海通国际AI系列(18):人工智能与不平等现象

人工智能技术的大规模应用还有可能加剧不平等现象，包括国家/地区之间的经济发展失衡、企业垄断、及性别、种族、民族、宗教、健康状况等种种偏见和歧视。

在经济发展不平等方面，如果自动化未来广泛应用于制造业，将大范围取代人力劳动。在向高端制造业转型升级的过程中，一些对劳动密集型制造业较为依赖的发展中国家，可能会因此失去竞争优势并出现大量失业人口，进一步拉大与发达地区经济发展水平的差距。在企业不平等方面，因技术壁垒的存在，人工智能相关产业天然更易趋向垄断，经济资源和权力可能越来越向少数大企业集中，而小企业可能会逐渐被淘汰。

此外，人工智能还可能加剧和传播偏见，例如一些AI助理的角色多设置为女性，且表现出服从性，加固了对女性的刻板印象。更为常见的情况是算法偏见。算法训练以输入的历史数据为基础，而这些数据本身可能包含带有偏见的信息，那么算法就会学习、应用、放大、传播这些偏见，令错误决策成为系统性问题。例如，在贷款申请中，女性申请商业贷款的难度远远高于男性，黑人申请贷款被拒的可能性是白人的两倍。如果贷款申请算法学习的是这些历史数据，那么人工智能得出的结论可能更倾向于男性而非女性、白人而非黑人，从而加剧性别、种族不平等的趋势。

可见，人工智能可以令工作变得更高效，却未必更公平。这意味着由算法偏见造成的“不平等现象”将成为企业在人工智能时代必须面对和解决的ESG议题。以招聘为例，据Career Builder 2017年在美国的调查，55%的人力资源经理表示将在未来5年使用人工智能技术，显示人工智能在人力资源工作中的应用已成为发展趋势。因此，如何避免其中可能涉及“不平等”现象、保障公平，是每个负责任的企业都需要思考和解决的问题。

在ESG实践中，“减少不平等”本来就是社会领域（S）的常规议题。就人工智能而言，企业在研发、设计和应用新技术的过程中，对此应高度警惕和重视，并制定机制和措施，为缓解各种不平等现象做出努力。为避免因算法重现偏见而导致不平等，科技企业作为设计方，在研发、创建人工智能应用时应引入公平原则，尽量降低所构建应用模型的偏差，同时确保透明度，明确数据来源和用途；企业作为应用方，也应引入公平原则，有责任了解潜在偏见，并向设计方反馈人工智能技术在应用中出现的偏见重现等问题，尽力降低对利益相关方（如客户、员工和社区）的负面影响。

在减少分配不均、技术垄断方面，企业也可通过行业内协作、影响力投资（如投资于促进技术共享的社会企业）、社区捐赠（如扶助低收入地区/群体的公益项目）等手段，为改善不平等现象做出努力。例如，微软公司认为，人工智能技术如果被少数大公司掌控，不利于技术应用惠及大众、及全社会共同应对人工智能时代的挑战，因而制定了“向每一个人和每一个组织提供最基础的人工智能工具”的策略，并支持用户设计自身的人工智能解决方案。微软还鼓励研究人员广泛发表研究成果，以促进技术共享和交流。

*以上报告节选自海通国际首席经济学家办公室于2020年12月17日发表的研究报告。点击页面下方“”，获取完整报告。

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