麻省理工学院联合哈佛大学创基金会，以推动AI伦理与公益研究

　　支持这个基金会的John S. and James L. Knight Foundation总裁兼首席执行官艾尔伯托·伊巴古恩(Alberto Ibargüen)表示：“AI正影响我们社会生活的方方面面，包括技术和商业领域。”基金会的初始资金为2700万美元，分别来自Knight Foundation、LinkedIn联合创始人里德·霍夫曼(Reid Hoffman)、William and Flora Hewlett Foundation、Raptor Group创始人吉姆·帕洛塔(Jim Pallotta)等。

　　基金会名为AI伦理与治理基金会，其使命就是促进AI全球公益研究，强调将其应用于研究和教育领域。基金会还寻求推进公众对AI的理解。MIT媒体实验室主管伊藤穰一(Joi Ito)解释说：“AI的快速发展带来了许多艰巨挑战。举例来说，其中最关键的一个挑战就是我们如何能够确保经过训练的机器不会延续和扩大危及社会的人类偏见?我们如何能够发起更广泛的深入讨论，探讨社会如何与AI技术共同进步，结合计算机科学和社会科学以开发不仅拥有智力的机器，还需要能承担社会责任的机器?”

　　使得这项倡议显得与众不同和很有必要，它旨在跨越壁垒、打破学科之间的束缚。作为学术机构，MIT媒体实验室、伯克曼-克莱因互联网与社会中心与其他来自公立和私人部门的潜在合作者，将建立一种机制加强跨学科协作，并鼓励交叉对话和协作。

　　基金会预计在未来几年将采取分阶段的方式运营，将与现有的相关计划和社区加强合作，比如原定于7月10日在MIT媒体实验室举行的公开研讨会AI Now。此外，AI伦理与治理基金会还将推出AI奖学金计划，挑选和为合作项目提供支持，建立目前正努力引导AI方向的人与组织网络，还将召集AI领域内的专家组建“智囊团”。

　　MIT媒体实验室、伯克曼-克莱因互联网与社会中心将利用教授、研究员、工作人员以及分支机构网络，寻找公正、持续、基于证据、倾向于解决方案的协作模式，打破学科和部门之间的界限。这项研究将包括解决社会对AI的道德期望、使用机器学习通过数据学习伦理和法律规范、利用数据驱动技术量化AI的潜在影响，比如对劳动力市场的影响等。

　　这种性质的工作已经在2个机构内进行。MIT媒体实验室始终在与伊亚德·拉胡万(Iyad Rahwan)领导的Scalable Cooperation团队合作，探索与自动汽车相关的道德复杂性。此外，辛西娅·布雷泽尔(Cynthia Breazeal)领导的Personal Robots团队，也正在调查人类-机器人的互动伦理。

　　拉胡万说：“AI将像18世纪和19世纪的工业革命那样，成为这个世界的巨大颠覆者。”他认为交通系统和就业领域将受到自动化和AI的巨大影响。他说：“我们需要让整个社会成为这些系统中的控制回路因素，技术专家、工程师、公众、伦理学家、认知科学家、经济学家、法律学者、人类学家、宗教领袖以及政府监管机构等，每个人都对保护公众利益至关重要。”布雷泽尔表示：“AI能为各个年龄段和不同阶层的人提供深度个性化学习体验。”她强调AI需要帮助发展中国家和那些缺医少药的人，但她表示：“AI就像双刃剑，它应该学习和适应以便造福于你，它应该保护你的隐私和安全。”

　　伯克曼-克莱因互联网与社会中心则始终致力于发展以公共利益为导向的解决方案，以应对数字时代的诸多挑战。该机构孵化的项目包括Creative Commons和Digital Public Library of America。此外，该中心目前还在与MIT媒体实验室合作推出Assembly项目，即聚集高层次的开发人员和科技行业专家在哈佛大学举行为期3周的课程，然后进入为期12周的协作开发阶段，以探索解决网络安全方面的难题。

　　伯克曼-克莱因互联网与社会中心联合创始人、哈佛大学法学与计算机学教授乔纳森·斯特兰(Jonathan Zittrain)说：“通过这些不同现象运行的线程，正偏离人们的推理和判断。有时候这是好事，因为它可以让我们放弃其他追求，更深入地聚焦于当前任务。有时候这又令人深感担忧，因为它会减弱人类关于理解与责任的重大决定。我们在这个领域的许多工作将是识别和培育可促进人类和睦、尊严的技术与实践，而非毁掉它们的技术。”

　　AI伦理与治理基金会将由于小规模的董事会管理，这个董事会由各个基金会和机构派人参加组成。此外，董事会也需要参与挑选专家顾问团的过程，这个顾问团可能包括MIT计算机与人工智能实验室(CSAIL)主任丹尼拉·鲁斯(Daniela Rus)、MIT物理学教授兼Future of Life Institute联合创始人马克斯·泰格马克(Max Tegmark)等人。

　　MIT媒体实验室主管伊藤穰一表示：“我们不是要创建一个机构，而是要创建动态网络。有许多已经部署了机器学习技术的领域已经开始出现问题，只有通过跨学科方式才能找到最佳答案，我们着手的这个项目还仅仅是个开始。”

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