当AI犯错时，谁该负责？

随着人工智能系统变得越来越自主和复杂，它们变得更加不可预测，可能会导致意想不到的结果。

例如，考虑一个场景，自动驾驶汽车错误地将行人识别为无生命物体，并导致事故。或者，想象一个场景，人工智能聊天机器人向患者提供不正确的医疗建议，导致严重疾病甚至死亡。在这些情况下，谁为人工智能的错误负责？

人工智能系统中的潜在陷阱

人工智能拥有巨大的优势，但也隐藏着潜在的陷阱。理解这些失误是确保人工智能系统问责制和透明度的第一步。

人工智能的脆弱本质

脆弱性意味着AI只能识别之前遇到的方式。当接触到新的模式时，人工智能很容易被欺骗，导致错误的结论。

        这种脆弱性的一个例子是人工智能无法正确识别旋转的物体。即使人工智能被训练来识别特定的物体，如校车，当它旋转或重新定位时，它也可能无法识别同一个物体。

人工智能的脆弱性也使其容易受到对抗性攻击。这些攻击操纵输入数据，导致错误的输出。例如，对停车标志的微小改变可能会导致人工智能误解它们，或者对医学扫描的微小修改可能会导致误诊。这些攻击的不可预测性使得保护人工智能系统成为一个重大挑战。

人工智能中的嵌入偏差

由于固有的偏见，人工智能对公正决策的承诺往往需要修改。这些偏见源于人工智能训练的数据。如果训练数据包含偏差，AI系统也会在其决策过程中反映出来。这可能导致大规模的歧视，影响数百万人。

灾难性遗忘

人工智能系统容易出现一种被称为灾难性遗忘的现象。在这种情况下，人工智能系统在学习新信息后，会完全突然忘记之前学习的信息。这种覆盖效应会严重影响系统的性能和有效性。

灾难性遗忘的一个例子可以在人工智能检测deepfakes的发展中看到。随着新型deepfakes的出现，人工智能系统在被训练识别这些新类型时，忘记了如何检测旧类型。这凸显了对持续学习和适应而不丢失先前知识的人工智能系统的需求。

对隐私的潜在威胁

随着人工智能系统越来越多地融入我们的日常生活，隐私泄露的风险越来越大。

人工智能对数据的部署提出了一个两难的问题。一方面，AI有效运行需要数据。另一方面，滥用数据会导致隐私泄露。用户必须了解他们的数据在哪里以及如何被使用，无论是安全地存储在边缘还是在云中面临风险。

剖析问责制

问责制是人类道德的基础，是法治的基础，并指导如何计算赔偿。它是商业和政府专业活动的必要组成部分。但是，当一个人工智能模型做出负面影响的决定时，谁来负责呢？

问责制意味着不仅仅是人工智能系统可以解释它的决定。尽管如此，开发和使用系统的利益相关者也可以这样做，并理解他们对这些决策的责任。这构成了人工智能决策中人类罪责的基础。

确定人工智能错误的责任方可能是一项复杂的任务。是AI开发者给系统编码的吗？依赖人工智能建议的用户？还是拥有AI系统的公司？或者，从更激进的角度来看，人工智能系统本身应该承担责任吗？

算法创建者的责任

如果算法出现错误，算法的创造者可能会被追究责任。这个错误可能会导致稳定的偏差或不可预测的行为，从而导致错误的结果。在这些情况下，算法的创造者，就像对建筑失败负责的汽车制造商一样，可能要承担责任。

数据提供者的问责制

训练一个人工智能系统包括向它提供样本案例和预期结果。如果训练数据集很小或有偏差，可能会导致错误。如果一个人工智能系统是根据有偏见的数据训练的，它可能会在决策中延续这些偏见。

人工智能操作员的责任

操作人工智能系统的人可能会在解释人工智能的输出时做出不正确的判断，从而导致错误。操作者可能会对这些错误负责，就像司机会对忽视汽车中的警告信号负责一样。

人工智能与法律人格

另一种观点建议将人工智能视为一个法律实体，可以为其错误负责。这一想法基于这样一种观点，即法人资格是一个赋予公司等实体某些权利和责任的概念。

然而，这种观点并非没有争议。批评者认为，人工智能系统虽然能够做出决策，但缺乏意识，因此不能像人类一样承担责任。人工智能被授予法人资格的概念仍然相对较新，公众对此反应不一。

这一观点的支持者认为，人工智能系统虽然没有意识，但仍然可以对自己的决定负责。相比之下，这一观点的反对者指出，人工智能系统缺乏道德代理能力，不应该像人类一样承担责任。

为了推进人工智能的法律框架，必须明确界定责任方的概念。这个定义应该考虑决策过程中涉及的所有各方，包括人工智能系统的开发者、用户和运营商。此外，它必须考虑授予人工智能系统法人资格的影响。最后，它必须概述如何在实践中实施错误问责制。

替代责任理论的作用

替代责任理论认为委托人或雇主对其代理人或雇员的行为负责，这一理论可以应用于人工智能。在这种情况下，人工智能系统的创造者或操作者可能要对系统的行为负责。

        然而，在处理真正自主的人工智能系统时，这一理论必须得到修正，这些系统在没有人类直接干预的情况下生成算法并做出决策。替代责任的概念可以作为这一新框架的起点，但它必须适应自主人工智能系统的独特特征。

特别是，它应该考虑如何区分由系统引起的错误和由其操作者引起的错误。此外，它应评估如何监管这一系统，以避免潜在的误用或滥用。

最终，自主人工智能的任何法律框架都必须确保这些系统承担责任，同时允许它们在我们的社会中安全可靠地运行。

法律改革的必要性

随着人工智能技术的进步，很明显，现有的法律框架需要做好准备，以应对人工智能带来的挑战。人工智能中的问责制是一个复杂的问题，需要全面的法律改革。由于人工智能存在的更广泛的社会技术系统仍处于形成阶段，法律和法规必须赶上来，以确保对人工智能的问责和信任。

        总之，人工智能中的问责制是复杂的，涉及多方，潜在的失误潜伏在每个转折点。然而，凭借稳健的监管、透明的实践以及对持续学习和适应的承诺，我们可以穿越这个迷宫，并确保当人工智能陷入困境时，负责任的各方被追究责任。这是一个具有挑战性的旅程，但对于人工智能在我们社会中负责任和道德的使用至关重要。