人工智能伦理

人工智能伦理的关键原则

有几项基本原则构成了人工智能道德开发和部署的基石：

• 公平和非歧视：人工智能系统的设计和培训应避免不公平的偏见，确保公平对待不同的人口群体。解决算法偏见问题至关重要。
• 透明度和可解释性：人工智能系统的决策过程应能为开发者、用户和监管者所理解，尤其是在高风险应用中。
• 问责制：必须为人工智能系统的结果确立明确的责任界限，以便在出现问题时进行补救。欧盟人工智能法案》等框架旨在对人工智能问责制的各个方面进行立法。
• 数据隐私：人工智能系统必须尊重用户隐私，安全、合乎道德地处理个人数据，遵守 GDPR 等法规。
• 可靠性和数据安全性：人工智能系统应按照预期目标可靠、安全地运行，并采取强有力的安全措施，防止误用或恶意攻击。

现实世界中人工智能/移动语言的相关性和应用

对于负责任的机器学习 (ML)开发和模型部署而言，人工智能伦理不仅是一个理论问题，也是一个实际需要。从数据收集、模型训练到部署和监控，整个人工智能生命周期都应考虑到伦理问题。

1. 医疗保健：在医学图像分析中，人工智能模型可协助放射科医生检测癌症等疾病。伦理方面的考虑要求高准确性、在不同患者群体中验证性能以避免诊断偏差，以及诊断建议的透明度。美国食品和药物管理局（FDA）等监管机构为医疗设备中的人工智能/移动医疗提供了包含伦理要求的指导。Ultralytics 在其人工智能医疗解决方案中进一步探讨了这些应用。
2. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车依靠复杂的人工智能进行导航和决策。在不可避免的事故场景（"手推车问题"）中，会出现伦理困境，这就要求为车辆的行为制定透明、预定义的伦理框架。确保这些系统的安全性和可靠性至关重要，这也是人工智能在汽车领域的重点。

相关概念和区别

理解人工智能伦理需要将其与密切相关的术语区分开来：

• 人工智能中的偏见与人工智能伦理：偏见特指人工智能输出中的系统性不公平，通常源于有偏见的训练数据或算法。人工智能伦理是一个更广泛的框架，它将偏见与透明度、问责制和隐私权等其他道德问题一并处理。
• 可解释的人工智能（XAI）与人工智能伦理：XAI 的重点是让人工智能决策变得可以理解。虽然透明度是人工智能伦理的一个关键原则，但伦理还包括公平、隐私、社会影响等等。
• 人工智能中的公平与人工智能伦理：公平是人工智能伦理学的一个特定目标，主要是确保不同群体之间的公平待遇和结果。人工智能伦理学则包含更广泛的道德考虑。
• 人工智能宪法与人工智能伦理：人工智能宪法是一种特定的技术，主要用于大型语言模型（LLMs），使人工智能的行为符合一套预定义的伦理原则或规则（"宪法"）。这是一种实现人工智能伦理各个方面的方法，而不是整个领域本身。这种方法也有可能指导计算机视觉系统。

其他资源和工具

一些组织和资源致力于推进人工智能伦理：

• 研究与政策组织： 人工智能合作伙伴关系、现在就人工智能研究所、艾伦-图灵研究所和算法正义联盟开展研究并倡导负责任的人工智能。
• 框架和原则： 经合组织人工智能原则》、《美国国家标准与技术研究院人工智能风险管理框架》、《Google 人工智能原则》、《Microsoft 负责任的人工智能》和《蒙特利尔负责任的人工智能宣言》等资源为人工智能的道德开发提供了指导方针。

开发人员、研究人员和组织可以通过遵守道德原则和利用现有工具和框架，努力确保人工智能技术，包括先进的计算机视觉 (CV)模型，如 Ultralytics YOLO11等先进的计算机视觉(CV)模型。Ultralytics 致力于促进符合道德规范的人工智能实践，这一点在"利用Ultralytics YOLOv8实现负责任的人工智能"一文中已有论述。Ultralytics HUB等平台促进了有组织的模型开发，有助于形成更有条理、更符合道德规范的工作流程。请浏览Ultralytics 综合文档和Ultralytics 词汇表，了解更多定义和见解。