我们在一片对18岁照片的花样赞美中，迎来了又一个新年。
按说新年应该是开心的时候，但是刚刚跨年结束，抬头一看居然要上班了！不由得悲从心来……所以今天我们打算说点不那么开心的事。
最近几天，各种对2018年的科技预测层出不穷，其中对AI的畅想占了大头，内容差不多是一片喜庆祥和。
但事有两来，当我们开始从AI中收获价值的时候，技术升级后带来的潜在风险也在升温。这就像汽车当然好过牛车，但汽车也会带来各种各样的交通事故。我们当然不能因此禁止汽车上路，但是也不能对交通问题视而不见。
今天我们来预测几个，很可能在2018年进入我们眼帘的“人工智能负能量”。
毕竟做好准备，是解决问题的前提条件。
一、人工智能伦理问题开始出现个案
2017年1月，在加利福尼亚州阿西洛马举行的Beneficial Al会议上，近千名人工智能相关领域的专家，联合签署了著名的《阿西洛马人工智能23条原则》。
随后，各种关于人工智能伦理道德的讨论、会议，以及相关协会和科技组织开始出现在公众视野里。
《23条原则》的主要内容，就是呼吁人工智能不能损害人类的利益和安全，同时人工智能必须可以被人类控制，同时人类要尽量尊重人工智能和机器人的安全。
听起来颇有点科幻的味道，但是在各行各业开始部署AI，尤其开始利用AI进行自动化决策的时候，人工智能的伦理与道德问题或许真的会浮出水面。
比如说，自动驾驶车辆在马上要发生事故时，是优先保护路人还是乘客？假如AI诊断系统，给出的建议是安乐死，那么它算是杀人吗？为了避免更大损失，AI系统是否能打破规则，自行其是？
这其中最著名的，大概就是去年谷歌批评上海交大某团队进行的“看脸定罪犯”研究。引发了媒体对于AI价值观的大量讨论。
在各个产业场景开始使用AI技术时，随之而来的边界问题、责权问题、道德选择问题这些在实验室中不会出现的矛盾将很可能被引发。
人类还从未真正讨论过这些。假如2018年人工智能的落地化足够快，伦理问题的苗头或许会临近。
二、难以根治的的算法歧视
记得2016年，微软推出过聊天机器人Tay，却因为用户教给它大量种族歧视和脏话，一天内就被暂时下线。这引出了一个极具争议的话题：机器学习会吸收人类的知识和信息来塑造自己，那么假如它吸收的信息含有大量“不那么纯良”的东西呢？
2017年，算法歧视问题非但没有被解决，各种各样新的问题还应运而生。比如谷歌大脑会给女性图片打上很多关于家庭、弱势的标签，显然有悖于女权主义精神；而把黑人识别为大猩猩，则点燃了AI种族歧视的话题关注度。
所谓的算法歧视，对于普通消费者来说，最有可能在内容推荐和电商推荐两个地方感觉到。
比如说消费者刚看过宽大的衣服，电商就推荐减肥药，很可能让消费者联想到算法在歧视自己胖；再比如打开今日头条这类软件的时候，大家可能都出现过这种情况：偶尔点了一个推荐来的猎奇或者伪色情内容，然后再一刷新。
好嘛，蜂拥而至的类似内容啊，你本来想看的兴趣内容和专业内容瞬时间化为乌有。甚至你怎么点我不关心不喜欢，平台还是给你推荐。这就是因为算法的归类方式给你贴上了标签。这种歧视感也蛮严重的，好像背后有个人奸笑着对你说：“承认吧，你就是这么低俗……”
这类问题的根源，是机器学习技术进行个性推荐，今天还必须建立在两个逻辑的基础上：以过去算将来，以群体算个体。算法会吸收以前有过的经验来给你特定的某些东西，但很有可能歧视信息就包含在机器吸收的经验里。
在个性推荐系统越来越多场景应用可能的今天，我们恐怕短期内还难以根治算法的歧视。
三、私人数据与机器学习的矛盾日益凸显
人工智能和个人隐私，似乎从来都是一对天敌。
因为人工智能技术假如想要提供个性化、完全符合个人习惯的服务，那么就必然要学习和理解用户本身。而这其中，就涉及对用户私人数据的学习。