当AI的潘多拉盒子尚未打开时

　　□徐金宝

　　21世纪是人工智能和大数据的时代，新技术革命将带来生产力的飞速发展。对民众来说，了解人工智能的历史、现状以及其中的技术难点和伦理挑战，无疑有助于提高民智和综合素质。《人工智能伦理》（清华大学出版社）正是这样一本科普著作，它从人工智能的基本概念出发，用直观和质朴的语言讲清楚错综复杂的概念，引导读者看清AI的前世今生。

　　本书在开篇就区分了强AI和弱AI，以图灵测试为手段，对比了机器和人类在自然语言理解能力、抽象能力、计算能力、推理能力上的差别。书中的一个基本观点是，我们正处于弱AI技术迅猛进步和整合的时期，人工智能伦理更多是对人类发展AI应用的自我约束和指导。人类要做的就是倍加小心地呵护弱AI的发展。

　　为了提高AI产品（如自动驾驶汽车）的安全性，根因分析是故障诊断必不可少的工具。不幸的是，可解释性是许多机器学习模型（如深度神经网络）所欠缺的。书中把因果推断（包括反事实推理）视为AI基础理论的下一个突破口，它将大大提升机器的学习能力。

　　网络通信的普及降低了内容生产的门槛、助长了垃圾信息的泛滥，我们处在大数据时代却苦于高质量信息的相对贫乏。利用AI技术对非真实或低劣信息进行过滤，将成为一个长期的奋斗目标。同时，数据安全与隐私保护变得日益严峻，我们必须从法律法规、公众意识、技术保障等几个角度加大数据治理能力。书中用通俗的语言介绍了联邦学习、公钥加密、数字签名、区块链、零知识证明、数字身份代理等技术，鼓励高质量内容和有偿数据共享，强调对深伪技术、数据攻击的鉴别和对抗。

　　在数据之上的是知识――当前人工智能理论恰恰在知识表示与推理上存在严重的不足。从感知到知识，有一道人工智能难以跨越的鸿沟。书中围绕知识论和可操作的知识（如知识工程）展开了有趣的讨论。对知识的保护和交流（如西学东渐、开源运动），让我们明白科学精神对国家和民族的重要性。毫无疑问，AI技术将成为大国博弈的战场，而智能制造带来的科技失业问题也不容忽视。书中特别重申必须将可验证的伦理标准作为AI的研究内容，通过法律法规约束数据霸权。对技术进步的反思，是所有关注人类未来命运的人们都必须认真对待的。

　　书中广征博引、妙趣横生的例子，加上许多精美的邮票配合正文，让人读后酣畅淋漓，在不知不觉中了解到许多AI及其伦理的基础知识。正如专家们在推荐语中所言：“是一本从伦理角度探讨人工智能的科普佳作。”