人工智能可以促进经济增长，但需要非常谨慎地管理

快速阅读: 《Phys.org》消息，英国政府将人工智能（AI）整合到公共服务中，旨在提升效率和刺激经济增长，但也存在加剧不平等和失业的风险。确保AI应用的透明、公平和可信是关键。政府需平衡效率与就业、创新与监管，通过教育、伦理设计和透明治理，确保AI技术造福全社会。

英国政府将人工智能（AI）整合到公共服务中并刺激经济增长，代表了该技术在这个国家推广的重要一步。AI通过实现更快、更高效的过程，为公众提供个性化服务和优化决策提供了可能，从而提升公共服务质量。然而，这项技术在公共系统中的应用带来了固有风险，尤其是在一个技术快速发展环境中。如果管理不当，AI可能会加剧不平等，导致失业，并削弱公众对政府以及进一步推广基于AI技术的信心。确保AI的应用建立公众对公共服务的信任是主要关注点和挑战。AI管理不当可能会加剧不平等，导致失业，并削弱公众对政府以及进一步推广基于AI技术的信心。

平衡这些机会和风险需要理解所涉及的权衡，特别是就业创造与替代之间的紧张关系，AI滥用带来的无约束利益，以及公平性、透明性、公正性以及解释算法设计的能力。AI有可能在数据科学、算法设计和系统维护等领域创造新的就业机会。然而，自动化例行行政任务如表格处理和记录管理可能会使许多公共部门职位变得多余。挑战在于在保持效率和问责制的同时解决不可避免的工作碎片化问题。这一转变不会是均衡的。易受自动化影响的岗位工人将立即感受到后果。政府正确地认识到投资再培训计划以准备工人迎接AI驱动的未来的重要性。再培训是必要的，但不足以促进经济增长。随着AI技术使工作任务碎片化，传统全职工作变得越来越稀缺，导致更多“白领”工人经历收入波动、失业或半失业状态，生活变得不稳定。然而，现有的金融系统依赖于每月的收入和支出模式，包括房贷、租金或公用事业费用。金融系统需要变得更加灵活，以便工人能够将不稳定的收入流与必要的定期支出（如食物和互联网连接）相匹配。

监督至关重要。AI算法失败的风险在公共部门部署的系统造成损害时尤为明显。一个明显的例子是英国邮政局丑闻，其中Horizon IT系统的不准确数据导致了错误起诉。这起案例突显了AI部署中的监督重要性。如果没有一系列法规、指南和防护措施，AI系统中的错误可能导致严重后果，特别是在司法、福利和资源分配等相关部门。政府必须确保AI驱动的系统不仅高效准确，而且可审计。独立机构应监督AI系统的开发、实施和评估，以降低失败风险。AI可以增强公共服务，但重要的是要认识到算法反映了其设计和训练数据中的偏见。在公共部门，这些偏见可能会产生意想不到且难以预见的有害后果，因为它们隐藏在复杂的计算机代码中。例如，如果用于住房分配的AI系统基于有偏见的历史数据进行训练，则可能会加剧现有的不平等。公平性和信任应当成为AI发展的核心原则。开发者必须使用多样化、代表性强的数据集并在整个过程中进行偏见审计。公民参与至关重要，受影响社区可以提供有价值的输入来识别缺陷并贡献促进公平的解决方案。

政策制定者面临的一个关键挑战是AI是否能够在不加深社会分裂或强化歧视性做法的情况下兑现承诺。AI决策过程中的透明度对于维持公众信任至关重要。当公民了解决策是如何作出时，他们更可能信任系统。政府应致力于清晰、易于访问的AI系统沟通，允许个人挑战和上诉自动化决策。尽管AI的采用可能会在初期阶段带来干扰，但随着时间的推移，这些挑战会逐渐减少，从而带来更快速、更个性化的服务和更有意义的工作机会。AI系统是动态的，随着它们处理的数据和运行环境的变化而不断进化。政府必须优先进行AI系统的持续审查和审计，以确保它们符合公众需求和伦理标准。与相关利益相关者——公民、公共部门员工和私营部门合作伙伴——的参与对于这一过程至关重要。关于AI目标、优势和局限性的透明沟通有助于建立公众信任，并确保AI系统对社会需求保持响应。独立审计由跨学科团队进行，可以及早发现缺陷并防止危害。

为了充分发挥AI的潜力并确保其利益公平分配，政策制定者必须谨慎平衡效率、公平性、创新和问责制。教育、伦理算法设计和透明治理的战略重点是必不可少的。通过投资教育、AI伦理和强有力的监管框架，政府可以确保AI成为社会进步的工具，同时最大限度地减少意外的负面影响。

(以上内容均由Ai生成)