(资料图)

中新网北京12月11日电 当今世界，新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，以人工智能为代表的新兴科技快速发展，人类正在进入一个“人机物”三元融合的万物智能互联时代 ，但人工智能也带来了安全、隐私、公平等问题和挑战，如何能够实现值得信赖的人工智能？

“有很多标准方法来确保计算系统的可靠性，比如：测试、模拟、良好的软件工程实践，这些都是必要的。同时，形式化方法可以补充这几种方法，来构建可信系统的标准方法。”哥伦比亚大学常务副校长、计算机科学系教授周以真10日在2022人工智能合作与治理国际论坛上如是指出。

2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

周以真表示，对于某些任务来说，人工智能系统已经取得了足够好的性能。比如，可以将它们部署在我们的街道和家中，用来识别物体或语音。在围棋或其他的游戏中，甚至能超过人类的表现。

“人工智能的前景相当广阔，它们会帮我们开车，能帮助医生更加准确地诊断疾病，能帮助法官作出更为一致的法庭判决，也能帮助雇主雇佣更加合适的求职者。”她说。

同时，周以真指出，人工智能系统也可能是脆弱和不公平的。比如，在停止道路标志上添加涂鸦，会使分类器会以为它不是一个停车标志，等等。

周以真认为，计算系统的可信赖性意味着一组属性，包括可靠性、安全性、隐私性、可用性等。建议网络安全机构可以和统计学家进行交流形式化方法、计算机科学、人工智能等，“因为他们多年以来一直在处理关于如何评估一个模型好坏的问题，因此我们可以从统计学界学习。”(中新财经)

关键词： 人工智能 形式化方法 计算系统 标准方法