吴焦苏:算法公平具有相对性 不可能对所有指标同时优化

  中新经纬7月15日电 (王玉玲)近日,由对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心主办的“算法公平治理与实现”研讨会在线上举行。中国科学院人工智能联盟标准组成员吴焦苏对统计博弈视角下的算法公平进行了分享。

  吴焦苏首先介绍了统计博弈论的概念,统计博弈论的核心是策略相关性原理。策略上的应用相关性原理是说,两个人的行动之间如果是策略正相关的话,此时博弈的解就是正相关均衡;两个人的行动之间如果是策略负相关的话,那博弈的解就是负相关均衡,还有一种情形就是零相关均衡。

  吴焦苏提出,现在人工智能面临三个层次的矛盾,一是可用不安全,二是安全不可信,三是可信不可爱。从上述三个层次的矛盾来看,可信人工智能标准(Trustworthy AI)在应对目前全球人工智能治理格局时仍有不足,需要上升到更高的层次,即GracefulAI。

  吴焦苏提出,从法律角度来讲,接近绝对公平性的概念会存在很多问题,算法不可能是完全的、普遍的“公平”,也不可能对所有的“公平”指标同时进行优化,尤其在策略负相关的时候。在具体决策场景下,需要对什么是合理范畴的公平进行分析和沟通,应鼓励和尊重科技企业依据算法功能定位、主营业务特征、具体运行场景、利益相关主体等因素,自主制定公平价值观的优先级清单并定期更新。(更多报道线索,请联系本文作者王玉玲:wangyuling@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)

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责任编辑:李中元

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