联合国建议多方面规范AI人工智能 私隐/性别平等/环境保护｜STEM教室

在早前的STEM专题，我们探讨过「元宇宙」这个近期热门话题。要创建如此庞大的虚拟世界，须要电脑的帮助，例如利用人工智能建立一些基本架构和内容。在可见的未来，人工智能将会高速发展，其分析甚至思考能力亦必会大大提升。然而，就如很多先进技术一样，人工智能可否被好好使用，取决于人们手上；因此，我们须要为人工智能的应用制定规则。就让我们看看现时一些潜在问题，以及2021年联合国教科文组织 （UNESCO）推出的协议——《人工智能伦理问题建议书》，如何针对这些隐患。

认知：现时的人工智能……

无论从以往的STEM专题所提及，还是日常生活的应用，我们都看到人工智能（ArtificiaI Intelligence, AI）愈来愈普及，医疗、金融、物流、交通、教育，甚至创意产业，都有AI的足迹。除了不少先进科技都与人工智能挂鈎，AI还可以帮助政府或私人企业作出决策，甚至能用以应付气候变化。现时，部分中小学生已经开始学习编程来进行人工智能应用，可见将来，AI或会如手机一样，成为人们的「必需品」。然而，一旦多人使用，就难免会出现「使用不当」的情况。

私隐安全问题浮现

如同电话骗案、网络欺凌等罪行，随着通讯科技的普及而出现，有关人工智能的私隐、安全等问题亦逐渐浮现。根据联合国教科文组织的声明，这些问题包括大规模监视、性别或种族歧视等；另外，在法律执行上亦不时出现不当使用情况，而现时正正没有一套普遍适用的准则来针对解决上述问题。

协议保证良性发展

有见及此，在2021年十一月，联合国教科文组织的所有193个成员国历史性通过了《人工智能伦理问题建议书》，旨在保证AI的良性健全发展，以及对有关的共同价值及原则作定义。这份《建议书》认同AI的优点及贡献，同时强调减低相关风险的方法。UNESCO总干事Audrey Azoulay指出，现今世界须要针对AI制定一套规则来促进人类福祉，而《建议书》所提出的架构，赋予每个成员国责任在国内实施推行，并要定期向UNESCO汇报进展。

《建议书》提供了一系列如数据管治（data governance）、教育、医疗保健及经济等指引，确保成员国在进行数位化转型的同时，亦做到保障人权以及达成可持续发展目标。

愈来愈多产品及技术都牵涉人工智能，因此更显订立准则的必要；协议针对透明度、问责性及私隐性提供详尽建议，让各成员国跟随：

接下来，我们就集中看看，人工智能与三个要项：私隐、性别平等，以及环境保护的关系，以及所需的准则为何。

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AI与私隐：改善数据管治 保障市民私隐

要认识人工智能与私隐之间的关系，我们首先要知道一个Al系统的「生命周期」。简单来说，一个周期可以分为四个阶段：

1. 设计、数据与模型：根据须要解决的问题或情境，设计一序列行动， 包括资料收集、处理，并计算出一个模型／演算法。
2. 核实模型：经收集所得的资讯而成的模型有待验证，在这阶段中，人们会利用这个模型作出预测，并与真实情况作对比。
3. 部署：假如模型能够做到准确预测，或是成功进行任务（如辨认物件），就能作更多应用范畴。
4. 执行及监察：在执行一些较大规模的应用时，我们仍要继续监察其成效，以及有没有出现其他问题。

收集大量数据进行分析

任何人或机构利用Al（即是参与Al系统的生命周期）时，都要先进行收集数据的步骤，特别是一些企业在推出策略性计画前，都要先从潜在客户里收集资讯并作出分析。以前的市场调查可能是以电话、实体问卷调查等 方式进行，而现时有了人工智能，则可以通过更多渠道收集资料。最常见的例子莫过于社交媒体，如软件通过人工智能收集我们观看影片或浏览网页的习惯，分析出用户的喜好，进而推荐更多相关内容。

收集过程易侵私隐

然而，当数据资料愈来愈容易收集，亦即更容易侵犯到人们的私隐。例如自动驾驶技术，须「训练」车辆分辨道路上的东西，如车、树、人等， 首先就要让安装在车上的相机拍摄路面状况，再学习辨认拍摄到的物件，这样，便会把一些人的行踪都记录下来，因此有侵犯私隐的嫌疑。

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监视活动须符人权

有见及此，《建议书》所提出的十大原则，其中一项就是关于私隐与人权。除了提出运用人工智能前必先要作出私隐影响评估，还强调禁止大规模监视。

中国近年推出的社会信用体系制度，目的是要规范民众在公共场合的行 为。这体系运用到「天网」系统，在全国各地有数以亿个公共监视网络摄影机，配合脸部识别技术及大数据分析，能够监察市民的一举一动，并作社会评分。

推出了最新协议，虽然未必足以令一些国家全面解除使用公共监视网络摄影机，但可望相关监视活动只会用于符合人权的用途。

调查发现，人均受最多闭路电视监察的城市排行中，头二十位有十六个都是位于中国，其中的太原市，平均每一千人就受117.02部摄影机监控。（comparitech）

AI与性别平等：无形扩阔 性别不平等

2019年，美国一对夫妇申请信用卡时，发现丈夫的信用额度比太太高出20倍，这是客户服务职员无法解释到的情况。现时设定信用额度，由于要检核一系列个人资讯，不少银行机构已把这繁复工序交由电脑进行，并由人工智能学习审批。

偏差案例影响评估

然而，人们发现，即使交由电脑处理，性别不平等对待这种看似是人为问题，却仍然存在。由于初期人工智能并不成熟，利用婚姻状况及性别来决定信用额，导致出现性别偏差。现时，即使在应用中尝试减少社会中存在的不公因素，但由于人工智能会利用以前的资料作未来的预测，亦即是会参考以往曾出现偏差的案例，因此亦未能做到男女完全公平待遇。

男性主导业界发展

如何解决男女不平等（甚至推而广之到种族不平等）的问题？

• 首先，在设计人工智能模型时便要加入性别作分析因素，可以的话，应把资料分为男性和女性各自分析。
• 其次，正如《建议书》所述，政府应投入资金推动性别相关计画，从而令女性不会在由AI支援的电子经济中受到忽略。
• 再者，政府或社会应该给予女性在教育及就业上更多接触STEM或Information and Communication Technology（ICT）的机会。

根据「世界经济论坛2018年」有关性别差距的报告，在所有从事AI或资料科学的专业人士当中，只有两成二为女性。当一个行业男女比例不均时，男性在发展AI技术时，容易有意或无意间导入男性普遍价值观或性别定型，因此长远而言，我们还是须要鼓励更多女性加入AI行业，方能改善问题。

不同行业AI人才性别差距：横轴为行业男女差距，纵轴为行业内AI人才性别差距。 圆点大小反映行业人数：深蓝色（大于1）为女性比男性多，浅蓝色（少于1）反之。可见大部分行业都是男性为主，而各行业中较多AI人才都是男性。（World Economic Forum）

AI与环境保护：发展科技 须顾及环境

2021年在苏格兰格拉斯哥举行的第26届联合国气候变迁大会，其中一个焦点是要在 2050年前达致全球净零排放。要达成这个巨大目标，科技配合自然不能少，利用人工智能亦是一大趋势，例如以AI及深度学习准确量度、模拟、追踪碳排放，有助改善企业生产方式来减低排放量。

「运算」「挖矿」消耗能源

然而，虽然AI能够用以研发一些应对气候变化的技术，但发展人工智能其实亦会制造一定排放。由于AI需要大量数据学习，因此人们要建造大型资料储存库，而电脑高速运算时亦要消耗一定能源，加上近年虚拟货币兴起，人们利用人工智能「挖掘」货币也消耗大量能源。

因此，《建议书》亦提醒各成员国在启动Al系统「生命周期」前，先评估对环境将会造成的直接及间接影响，包括碳足迹、能源及原材料消耗等等，并呼吁要遵守环境条例及政策，才能真正做到以Al保护环境。

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文：刘心　图：星岛图片库、UN News、comparitech、World Economic Forum、网上图片

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