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这个问题的复杂性引发了行业、学术界、政府和民间社会之间的热烈讨论，各方都对监管框架的潜在好处和缺点进行了争论。理解这些论点对于形成正确和公正的观点是必要的。

AI 生成的赛勒斯圆柱体图像

DALLE-3 生成的居鲁士圆柱图像- 一些学者认为这是最早的人权宣言之一

支持人工智能监管的论点
人工智能监管的支持者认为，设计的监管可以控制人工智能 BC 马来西亚数据 的潜在危害。侵犯隐私、偏见和失业是其中一些潜在的危害。他们认为，一套明确的法律法规可以避免道德方面的“逐底竞争” 。此外，这些标准可以在建立公众对人工智能技术的信任方面发挥至关重要的作用。

支持监管的另一个论点是人工智能广泛的社会影响。随着这些技术对就业、社会互动和民主进程等领域的影响越来越大，倡导者认为，监管监督是必要的，以确保这些影响得到考虑和负责任的管理。

反对人工智能监管的论点
人工智能监管的批评者对其负面影响提出了一些担忧。反对严格监管的主要论据之一是担心它们最终会削弱创新。他们担心，过度限制性的规则可能会减慢人工智能的发展速度，从而可能减缓医疗保健、气候变化和科学研究等领域的有益进展，而人工智能发展的快节奏意味着规则可能很快就会过时，可能变得无关紧要，甚至适得其反。

另一个主要问题是小型企业和初创企业面临的合规挑战。遵守广泛法规的成本、劳动力和复杂性可能会给这些实体带来压力，从而减少人工智能领域的竞争和创新。因此，这可能会导致少数拥有适当资源来解决这些复杂监管环境的大型科技公司垄断人工智能开发。

许多人工智能专家质疑在技术层面而不是应用层面监管人工智能是否是​​正确的方法。他们认为，与电力和互联网等其他技术一样，人工智能本质上并不是恶意的。这些技术的使用可能是恶意的，也可能是建设性的。正如本文所述，人工智能安全是应用程序的属性，而不是技术本身的属性。

促销员的责任
还需要注意的是，使人工智能系统安全的价值观，例如公正性、偏袒性或透明度，虽然植根于社会和道德问题，但也是一个技术问题。

至关重要的是要认识到，有偏见的人工智能模型在技术上也存在缺陷。根据定义，有偏差的模型不能准确地表示或处理它必须处理的整个数据范围。

这种技术缺陷可能会导致性能下降、预测不准确和结果不可靠。从这个角度来看，解决人工智能模型中的偏见和促进公平不仅是一个伦理问题，也是一个根本性的技术挑战，直接影响我们构建的人工智能系统的质量。

即使没有法律或监管标准的要求，构建人工智能系统的开发人员也必须尊重这些价值观并将其灌输到人工智能系统中。致力于公平和减轻偏见的研究人员和开发人员经常从事深入的技术工作。

考虑开发一个人工智能系统来帮助员工评估贷款申请。如果由于贷款实践中的历史偏差，训练数据反映出某些种族群体不成比例地被拒绝贷款或提供不太优惠的条件的模式，那么人工智能系统就会学会将种族与申请人的分数联系起来，那么这个系统就是“技术上不好”而不是“道德上不可接受”。这个例子表明，解决人工智能系统中的偏见不仅是一种道德激励，也是一种技术必要性。

组织和个人可以在整个人工智能开发生命周期中利用透明度和文档来解决公众的担忧和信任。这种“算法透明度”包括清晰地传达模型的目的、数据源、方法或潜在的系统限制。作为开发人员，您可以通过以下方式进行清晰透明的沟通：

模型训练流程
有关所使用的数据集的详细信息
任何数据预处理步骤
所选算法