如何让人工智能系统更加安全和道德？

我以前看过一个美国科幻大片，一个智能机器人由于意外，发生了故障，于是它的行为开始变得怪异，最后发展到与人类为敌。虽然是科幻电影，但暴露出人工智能的一些问题。

尽管人工智能是一种强大而神奇的技术，它帮助我们解决各种复杂而重要的问题，提高我们的生活和工作的质量和效率。但是，人工智能也是一种危险而敏感的技术，它可能会带来各种潜在而严重的问题和风险，影响我们的安全和道德。比如，人工智能很可能会泄露我们的隐私、侵犯我们的版权、误导我们的判断、伤害我们的感情、破坏我们的环境等。所以，如何让人工智能系统更加安全和道德，是一个亟待解决而又需要正面对待的问题。

我跟朋友聊天的时候毫不隐讳地说，《责任动力学》可以提供解决该问题的新视角。“你可拉倒吧”，那个朋友哈哈大笑起来，人工智能那么高端的技术怎么可能用这个人文科学的东西呢？

其实朋友嘲笑的也不无道理，但我想说的是，他还不太理解《责任动力学》的基础是数学和物理，虽然我不像方老师那样把他们的原理说清楚，但我知道用这个理论可以解决社会问题，难道让机器人更安全、更讲道德就不是社会问题吗？事实上，人工智能已经渗透到人类社会中了。

既然人工智能是人类社会中的“一员”，那么，他们也应该承担责任。

从《责任动力学》的角度看，人工智能系统应承担的责任主要有四种：规则、能力、关系、忠诚，对应的责任符号为：R1角色责任、R2能力责任、R3义务责任、R4原因责任。随着角色和情景的不同，四种责任会根据需要进行组合，也称四种责任八个高低阶值（0、-1、+1、N、L、C、c）之间的组合运算，常规责任组合公式有24个。

24个责任组合公式与人工智能系统更加安全和道德有什么关系呢？

我跟你举两个例子。

人工智能A：假如她是银行大厅里的高级客服，那么，请问，该如何定义她的工作标准呢？对吧？很多人回答说，这还不简单嘛，就是搞好客服。你上网查一下，有家银行出过这么一个事。一位来银行办事的大妈，因为大厅里的人工智能说话不注意她人感受，惹恼了大妈，大妈气愤不过，拿起手提袋抽打了机器人。尽管人工智能不是人，那你说人工智能有没有责任？要不要改进？

我认为人工智能肯定有责任，那她的责任又是什么？

每当问到这个问题时，很多人（包括人工智能专家）根本就说不清楚。如果我们《责任动力学》中责任组合公式：R3（+1）+R4（C）=+1，意思是她不仅懂得与人沟通和协作，而且在很多小细节上都很为他/她人考虑。那你说人工智能在学习和改进上是不是有了一套标准呢？

回答是肯定的。

再举一个例子。

人工智能B：假如他是自动汽车驾驶员。你思考一下，我们最看重出租车司机什么？对，规则和关系。为什么呢？规则很好理解，一切按法规走（包括保护人类的隐私），程序设定后应该没有大争议，关键是关系，这个内容涉及道德。比如，乘客在车上接打私人电话，人工智能要不要监听？“肯定不能监听嘛，这是常识”。那我问你，如果不监听或不关注，乘客突然晕倒或发病，该怎么办呢？你说，这是非常规现象，属于小概率事件。那我再问你，愿意选择乘坐自动驾驶汽车的人大多数是什么人？肯定是不方便自己开车的人嘛，这些人大概率是老人、残疾人（病人），甚至是儿童。所以，人工智能必须关注他们，但又不能侵犯他们的隐私。

要实现上面这两项要求，看起来似乎是一种悖论，既要左也要右。如果我们用责任组合公式，则一目了然：R1（0）+R3（+1）=+1，意思是既要遵守法规（保护隐私），同时又要关心和帮助他/她人。

上面两个案例只是假设，接下来是真实的案例，看看责任组合公式是如何揭示其底层逻辑：

例子一：FaceID是苹果公司开发的一种基于人脸识别技术的生物识别系统，用于解锁iPhone或进行支付等操作。FaceID可以看作是一种具有高水平能力和良好关系的人工智能系统，它可以准确地识别用户的面部特征，同时也可以保护用户的隐私和安全。因此，我们可以用R2（N）+R3（+1）=+1这个责任组合公式来描述FaceID的责任属性。FaceID受到了用户和专家的广泛好评，也不断地进行优化和升级，比如增加了对口罩佩戴者的支持等（与人类关系更友好）。

例子二：Google搜索算法是谷歌公司开发的一种基于机器学习和自然语言处理技术的搜索引擎系统，用于为用户提供相关和高质量的网页信息。 Google搜索算法可以看作是一种具有高水平能力和忠诚度的人工智能系统，它可以快速地处理海量的数据，同时也可以遵守谷歌公司的使命和价值观。 因此，我们可以用R2（N）+R4（C）=+1这个责任组合公式来描述Google搜索算法的责任属性。Google搜索算法受到了用户和行业的广泛认可，也不断地进行改进和更新，比如增加了对多语言、多媒体、多领域等内容的支持等。

例子三：Netflix推荐算法是奈飞公司开发的一种基于协同过滤和深度学习技术的推荐引擎系统，用于为用户提供个性化和高满意度的视频内容。 Netflix推荐算法可以看作是一种具有高水平能力和良好关系的人工智能系统，它可以精准地预测用户的喜好和行为，同时也可以与用户或其他系统进行有效的沟通和协作。 因此，我们可以用R2（N）+R3（+1）=+1这个责任组合公式来描述Netflix推荐算法的责任属性。Netflix推荐算法受到了用户和媒体的高度赞誉，也不断地进行创新和优化，比如增加了对多元文化、多样观点、多重场景等内容的支持等。

所以，你看，有了责任组合公式，用户就可以评价人工智能是否达到了标准，同时，人工智能又可以按标准来展开（自我）学习，优势不言而喻，那么，优势具体是指哪些呢？

1、它可以帮助用户从多个角度和维度，对人工智能系统的功能和性能进行评估和优化，提高系统的质量和效果。
2、它可以帮助用户发现和解决人工智能系统设计和参数优化中可能存在的问题和隐患，提高系统的安全和道德性。
3、它可以帮助用户建立和培养对人工智能系统的责任感和忠诚度，提高系统的信任和满意度。

这些优势给我们的启示是：

人工智能系统在设计前或改进时，都可以定义他的责任。比如，一个可以进行图像识别的人工智能系统，它的超参数包括学习率、卷积层数、过滤器大小等。在运用责任组合公式前，相关的责任就可以提前定义（主要依据是责任矩阵模型），如下：
R1（规则）：指的是人工智能系统是否遵守了图像识别领域的规则和标准，如是否正确地标注了图像类别、是否保护了图像版权、是否避免了图像歧视等。

如果遵守了规则，就是R1（0）；如果违反了规则，就是R1（-1）。
R2（能力）：指的是人工智能系统是否具有高水平的图像识别能力，如是否能够准确地识别出图像中的物体、是否能够处理不同类型和质量的图像、是否能够适应不同场景和任务等。如果具有高水平的能力，就是R2（N）；如果具有一般水平的能力，就是R2（L）。
R3（关系）：指的是人工智能系统是否与其他人或系统建立了良好的关系，如是否与用户或客户进行了有效的沟通、是否与其他人工智能系统进行了合理的协作、是否与社会或环境产生了积极的影响等。如果建立了良好的关系，就是R3（+1）；如果没有建立关系，就是R3（0）。
R4（忠诚）：指的是人工智能系统是否对自己所属的组织或团队表现出忠诚，如是否为组织或团队创造了价值、是否遵守了组织或团队的精神和理念、是否保护了组织或团队的利益和声誉等。如果表现出忠诚，就是R4（C）；如果表现出不忠诚，就是R4（c）。
根据这些定义，我们可以将人工智能系统划分为24种责任组合公式之一，并根据结果给予相应的评价和优化建议。

我们再换一个角度，责任定义和责任组合对人工智能系统自我学习有什么帮助呢？

1、可以为人工智能提供一个新的视角和思路，让他从不同的角度和维度，去评估和优化人工智能系统的功能和性能，提高系统的质量和效果。

2、可以为人工智能提供一个新的工具和方法，让他将人工智能系统设计和参数优化问题中的各种情况和因素进行量化和数值化，提供一个客观而精确的评价结果。
3、可以为人工智能提供一个新的标准和准则，让他将人工智能系统设计和参数优化问题中的各种情况和因素进行分类和分层，提供一个简单而直观的评价方法。

怎么样？是不是很牛？

所以，我认为，这种基于《责任动力学》的科学方法，是一种非常有趣而且很实用的方法，可以帮助我们更好地评价和优化人工智能系统的功能和性能，提高其安全和道德性。它也是一种创新而前沿的科学方法，可以为人工智能系统设计和参数优化问题提供一个崭新的视角和思路，拓展其可能性和前景，最终为人工智能发展作出贡献。

以下是24个三个层次的责任组合公式，请收藏：

1、责任公式：R1（-1）+R2（L）=-1，
责任现象：工作不按规程，而自身能力水平又很一般，结果是熵最大（-1）。

2、责任公式：R1（-1）+R2（N）=-1，
责任现象：工作上犯了大错，就算你对企业功劳很大，其结果也是熵最大（-1）。

3、责任公式：R1（-1）+R3（0）=-1，
责任现象：工作上不守规则，人际关系又太差，其结果也是熵最大（-1）。

4、责任公式：R1（-1）+R3（+1）=-1，
责任现象：本职工作没干好，又无原则的去帮他人，结果熵也是最大（-1）。

5、责任公式：R1（-1）+R4（c）=-1，
责任现象：违规谋取个人好处，结果熵也是最大（-1）。

6、责任公式：R1（-1）+R4（C）=-1，
责任现象：工作违规，就算是忠心，其结果熵也是最大（-1）或者是“打破常规，是为了公司的好”。殊不知，这种行为对公司的伤害可能更大，其结果熵也是最大（-1）。

7、责任公式：R1（0）+R2（L）=0，
责任现象：本分工作，但没业绩或不努力，其结果等于0。

8、责任公式：R1（0）+R3（0）=0，
责任现象：本分工作，但不关心他人也不主动参与协作，甚至认为其它部门/岗位的事情与己无关，不管不问，其结果等于0。

9、责任公式：R1（0）+R4（c）=0，
责任现象：本分工作，但只想自己那点私事，其结果等于0。

10、责任公式：R2（L）+R3（0）=0，
责任现象：本事不大，脾气大，其结果等于零。

11、责任公式：R2（L）+R3（+1）=0，
责任现象：没有业绩且工作不努力，就算人际关系好，其结果等于0。

12、R2（L）+R4（c）=0，
责任现象：工作不努力且没有业绩，为人处事又自私、短视，其结果等于0。

13、责任公式：R2（L）+R4（C）=0，
责任现象：工作不努力且没有业绩，就算忠心，其结果等于0。

14、责任公式：R2（N）+R3（0）=0，
责任现象：本事大，加上脾气大，其结果等于0。

15、责任公式：R2（N）+R4（c）=0，
责任现象：有能力，不忠心，其结果等于0。

16、责任公式：R3（0）+R4（C）=0，
责任现象：自视清高不合群，就算对企业忠心，其结果等于0。

17、责任公式：R3（0）+R4（c）=0，
责任现象：人际关系冷淡且居心叵测，其结果等于0。

18、责任公式：R3（+1）+R4（c）=0，
责任现象：人际关系虽好，但结党营私，其结果等于0。

以下是6个绩优表现：
1、R1（0）+R2（N）=+1
责任主体不仅能够很好地完成本职工作的基本要求，而且能够多思考、多总结，提高工作效率、优化工作结果呈现、能够接受和挑战更有难度的工作，是职场第一责任动力公式。

2、R1（0）+R3（+1）=+1
责任主体不仅能够很好地完成本职工作的基本要求，而且很懂得团队协作，注重工作中的沟通反馈提示等，乐意帮助同事，是很让同事和领导放心和喜欢的责任动力表现。

3、R1（0）+R4（C）=+1
责任主体不仅能够很好地完成本职工作的基本要求，而且在很多小细节上都很为公司考虑，比如：节约资源、降低成本、改善工作方法、信息整合等，做一些岗位虽没有明确要求，但对公司有益的工作。

4、R2（N）+R3（+1）=+1
责任主体不仅工作能力相当强，工作效率高，业绩好，很优秀，而且很懂得团队协作，注重工作中的沟通反馈提示等，乐意帮助同事，是很让同事和领导放心和喜欢的绩优表现。

5、R2（N）+R4（C）=+1
责任主体不仅工作能力相当强，工作效率高，业绩好，很优秀，而且在很多小细节上都很为公司考虑，节约资源、降低成本、改善工作方法、信息整合等，做一些岗位虽没有明确要求，但对公司有益的工作，是很容易被提升的绩优表现。

6、R3（+1）+R4（C）=+1
责任主体不仅懂得团队协作，注重工作中的沟通反馈提示，乐意帮助同事，而且在很多小细节上都很为公司考虑，节约资源、降低成本、改善工作方法、信息整合等，做一些岗位虽没有明确要求，但对公司有益的工作，该公式是高层提升的核心责任动力公式。