如何让人工智能实现认知正义VIP专享

如何让人工智能实现认知正义近几年，人工智能在许多行业都有应用，成为人类的“好帮手”。但在这一过程中，也出现了各种各样的问题。其中，人工智能系统基于不良的数据来源和有缺陷的算法设计生成错误的“知识”，且没有对所输出内容进行价值判断的能力，无法承担相应认知责任，导致系统性的认知偏差，是一个比较突出的问题。从科技伦理角度分析，这违背了认知正义的原则。所谓认知正义，是指在知识生成、传播和获取过程中，确保所有个体和群体的声音都能被公平地听取和理解，并且有平等的机会被转化为人类的公共知识。过去，知识生成主要依赖人类个体的感知、记忆、推理和证词。然而，随着人工智能的超速迭代，尤其是会话式人工智能的广泛应用，传统的知识生成和传播方式正迎来重大转变。今天的人工智能不仅善于搜集信息和执行任务，更是一项能够生成和传播知识的“认知技术”，被用来处理认知内容（如命题、模型、数据）并执行认知操作（如统计分析、模式识别、预测、推理和模拟）。基于数据和算法的“机器知识”挑战了过去基于经验和专业判断的人类知识，导致认知“碎片化”，破坏了传统人类知识系统的认知正义。如今，生成式人工智能已经开始全面嵌入到所有可能对认知、决策进行技术性替代的场景和社会过程之中。面对人工智能在知识生成中对认知正义的挑战，如何让人工智能更智能？如何让其成为提升认知的帮手，确保科技向善？笔者认为，需从提升数据质量、改进算法设计、优化人机协同和加强伦理治理等维度着手。负责任的算法设计是实现认知正义的核心架构。人工智能作为一种强大的认知技术，通过数据挖掘和统计分析来识别信息...