https://www.inside.com.tw/2017/02/03/23-principals-for-beneficial-ai-tech-leaders-establish-new-guidelines「一個好的未來是什麼樣子？」特斯拉執行長伊隆·馬斯克（Elon Musk）在加州阿西羅瑪的 Beneficial AI 會議上表示。「我們正走向超級人工智慧，但也或許是人類文明的結束。」全球 2000 多人，包括 844 名人工智慧和機器人領域的專家聯合簽署了 23 條 AI 發展原則，呼籲全世界的人工智慧領域在發展 AI 的同時嚴格遵守這些原則，共同保障人類未來的利益和安全。


物理學家史帝芬·霍金和特斯拉執行長伊隆·馬斯克本週公開力挺一系列原則，用以確保擁有自主思考能力的機器保持安全發展，並符合人類權益運作。

機器正逐年變得更加智慧，研究人員相信他們在未來幾十年內可以擁有人類智慧水平。 一旦他們達到這個程度，他們就可以開始改善自己，並創造其他智慧，甚至更強大的 AI，牛津哲學家尼克·博斯特羅姆和其他幾個專家認為，應當稱其為超級智慧。

2014 年，馬斯克警告說，人工智慧有可能「比核武器更危險」，而霍金在 2014 年 12 月說，人工智慧可能會終結人類。 但它也是雙刃劍。 AI 也可以幫助治癒癌症及減緩全球暖化。

2017 年 1 月舉行的 「Beneficial AI」會議 為基礎上建立起來的「阿西羅瑪人工智慧原則」，名稱來自這次會議的地點 – 美國加州的阿西羅瑪（Asilomar）市，確保 AI 為人類利益服務。

本次會議參加者大多是業界最富盛名的領袖，如 DeepMind 執行長 Demis Hassabis 和 Facebook AI 負責人 Yann LeCun 等。全球 2000 多人，包括 844 名人工智慧和機器人領域的專家已聯合簽署該原則，呼籲全世界的人工智慧領域在發展 AI 的同時嚴格遵守這些原則，共同保障人類未來的利益和安全。完整名單可以見 futureoflife.org。

這系列原則目前共 23 項，分為三大類：

1、科研問題

AI 研究的目標應該是「有益的智慧」。 它應該防止 AI 系統被駭客入侵。 它還應該解決「維護人類的資源和理想」。法律應該「跟上 AI 的步伐」，應該考慮人工智慧「價值觀」的問題。 此外，應該努力使研究人員和法律/政策制定者合作，並且應該「在 AI 的研究人員和開發人員之間培養整體的信任和尊重文化」。

2、倫理和價值觀

應根據原則以一種安全和透明的方式開發 AI。 自主系統應必須可以解釋它的行為。 創建 AI 系統的人必須對這些系統的使用方式承擔責任。 自主系統的設計應反映人類的價值觀。 人們應該有機會控制這些系統共享和使用數據的方式。AI 應該盡可能使更多多的人受益，並應該為人類做出貢獻，而不是僅僅得益於某些組織或個人。有的國家在競爭建立智慧的自主武器 ，這是很大的潛在危害，應該主動積極避免。

3、長期問題

我們不知道 AI 會有什麼能力，應該針對「災難或風險」提前規劃。

「人工智慧已經為世界各地的人們提供了日常使用的有益工具，」生命未來 (Future of Life) 網站上聲明，「它的持續發展，須以後文原則為指導，在未來幾十年甚至幾個世紀，為幫助人類更加強大。」

會議上，馬斯克坐在 Hassabis、Bostrom、Tallinn 和其他 AI 領域領導人組成的專家組中。 他們每個人都輪流回答他們所認為的超級智慧，Bostrom 在一篇學術論文中把它定義為「一種比每個領域最優秀的人類智慧還要優秀的智慧，這包括科學創造力、一般智力和社會技能」。

當小組被問到超級智慧是否可能，每個人都表示了十分的肯定，除了馬斯克，當他說「不」的時候應該也是在開玩笑。可見，這些大佬都認為超級智慧的發生是遲早的事情。有趣的是，當小組被問到是否期待超級智慧出現時，回答開始出現矛盾了，有四個人思慮再三覺得「這很難說」，而馬斯克說，這「取決於它到底是什麼類型的智慧了。」

「阿西羅瑪人工智慧原則」是開發安全 AI 的重要指南，它們獲得 AI 社群和廣大從業者的廣泛支持。路易斯維爾大學網路安全實驗室主任 Roman Yampolskiy 說：「從簽署名單數量可以看出，這些原則為人工智慧安全這個年輕的領域提供了可信度，但它仍然需要面對許多對否認 AI 風險的人，他們仍舊拒絕相信設計不當或惡意的 AI /超級智慧可能給人類帶來巨大風險」。https://www.youtube.com/watch?v=h0962biiZa4阿西羅瑪人工智慧 23 原則原文


科研問題

1. 研究目標：人工智慧研究的目標不是為了創造不受指揮的智慧，而是有益的智慧。

2. 研究經費：對人工智慧進行投資的同時，要保證有經費用於研究如何有益地使用人工智慧，研究包括電腦科學、經濟學、法律、倫理以及社會研究中的棘手問題，例如：
•如何使未來的人工智慧系統變得高度穩健，即系統會執行我們所想的而不會發生故障或被入侵？
•如何通過自動化提升人類繁榮程度，並同時確保大眾的資源和意志？
•如何升級我們的法制體系使其更公平高效，能夠跟得上人工智慧的發展速度，並且能控制人工智慧帶來的風險？
•人工智慧該與什麼樣的價值體系保持一致？它該有怎樣的法律和倫理地位？

3. 科學與政策的連結：在人工智慧研究員和政策制定者之間應該要有富有建設性的和健康的交流。

4. 科研文化：在人工智慧研究員和開發者中應該要培養起一種以合作、信任與透明為基礎的文化。

5. 避免不必要的競爭：人工智慧開發團隊之間應該積極合作，避免有人鑽空檔導致安全標準降低。

倫理和價值

6. 安全性：人工智慧系統在它們整個的運轉週期內應該是安全可靠的，並且能在可應用的和可行的地方被驗證。

7. 失敗透明性：如果一個人工智慧系統造成了損害，那麼造成損害的原因要能被確定。

8. 審判透明性：任何自動系統參與的司法決策都應提供令人滿意的解釋，可被有能力的人類監管機構審核。

9. 負責：高級人工智慧系統的設計者和建造者，在道德影響上，是人工智慧使用、誤用和動作的利益相關者，並有責任和機會去塑造那些影響。

10. 價值觀一致：高度自主的人工智慧系統應該被設計，確保它們的目標和行為在整個運行過程與人類的價值觀一致。

11. 人類價值觀：人工智慧系統應該被設計和操作，以使其和人類尊嚴、權力、自由和文化多樣性的理想一致。

12. 個人隱私：人們應該擁有權力去瀏覽、管理和控制他們產生的數據，考慮到人工智慧系統有分析和使用那些數據的能力。

13. 自由和隱私：人工智慧在個人數據上的應用，必須不能不當剝奪人們真實或主觀的自由。

14. 分享利益：人工智慧科技應該惠及並賦權最大可能的多數人。

15. 共同繁榮：由人工智慧創造的經濟繁榮應該被廣泛地分享，惠及全人類。

16. 人類控制：人類應該來選擇如何委派人工智慧系統去完成人類選擇的目標。

17. 非顛覆：高級人工智慧被授予的權力應該尊重和改進健康的社會所依賴的社會和公民秩序，而不是顛覆。

18. 人工智慧裝備競賽：致命的自動化武器的裝備競賽應該被禁止。

更長期的問題

19. 能力警惕：我們應該避免關於未來人工智慧能力上限的假設，但這一點還沒有共識。

20. 重要性：高級人工智慧能夠代表地球生命歷史的一個重大變化，我們應該用相稱的警覺心和資源來管理。

21. 風險：人工智慧系統造成的風險，特別是災難性的或有關人類存亡的風險，必須能用相應的努力所管理和減輕。

22. 遞迴的自我提升：人工智慧系統被設計成能夠以一種可以快速提升品質和數量的方式進行自我升級或自我替代，但這種方式必須受制於嚴格的安全和控制標準。

23. 公共利益：超級智慧的開發是為了服務廣泛認可的倫理理想，並且是為了全人類的利益而不是一個國家和組織的利益。