如今，谈论技术创新很难不提到“人工智能”（AI）。媒体告诉人们，机器人即将抢走我们的工作；企业家兼科技愿景家埃隆·马斯克则更进一步，警告说人工智能可能导致人类灭亡。
从不那么戏剧化的角度看，人工智能已经在多个领域产生了重大影响。许多医疗机构正在部署人工智能系统，帮助医生诊断各种疾病。随着汽车制造商特斯拉准备在2017年底前让一辆汽车从洛杉矶驶往纽约，自动驾驶软件即将进入主流应用。谷歌的无人驾驶汽车已积累数百万英里的驾驶经验。许多对冲基金正在将机器学习模型纳入其投资算法。
即便在印度，人工智能也已崭露头角。
Grey Orange Robotics在制造机器人并将其部署于仓库运营自动化方面取得了巨大成功。IBM Watson for Oncology已部署在Manipal Hospital，协助医生诊断和治疗癌症。总部位于班加罗尔的初创企业Artleus正在运用机器学习算法，早期检测糖尿病视网膜病变；这种疾病是印度可预防失明的主要原因之一。
日益加深的不安
尽管人工智能有这些多种应用，人们对其诸多伦理问题的不安也日益加深。
想想一个经典例子：即将发生碰撞时，无人驾驶汽车应如何决定是保护车内两名乘客，还是五名正在过马路的行人？这是一个发人深省的问题。
再来看另一个伦理困境：使用人工智能软件决定批准哪些贷款申请。有证据表明，如今许多系统会歧视经济条件不利的群体，而这些群体历来获得信贷的机会有限。同样，美国法官在作出量刑和假释决定之前，也被要求参考预测再犯可能性的模型——也就是预测罪犯再次犯罪倾向的模型。
近期报告显示，这些系统存在种族偏见。例如，一名没有前科、曾试图偷窃一辆二手自行车和一辆滑板车的18岁黑人女孩，所得风险评分竟高于一名因入店行窃被捕的41岁白人男子；后者此前已因企图持械抢劫服刑五年。这些算法从历史数据中学习，如果执法中存在种族偏见，算法也会学到这些偏见。简而言之，基于偏颇数据训练的机器学习系统可能会将这些偏见制度化。
人们对人工智能应用伦理的讨论日益热烈，这是有其理由的。人工智能系统无法权衡人类决策者必须面对的一些伦理难题——例如生命的价值，以及如何消除针对弱势群体的根深蒂固的偏见——我们该如何部署这类系统？有人甚至主张，在这些棘手问题得到解答之前，暂停推广人工智能。
我认为，不能因为人们认为人工智能存在伦理问题，就拒绝当下的人工智能。为什么？讽刺的是，我认为这样做本身可能是不道德的。
为了更大的福祉
归根结底，这里涉及一个“元伦理学”问题。
我们明知当下运用人工智能技术确实能够拯救数百万人的生命，怎么还能仅仅因为技术存在小概率失败，就主张停止部署呢？
想想人为失误导致的惊人道路死亡人数。印度每年有超过14万人死于道路事故。我们知道，运用人工智能自动驾驶技术可以大幅减少这类死亡。公交车和卡车可以安装人工智能系统，以辅助或取代驾驶员。我们是否应该仅仅因为还不知道无人驾驶汽车在事故中应优先拯救谁，就考虑暂停推广无人驾驶汽车？人工智能研究员、微软研究院负责人埃里克·霍维茨表示：“其中一些情况可以视为边缘情形，需要非常谨慎地处理，并与允许汽车继续成为死亡来源这一做法的伦理问题进行比较：在美国，每年约有三万五千人因此丧生，全球每年则超过一百万人。”
在医疗领域，近期研究发现，印度每年有超过500万人在医院因本可避免的人为失误而死亡。我们知道，人工智能决策支持工具和警报系统可以大幅减少这类死亡。此外，印度医生严重短缺，农村地区尤为如此。人工智能技术如今就能缓解这一短缺。
如果我们现在就能改善现状，加快推广人工智能技术难道不是我们的伦理责任吗？
棘手的问题
我并没有轻视围绕人工智能的伦理困境，也不是在建议我们不顾一切地冒险。前方还有许多棘手问题；如果我们希望公众有朝一日信任这些新技术，就需要保持公开透明的讨论。然而，在交通运输和医疗等关键领域推广人工智能的同时，也必须处理这些疑虑。询问人工智能辅助判断是否完美、是否满足我们的所有期待固然重要，但我们还需要问：尽管存在缺陷，它们是否仍能改善现状？仅凭这一点是否就足以启动推广进程？
诚然，当下的人工智能确实存在伦理问题。即便如此，如今推广人工智能也可能是合乎伦理的。
