罪風險的幾率兩倍于白人。
這無疑揭示了一個重要的現實：首先，人工智能的影響是非常真實的，并影響到真實的生活和家庭。其次，這是現在正在發(fā)生著的事情——它們并非是遙不可及的未來可能發(fā)生的情景。
影響評估
盡管存在這些風險，世界各國對人工智能的興趣并未降低。
在加拿大，人工智能已被置于國家戰(zhàn)略層面。在過去的一年里，聯邦政府對人工智能研究的投入更是引人注目。2017年的預算中包括將由加拿大高等研究所（CIFAR）管理的高達1.25億加元投資的“泛加拿大人工智能策略”，用于開展人工智能領域的研究和實施人才戰(zhàn)略。
今年2月，一項基于魁北克的人工智能和供應鏈研究提案，與其余四個項目組共同分享了9.5億美元的聯邦“超級集群基金”�？〉倪@一提案側重于定義全球AI平臺，該平臺將促進加拿大的人工智能和數據科學的發(fā)展，特別是針對零售、制造和基礎設施三大領域。
如此慷慨的支持，讓加拿大在人工智能領域快速崛起。加拿大的學界、業(yè)界、政府、以及個人企業(yè)家正合力在多倫多—滑鐵盧、蒙特利爾和埃德蒙頓等城市建立超級人工智能中心（AI Superclusters ）。
然而人工智能研究的迅速發(fā)展，免不了帶來與其相連的社會責任問題。如果不與那些在新技術的社會、文化和政治后果方面具有專長的部門進行適當地接觸，那么這些舉措很可能會擴大技術公司與公眾利益之間的差距，并使研究脫離批判性反思。
幸運的是，人工智能的社會影響開始出現在加拿大聯邦政府的“雷達”上。
目前，加拿大財政委員會秘書處（TBS）正在就政府負責任使用人工智能進行第一輪公眾咨詢。與此同時，TBS與人工智能社區(qū)緊密合作，通過開放的在線咨詢，讓人們得以就后續(xù)的指導方針進行合作。
與此同時，加拿大全球事務（GAC）正在領導一項關于人工智能和人權的多校合作。例如，在康考迪亞大學的Fenwick McKelvey的媒體政策研討會上，研究生們正在對人工智能之于人權的政策影響進行廣泛的調查研究。
該媒體政策研討會旨在將圍繞人工智能的爭論與傳播和文化研究領域的專業(yè)知識聯系起來，其長期以來一直對媒體和技術的文化、社會和政治層面提出質疑。McKelvey的研究通過探索算法和人工智能對互聯網治理和寬帶性能的影響，與這些具體舉措聯系起來。
此外，加拿大麥吉爾大學人工智能領域的道德問題研究人員Abhishek Gupta正在評估人工智能支持的自動化在金融服務業(yè)的影響，以及如何調整大學課程以更好地培訓從業(yè)人員以滿足不斷變化的工作需求。
作為“蒙特利爾人工智能道德聚會”的發(fā)起人，Gupta注意到，谷歌、微軟、Facebook 、加拿大皇家銀行等巨頭都宣布在蒙特利爾注資，開發(fā)人工智能實驗室，這推動了蒙特利爾在人工智能研究上不斷向前，與此同時人工智能研究的快速發(fā)展，不可避免會帶來與其相連的社會責任問題。
因此，Gupta和其他一些研究人員都希望，蒙特利爾不僅在 AI研究上要走在前面，而且還應該顧及到社會責任。
2017年11月，Gupta和蒙特利爾大學的研究人員協(xié)助撰寫了《人工智能負責任發(fā)展蒙特利爾宣言》。該宣言為人工智能將如何尊重幸福、自主、正義、隱私、知識、民主和自身責任發(fā)展提供了明確的原則。
作為一種數據策略的AI
事實上，人工智能戰(zhàn)略不必在孤立的狀態(tài)下發(fā)展。
針對人工智能的全國性方法應該從慈善和非營利性部門圍繞數據正在進行的新興討論中吸取經驗。蒙特利爾的數據支持有助于就慈善組織和非營利組織如何成為更多的數據驅動領域進行重要對話，并為數據的包容性和道德使用提供典范。
數據只是該行業(yè)將數字創(chuàng)新融入運營和開發(fā)數字戰(zhàn)略以助于鎖定任務的方式之一。
這一轉變，部分地需要根據數字自動化重新評估不平等和歧視問題。作為一個創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)政策研究所，布魯克菲爾德研究所已經研究了自動化對勞動力市場的潛在利益和威脅。他們的評估表明，這些影響并不會在加拿大各地平均分布，有些社區(qū)的工作機會更容易受影響而隨之減少。
但這些舉措在其他地方缺乏干預的規(guī)模和范圍。
在美國，福特基金會和麥克阿瑟基金會資助了紐約大學的AI Now 研究所。該所已經發(fā)布了兩份關于人工智能治理的重要報告，引發(fā)了一場關于應如何開發(fā)和使用人工智能的國際辯論，并證明了這些部門可以發(fā)揮重要作用。
“大量的資金和精力都被投入到研究加速人工智能的代碼中，這意味著，沒有太多的精力去思考這些系統(tǒng)里社會、經濟和道德框架，”微軟研究院的首席研究員Kate Crawford表示，“我們認為，這些是迫切需要盡快地實現的。”
AI Now的成功表明，慈善和非營利性部門可以為人工智能的發(fā)展和應用提供信息。通過建立一個有長期舉措的機構或委員會，這些部門可以確保制定一種人工智能戰(zhàn)略，并與有關不穩(wěn)定的勞動力、數據歧視和和解等的重要討論相聯系。
加拿大如何領先
在新一輪的人工智能浪潮中，世界各國紛紛摩拳擦掌，在技術開發(fā)方面使出了“洪荒之力”。
而對于加拿大來說，只能有一個選擇。要么包含成為一個負責任人工智能領導者的潛力，要么冒著讓道德、公平和正義缺席的競爭合法化的風險。
就研究人員而言，如何將《加拿大權利與自由憲章》與人工智能研究和開發(fā)相關聯，以更好地指導科學研究則是首先要做的。只有這樣，加拿大才得以為研究議程建立一個公正、公平和穩(wěn)定的基礎，從而將新技術置于長期存在的社會機制中。
當然，加拿大還需要一個更協(xié)調、更具包容性的國家方面的努力——優(yōu)先處理其他邊緣化的聲音。這些與之相關的磋商將是把加拿大定位為該領域“燈塔”的關鍵。
如果沒有這些措施，加拿大可能會落后。因為世界各國都已經開始行動。歐洲已經在起草重要的數據保護新方案；紐約市也成立了一個特別工作組，成為自動化決策管理的全球領導者。專家們希望通過這些努力可以與城市機構、科學界和人文界的學者以及社區(qū)團體進行積極的咨詢，并且要對算法的影響評估充分考慮。
其他國家的這些措施或許能為加拿大制定自己的治理戰(zhàn)略提供有益的背景，同時也能解決將本國文化納入戰(zhàn)略之中的問題�！�