AI应提供建议，人类应做决策

快速阅读: 文章探讨了为何保持人在AI决策中的参与至关重要，强调AI应作为建议工具而非最终决策者，以确保道德、法律责任和透明度，防止技术局限带来的风险。

为什么保持人的参与是获得人工智能利益而不失去责任、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、发现不易察觉的模式、模拟场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，并以人类无法做到的方式定制服务。但是，有三个根本原因说明为什么顾问地位——而不是裁决权威——至关重要：

道德和价值观归于人。

许多决策不能简化为数值目标的优化问题。这些决策需要道德推理、平衡竞争的价值观、同理心和长期思考。机器不具备道德责任感或人类的同理心；它们没有作为道德主体的地位。

责任必须由人类和机构承担。

如果机器“决定”并造成伤害，责任链条变得模糊不清。人类和机构必须保留责任，以便有明确的补救和制裁路径。

人工智能存在技术局限：不透明性、偏见和脆弱性。

模型可能是不透明的（“黑箱”），继承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：人工智能增强人类能力；它不应取代人类判断。

2. 现实案例研究：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和扩大访问范围——但它们也可能将不公平制度化。

最近的一个引人关注的例子是对一家由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的某些模型输入和代理产生了不同的结果表示担忧（这是详细公平性审查和监测报告的主题）。独立分析和监管审查表明，算法信贷决策如何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和强大的合规计划。

教训：

人工智能可以公平地扩展信贷——但前提是人类设计治理、审计模型、解释输出并对最终审批承担责任。

医疗保健——决策支持的前景和警示故事

医疗保健是人工智能最有前景的领域之一：诊断成像、分类机器人和预测风险模型可以改善结果并降低成本。但历史警告我们不要过度信任。

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，以及当临床效用未能达到营销主张时遭遇的重大商业和技术挫折。该系统遭受了培训和部署问题，以及研究级性能与实际临床工作流程之间的差距——这对信任造成了严重影响。结论显而易见：临床医生应将AI输出视为咨询输入，而不是最终处方；机构必须在当地验证系统、监控结果，并确保临床医生对其护理决策负责。

教训：

在医疗保健中，利害攸关的是生命。人工智能应该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——速度和安全性的特殊情况

自动驾驶系统展示了真实存在的张力。自动驾驶系统可能需要在几毫秒内对即将发生的碰撞做出反应，使人干预变得不可能。因此，监管机构和安全机构将自动驾驶视为一个可以证明高度自动化合理性的领域——但仅限于高度受限的操作条件下，经过广泛测试和明确规定责任制度。美国安全当局强调对自动化水平的仔细分类，并警告不要对“自动驾驶”提出误导性说法。

教训：

狭窄、时间关键的控制回路（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）必须制定规则，确保透明度，并创建明确的责任和审计跟踪。

3. 伦理：尊严、公平和算法权威的限度

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（信贷、假释、雇佣、医疗保健）具有道德分量。让机器决定一个人的命运可能会导致去人性化和否认问责制。

延续历史上的不公正。

训练数据反映社会历史。如果模型不加批判地使用这些模式，可能会复制并放大歧视。（来源：ProPublica）

透明度和可质疑性。

人们必须能够理解和挑战影响他们的决定。黑箱决策损害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——人工智能参与并在最终由人类签署——符合长期的伦理原则：尊重个人、公平、责任和透明度。

监管环境：规则、标准和人类参与规范

全球政府和标准机构正围绕一个核心理念趋同：人工智能必须受到基于风险的规则治理，高风险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GDPR作为护栏

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（如医疗设备、关键基础设施、执法工具）实施严格要求，包括文档、合格评估、透明度和人类监督；它还禁止明显不可接受的用途。与此同时，GDPR已经限制了产生法律或类似重大影响的自动化个人决策，并确立了获取信息和在某些情况下请求人工干预的权利。《人工智能法》和GDPR共同确立了人类必须在重要决策中发挥作用的原则。（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）等机构发布了强调透明度、营销真实性、消费者保护和自动驾驶车辆安全性的指导意见和执法行动。同时，国家标准与技术研究所（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。美国的方法目前结合了机构执法、行业标准和自愿框架——但它越来越强调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/美国关注点的法律和指导意见：它们强调人类监督、透明度和公平性。尽管细节不同，但某些规范（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》）

实际合规：机构如何实现“建议而非权威”

对于部署人工智能的组织，“人工智能应提供建议”这一原则必须在实践中实施。关键操作步骤包括：

基于风险的分类。

识别哪些用途是低风险、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，展示模型信心、不确定性和关键推理特征。（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，以便解释、审计和质疑决策。

偏见测试与监控。

使用部署前和部署后的公平性测试；持续监控结果，检测偏差和不同的影响。（来源：NIST出版物）

明确的责任与责任分配。

定义谁签署决策、谁负责损害以及补救措施是什么。

利益相关者参与和上诉。

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决策。

这些不是可选的美好愿望——它们是将伦理和法律转化为日常实践的操作翻译。

例外情况和边缘案例——何时允许自动化决策？

有合理且狭义定义的例外情况，自动化行动——甚至是自动决策执行——可能是合理的：

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）可以被允许做出瞬间决策，前提是它们在狭窄、经过充分测试的操作设计领域内运行，并受严格的安全/监管制度约束。监管监督和产品标签必须强大。（来源：NHTSA）

低影响、高量行政任务。

常规、可逆的行政任务（例如，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。

明确委托与保障措施。

在罕见且明确同意的情况下（例如，消费者对某些服务的选择加入），自动化可能在获得明确知情同意并设有有效救济措施的前提下被允许。即使在例外情况下，人类也必须设计规则，设定约束，审查结果，并最终承担责任。

为什么这一结论是100%正确的——综合分析如下：

道德权威在于人类手中。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问责制和尊严。（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、机构指南、NIST框架）均采用基于风险的方法，期望人类参与重大决策过程。（来源：欧盟人工智能法）

技术局限依然存在。不透明性、偏见和脆弱性是实际约束，使得在复杂社会领域中无人监督的机器决策变得不安全。（来源：ProPublica）

社会合法性依赖于可质疑性和问责制。民主和社会经济体系需要有纠正、申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，人类应做决策。”不仅是一句口号，而是负责任地部署AI的操作规则。它作为设计治理、系统和法律的原则是100%正确的。

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。（欧盟人工智能法是一个模型，可根据当地法律进行调整。）（来源：欧盟人工智能法）

制定明确的责任规则，防止AI辅助损害的责任在不透明供应链中分散。

资助独立审计能力和公共利益测试实验室，以评估已部署的系统。

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工审核检查，记录人工角色和签字责任。（来源：NIST出版物）

实施持续监控、偏见测试和事件报告。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：

设计可解释性、不确定性和优雅的人工覆盖功能。不要将不透明的“黑箱”引入社会决策流程。

发布模型文档，并在营销声明中保持诚实；如FTC等机构将强制执行真实陈述。（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具有透明度和可质疑性。在适当情况下，推动可执行的权利以获得解释和申诉。（来源：GDPR）

结语：

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保持顾问角色——强大、透明、可审计和负责任——我们就能在保留人类尊严、法治和道德责任的同时收获巨大利益。

如果我们让算法为我们做决定，我们将不仅仅是放弃便利：我们将放弃问责制、公平和管理我们共同未来的能力。这不是值得选择的未来。

AI应提供建议。人类应做决策。

没有例外，除非经过严格审查、监管和问责。这一原则必须指导未来的政策、设计和制度实践。

精选参考文献及进一步阅读材料：

– 欧盟人工智能法案（文本及资源）。（来源：欧盟人工智能法案）

– AP综述——“欧洲全球首部AI规则获最终批准”。（来源：AP新闻）

– GDPR第22条——自动化决策和画像。（来源：GDPR）

– NIST人工智能风险管理框架（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贷款公平性和监测报告（案例分析）。（来源：Relman Law）

– IBM Watson for Oncology——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)