人工智能 (AI) 已不再是科幻小说中的内容；它已经存在，影响着从医疗保健到招聘实践等各个方面。像 ChatGPT 这样的工具已经使 AI 的使用变得大众化，让个人和组织能以前所未有的方式利用其潜力。
但是，就像任何变革性技术一样，AI 也带来了风险——其中最主要的是延续偏见和系统性不平等。为了负责任地引导 AI 的发展，我们需要将其视为一个成长中的孩子，而不仅仅是一个工具——它会被周围的环境塑造，无论是好是坏。
这个类比可能看起来有些奇怪，但却很有启发性。AI 像孩子一样，向周围的人学习。开发者、工程师、政策制定者，甚至是最终用户都在为其成长做出贡献。为了确保 AI 发展成为一种积极的力量，而不是一个延续伤害的因素，我们必须解决塑造它的社会和系统性因素。
一个有助于我们理解这种动态的框架是 Urie Bronfenbrenner 博士的生态系统理论，该理论最初是用来研究人类发展的。将这个理论应用到 AI 上，Bronfenbrenner 博士的理论揭示了指导其成长的相互关联的影响层次，并强调了负责任地管理 AI 的紧迫需求。
影响系统
最直接的层面是微系统——直接与 AI 互动的开发者、工程师和用户。这些人编写算法、选择训练数据，并决定 AI 系统如何运作。问题是这些系统往往反映了其创造者的偏见。例如，当我要求一个 AI 工具增强我自己的照片时——我是一个 50 岁的海地裔美国黑人——它呈现的是一个年轻白人男性蓝眼睛的图像。这不是偶然，而是系统中嵌入的有偏见的数据和决策的结果。如果开发者中缺乏多元化的视角，AI 将继续错误表达和排斥边缘化社群。
接下来是中间系统，它代表了关键参与者之间的关系——科技公司、政府和研究人员。这些群体决定了 AI 如何部署和监管。如果这些关系优先考虑利润而非公平，或创新而非包容，整个社群就可能被排除在 AI 的好处之外。边缘化群体，特别是黑人和拉丁裔社群，已经面临着数字接入的系统性障碍。当 AI 的设计和管理没有他们的参与时，这些障碍就变得更难克服。
外部系统包括企业政策、媒体叙事和经济压力等外部力量。这些力量常常决定了行业优先事项，而最近的趋势令人担忧。许多公司正在缩减多样性、公平性和包容性 (DEI) 计划，而这些计划在确保 AI 系统的公平设计方面发挥着至关重要的作用。没有这些项目，就很难问责 AI 是否公平地服务于每个人——或者仅仅服务于少数特权群体。
宏观系统反映了更广泛的文化背景——我们的集体价值观、规范和信念。在科技界，创新的步伐与公平和包容的价值观之间常常存在脱节。例如，虽然 AI 开发正在加速，但 STEM 领域的多样性却停滞不前。黑人专业人士仅占计算机科学毕业生的 8.6%，在领导岗位上的代表性更少。这种代表性的缺失不仅仅是一个多样性问题；它是一个系统性的失败，可能会将偏见嵌入我们技术的基础之中。
最后，时间系统捕捉了时间的影响——历史事件和技术里程碑如何塑造 AI 的轨迹。2022 年 ChatGPT 的发布标志着一个关键时刻，使生成式 AI 工具广泛可用于公众。虽然这种民主化令人兴奋，但也伴随着风险。没有道德护栏，这些系统可能会放大现有的不平等。今天做出的决定——无论是监管 AI 还是让它不受约束地发展——都将对社会产生长期影响。
负责任的行动
那么，我们能做什么？首先，我们必须认识到 AI 不是在真空中发展的。它受到人、政策和文化规范的塑造。为确保它负责任地成长，我们需要多元化的声音参与——开发者、政策制定者和社区领袖，他们可以代表所有用户的需求，而不仅仅是少数特权群体。
其次，我们需要更强有力的治理框架，强调透明度、公平性和问责制。这包括强制进行偏见测试、多样化数据集，并让公司对其技术的社会影响负责。
最后，我们需要一个文化转变。AI 不应仅被视为一项技术成就，而应被视为一项社会成就。它的发展必须优先考虑公平、包容和责任。通过这样做，我们可以利用 AI 的潜力来弥合差距并创造机会，而不是延续伤害。
将 AI 比作一个成长中的孩子提醒我们所面临的风险。就像养育孩子一样，塑造 AI 的未来需要关怀、合作和远见。在正确的指导下，AI 可以成为一种积极的力量——一种提升而非排斥的创新。但如果我们忽视我们的责任，我们就可能创造出一种反映并放大社会最糟糕缺陷的技术。选择权在我们手中。
