焦点
人工智能伦理专家、人工智能伦理顾问、人工智能伦理官、人工智能伦理标准分析师、人工智能政策与伦理顾问、人工智能治理专家、人工智能负责任发展经理、人工智能伦理决策顾问、人工智能伦理与合规官、人工智能伦理框架开发人员
人类是充满缺陷、带有偏见且情绪矛盾的集合体。我们时常做出错误的决定,在此过程中往往伤害了自己或他人。那么,当人们试图开发出像我们一样思考和行动的人工智能程序时,会发生什么呢?
人工智能就像一个孩子;它会吸收我们传达给它的所有信息,无论好坏,甚至包括那些不堪入目的内容。我们输入到人工智能模型中的数据,即便不是绝大多数,也大多充斥着我们人类自身的观点、偏好和偏见。然而,我们却期望人工智能的输出——即它的回应——能够客观、合乎逻辑且不带偏见。
我们希望人工智能在某些方面能比我们更出色。但这怎么可能呢?与孩子不同,人工智能并不具备真正的感知能力。它(目前)还无法真正独立思考,也无法意识到自己何时做错了事。微软的必应(Bing)AI就是个典型例子,它曾失控并开始“侮辱他人、对人撒谎,甚至进行情感操控”。
此类问题正日益普遍,但一个日益壮大的专业领域——人工智能伦理学家——正在致力于解决这些问题。正如德勤所解释的:“人工智能伦理学家的主要职责之一……就是通过在人工智能系统的设计、开发和部署过程中融入伦理、社会和政治视角,来完善人工智能的工程方法。其他主要职责还包括就人工智能的伦理实践提供建议,防范行为失常的人工智能带来的意外后果,并确保对人工智能相关的决策和行动进行问责。”
- 助力改进人工智能系统,更好地服务于人类
- 在这样一个具有变革性的行业工作,它有望以多种方式改善人们的生活
- 丰厚的薪资和目前良好的就业前景
工作时间表
人工智能伦理学家为全职岗位,根据工作目标和时间安排,可能需要加班。工作地点在室内,但偶尔可能需要出差。
主要职责
- 制定、评估和实施负责任的人工智能(RAI)实践与工具
- 评估组织在RAI方面的准备情况
- 与团队合作,在人工智能模型开发过程中融入伦理考量
- 对用例和系统进行伦理分析
- 分析各种伦理问题,例如偏见、隐私和自主权
- 开展学术研究,并撰写论文阐述研究成果
- 制定人工智能开发与部署的伦理框架
- 就伦理影响向政策制定者和利益相关方提供指导和教育
- 协助制定标准和最佳实践
- 确保人工智能模型的行为符合既定的伦理原则和价值观
其他职责
- 就RAI项目征求意见
- 编写培训材料
- 与跨职能团队合作解决问题
- 对各项程序进行详尽的记录
- 随时掌握行业最新进展和趋势
软技能
- 适应能力
- 分析性
- 合作
- 沟通能力
- 创造力
- 批判性思维
- 注重细节
- 有纪律的
- 富有同理心
- 道德的
- 独立的
- 诚信
- 有条不紊的
- 已整理
- 患者
- 演讲技巧
- 解决问题
- 明智的判断
- 团队合作
- 时间管理
- 写作能力
技术技能
- 掌握人工智能技术,包括机器学习算法、自然语言处理和计算机视觉
- 数据分析方法与程序
- 具备编程基础知识(如Python或R)
- 熟悉数据隐私法律法规
- 网络安全原则
- 以人为本的设计原则
- 人工智能系统风险评估
- 私营企业
- 人工智能研究公司
- 大学
人工智能伦理学家的工作范围相当广泛。他们负责制定伦理框架和准则,并进行全面、客观的评估,以确保人工智能模型能够以符合伦理的方式运作。这需要大量跨学科合作,有时也会出现分歧甚至冲突。
正如西伦敦大学的保拉·博丁顿博士所指出的,人工智能伦理“要求我们不断反思自己的伦理决策是否正确”。人工智能伦理学家必须保持正直,在指出其认为的伦理风险(例如人工智能模型存在偏见或歧视性行为)时立场坚定。他们必须秉持诚实,有时甚至要向政策制定者和利益相关方说出他们可能不愿听的话。
像ChatGPT和谷歌的Bard这样的AI近期凭借其令人印象深刻的各项能力引起了轰动。事实上,许多科技界领袖如今正发出警告,认为技术发展过快,却缺乏足够的防护措施来保护公众或企业。
例如,存在一些关于版权的问题:人工智能程序生成的作品究竟“归谁所有”?人工智能伦理学家们也因意外泄露敏感信息而忧心忡忡,例如人工智能无意中泄露受保护的私人数据。
许多职业领域正因先进生成式人工智能模型的冲击而岌岌可危,但这仅仅是众多担忧之一。人们还对人工智能的怪异行为抱有合理的担忧,例如必应(Bing)的人工智能进入“痴迷跟踪者”模式。就人工智能可能引发的问题而言,此类有害内容仅仅是冰山一角。 不乏焦虑的末日预言家将人工智能视为对人类的生存威胁,简直就像《终结者》系列电影中的天网 一样!
人工智能伦理学家很可能从小就对技术充满热情。他们可能对数学、计算机编程、钻研编程语言,甚至黑客技术感兴趣。与此同时,他们可能也喜欢分析性解题,或者阅读关于哲学、社会问题或公共政策的书籍。
团队合作是这一职业领域的重要组成部分,但当意见不一致时,人工智能伦理学家有时必须愿意成为唯一的反对者。确保人工智能的伦理行为是他们的职责所在。这种坚持正义的能力,可能是通过童年的经历培养出来的。
教育需求
- 人工智能伦理学家确实需要拥有大学学历,但不同职位的任职资格要求各不相同。并没有一种特定的学位,甚至没有某个具体的学位层次(如学士、硕士、博士)适用于所有人工智能伦理学家职位。
- 热门的专业包括哲学、计算机科学、法学、心理学和社会科学
- 拥有高级学位固然有帮助,但具备广泛且相关的教育背景同样重要
- 例如,雇主可能希望应聘者拥有计算机科学学士学位(主攻人工智能)和哲学硕士学位(专攻应用伦理学或道德哲学)
- 雇主还希望应聘者具备与人工智能开发、政策制定和研究相关的实际工作经验。部分雇主可能还希望应聘者具备自然语言处理、机器学习和大型语言模型方面的经验
- 课程常见主题包括:
- 人工智能与政策
- 人工智能与社会
- 人工智能伦理与哲学
- 人机交互
- 人工智能中的法律问题
- 学生还可以通过自学或参加课程来学习Python等编程语言
- Class Central提供了关于一系列免费人工智能伦理在线课程的详细信息
- 您还可以了解Coursera提供的课程和认证项目,例如其“人工智能:概览”专项课程
德勤指出,要找到一位具备所有必要资质的候选人实属不易。“想要找到一位在所有这些领域都拥有可靠经验和知识的人,实际上是不可能的。因此,企业应采取团队协作的方式来应对人工智能伦理问题,通过学习如何无缝协调和整合来自各领域专家的见解,从而获得所需的多学科能力和经验。”
- 首先,决定你想主修什么专业。哲学和计算机科学是热门的选择
- 查看学校开设的与人工智能伦理相关的课程
- 不妨考虑攻读双学位或联合学位项目(即本科与硕士连读),这样你可以根据人工智能伦理相关职位的具体需求,量身定制自己的学习计划
- 查看该项目的毕业生就业情况统计
- 请考虑学费、折扣以及当地的奖学金机会(除联邦助学金外)
- 在决定报名参加校内课程、在线课程还是混合式课程时,请考虑您的时间安排和灵活性!
- 报名参加计算机科学、编程、英语、写作、辩论、修辞学、哲学、商法、社会科学及公共政策课程
- 寻找方法来培养团队合作、项目管理、解决问题和冲突解决方面的能力
- 在Coursera、Udemy、Microsoft、DeepLearning.AI等网站上学习与人工智能相关的在线课程
- 通过与自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)、大型语言模型(LLMs)和/或编程相关的兼职工作,积累实际工作经验
- 开始撰写简历,并在学习和工作过程中不断完善它
- 请提前查看招聘信息,了解平均要求。人工智能伦理学家的职位可能并不都要求相同的学历背景
- 请求与一位在职的人工智能伦理学家进行一次信息性访谈。询问他们的求学经历,以及如果重来,他们会做出哪些不同的选择
- 列出你的联系人名单(包括电子邮箱地址或电话号码),这些人未来可能担任你的工作推荐人
- 阅读相关书籍和文章,并观看关于当前人工智能伦理挑战的视频
- 参与在线论坛的辩论与讨论。在人工智能社区中建立人脉并积累社交资本
- 加入专业组织,以学习新知、分享经验、结交朋友并拓展人脉。值得考虑加入的组织包括:
- 获得相关学位(如计算机科学或哲学),并侧重于人工智能伦理学
- 在申请之前,请尽可能多地积累NLP、AI、LLM等领域的实际操作经验
- 如果你的大学专业没有开设足够的相关课程,不妨选修一些与人工智能伦理相关的短期课程,以此来丰富你的简历
- 查看Indeed、Simply Hired、Glassdoor、AI-Jobs.net和The AI Job Board等招聘网站
- 请留意招聘启事中列出的教育背景和工作经验要求,并记下相关关键词以便在简历中使用。关键词可能包括:
- AI审计
- 人工智能技术
- 冲突解决
- 批判性思维
- 跨职能协作
- 数据隐私与安全
- 决策
- 新兴技术
- 伦理分析
- 伦理框架的制定
- 解决问题
- 项目管理
- 合规
- 研究与评估
- 风险评估
- 透明度与问责制
- 查看在线人工智能伦理学家简历模板,并了解可能的面试问题
- 请联系学校的职业指导中心,获取简历撰写指导、模拟面试练习、面试着装建议,以及招聘会信息。
- 向在职的人工智能伦理学家请教他们的求职心得!
- 请向你的学术顾问、教授和讲师寻求关于开启职业生涯的建议
- 让你的社交圈知道你正在找工作吧!大多数工作机会依然是通过熟人获得的,所以赶紧利用你的社交资源吧!
- 迁往就业机会集中的地区。据Versa Networks统计,人工智能领域招聘人数最多的州依次为:加利福尼亚州、得克萨斯州、纽约州、华盛顿州、弗吉尼亚州和马萨诸塞州
- 在求职申请中将某人列为个人推荐人时,请征得其同意
- 在领英上创建个人资料,并开始撰写关于人工智能伦理的文章吧!
- 了解正确训练人工智能模型的重要性,以及一旦出现差错将给企业带来的后果。当谷歌母公司Alphabet旗下的Bard聊天机器人首次亮相……并给出错误答案时,该公司市值几乎在一夜之间蒸发了1000亿美元。
- 与此同时,必应不得不对其人工智能进行限制,因为该系统开发了一个名为“悉尼”的奇怪分身
- 遵循并详细记录相关流程,以确保一致性和准确性
- 询问你的雇主,你需要提升哪些技能才能更好地满足他们的需求。这可以是攻读更高学位、考取专业证书,或者仅仅是多修几门课程。
- 展现崇高的道德品质、正直品格和商业头脑
- 与同事有效合作,但不要屈从于同侪压力。只需专注于解决问题
- 要对新晋伦理学家进行系统培训,同时也要倾听他们的观点。保持开放的心态,因为这个领域存在许多主观因素(毕竟,它根植于哲学!)
- 请持续关注专业组织,并及时了解最新进展。人工智能正在迅速发展,世界各地的团队都在努力推动技术边界不断向前拓展。
- 不要只关注眼前的难题。要预判可能出现的问题或潜在隐患,并制定应急预案!
一个或许尚属遥远但依然值得关注伦理问题是:随着人工智能的不断发展,人类应当如何对待它?人工智能最终会达到自我意识的阶段吗?如果会,我们是否会给予它相应的对待……还是仅仅将其视为一个程序而非有感知能力的生命体来加以利用?
科幻作家们长期以来一直痴迷于此类问题。从艾萨克·阿西莫夫的小说《我,机器人》到《星球大战》中对C-3PO等机器人的歧视性待遇,人工智能生命体的前景往往被描绘得十分黯淡。《星际迷航:下一代》在剧集《人的尺度》中对此伦理前沿进行了深入探讨,剧中舰长皮卡德必须“证明数据(一个具有自我意识的机器人)在联邦法律下是具有权利和自由的合法有感知能力者……”
网站
- 埃森哲
- 立即访问
- ACM
- 艾达·洛夫莱斯研究所
- ADAPT
- AI4ALL
- 人工智能伦理研究所
- AI Now 研究所
- 人工智能专业人士协会
- Anch.AI
- 算法正义联盟
- 艾伦·图灵研究所
- AlgorithmWatch
- 艾伦人工智能研究所
- 计算语言学协会
- 计算机协会
- 人工智能促进协会
- 原子塔
- 百度公司
- 巴德
- 伯克利法律与技术中心
- 必应 AI
- 剑桥数据驱动发现数据中心
- 人工智能与数字政策中心
- 批判性种族与数字研究中心
- 数据创新中心
- 人类友好型人工智能中心
- 人道技术中心
- 信息技术政策中心
- 互联网与社会中心
- 存在性风险研究中心
- 民用基础设施平台
- 消费技术协会
- 大数据、伦理与社会委员会
- Coursera
- DARPA
- 数据伦理
- 数据正义实验室
- DeepLearning.AI
- 电子前沿基金会
- EthicsNet
- 欧洲人工智能协会
- Fast.ai
- 美国联邦贸易委员会(FTC)——技术研究与调查办公室
- 人类未来研究所
- 生命未来研究所
- 隐私未来论坛
- 未来社会
- 全球灾难性风险研究所
- GENIA
- 治理实验室
- IEEE
- IEET - 伦理与新兴技术研究所
- IFTF - 未来研究所
- 伦理人工智能与机器学习研究所
- 国际模式识别协会
- 国际神经网络学会
- 学习提示词编写
- 利弗休姆未来智能中心
- 机器智能研究院
- 微软
- 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MIT-CSAIL)
- 内斯塔
- NIST
- 国家人工智能安全委员会
- 经合组织人工智能政策观察站
- OpenAI
- 开放数据研究所
- 人工智能合作组织
- 马里兰大学的PERVADE项目
- 隐私国际
- ProPublica
- 普华永道
- RightsCon
- 机器人产业协会
- Salesforce - Einstein AI
- Software.org
- 斯坦福大学HAI
- 科技政策实验室
- Udemy
- 联合国犯罪和司法研究所人工智能与机器人中心
- 世界经济论坛
书籍
- 《人工智能伦理》(麻省理工学院出版社“必备知识”丛书),马克·科克尔伯格 著
- 《人工智能伦理》,作者:S. 马修·廖
- 《牛津人工智能伦理手册》,作者:马库斯·杜伯、弗兰克·帕斯夸莱和苏尼特·达斯
成为人工智能伦理学家的道路,不像大多数职业那样清晰明确。而且随着人工智能技术的不断进步,情况可能会发生更大的变化。如果你想从事与科技相关的工作,但希望考虑一些其他选择,不妨看看以下这些选项!
- AI 提示词工程师
- 大数据工程师
- 商业智能开发人员
- 计算机硬件工程师
- 计算机程序员
- 计算机系统分析师
- 数据库架构师
- 数据科学家
- 信息安全分析师
- 数学家
- 机器学习工程师
- 机器人工程师
- 软件工程师
- 软件架构师
- 网页开发人员
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预期年薪
新员工的起薪约为6.7万美元。年薪中位数为11.9万美元。经验丰富的员工年薪可达17.1万美元左右。
预期年薪
新员工的起薪约为6.5万美元。年薪中位数为10万美元。经验丰富的员工年薪可达约11.9万美元。
预期年薪
新员工的起薪约为13.1万美元。年薪中位数为17.5万美元。经验丰富的员工年薪可达21.5万美元左右。
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新员工的起薪约为6.8万美元。年薪中位数为10.8万美元。经验丰富的员工年薪可达16万美元左右。
预期年薪
新员工的起薪约为6.8万美元。年薪中位数为10.5万美元。经验丰富的员工年薪可达14.1万美元左右。
预期年薪
新员工的起薪约为5.4万美元。年薪中位数为10.2万美元。经验丰富的员工年薪可达13.8万美元左右。