人工智能的持续进步和广泛应用带来的好处将是巨大的。但是，为了让AI真正有益于人类社会，我们也不能忽视AI背后的伦理问题。

　　第一个是算法歧视。可能人们会说，算法是一种数学表达，是很客观的，不像人类那样有各种偏见、情绪，容易受外部因素影响，怎么会产生歧视呢？之前的一些研究表明，法官在饿着肚子的时候，倾向于对犯罪人比较严厉，判刑也比较重，所以人们常说，正义取决于法官有没有吃早餐。算法也正在带来类似的歧视问题。比如，一些图像识别软件之前还将黑人错误地标记为“黑猩猩”或者“猿猴”。此外，2022年3月，微软公司在美国的Twitter上上线的聊天机器人Tay在与网民互动过程中，成为了一个集性别歧视、种族歧视等于一身的“不良少女”。随着算法决策越来越多，类似的歧视也会越来越多。而且，算法歧视会带来危害。一方面，如果将算法应用在犯罪评估、信用贷款、雇佣评估等关切人身利益的场合，一旦产生歧视，必然危害个人权益。另一方面，深度学习是一个典型的“黑箱”算法，连设计者可能都不知道算法如何决策，要在系统中发现有没有存在歧视和歧视根源，在技术上是比较困难的。

　　为什么算法并不客观，可能暗藏歧视？算法决策在很多时候其实就是一种预测，用过去的数据预测未来的趋势。算法模型和数据输入决定着预测的结果。因此，这两个要素也就成为算法歧视的主要来源。一方面，算法在本质上是“以数学方式或者计算机代码表达的意见”，包括其设计、目的、成功标准、数据使用等等都是设计者、开发者的主观选择，设计者和开发者可能将自己所怀抱的偏见嵌入算法系统。另一方面，数据的有效性、准确性，也会影响整个算法决策和预测的准确性。比如，数据是社会现实的反映，训练数据本身可能是歧视性的，用这样的数据训练出来的AI系统自然也会带上歧视的影子；再比如，数据可能是不正确、不完整或者过时的，带来所谓的“垃圾进，垃圾出”的现象；更进一步，如果一个AI系统依赖多数学习，自然不能兼容少数族裔的利益。此外，算法歧视可能是具有自我学习和适应能力的算法在交互过程中习得的，AI系统在与现实世界交互过程中，可能没法区别什么是歧视，什么不是歧视。

　　更进一步，算法倾向于将歧视固化或者放大，使歧视自我长存于整个算法里面。算法决策是在用过去预测未来，而过去的歧视可能会在算法中得到巩固并在未来得到加强，因为错误的输入形成的错误输出作为反馈，进一步加深了错误。最终，算法决策不仅仅会将过去的歧视做法代码化，而且会创造自己的现实，形成一个“自我实现的歧视性反馈循环”。包括预测性警务、犯罪风险评估、信用评估等都存在类似问题。归根到底，算法决策其实缺乏对未来的想象力，而人类社会的进步需要这样的想象力。

　　第二个是隐私忧虑。很多AI系统，包括深度学习，都是大数据学习，需要大量的数据来训练学习算法。数据已经成了AI时代的“新石油”。这带来新的隐私忧虑。一方面，如果在深度学习过程中使用大量的敏感数据，这些数据可能会在后续被披露出去，对个人的隐私会产生影响。所以国外的AI研究人员已经在提倡如何在深度学习过程中保护个人隐私。另一方面，考虑到各种服务之间大量交易数据，数据流动不断频繁，数据成为新的流通物，可能削弱个人对其个人数据的控制和管理。当然，现在已经有一些可以利用的工具来在AI时代加强隐私保护，诸如经规划的隐私、默认的隐私、个人数据管理工具、匿名化、假名化、差别化隐私、决策矩阵等等都是在不断发展和完善的一些标准，值得在深度学习和AI产品设计中提倡。

　　第三个是责任与安全。AI安全始终是人们关注的一个重点，美国、英国、欧盟等都在着力推进对自动驾驶汽车、智能机器人的安全监管。此外，安全往往与责任相伴。如果自动驾驶汽车、智能机器人造成人身、财产损害，谁来承担责任？如果按照现有的法律责任规则，因为系统是自主性很强的，它的开发者是难以预测的，包括黑箱的存在，很难解释事故的原因，未来可能会产生责任鸿沟

　　第四个是机器人权利，即如何界定AI的人道主义待遇。随着自主智能机器人越来越强大，那么它们在人类社会到底应该扮演什么样的角色呢？自主智能机器人到底在法律上是什么？自然人？法人？动物？物？我们可以虐待、折磨或者杀死机器人吗？欧盟已经在考虑要不要赋予智能机器人“电子人”的法律人格，具有权利义务并对其行为负责。这个问题未来值得更多探讨。此外，越来越多的教育类、护理类、服务类的机器人在看护孩子、老人和病人，这些交互会对人的行为产生什么样的影响，需要得到进一步研究。