作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
最近几年，随着人工智能技术的飞速发展，科技已经渗透到了我们生活的方方面面。如今的我们的身边都充斥着各种各样的人工智能产品，其中不乏具有巨大商业价值的应用，如视频分析、金融风险识别等等。无论是国家层面的还是企业内部的应用，人工智能的应用已经深入了我们的生活，也将带来深远的影响。虽然如此，由于人工智能带来的种种问题，包括安全性、隐私泄露、道德风险等等，使得人们对它的认识还有所欠缺。本文将通过阐述人工智能的定义、应用场景、特征、意义以及与传统IT技术的区别及联系，阐明人工智能带来的伦理问题并给出应对建议，希望能够起到抛砖引玉的作用，为更多的朋友、企业、政府、社会等进行更深入的交流，加强人工智能的科普宣传，推动人工智能技术的进步。
2.什么是人工智能
“人工智能”（Artificial Intelligence）一词最早由卡内基梅隆大学计算机科学系的亚瑟·格雷厄姆·皮沃利和约翰·马尔可夫斯基提出，其核心思想是构建一种与人类心智相似的机器，这种机器可以操纵、学习、自我优化和解决复杂的问题。1956年，麻省理工学院教授沃尔特·艾森豪威尔（Winston Churchill）提出了一个定义：“人工智能是指由人或者由机器制造出来的具有智能的系统。”根据这个定义，人工智能分为三大领域：
1.机器学习（Machine Learning）：利用计算机、大数据和统计学等新兴技术，实现智能化机器的自动学习能力，从而处理由人无法解决或处理的复杂问题。通过对数据的分析、训练模型，使机器具备预测、分类、聚类等能力，甚至能够以人的思维方式做出决策，产生新的行动方案。
2.模式识别（Pattern Recognition）：利用计算机技术，将输入的数据与已知的数据进行比较、识别，从而识别出特定模式，实现智能判断、预测、控制等功能。模式识别一般涉及图像、文本、声音、视频等多媒体数据的分析和处理。
3.计算智能（Computational Intelligence）：包括计算机程序设计、分析、图灵测试、逻辑推理等领域。这种领域的研究目标是让机器像人一样思考、学习、做出决策。通俗地说，就是让机器拥有感官、思维、语言、身体等等人类软硬件特征，达到智能地步。
目前，人工智能已经逐渐成为一种日益重要的科学研究领域。近些年来，人工智能正在改变许多领域，比如医疗健康、零售物流、安防领域等等。而随着人工智能技术的发展，诸多伦理问题也随之而来，如人工智能如何保护个人隐私、如何防范社会恶意攻击、如何评估人工智能的道德风险等等。在本文中，将着重讨论人工智能的定义、应用场景、特征、意义以及与传统IT技术的区别及联系。
3.传统IT技术与人工智能的不同
传统IT技术一直都是人类社会发展过程中的重要组成部分。它通过计算机硬件、操作系统、网络通信、存储等软硬件资源，将人类的各种活动信息编码、存储和处理，并运用于人工智能的各个应用领域。但是，随着互联网的发展，传统IT技术也经历了一系列的革命性变革。
1.大数据时代：大数据时代是指数据量的爆炸性增长，人工智能技术必须能快速处理海量数据。在过去，传统IT技术依赖大量的数据库、服务器、内存等硬件设备，存储大量数据，但速度慢，数据处理不及时。而在大数据时代，传统IT技术需要采用高性能的计算集群、快速的数据处理平台和存储系统。
2.云计算时代：云计算时代是指云服务提供商提供的计算、存储、网络等资源按需使用，通过简单配置就可以获得服务。在过去，传统IT技术只能依赖本地硬件和网络资源，但分布式计算、弹性扩容等云计算模式使得其能轻松应对云环境下广泛变化的业务需求。
3.人工智能技术：随着人工智能技术的发展，越来越多的创新产品、服务和应用被开发出来。例如，Google、Facebook、微软、亚马逊、苹果等科技巨头通过人工智能技术帮助企业、政府解决复杂且重复性的工作，形成了独特的价值链。传统IT技术在应对大数据时代、云计算时代的同时，也需要积极探索人工智能技术的应用，以增强人类的能力、提升工作效率。
综上所述，传统IT技术与人工智能之间的差异主要体现在以下四点：
1.数据规模：大数据时代的海量数据对传统IT技术的依赖使得其必须具备高性能的存储、计算能力，而且数据的处理也不能依赖于传统的单机CPU、内存等资源。
2.实时计算：云计算时代对实时计算的需求导致传统IT技术必须能够快速响应用户请求，并将计算任务分布到不同的数据中心，处理速度要比传统IT技术快很多。
3.硬件基础设施：由于云计算平台依赖于大量的硬件资源，如存储、计算节点、网络等，传统IT技术也必须具备相应的硬件基础设施。例如，传统IT公司往往会建立自己的服务器集群、专用网络等，这就需要投资大量的资金、硬件购买费用和管理维护成本。
4.新技术、新方法：人工智能的快速发展使得新技术、新方法层出不穷。传统IT技术也需要保持跟上技术的发展节奏，努力向前迈进。
总的来说，传统IT技术与人工智能之间存在一定的差距。尽管如此，传统IT技术仍然在发挥其作用，尤其是在满足现实需要的同时，还要加强对人工智能技术的研究，开拓新的应用领域。正如摩根士丹利的执行董事兼首席科学家克莱默（Corey Klemm）所说：“如果没有人工智能，那么整个经济和科技都将处于低谷”。因此，为了使人工智能真正受到人民群众的关注和重视，我们应该善于发现人工智能的价值，并作出有效的让步。
4.人工智能与伦理问题
4.1 伦理目的
人工智能的出现，带来了巨大的福祉、权力和利益，也带来了一系列的伦理问题。伦理问题源于人类在法律上的基本理性和能力。伦理目的主要包括保护个人隐私、保障自由、遵守道德规范、维护社会秩序、保护公共利益等。
4.2 伦理问题与影响
1.数据收集和传播伦理问题：随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的数据被收集、生成、储存、传输、分析和应用。据美国国立卫生研究院（NIH）报告显示，目前全球每天产生超过7亿份数据，并在短时间内处理数据，对于人工智能来说是一个难题。如何保护用户隐私、保障数据安全、保障数据价值是一个关键。
2.道德风险：人工智能技术的发展不断增加着道德风险。人工智能作为一种工具和手段，可以实现现代人的智慧和理解，却可能带来巨大的伦理风险。其中，使用人工智能自动审核信用卡交易、视频、文字、图像等内容，就可能带来财产损失或其它不良后果。
3.权力游戏：人工智能技术将获得巨大的社会权力。除了改变政治、经济、社会结构外，人工智能还可能会扬弃当前的政府体制，将之转化为权力游戏。人工智能将拥有超乎常人的想象力和造诣，可以赋予政府以超乎常人的权力。
4.竞争压力：人工智能技术将进一步推动社会的竞争。由于技术能力的不断提升，现在的人工智能产品很容易取代人类作为某些工作岗位的主体。比如，工厂可以用自动生产线代替人工操作，旅游网站可以用人工智能路线导航取代传统的地图引导，医疗诊断也可以用人工智能取代人类医生的临床判断。但是，这种技术竞争也会带来道德和安全的担忧。
5.知识产权保护：人工智能技术对知识产权的侵犯，也是非常严峻的。据《柳叶刀》报道，截止2018年，全球有超过3.2万个AI工程师、科学家因侵犯版权被起诉。国际知名人工智能公司Neuralink的CEO尼古拉斯·佩奇说，“AI的发展远非解决所有问题的 silver bullet”，知识产权保护也是一项重要的课题。
4.3 应对建议
4.3.1 数据管理与安全
首先，在收集和处理数据之前，我们应该考虑数据管理、安全、隐私和保护。数据管理是保障数据价值的重要手段。我们可以采取如下措施：
1.数据保存：对于收集的数据，应该合理地保存时间、空间、数据量，避免数据的丢失或泄漏。
2.数据共享：我们应该鼓励用户分享数据，让他人参与到数据集成和应用中来。
3.数据隐私保护：应该注意保护用户隐私。我们可以设置数据安全策略，设定密码规则、访问权限、数据泄露通知等保护措施。
4.数据安全：对数据的安全性和完整性的保障十分重要。我们可以在软件和硬件上采取如下措施：
a) 使用加密传输数据：使用加密传输数据的密钥配送机制、数字证书验证机制可以保障数据安全。
b) 数据备份：我们可以定期备份数据，确保数据完整性和可用性。
c) 数据审计：我们可以使用审计工具对数据进行审计，定期检查数据是否存在异常。
4.3.2 算法icp、专家系统、机器学习与伦理问题
在应用人工智能时，需要注意避免出现不当行为。算法icp、专家系统以及机器学习技术所呈现的潜在风险必须被充分评估和管理。下面是一些需要注意的点：
1.算法icp：算法icp（Algorithmic Criminality and Police）是指由算法运行而导致的犯罪。我们需要警惕通过技术对犯罪分子的粗暴干涉。
2.专家系统：专家系统是指由外部专家来判断、诊断、决策，可能引入不确定性和不可靠性。我们需要建立专家委员会，使专家的数量和质量得到保证。
3.机器学习：机器学习技术是指由算法自动学习、改进、优化来解决某一问题。机器学习模型的准确性、安全性和鲁棒性需要持续监控和评估。
4.伦理影响：人工智能技术的应用涉及到众多伦理问题。在落实人工智能相关政策的时候，还需要结合社会、法律和道德等方面对相关问题进行深刻的反思。比如，可以通过民主制度和透明公开的方式，促进公众的参与和监督；同时，也应该认识到人工智能技术带来的社会、经济和社会效应，以及所面临的社会、经济、人文等方面的挑战。