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人工智能大数据伦理问题的研究严卫钱振江周立凡肖乐摘要：在斯诺登事件后，人工智能大数据伦理背景下，对伦理问题进行深入研究。以人工智能大数据伦理问题需要跨学科的对话为主线，通过计算机技术及其在监视社会中的应用关系来探讨切实可行的出路。最后在教学和研究中提出价值和方向引导，呼吁相关人士采取行动。关键词：人工智能;大数据;伦理;算法党的十九大提出了推动互联网、大数据、人工智能的发展，政府将加快国家数据治理平台建设，重点发展大数据技术，实现“弯道超车”。[1]尽管以大数据为基础，以人工智能为引擎的新科技时代的到来势不可挡。但自从斯诺登事件曝光后，大数据的伦理问题成为焦点。这种问题涉及包括计算机科学、计算语言学和数字人文学科在内的大数据及其分析。首先，要考量研究者自己的研究和教学实践，并对所从事的工作的伦理层面负责。明确指出，应更关注的是这涉及到的数据采集，因为今天的大多数数据科学家（包括许多计算机专业学生）他们工作中的一部分与数据处理有关。目前的焦点主要体现在“计算机科学家应该在人工智能开发和使用的法律和道德方面发挥什么作用？”针对这个问题科学家们普遍认为这是一项长期的研究工作。人们有理由担心：斯诺登事件说明工业间谍情报机构的监测活动和国家保护自己免受经济监测以求生存的现状。这也会促使学生意识到数据监控的后果，促使教学人员将研究和教学重点放在开发和部署新工具和伦理技术上，这将是一项充满挑战的教学任务。1斯诺登事件启发2013年5月，爱德华·斯诺登飞往香港会见了格伦·沃尔德和劳拉·普瓦特拉斯等记者，让他们得以接触有关大规模数据的数千份机密文件。从那时起，《卫报》等众多媒体机构就一直在研究他们能够接触到的文件，并对这些文件进行编辑和报道，以了解他们所披露的有关信号情报基础设施的情况。其中，至少包括：（1）威瑞森等电话公司被迫与美国国家安全局秘密共享数百万美国用户的电话记录;（2）美国国家安全局和联邦调查局直接从Facebook、谷歌、微软和苹果等科技媒体巨头那里获取电子邮件内容，并在程序中进行数据挖掘;（3）英国政府通讯总部正在窃听与美国国家安全局共享的光纤电缆以及全球通讯;（4）美国国家安全局每天收集数以亿计的短信，包括地理位置信息和金融交易信息等。这就产生了一个问题：“面对这种情况，应该怎么做？”这些发现表明，大量资源正用于收集公民通讯、储存和开采。不仅美国公司销售监控设备，世界各地的公司也纷纷涉足这一行业，并向非民主制度的政府销售监控设备。信号情报已经成为一项大生意。这些从事数据挖掘和知识表示等相关领域研究和教学的人必须承认，日常工作中可能直接或间接地被用于非法或不可接受的目的。我们必须反思，我们的研究和教学是否助长了非法政府和商业窃听。斯诺登事件印证了一个事实，网络监测已经持续了很久。长期以来，部分政府和大公司等对数据可疑使用、直接滥用并导致数据泄露;全球计算机科学部门、商学院及相关机构对“大数据”的研究稳步增长;社会科学和人文学科专家探索了研究大型文学、历史和哲学语料库的技术等。然而，除了偶尔的新闻报道，大多数人没有关注这些进展。这些通常被视为不值得广泛民主讨论的案例。斯诺登事件曝光后，泄密核心的人，在世界范围成功地引发了一场激烈的、持久的公开辩论。公众对这些问题的关注也为科学家提供了更多参与的契机和作出贡献的机会。2以职业为背景的全面思考相关人工智能研究人员要对自己设计创造并引入的一项技术负责，但当这项技术被用于监视无辜的人，侵犯他们的隐私和其他基本权利时，研究人员可能会漠视个体数据。面对这种情况，研究人员应该跳出专业壁垒，打开视野，从解释技术、算法和它们背后的统计方法的角度去思考，并认识它们的局限性、误解和应用推理中的缺陷。可以称之为“全面思考”。相关研究人员可能会意识到，在分析文本语料库如海量电子邮件或人口普查数据时，在某种程度上做的数据分析与情报机构拦截和分析通信非常相似（而且使用的方法和工具基本上相同）。研究人员习惯于挖掘人们的个人生活，调整他们的行为以适应理论视角，有时还会通过研究结果作用于他们的生活。研究人员应该如何判断对错，这就需要从不同的文化角度仔细分析文本和其他材料，使用不同的语言并建立交流的语境。人工智能大数据的伦理学思考总是在政治和经济的背景下进行的。伦理学者可以帮助其他科学家不落入寻常陷阱：自愿性无知（“我只是一个科学家，道德不是我的领域”）、愤世嫉俗（“如果我不做这篇文章或这类研究无论如何都会有人做”）、辞职（“无论如何我不能改变任何事情”）、可滥用的行动主义（“我可以调整我的算法，使它不做这件违背伦理的事情，所以现在我已经贡献了我的一份善，否则可以像以前一样继续下去”）。[2]学者有更多谈论道德的自由。但是必须认识到，在实际情况中由于工作的限制等原因，有时候学者并没有所谓的自由。3以科学为主导的立场3