华为5G体会馆中的设备。新华社发
在法国巴黎的软银机器人公司，机器人Pepper展现检测人们是否正确佩带口罩的功用。新华社发
运用人工智能技能研制的医学检测系统。新华社发
一辆智能网联轿车在路上行进。新华社发
受新冠肺炎疫情影响，英国取消了A-levels考试（相似我国的高考）。英国教育部分同英国资历与考试监督办公室协作，决议运用算法主动生成学生的A-levels成果。算法估分计划出台之后，因为考生以为所得分数不公，毕竟英国政府不得不叫停了这一计划，回到由各校教师供给预估成果来鉴定的计划。
英国算法估分计划被叫停，可以说是一次影响广泛的对“算法”的对立，从必定程度上说明人工智能并非全能，算法也会“失算”。
跟着人工智能技能的极大前进，人们对“算法”已不再生疏。商家越来越多地运用算法为客户供给精准服务，政府、校园、医院等安排也会运用算法来协助其日常作业。以算法与数据为柱石的人工智能正深刻地改动人们的出产日子方法。但人工智能作为一项渗透性、实用性极强的簇新技能，具有技能特色和社会特色高度交融的特色，在加速运用推动社会出产力跃升的一起，也带来道德和法令应战。
重视技能与道德的平衡，经过多元协同管理保证“人工智能向善”，逐步成为社会重视的焦点和人工智能工业健康可继续展开的要害。
人工智能向善需求迈过几道坎？
据报道，有上班族反映，公司给职工发了一批智能坐垫，成果没几天自己就被公司的人事部分“盯”上了，被责问为什么某个时间段不在工位上。没想到坐垫上的数据不只职工自己手机可看，人事部分也看得一览无余。有网友谈论，“代入感太强，现已感到不适了”。
从公司智能坐垫、社区“刷脸”，到各类网站、手机App，个人信息走漏现已成为普遍现象。尽管对此疾恶如仇，但个人想要堵截数据流，并没那么简单。有人描述大数据年代的人为“有用的透明人”。人们每天有意无意地在互联网上留下许多个人信息，人工智能技能将这些碎片化信息进行整合，并在不同算法模型中调用这些信息，然后创造出价值。
“加强隐私维护，应当是人工智能开发、运用中的道德道德底线。”重庆医科大校园长黄爱龙说。上海世人智能科技有限公司董事长谈剑锋说到，特别需求维护的是不行再生性数据，比方人脸、指纹、DNA等生物特征数据，以及个人医疗档案数据等。这些数据具有唯一性，是无法更改的，一旦被搜集到不安全的网络上，极有或许带来灾难性结果。“有必要提早设防，在运用规范上有愈加严厉的要求，防备各类危险。”
根据人工智能的展开特性，过于苛刻的数据维护或许会阻止其展开。怎么统筹数据维护和科技展开，是完成人工智能向善的第一道关卡。
人工智能的中心是数据与算法。众所周知，算法正在以史无前例的速度渗透到咱们的作业日子中，算法成见、算法轻视也越来越被人们感受到。
算法成见有其客观原因，比方原始数据不完整或被污染；算法自身的局限性，有时算法过于杂乱，难以及时发现其缝隙；设计者无意识的成见或价值观的偏差等。但算法的有意“轻视”更值得高度重视，比方那些进行大数据“杀熟”的商家、倾向于给男性引荐高薪岗位的招聘网站等。因为算法的不透明和难以了解，有时候人们很难看出其间的轻视特色。因而许多人在毫不知情的状况下，承受着各种奇妙的轻视和精准的不公。
怎么经过技能晋级和规范管理，最大程度消除算法成见和轻视，是人工智能向善的又一道关卡。
除了数据维护和算法道德，人工智能向善还应考虑人工智能展开或许带来或已带来的社会问题，比方怎么缓解人工智能或许加重的不平等现象、怎么平衡人工智能的展开与失业问题、怎么防备人工智能违法、怎么应对人机交互式产品广泛运用对人类情感体会和家庭关系的冲击等。