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多模态人工智能发展迅速，但它伴随着严重的道德问题：偏见、隐私风险和问责差距。 这些系统结合了文本、图像和音频等数据类型，用于医疗保健、金融和交通领域的强大应用，但它们也带来了超越传统人工智能的独特挑战。
多模态人工智能具有巨大的潜力，但负责任的发展对于应对这些道德挑战和维持公众信任至关重要。
多模态人工智能系统具有放大偏见的独特方式，因为它们从文本、图像和音频等不同的数据流中提取数据，所有这些数据流都有自己的偏见。这些偏见结合在一起，所产生的歧视比我们在传统人工智能系统中看到的要复杂得多。而且这个挑战只会越来越大。根据 Gartner，预计多模态生成式人工智能解决方案的百分比将从2023年的仅1％跃升至2027年的40％。解决这个日益严重的问题需要技术和组织策略，我们将进一步探讨这些战略。
多模态人工智能中的偏见不仅来自一个地方，它是一个由相互关联的问题组成的网络。与单模态系统相比，多模态系统中偏差的复杂性处于另一个层面。
一个主要来源是训练数据的不平衡。当数据集在不同模式下低估了某些群体的代表性时，人工智能最终会学习偏差模式。例如，如果图像数据集主要由肤色较浅的人组成，并且相关的文本反映了特定的人口统计语言，则该系统可能会产生偏见。
当敏感特征（例如肤色或口音）跨模式相互作用时，也会出现偏见。以面部识别系统为例。他们经常为图像数据中较暗的肤色而苦苦挣扎，同时也会误解带有某些口音的扬声器发出的音频。研究表明，这些系统对皮肤较浅的男性的表现要比对肤色较深的女性的表现要好得多。由于多式联运系统涉及额外的处理步骤，这个问题变得更加难以理解，因此很难确定偏见的确切来源。
问题不仅限于面部识别。在医疗保健领域，风险尤其令人震惊。对23个胸部X光数据集的审查发现，虽然大多数都包含有关年龄和性别的信息，但只有8.7％的人报告了种族或民族，只有4.3％的人报告了保险状况。当这种不完整的医学图像数据与多模式系统中的患者文本记录相结合时，可能会导致诊断盲点，尤其是对于代表性不足的群体而言。
解决多模态人工智能中的偏见需要一种全面的方法来解决开发的每个阶段的问题。以下是一些可以提供帮助的策略：
公平感知算法是另一个关键工具。这些算法将偏差约束直接纳入模型的训练过程。例如，多模式招聘系统可以使用此类限制来避免将特定的视觉特征与工作绩效预测联系起来。
定期审计和监测至关重要。使用不同的数据集测试模型并评估其在不同人口群体的表现，可以揭示隐藏的偏见。Obermeyer及其同事在2019年进行的一项研究突显了这种需求：他们发现，商业医疗算法转诊的黑人患者少于具有类似疾病负担的白人患者。测试预训练模型中是否存在偏差的自动化工具也可以帮助尽早发现问题。
透明度同样重要。当利益相关者能够清楚地了解人工智能系统如何做出决策时，就更容易识别和解决不公平的模式。不同的审查小组可以进一步加强这一进程。背景不同的团队更有可能发现同质群体可能忽视的歧视。
归根结底，最有效的策略将技术问题与对公平的坚定组织承诺相结合。正如渥太华大学兼职教授 Channarong Intahchomphoo 所说：
“及时应对和减轻与人工智能相关的风险和危害非常重要。我相信，工程师、决策者和商界领袖本身需要有道德意识，才能在人工智能开发到部署的每个阶段看到公平、偏见和歧视。”
当多模态人工智能系统汇集文本、图像、音频和视频数据时，它们为潜在的隐私泄露创造了一个成熟的环境。这些系统处理的数据类型越多，它们向网络犯罪分子提供的目标就越大，从而增加了暴露敏感信息的可能性。 到2027年，预计超过40％的人工智能相关数据泄露将是由跨境不当使用生成人工智能造成的。这种日益严重的威胁要求采取强有力的措施来保护敏感信息。
最近的研究显示了令人震惊的趋势。例如，某些多模态模型是 生成与 CSEM 相关的文本响应的可能性是类似模型的 60 倍。此外，它们是 产生危险的 CBRN（化学、生物、放射和核）信息的可能性要高出 18—40 倍 受到对抗提示时。
真正的挑战在于不同的数据类型如何交互。将一个人的照片、语音记录和短信结合起来可以创建详细的数字指纹，从而以用户可能意想不到的方式暴露个人信息。
最令人担忧的问题之一是 跨模态推理。例如，人工智能系统可能会分析图像中的面部特征以推断出某人的种族，然后将其与语音模式和文本通信风格进行交叉引用，以建立全面的个人资料。这种数据融合可能会无意中泄露敏感细节，例如健康状况、政治倾向或财务信息。除此之外， 对抗性攻击 利用 AI 模型中的弱点，提取或重建本应保持安全的私有数据。
当数据在没有适当监督的情况下跨越国际边界时，问题就会变得更加严重。Gartner 副总裁分析师 Joerg Fritsch 解释说：
“意外的跨境数据传输通常是由于监督不足造成的，尤其是当GenAI在没有明确描述或公告的情况下集成到现有产品中时。”
长期数据存储 加剧了这些风险。与存储结构化信息的传统数据库不同，多模态人工智能系统通常会长时间保留原始数据，例如照片、音频和文本。这为黑客创造了金矿，并随着时间的推移增加了未经授权访问的可能性。现实世界的漏洞表明了这些漏洞的毁灭性。
应对这些风险需要采取积极的、多层次的隐私保护方法。保护用户数据必须从一开始就成为 AI 开发过程的一部分，而不是事后才想到的。
数据最小化 是关键的第一步。仅收集和处理您的系统为其特定目的所需的数据。例如，如果您的 AI 不需要音频数据即可运行，请不要收集这些数据。这种简单的做法可以显著减少您面临的隐私风险。
为了加强数据保护，在整个 AI 开发过程中实施以下关键实践：
访问控制 是另一个重要的防御层。使用基于角色的访问控制 (RBAC) 和多因素身份验证 (MFA)，确保只有授权人员才能访问敏感数据。基于策略的控制措施可以进一步限制模型的使用，防止滥用或未经授权访问知识产权。
治理框架 是隐私保护的支柱。约尔格·弗里奇强调了治理的重要性：
“无法整合所需的治理模型和控制措施的组织可能会发现自己处于竞争劣势，尤其是那些缺乏资源来快速扩展现有数据治理框架的组织。”
建立治理委员会来监督人工智能系统，就数据处理进行透明的沟通，并制定明确的数据保留和删除政策。确保您的团队知道何时以及如何正确处置敏感信息。
持续监控 对于在侵犯隐私的行为升级之前将其检测和解决至关重要。定期监控 AI 系统中的异常活动，并制定事件响应计划。经常进行安全评估、测试和补丁管理，以识别和修复 AI 基础设施中的漏洞。
最后， 员工培训 经常被忽视，但很关键。培训您的团队掌握数据隐私的最佳实践，包括数据屏蔽和假名化技术。明确的政策和指导方针将帮助员工了解敏感数据处理不当的风险以及如何缓解这些风险。
除了对偏见和隐私的担忧外，多模态人工智能系统的问责制和透明度还带来了独特的障碍。这些系统同时处理文本、图像、音频和视频，通常充当错综复杂的黑匣子——如此复杂，以至于即使是它们的创作者也难以完全理解它们。这不仅仅是一个技术问题；在人工智能决策直接影响现实生活的时代，这是一个信任和责任问题。
这种担忧的一个引人注目的例子： 75% 的企业认为，缺乏透明度可能会导致未来更高的客户流失率。这与现有对偏见和隐私的担忧密切相关，因为它质疑人工智能驱动决策背后的问责制。
多模态人工智能系统的复杂性使其审计成为一项艰巨的挑战。与每个步骤均可追溯的传统软件不同，这些系统依赖于变形金刚和神经网络等深度学习模型。这些模型的运行方式通常是不透明的，即使对设计它们的工程师来说也是如此。
更难的是，跨模式互动使问责制进一步复杂化。例如，在评估求职申请时，人工智能可能会分析各种数据——简历文本、个人资料照片和视频面试中的音频。追踪每个输入如何影响最终决策几乎是不可能的。
另一个主要障碍是专有算法的保密性。许多公司将他们的人工智能模型视为商业秘密，限制了外部对审计重要数据的访问。这种缺乏透明度可能会阻碍问题出现时的调查。一个值得注意的例子是 亚马逊在发现其歧视女性的人工智能招聘工具后，于2018年停用了该工具。该事件凸显了用于招聘的人工智能系统迫切需要公平和问责制。
这些层次的复杂性和保密性会加剧歧视性结果，使其更难发现和解决。
应对这些挑战需要从根本上改变多模态人工智能系统的设计和部署方式。问责制必须在每个阶段纳入系统。
首先，透明度始于人，而不仅仅是算法。饰演 Jason Ross，产品安全负责人 销售部队，指出：
“公司已经对其人工智能负责，但法律、道德和社会问题与代理人工智能的融合仍然是前所未有的。”
组织应设立专门负责人工智能监督的角色。首席人工智能官（CAIO）或人工智能道德经理等职位可以确保对人工智能绩效的持续监控和问责。尽管目前约有15％的标准普尔500指数公司对人工智能提供一些董事会级别的监督，但随着人工智能系统变得越来越复杂和普遍，这一数字必须增加。
模块化设计 是另一种关键方法。通过隔离每种模式（无论是文本、图像还是音频）的贡献，开发人员可以创建更清晰的审计记录，揭示各个组成部分如何影响决策。
人机在环监控系统 也起着关键作用。这些系统允许对人工智能输出进行持续监督，从而能够在问题升级之前对其进行标记和纠正。它们与结构化干预框架相结合，可确保人类能够在高风险场景中介入。
文档同样重要。这个 Zendesk 2024 年客户体验趋势报告强调：
“对驱动人工智能模型及其决策的数据保持透明将是建立和维持与客户信任的决定性因素。”
全面的文档应记录算法和数据源的每一次更新，从而创建 AI 生态系统的可靠记录。诸如数据谱系跟踪器之类的工具可以追踪训练期间信息的演变情况。同时，可解释的人工智能 (XAI) 工具，例如 石灰 （与本地可解释的模型无关的解释）和 形状 （Shapley 加法解释）使模型决策更易于解释。像这样的平台 MLFLOW， 张量板，以及 Neptune.ai 通过保留模型开发和性能的详细日志，进一步提高透明度。
首席人工智能架构师阿德南·马苏德 灰尘，强调了清晰度的重要性：
“人工智能透明度旨在清楚地解释输出背后的原因，使决策过程易于理解和理解。”
最后，创建 跨职能 AI 卓越中心 (CoE) 可以确保持续的问责制。这些中心汇集了来自不同领域的专家，根据不断变化的法律、道德和技术标准评估人工智能系统。定期的透明度报告可以让利益相关者了解系统更新和新出现的风险，从而增强信任。
饰演 Donncha Carroll，合伙人兼首席数据科学家 Lotis Blue 咨询，恰如其分地说：
“基本上，人类很难信任黑匣子——这是可以理解的。人工智能在提供无偏见的决策或产出方面的记录参差不齐。”
为了建立信任，透明度必须从一开始就成为多模态人工智能系统的核心特征。优先考虑问责制的公司不仅可以加强客户关系，还可以更有效地应对监管挑战，从而确保人工智能以合乎道德和负责任的方式满足人类需求。
在先前关于偏见、隐私和问责制的讨论的基础上，必须解决滥用多模态人工智能如何破坏公众信任的问题。尽管这些系统带来了令人印象深刻的进步——处理和生成跨文本、图像、音频和视频的内容——但它们也为有害应用程序打开了大门。可以增强创作工作流程的相同工具也可以被用来欺骗、操纵或伤害。认识到这些风险并采取强有力的保障措施对于负责任地部署人工智能至关重要。
多模态人工智能能够组合各种格式的数据，这会带来独特的恶意使用风险。一个主要问题是 深度伪造一代，它创建了虚假但令人信服的内容，可能会损害声誉、传播虚假信息或为欺诈提供便利。
这个问题的范围令人震惊。研究表明 96% 的在线深度伪造视频是色情的，通常在未经同意的情况下将目标对准个人。除了未经同意的图像外，deepfakes还用于金融诈骗（例如2024年在香港发生的一起涉及2500万美元欺诈性转账的案件）和政治操纵，如2022年发布的经过修改的视频所示。
人工智能工具的可访问性使创建欺骗性内容比以往任何时候都更加容易。例如，在 2023 年，一张唐纳德·特朗普被纽约警察局逮捕的虚假照片，使用以下方法生成 旅程中途，在社交媒体上广泛传播，助长错误信息。同样，在2024年，文字转图像技术被滥用，对泰勒·斯威夫特进行了露骨的深度伪造，促使X平台屏蔽了对她的名字的搜索。
即使是看似合法的人工智能用途也会模糊道德界限。人工智能总监约翰内斯·沃里隆制作了一段宣传视频 百年灵 还有虚构的 宝马 使用 Midjourneurney V7 等工具的概念车和 谷歌深度思维 ImageFX。虽然这些项目展示了人工智能的创造潜力，但它们也强调了该技术可以轻松地生成令人信服但虚构的产品。
风险不止于此。正如首席执行官萨希尔·阿加瓦尔所说 加密人工智能，指出：
“多模态人工智能有望带来难以置信的好处，但它也以不可预测的方式扩大了攻击面。”
新出现的威胁包括 越狱技巧，恶意用户利用即时注入来绕过安全过滤器。阿加瓦尔进一步警告：
“在看似无害的图像中嵌入有害指令的能力对公共安全、儿童保护和国家安全具有实际影响。”
这些滥用模式的更广泛影响在公众情绪中显而易见。调查显示 全世界有60％的人在网上遇到过虚假的叙述，以及 94% 的记者将捏造的新闻视为对公众信任的主要威胁。这个 世界经济论坛 还将错误信息和虚假信息列为2024年全球最大的风险之一。
应对这些威胁需要采取积极的、多方面的方法，将技术解决方案、政策措施和持续监测相结合。
政府也在加紧制定新法规，以打击滥用人工智能：
用户教育和意识 同样重要。教用户如何识别和举报可疑内容有助于建立更知情的数字受众。
最后， 谨慎的技术选择 确保检测和预防工具与特定风险保持一致。组织应评估自动化和人工在环方法，以应对其独特的挑战。
防止滥用多模态人工智能需要持续的警惕和适应。通过采用全面的策略，组织可以保护自己和用户，同时为人工智能技术的道德进步做出贡献。
随着多模态人工智能的不断发展，确保道德保障变得比以往任何时候都更加紧迫。这些平台必须优先考虑 隐私， 问责制，以及 透明度 作为其设计的核心元素。风险再高不过了——仅在2023年，数据泄露就暴露了全球170亿条个人记录，泄露的平均成本飙升至488万美元。要将任何人工智能平台视为合乎道德，强有力的隐私和安全措施是不可谈判的。
在多模态人工智能系统中保护隐私尤其复杂，因为它们同时处理多种数据类型——文本、图像、音频和视频。这种多样性加剧了风险，要求采取多层次的数据安全方法。
为了保护敏感信息，平台可以实现加密、应用程序级加密 (ALE)、动态数据屏蔽 (DDM) 和令牌化。例如， prompts.ai 使用这些方法来保护静态和传输中的数据。
此外，数据屏蔽、假名化、差分隐私和联合学习等技术有助于减少漏洞：
由于人为错误是漏洞的主要原因，因此平台应根据最小权限原则执行严格的访问控制。人工智能驱动的数据保护影响评估 (DPIA) 等自动化工具也可以帮助组织持续识别和缓解隐私风险。
透明度和问责制对于解决经常困扰多模态人工智能系统的 “黑匣子” 问题至关重要。让人工智能决策过程更易于理解，可确保用户和利益相关者可以信任该技术。
自动报告和审计跟踪等关键功能对于跟踪人工智能工作流程中的每个决策点不可或缺。这些工具清晰地记录了决策的制定方式，这对于调查意外结果或发现偏见非常宝贵。
透明度包括记录 AI 模型如何处理和组合不同的数据类型（文本、图像和音频）以生成输出。这包括详细说明如何对输入进行加权和整合。平台还应提供有关其训练数据集的详细信息，包括数据源、预处理步骤和已知限制。像这样的工具 数据集的数据表 和 模型的模型卡 可以帮助实现这一目标。
可解释的人工智能 (XAI) 功能通过帮助用户了解各种输入如何影响最终输出，发挥着至关重要的作用。此外，实时监控功能使平台能够跟踪性能指标，例如偏差检测、准确性趋势和潜在滥用。
除了隐私和透明度外，合乎道德的人工智能开发还需要承诺在整个工作流程中采取负责任的做法。平台必须整合道德框架，支持协作努力，并优先考虑数据最小化和持续监控等原则。
实时协作工具特别有价值，它允许伦理学家、领域专家和社区代表组成的团队合作开展人工智能项目。这些协作工作流程确保在开发过程的早期就解决了道德问题。通过将伦理审查机制直接嵌入到人工智能管道中，组织可以将这些考虑因素放在首位。
原理 数据最小化 -仅收集绝对必要的数据-应该是平台设计的基石。持续的监控和审计同样重要，特别是考虑到2022年只有6％的组织报告说拥有完全负责任的人工智能基础。
为了帮助组织，平台应提供标准化的道德评估工具和框架。这些资源有助于根据既定的道德准则评估人工智能系统，确保创新与社会价值观保持一致。
纳入这些保障措施不仅仅是监管合规——而是要赢得信任并创建人们可以长期依赖的人工智能系统。
多模态人工智能系统带来了难以置信的可能性，但它们也带来了严重的伦理问题，例如偏见放大、隐私风险、问责差距和滥用。这些挑战不容忽视，需要开发人员、组织和政策制定者立即采取行动。尽管这些系统突破了人工智能可以实现的界限，但它们也暴露了传统人工智能治理框架中的漏洞。
为了解决这些问题，统一的道德方法至关重要。组织需要优先考虑数据审计，执行严格的访问控制，并实施清晰的审计跟踪，以保持透明度和问责制。可解释的人工智能、自动报告和实时监控等工具可以提供急需的监督并帮助降低风险。
历史向我们展示了忽视人工智能道德标准的后果。像 prompts.ai 这样的平台证明，合乎道德的人工智能开发不仅是可能的，而且是有效的。通过将隐私、透明度和协作嵌入其基础中，这些平台证明了问责制和强大的人工智能能力可以共存。
责任不止于开发人员和组织。更广泛的人工智能社区还必须致力于维护道德实践。正如摩西·阿拉比恰当指出的那样：
“在人工智能开发和部署中优先考虑道德不仅是一种责任，而且是创造一个技术负责任和包容地为人类服务的未来的必要条件”。
这意味着投资教育，推广最佳实践，并确保人工监督仍然是人工智能决策的基石。这些努力共同有助于塑造人工智能负责任地为人类服务的未来。
多模态人工智能系统虽然强大，但会无意中反映出社会偏见。当他们从包含陈规定型观念或歧视模式的训练数据中学习时，就会发生这种情况。结果？可能会无意中损害公平性和包容性的产出。
为了解决这个问题，开发人员有一些有效的策略：
通过整合这些方法，人工智能系统可以变得更加公平，更有能力满足不同社区的需求。
结合文本、图像和音频的多模态人工智能系统带来了独特的隐私风险。例如，关联这些数据类型可能会无意中暴露敏感细节，甚至可以识别个人，即使分开查看数据似乎无害。
为了应对这些挑战，组织可以采取强有力的安全措施，例如 加密 和 访问控制 保护敏感数据。此外，高级技术，例如 联邦学习 和 差异隐私 提供额外的保护层。联邦学习在本地处理数据，从而减少了传输敏感信息的需求，而差异隐私则给数据增加了细微的噪音，使其更难追溯到个人。这些方法有助于在保持功能的同时最大限度地降低风险。
通过将隐私考虑纳入整个开发过程，组织不仅可以保护用户数据，还可以建立信任并遵守道德标准。
为了推广 问责制 和 透明度 在多模态人工智能系统中，有几种做法可以真正有所作为：
通过将技术清晰度与强烈的社会责任感相结合，组织可以赢得信任并确保负责任地使用其人工智能系统。
