智能機器不會很快統(tǒng)治世界，但當它們拒絕你的貸款，撞了你的汽車，因為你的種族或性別歧視你的時候，會發(fā)生什么？
在一個層面上，答案很簡單：“看情況。”南卡羅來納大學的法學教授Bryant Walker Smith說。
但是，這打開了一個更為復雜的法律辯論的大門。 “在我看來，我的機器人做錯事并沒有借口。”總部位于西雅圖的艾倫人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence簡稱AI?）的首席執(zhí)行官 Oren Etzioni說。
美國的法律制度和政策制定者面對的挑戰(zhàn)迅速崛起，其是首次白宮關于人工智能的公開研討會，在法律華盛頓大學醫(yī)學院展開。整整一個下午，Smith，Etzioni等專家在座無虛席的禮堂討論人工智能的未來。
白宮副首席技術官Ed Felten說，今天的討論將納入跨部門的決策過程，包括一份公開報告，將于今年晚些時候公布，同時還有公開信息邀請書的要求。
“敬請期待更多的RFI（request for information信息邀請書）。”Felten說。
一個響亮而清晰的消息：人工智能的當前狀態(tài)遠遠不夠先進，辜負了像斯蒂芬·霍金，伊隆·馬斯克和比爾·蓋茨的后顧之憂。 “你得知道它們是哪里來的。”Etzioni說。
“我認為現(xiàn)在AI的確有一些非?，F(xiàn)實的問題，我們應該要馬上解決。”他說。 “而AI的生存威脅不是其中之一。事實上，我認為這讓我們從一些非?，F(xiàn)實的擔憂分心了。其一是有關工作。而另一個非常實際的是關于隱私權的。”
在工作方面，有人估計，在2050年，由于快速的自動化，全球人口的一半或者更多，可能面臨失業(yè)。在隱私方面，通過互聯(lián)網(wǎng)收集的個人數(shù)據(jù)越來越多，并由日益智能化代理處理。
有時候處理會產(chǎn)生爭議的結果：例如，在一個實驗中，研究人員發(fā)現(xiàn)，根據(jù)模擬的用戶配置文件，谷歌的AdFisher計劃更可能把高薪工作顯示給男性。而就在本周，ProPublica報道，用軟件程序評估刑事被告的再犯風險時，黑人比白人遭受的指責更嚴厲。
這是程序的錯還是程序員的錯呢？正如Smith說，要看情況。
紐約的微軟研究院首席研究員Kate Crawford表示，機器背后的人類不得不更加重視職業(yè)道德和問責制，即使是在今天狹隘的人工智能工具的情況下。
“這些系統(tǒng)在一定程度上類似黑盒子。”Crawford說， “當這些系統(tǒng)開始成為基礎設施的時候，我認為我們必須有最高水平的正當程序和公正。”
Crawford說，其中一項建議是開展人工智能程序的外部審計，以確保它們產(chǎn)生理想的政策效果。耶魯大學法學教授 Jack Balkin說，另一個建議是在決策過程中，計算機科學家應該加入政策制定者的行列。
“我贊同，”Crawford說。現(xiàn)在計算機科學家已經(jīng)組成一個團隊，稱為機器學習公平、透明、問責制（ Fairness, Accountability and Transparency in Machine Learning）。
當自動駕駛和半自動駕駛車集體上路，法律問題很可能會成為主流。沃爾沃已經(jīng)承諾，將承擔涉及其自動駕駛碰撞事故的全部責任，而特斯拉汽車就比較謹慎。
談到?jīng)Q定賠償責任的問題，當涉及廠商和用戶時，法律制度將不得不權衡反對派觀點的有效性，沒有涉及自動化時，他們也是這樣做的，Smith說。華盛頓大學計算機科學教授Pedro Domingos說，人類最終將習慣于把智能機器考慮在內(nèi)。
“事實上，很多事情人們本來覺得不舒服，但很快就會開始覺得是理所當然。”他說。
Domingos說，很可能對大范圍的應用都適用，即使當智能機器身背武器時。
“如果我發(fā)現(xiàn)自己在戰(zhàn)區(qū)，在我面前還有一架無人駕駛飛機，它在決定是否要拍我，我一點也不在乎該決定是由人還是機器所做。”他說。 “只要他們做出正確的決定，讓我能存活下來就行。我寧愿機器來做這個決定。手術也同理，機器人有99％的成功幾率，而外科醫(yī)生的成功率是98.5％，我會選擇誰？毫無疑問：我寧愿選擇機器人。”
最終，社會可能接納AI程序守望彼此，以確保它們不出差錯，Etzioni說。但是，如果事情確實出了問題，會有AI起訴另一個AI嗎？
