人工智能存在以下的風險問題：一是歧視，含有偏見的數據可能會放大歧視。如，Obermeyer在一個廣泛使用的算法中就發(fā)現了種族歧視的證據。二是人臉識別對隱私的侵犯。三是會影響未來就業(yè)。據《2020年未來就業(yè)報告》指出，到2025年，機器人將會取代人類8500萬個工作崗位。四是基于算法的信息推送可能會導致信息繭房，甚至是社會輿論的兩極分化。

人工智能治理是我們能夠以最佳方式確保人工智能技術的有益開發(fā)和使用的有效手段，基本價值觀、治理體系、參與者、治理對象、效果評價等是人工智能治理的核心。很多治理的問題可以通過技術本身來解決，目前人工智能發(fā)展面臨的最大挑戰(zhàn)是——人工智能技術發(fā)展太快，而治理準則作為一種社會體系，其發(fā)展是緩慢的、漸進的，因此我們需要“敏捷治理”。在發(fā)展技術的同時，高度關注治理問題是一個具有前瞻性的舉動。數據是算法、算力的基礎。數據的安全對于人工智能治理的重要性不言而喻。數據的海量增長，為技術創(chuàng)新和發(fā)展集聚了力量，但侵犯他國隱私、對他國數據進行大規(guī)模監(jiān)控的危險也在與日俱增。由于各國缺乏足夠的政治互信，數據治理和管理能力頁層次不齊。下一步，人工智能可以學習已有的國際機制，未來不斷加強人工智能領域的國際合作，可以在合作過程中找到各方的共同點，并不斷探討、溝通，一同尋找人工智能共同的準則和規(guī)則，引導人工智能的健康發(fā)展，為人類造福。

對未來人工智能治理發(fā)展的幾點建議：一是公正客觀、不搞雙重標準。數據安全需要合作應對。二是增進互信，營造對話合作氛圍，承諾尊重他國管轄權，不采取危害別國數據安全的舉動，實行數字保護主義。同時要為數據共享和流動創(chuàng)造條件。三是加強協(xié)調，構建全球統(tǒng)一規(guī)則。采取開放合作的積極姿態(tài)，加強政策溝通。四是善加引導，鼓勵利益有關方參與。

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