AI应提供建议，人类应做决策
快速阅读: 保持透明沟通是享受人工智能好处的关键，确保责任、权利和人性不被侵蚀。AI应提供建议，人类做最终决定，确保伦理、法律和技术约束。
为何保持透明沟通是享受人工智能带来的好处而不失去责任、权利和人性的唯一途径。
1. 核心原则：为何建议而非权威？
人工智能系统擅长处理大量数据、发现非显而易见的模式、模拟情景并大规模地产生一致的输出。这使得它们成为出色的顾问：可以加速风险评估、识别欺诈行为、提出诊断建议以及定制服务，这些是人类难以做到的。但是，有三个基本理由表明，顾问角色——而不是裁决权力——至关重要：
道德和价值观由人来决定。
许多决策无法简化为数值目标的优化问题。它们需要道德推理、权衡竞争的价值观、同理心和长远思考。机器没有道德责任或人类的同理心；它们不具备道德主体的地位。
责任必须由人类和机构承担。
如果机器“决定”并造成伤害，责任链条将变得模糊。人类和机构必须保留责任，以确保有明确的补救和制裁路径。
人工智能存在技术局限：不透明、偏见和脆弱性。
模型可能是不透明的（“黑箱”），继承了训练数据中存在的历史偏见，并在新环境中失效。这些特性使得在高风险领域单方面依赖机器决策具有危险性。
这一框架支撑了本文的其余部分：人工智能增强了人类的能力；它不应替代人类的判断。
2. 实际案例研究：当界限模糊时会发生什么
银行业——算法贷款、包容性和隐藏歧视的风险
人工智能和机器学习现在支持信用评分、承销、欺诈检测和个人化定价。这些系统可以提高速度并扩大准入——但也可能制度化不公平。
最近的一个引人关注的例子是对一个由AI驱动的贷款平台的审查，监管机构和社会研究人员对该平台某些模型输入和代理产生的不同结果表示担忧（涉及详细的公平性审查和监测报告）。独立分析和监管审查表明，算法信用决策可能会复制或隐藏歧视模式，即使没有使用明确的受保护类别变量。负责任的部署需要可解释性、严格的偏见测试、对不利决策的人类审查以及健全的合规计划。（Relman Law）
教训：
AI可以公平地扩展信贷——但前提是人类设计治理、审计模型、解读输出并对最终批准承担责任。
医疗保健——决策支持的希望与警示故事
医疗保健是人工智能最具前景的领域之一：诊断成像、分诊机器人和预测风险模型可以改善结果并降低成本。但历史告诫我们不要过度信任。
IBM的Watson for Oncology经常被引用为一个警示案例：雄心勃勃的承诺、高期望值和商业及技术上的重大挫折，当临床效用未能达到营销承诺时尤其明显。该系统遭受了训练和部署问题，以及研究级性能与现实世界临床工作流程之间的差距——这对信任产生了严重影响。结论显而易见：临床医生应将AI输出视为咨询输入，而非最终处方；机构必须在当地验证系统、监控结果，并让临床医生对护理决策负责。（Henrico Dolfing）
教训：
在医疗保健领域，利害攸关的是生命。AI应当为临床医生提供信息和支持；临床医生必须保留最终决策权并承担临床责任。
自动驾驶车辆——速度与安全的特殊案例
自动驾驶系统展示了实际的紧张关系。自动驾驶系统可能需要在几秒钟内对即将发生的碰撞做出反应，使得人类干预变得不可行。因此，监管机构和安全机构将自动驾驶视为一个可以合理化高度自动化领域的实例——但仅限于高度受限的操作条件下，经过广泛测试并明确规定责任制度。美国安全当局强调要仔细分类自动化水平，并警惕关于“自动驾驶”的误导性说法。（NHTSA）
教训：
狭窄、时间紧迫的控制回路（例如，在几分之一秒内刹车）可以委托给自动化系统，但人类（和监管者）必须设定规则，确保透明度，并创建明确的责任和审计追踪。
3. 伦理：尊严、公平和算法权威的界限
人工智能的伦理风险分为几个相互关联的类别：
丧失人类尊严和自主权。
影响人们生活的决策（信用、假释、招聘、医疗）具有道德分量。让机器决定一个人的命运可能导致去人性化和问责制的缺失。（ProPublica）
延续历史不公。
训练数据反映了社会的历史。如果模型不加批判地使用这些模式，可能会复制并扩大歧视。（来源：ProPublica）
透明度和可争议性。
人们必须能够理解和挑战影响他们的决定。黑箱决策破坏了程序公平性和补救措施。（来源：GDPR）
因此，伦理要求有人类监督：人类必须能够解释、证明和补救。一种咨询模式——由人类最终签字确认的人工智能参与——符合长期的伦理原则：尊重个人、公平、责任和透明。
4. 法规环境：规则、标准及人类参与规范
全球各地政府和标准机构正逐渐达成共识：人工智能必须遵循基于风险的规则，高风险的自动化决策必须纳入人类监督、透明度和问责制。
欧盟——《人工智能法》和《通用数据保护条例》作为保障
欧盟的人工智能法案确立了一个基于风险的制度，对高风险系统（如医疗器械、关键基础设施、执法工具）实施严格要求，包括文档记录、合格评定、透明度和人类监督；它还禁止明显不可接受的用途。同时，《通用数据保护条例》已经限制了产生法律或类似重大影响的自动化个人决策，并规定了知情权和在某些情况下请求人工干预的权利。《人工智能法》和《通用数据保护条例》共同确立了原则：对于重要的决策，人类必须参与其中。（来源：《人工智能法》）
美国——行业规则、机构指导和自愿框架
美国倾向于采取行业规则的方法：联邦贸易委员会（FTC）和国家公路交通安全管理局（NHTSA）等机构发布了指南和执法行动，强调透明度、营销的真实性、消费者保护以及自动驾驶车辆的安全性。同时，国家标准技术研究所（NIST）发布了《人工智能风险管理框架》（AI RMF），以指导组织管理整个生命周期阶段的人工智能风险。到目前为止，美国的方法结合了机构执法、行业标准和自愿框架——但它越来越重视人类监督和可解释性。（来源：联邦贸易委员会）
新兴司法管辖区和国际趋同
许多司法管辖区（加拿大、英国、亚洲部分地区和拉丁美洲）正在制定反映欧盟/美国关切的法律和指南：它们强调人类监督、透明度和公平性。尽管细节不同，但围绕某些规范（基于风险的监管、人类参与、可审计性）的全球趋同正在增长。（来源：《人工智能法》）
5. 实践合规：机构如何将“建议而非权威”原则付诸实践
对于部署人工智能的组织，“人工智能应该提供建议”这一原则必须在实践中得到实施。关键的操作步骤包括：
基于风险的分类。
确定哪些用途属于低风险、中风险和高风险——对高风险用途实施更严格的控制。（来源：《人工智能法》）
人类参与（HITL）设计模式。
确保工作流程中有人类审查点、升级规则和覆盖机制。设计用户界面，展示模型置信度、不确定性及关键推理特征。（来源：NIST出版物）
可解释性和文档记录。
保持模型卡、数据来源和决策日志，以便决策可以被解释、审计和质疑。
偏见测试与监控。
使用预部署和后部署的公平性测试；持续监测结果，检测偏差和差异影响。（来源：NIST出版物）
明确的责任与责任划分。
定义谁签署决策，谁对损害负责，以及补救措施是什么。
利益相关者参与和申诉。
为受影响的个人提供一条明确的途径来挑战和上诉人工智能辅助的决策。
这些不是可选的附加项目——它们是将伦理和法律转化为日常实践的操作翻译。
6. 例外和边缘案例——何时允许自动化做出决定？
有合理的、狭义定义的例外情况，自动化行动——甚至自动化决策执行——可能是正当的：
实时安全控制回路。
必须比任何人类更快行动的系统（例如，紧急制动）可以在狭窄、经过充分测试的操作设计领域内，在严格的安全/监管体系下，做出瞬间决策。监管监督和产品标签必须强大。（来源：NHTSA）
低影响、高容量的行政任务。
常规、可逆的行政任务（如电子邮件分类、基本路由）如果人类可以轻松审查和纠正错误，则可以完全自动化。
明确的委托与保障措施。
在罕见且明确同意的情况下（例如，消费者选择某些服务时），自动化可能在获得明确知情同意并有有效的补救措施时被允许。即使在这种例外情况下，人类也必须设计规则、设定约束、审计结果，并最终承担责任。
为什么这一结论是百分之百正确的——综合分析如下：
道德权威在于人类。机器不具备道德主体性，无法承担义务、悔恨或责任。将道德决策委托给软件会侵蚀责任和尊严。（来源：ProPublica）
法律和监管框架要求人类监督。现代监管架构（GDPR、欧盟人工智能法、机构指导、NIST框架）均采用基于风险的方法，期望对重要决策有人类参与。（来源：人工智能法案）
技术限制仍然存在。不透明性、偏见和脆弱性是实际约束，使得复杂社会领域的无监督机器决策不安全。（来源：ProPublica）
社会合法性依赖于可争议性和责任性。民主和经济需要有申诉、上诉和规则制定的机制——这些机制在不透明系统单方面决定时会受到阻碍。
因此，从伦理、法律、技术和社会角度来看，“AI应提供建议，人类应做出决定”不仅是口号，而且必须作为负责任地部署AI的操作规则。这是设计治理、系统和法律的原则，百分百正确。
行动呼吁：政策制定者、机构和技术人员今天必须采取的行动
对于政策制定者和监管者：
采用基于风险的规则，要求对高风险决策进行人类监督，强制透明度，并向受影响个人提供补救措施。（欧盟人工智能法案是一个模型；适应当地法律）（来源：人工智能法案）
建立明确的责任规则，以防止AI辅助损害的责任分散到不透明的供应链中。
资助独立审计能力和公共利益测试实验室，评估部署的系统。
对于金融机构、医疗保健提供者和企业：
在所有影响人们权利和生计的系统中嵌入人类干预检查。记录人类角色和签字责任。（来源：NIST出版物）
实施持续监控、偏差测试和事件报告。将AI驱动的输出视为建议，而非判决。（来源：NIST出版物）
对于技术人员和供应商：
设计具有可解释性、不确定性以及优雅的人类覆盖功能的系统。不要将不透明的“黑箱”投入社会决策流程。
发布模型文档并在营销声明中保持诚实；类似FTC的机构将执行真实陈述。（来源：联邦贸易委员会）
对于公民和民间社会：
要求对影响您的决策透明和可争议。在适当的情况下，推动可执行的权利，要求解释和上诉。（来源：GDPR）
最后的话：
AI是人类能力的变革性放大器。这既令人兴奋又让人谦卑。如果我们让AI保持在顾问的角色——强大、透明、可审计且负责任——我们就能获得巨大的好处，同时保持人类尊严、法治和道德责任。
如果我们让算法为我们做决定，我们将失去的不仅仅是便利：我们将失去责任感、公平性和管理集体未来的能力。这不是值得选择的未来。
AI应该提供建议。人类应该做出决定。
没有例外，除非经过严格的审查、监管和问责。这一原则必须指导未来的政策、设计和机构实践。
选定参考文献及进一步阅读材料：
欧盟人工智能法案（文本和资源）。（来源：人工智能法案）
美联社概述——“欧洲的世界首个AI规则获得最终批准”。（来源：美联社新闻）
GDPR第22条——自动决策和画像。（来源：GDPR）
NIST AI风险管理框架（AI RMF 1.0）。（来源：NIST出版物）
FTC关于AI和真实营销的指导和执法。（来源：联邦贸易委员会）
Upstart贷款公平性和监控报告（案例分析）。（来源：Relman Law）
IBM Watson肿瘤学——事后报道和案例研究。（来源：Henrico Dolfing）
ProPublica——COMPAS风险评分分析和偏见讨论。（来源：ProPublica）
NHTSA——自动驾驶车辆安全信息和指南。（来源：NHTSA）
(以上内容均由Ai生成)
