今天AI领域都在谈论一件事。DeepMind表示，很自豪成为Asilomar人工智能原则的签署者，这是一个AI和伦理方面的重大进步。而硅谷钢铁侠伊隆-马斯克指出，顶级的AI研究人员在人工智能发展方面达成一致：开发对人类有益的人工智能。

这个原则在今年的Asilomar大会上达成。细节如下：

研究问题

1）研究目标

AI研究的目标，不是创造不受指导的智能，而是创造有益人类的智能。

2）研究资助

对人工智能的投资，应确保相关研发是有益人类的，包括计算机科学，经济学，法律，伦理和社会研究中的棘手问题，例如：

如何使未来的AI系统足够强大，不会发生故障或被黑客入侵？
如何通过自动化实现社会繁荣，同时维护人类的资源和目的？
如何推动法律制度更公平、更有效率，跟上AI的步伐，以及管理与AI相关的风险？
AI应该与什么样的价值观相一致，它应该具有什么法律和伦理地位？

3）科学政策链接

AI研究人员和决策者之间应该建设性和健康的交流。

4）研究文化

应该在AI的研究人员和开发人员中培养合作，信任和透明的文化。

5）竞争避免

开发AI系统的团队应积极合作，以避免削减安全标准。

伦理和价值观

6）安全

AI系统在其整个使用寿命期内应安全可靠，并在可行的情况下可验证。

7）故障透明度

如果一个AI系统造成损害，应该能够确定原因。

8）司法透明度

任何自主系统参与司法决策都应提供令人满意的解释，并由人类权利机构审核。

9）责任

设计师和建设者，是先进人工智能系统的使用、滥用和行动道德意义上的利益相关者，他们有责任也有机会去塑造这些意义。

10）价值取向

设计高度自治的人工智能系统时，应该使它们的目标和行为，在整个运营过程中与人类价值观保持一致。

11）人类价值观

人工智能系统的设计和操作应符合人类尊严、权利、自由和文化多样性的理想。

12）个人隐私

人们应该有权访问，管理和控制他们产生的数据，因为AI系统有能力分析和利用这些数据。

13）自由和隐私

AI对个人数据的应用不得不合理地限制人们的真实或感知的自由。

14）共享利益

AI技术应该使尽可能多的人受益。

15）共享繁荣

AI创造的经济繁荣应该广泛分享，以惠及全人类。

16）人类控制

人类应该选择如何以及是否将决定权委派给人工智能系统，以完成人类选择的目标。

17）非颠覆

控制高度先进的人工智能系统所赋予的权力，它应尊重和改善而不是颠覆社会健康所依赖的社会和公民进程。

18）AI武器竞赛

应该避免进行致命自主武器的军备竞赛。

长期问题

19）能力注意

因为没有共识，我们应该避免关于未来人工智能能力上限的强烈假设。

20）重要性

高级AI可以代表地球上生命历史的深刻变化，应该通过相应的关怀和资源进行规划和管理。

21）风险

人工智能系统造成的风险，特别是灾难性或存在性风险，必须根据其预期影响进行规划和缓解的努力。

22）递归自我完善

被设计成以递归方式进行自我完善或自我复制，并可能导致快速提高质量或数量的AI系统，须采取严格的安全和控制措施。

23）公益

超级智能只应当为广泛共享的伦理理想，为了全人类的利益而不是一个国家或组织而服务。