人工智能开发不应暂停，相反，我们应当优先考虑伦理，以构建对社会有益的人工智能。
政府应避免在技术层面对人工智能进行广泛监管，转而采取智能、精准的监管措施，对具有最高社会危害风险的人工智能应用场景实施最严格的监管控制。
人工智能是一项不断演进的技术，因此无论对于当今正在使用的系统，还是明天即将上线的系统，训练都必须是负责任地构建人工智能的一部分。
我们无需暂停来优先考虑负责任的人工智能。现在是时候认真对待人工智能伦理标准和护栏了，我们所有人都必须持续采纳并不断完善这些标准和护栏。
将生成式人工智能系统推向公共领域，使全球各地的人们接触到新的技术可能性、影响，乃至许多人尚未考虑过的后果。得益于ChatGPT等系统，几乎任何人现在都能使用先进的人工智能模型。这些模型不仅能够像早期版本的人工智能那样识别模式、优化数据并提出建议，还能更进一步，创作新内容、生成原创的聊天回复等。
人工智能的转折点
在经过伦理设计并负责任地推向市场的情况下，生成式人工智能的能力将带来前所未有的机遇，使企业和社会受益。它们有助于提供更好的客户服务，改善医疗系统和法律服务。它们还能支持和增强人类的创造力，加快科学发现，并推动更有效的方式应对气候挑战。
我们正处于一个关键转折点，人工智能的开发、部署与使用，以及其加速人类进步的潜力。然而，这一巨大潜力也伴随着风险，例如生成虚假内容和有害文本、可能的隐私泄露、偏见放大，以及人们对这些系统运作方式严重缺乏透明度。因此，我们必须审视人工智能可能对劳动力未来、民主、创造力以及人类和地球整体福祉意味着什么，这一点至关重要。
新的人工智能伦理标准的必要性
一些科技领袖近期呼吁暂停六个月训练更强大的人工智能系统，以便制定新的伦理标准。尽管这封信的意图和动机无疑是好的，但它忽略了一个根本问题：这些系统今天仍处于我们的控制之下，解决方案也是如此。
负责任的训练，连同贯穿整个人工智能流程的伦理设计方法，并在围绕人工智能的多方利益相关者协作支持下，能够使这些系统变得更好，而非更糟。人工智能是一项不断演进的技术。因此，无论对于当今正在使用的系统，还是明天即将上线的系统，训练都必须是负责任地构建人工智能的一部分。我们无需暂停来优先考虑负责任的人工智能。
现在是时候认真对待人工智能伦理标准和护栏了，我们所有人都必须持续采纳并不断完善这些标准和护栏。IBM方面，多年前就设立了业内最早的人工智能伦理委员会之一，并建立了全公司范围的人工智能伦理框架。我们持续努力，通过审视当前和未来的技术格局来加强和完善该框架，既立足于我们在行业中的位置，也通过优先与他人合作的多方利益相关者方式来推进。
我们的委员会提供了一个负责任且集中的治理结构，制定明确的政策，并推动问责贯穿整个人工智能生命周期，同时又保持灵活敏捷，以支持IBM的业务需求。这至关重要，也是我们在传统及更先进的人工智能系统方面一直在做的事情。因为，我们再次强调，不能只关注未来人工智能系统的风险而忽视当前的系统。价值对齐和人工智能伦理活动当下就有必要，现在，并且它们需要随着人工智能的发展而持续演进。
与协作和监督并行，构建这些系统的技术方法也应从一开始就受到伦理考量的塑造。例如，人们对人工智能的担忧往往源于对“黑箱”内部运作缺乏了解。这正是IBM开发治理平台的原因。该平台可监测模型的公平性和偏见，记录所用数据的来源，并最终提供更加透明、可解释且可靠的人工智能管理流程。此外，IBM的企业人工智能战略聚焦于一种将信任嵌入整个人工智能生命周期流程的方法。这一方法始于模型本身的创建，延伸至我们用于训练系统的数据，并最终延伸至这些模型在特定业务应用领域中的应用，而非开放领域。
综上所述——需要采取哪些行动？
首先，我们敦促私营部门的其他机构，将伦理与责任置于首位纳入其人工智能议程。仅对人工智能训练实施一刀切式的暂停，加上当前似乎正在降低行业人工智能伦理投入优先级的趋势，只会带来更多伤害和挫折。
其次，政府应避免在技术层面进行广泛监管人工智能。否则，我们最终将陷入一种“打地鼠”式的应对方式，这会阻碍有益的创新，且无法面向未来。我们敦促全球立法者转而采取智能、精准的监管，对具有最高社会危害风险的人工智能应用场景实施最严格的监管控制。
最后，企业如何保护与其人工智能系统交互的数据隐私，目前仍缺乏足够的透明度。因此，我们需要在美国制定一部统一的全国性隐私法。个人的隐私保护不应仅因其跨越州界而有所改变。
社会对人工智能日益增长的关注提醒我们一句古老的格言：权力越大，责任越大。与其一刀切地暂停人工智能系统的开发，不如让我们继续打破协作的壁垒，共同推进负责任的人工智能——从会议室里诞生的一个想法，一路走到其在现实世界中的训练、开发与部署。风险实在太高，我们的社会理应得到更好的对待。
