为人工智能的成功做出适当的调整

因生存本能和进化的关系，人类天生喜欢关注风险。

在当今世界，在人工智能受到如此多的关注时，与这项技术相关的风险尤其被炒作了起来。

人们对人工智能风险的焦虑程度已经达到了科幻电影的水平

最近对人工智能的一些政策和监管反应甚至呼吁彻底禁止人工智能的发展，以消除其潜在风险。不要介意人工智能已经嵌入我们的生活，它的真正潜力还有待发现。

在一个具有如此复杂、细微差别和无数应用的技术发展领域，大规模禁令可能会被证明是无效的，也会适得其反。

很明显，确保人工智能的负责任开发和使用需要一定程度的监管，但如果我们监管人工智能以帮助其发挥潜力，而不是阻止其发展呢？有一些人可能在想，除了为杀人机器人提供动力之外，人工智能还有什么潜力！

碰巧的是，适当的人工智能监管可以从当前的隐私监管中学到很多东西。

数据保护法自40多年前成立以来，其变化没有周围世界那么剧烈，原因是该法所依据的原则在今天仍然具有相关性

同样，人工智能，尤其是其对个人信息用于机器学习的依赖，可以通过深思熟虑地应用长期存在的原则来有效监管。世界各地众所周知的复杂隐私框架的构建块，尤其是《欧盟通用数据保护条例》，适用于人工智能的负责任开发和使用，并与之兼容。

即使是这些原则中最先进的，如设计和默认的数据保护，也可以作为机器学习过程的一部分嵌入到训练算法等实践中。

隐私监管背景下的其他更传统的原则，如透明度、公平性、相称性、准确性和数据安全，也与人工智能监管非常相关，并与之完全兼容，就像过去与其他同样具有变革性的技术一样。

个人权利如何呢？

同样，尽管人工智能技术具有权力和自主性，但仍有一些实用的方法可以允许行使访问、删除和人工干预等权利。这一切都是关于部署隐私专业人士所熟知的那种可以做的态度和实用主义的问题。

为了将这些原则和权利应用于像今天的人工智能这样的新兴领域，至少在基本层面上了解这项技术是如何发展的至关重要。

以生成型人工智能为例，它目前正吸引着如此多的关注。那些负责设计新的监管框架或应用现有监管框架的人需要有机会超越炒作，了解训练机器学习语言模型所涉及的内容，从而了解使用了什么数据以及如何使用。

这种人类学习将非常有价值，以确保这一技术发展领域不会被误解和恐惧所包围，而是以现实和有益的方式进行管理。

因此，将人工智能监管视为一种合作努力也是至关重要的，在这种合作中，行业、社会、政策制定者和监管机构相互倾听，共同努力，以实现最佳和最明智的结果。现在是时候真正教育自己如何开发和使用人工智能了，想出有效实用的工具来保护自己，并确保负责任的开发和使用是首要原则。

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