英国议会上院AI报告AI in the UK-ready, willing and able附原文183页(赞赏后下载ZIP包)
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数据简化DataSimp导读：英国议会上院人工智能报告AI in the UK: ready, willingand able?附原文183页，详叙英国人工智能现状、展望及应对政策。作为大数据、人工智能的民间科学技术研究者，秦陇纪很高兴看到传统的英国人不失严谨又思考如此多新鲜想法。报告字里行间展现英国制度自信；长句定语从句小语法小排比众多，每句话精雕细琢，彰显英式傲娇、莎士比亚之美；用作雅思GRE阅读也极好。数据简化社区汇译编183页报告主要内容，参考了微软翻译器、刘芳、曹建峰等部分译文，在此表示感谢！欢迎赞赏、转发，您的支持是我们前进的动力。
目录
英国议会上院人工智能报告AIin the UK-ready, willing and able附原文183页（18747字)
01内容Contents (1582字)
02概括Summary (3889字)
03第1-9章Chapter 1-9 (9403字)
1章:引入人工智能
2章:从事人工智能
3章:人工智能的设计
4章:发展人工智能
5章:使用人工智能
6章:人工智能生活
7章:医疗保健和人工智能
8章:减轻人工智能的风险
9章:塑造人工智能
04结论和建议概括Summary of conclusions and recommendations (2190字)
1 公众认知和参与
2 数据的获得和掌控
3 可解读的AI
4 AI导致的不平等
5 现有法律框架是否能够解决人工智带来的挑战？
6 抗衡中美？---以德服人
参考文献(234字)
Appx(626字).数据简化DataSimp社区简介
英国议会上院人工智能报告AI in the UK-ready,willing and able附原文183页（18747字)
英国政府高度重视人工智能对经济和社会发展的巨大潜力。此前已发布5份AI相关政府报告，如《2017年英国人工智能产业发展报告》由南安普敦大学计算机科学教授DameWendy Hall和Benevolent Tech首席执行官共同撰写，写入英国政府2017年底出版的《政府行业策略指导》白皮书。据估计，截至2035年，人工智能将给英国经济增加8140亿美元（约合6300亿英镑）的额外收入，届时，GVA年增长率有望从现有的2.5%飙升至3.9%，我们的愿景是让英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家，从起步、发展到繁荣，实现技术所能带来的最大便利。英国计算机科学家艾伦·图灵（Alan Turing)对于人工智能的发展起到了至关重要的推动作用，被世人尊称为「人工智能之父」。尽管其他国家和跨国公司正在大力投资人工智能开发，但至少在目前，英国仍被视为全球AI技术和专家的主要聚集地之一。报告建议，为确保英国在AI领域的领先地位，应将重点更多的放在如何在图灵的基础上更好地开展工作。
英国有全球一流的人工智能公司，活跃的学术研究文化，生机勃勃的创业生态系统，以及法律、伦理、金融和语言学等方面的能力汇聚，为其发展人工智能创造了独一无二的的条件。2018年4月16日，英国议会下属人工智能特别委员会发布183页的报告《英国人工智能：准备、志向与能力？》（AI inthe UK: ready, willing and able?），认为英国在发展人工智能方面有能力成为世界领导者。报告涵盖人工智能各方面，从AI概念、设计、研发，对工作、生活、医疗等领域的影响，应对人工智能威胁、塑造人工智能未来等层面，进行了有益探索。
报告呼吁英国政府制定国家人工智能战略，旨在支持英国实现人工智能对社会和经济的巨大潜力，同时保护社会免受潜在威胁和危险。对于舆论热炒的人工智能监管，报告认为当前不需要对人工智能做专门监管，各行业监管机构完全可以根据实际情况对监管做出适应性调整。相反，报告呼吁英国政府制定国家层面的人工智能准则（AI Code），为人工智能研发和利用设定基本的伦理原则，并探索相关标准和最佳实践等，以便实现行业自律。
英国议会上院人工智能特别委员会成员为：Baroness Bakewell, The Lord Bishop of Oxford, Lord Clement-Jones(Chairman), Lord Puttnam, Lord Giddens, Viscount Ridley, Baroness Grender,Baroness Rock, Lord Hollick, Lord St John of Bletso, Lord Holmes of Richmond,Lord Swinfen, Lord Levene of Portsoken等13人。AI委员会官网公开发布22份口头证据、223份书面证据，及1份报告（本文所翻译的报告）。秦陇纪汇译概述此183页报告主体。可以在“数据简化DataSimp”公号输入框内回复“英国议会AI报告”，或文末“阅读原文”下载PDF压缩包（包括这22份口头证据、223份书面证据，及本文翻译1份报告原文、本公号文章PDF，合计4文档），欢迎赞赏、转发、支持社区。亦可以访问官网https://www.parliament.uk/business/committees/committees-a-z/lords-select/ai-committee/publications/自己核实。
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Lords> Select Committee > Artificial Intelligence Committee -publications
Oralevidence View all 22 items
19 Dec 2017 -Artificial Intelligence - oral evidence | PDF version (204 KB) Published18 Jan 2018
Evidence given by Professor David Edgerton,Hans Rausing Professor of the History of Science and Technology, and Professorof Modern British History, K ing’s College London,Professor Peter McOwan, Vice-Principal for Public Engagement and StudentEnterprise, Queen Mary University of London and Professor Sir DavidSpiegelhalter, President of the Royal Statistical Society, Winton Professor forthe Public Understanding of Risk, University of Cambridge, and Chair, WintonCentre for Risk and Evidence Communication
13 Dec 2017 -Artificial Intelligence - oral evidence | PDF version (141 KB) Published18 Jan 2018
Evidence given by Dr JérômePesenti, CEO, Benevolent Tech, Benevolent AI.
12 Dec 2017 -Artificial Intelligence - oral evidence | PDF version (180 KB) Published18 Jan 2018
Evidence given by The Rt Hon. Matt HancockMP, Minister of State for Digital, Department for Digital, Culture, Media andSport and the Rt Hon. the Lord Henley, Parliamentary Under-Secretary of Stateat the Department for Business, Energy and Industrial Strategy.
Writtenevidence View all 223 items
Professor NoelSharkey - written evidence | PDF version (125 KB) AIC024821 February 2018
Miles Berry -written evidence | PDF version (55 KB) AIC024721 February 2018
Darktrace -written evidence | PDF version (74 KB) AIC024317 January 2018
medConfidential- written evidence| PDF version (69 KB) AIC024417 January 2018
Competition andMarkets Authority - written evidence | PDF version (61 KB) AIC024517 January 2018
ProfessorRosemary Luckin - written evidence | PDF version (77 KB) AIC024617 January 2018
Reportsand associated evidence
Report of Session 2017-19 - AI in theUK: ready, willing and able? | PDF version Report of Session 2017-19 - AI in theUK: ready, willing and able? ( PDF )HLPaper 100 | Published 16 April 2018
Evidencevolume
Writtenevidence volume: AI in the UK: ready, willing and able? ( PDF 11.46 MB)Published 18 April 2018
Oral evidencevolume: AI in the UK: ready, willing and able? ( PDF 2.181 MB)Published 18 April 2018
01内容Contents (1582字)
内容Contents
人工智能委员会
人工智能在英国:准备、志向与能力？
2017-19届会议报告-2018年4月16日-上议院文件100
内容
摘要
"只要它有效,就没人再叫它AI了...
1章:引入人工智能
我们的询问
定义人工智能
图1:人工智能的定义
方框1:人工智能中常用术语
图2:深层神经网络
人工智能的类别
历史
最新报告
机器人与人工智能19
机器学习:计算机通过例子学习的力量和承诺20
数据管理和使用:二十一世纪的治理20
发展英国人工智能产业20
产业战略:建设适合英国的未来20
对政治的影响
2章:从事人工智能
一般理解、参与和公开叙述
每天参与AI事务
3章:人工智能的设计
对数据的访问和控制
匿名化
加强准入和控制
方框2:开放式银行业务
理解AI
技术透明度
可解释性
解决偏见
数据独占
方框3:竞争和市场授权
4章:发展人工智能
人工智能发展投资
方框4:初创企业和中小企业
图3:投资回合
将学术研究转向商业潜力
方框5:什么是螺旋？
提高对熟练AI开发者的访问能力
人才多样性
移民和海外技术工人
保持创新
5章:使用人工智能
生产力
方框6:什么是生产率？
图4:英国的工作生产率
方框7:宽带速度
人工智能的政府收养和采购
对劳动力市场的影响
图5:每个行业组中工作人员的百分比, 1901– 2011
图6:在不久的将来, 你有多担心你的工作会被 AI 取代？
国家再培训计划
6章:人工智能生活
教育和人工智能
对社会和政治凝聚力的影响
不平等
7章:医疗保健和人工智能
机会
数据价值
方框8:DeepMind和皇家自由伦敦NHS基金会信托基金
方框9:卡尔迪科特监护人
使用AI
8章:减轻人工智能的风险
法律责任
人工智能与数据的刑事误用
自主武器
方框10:英国政府关于自动化和自治系统的定义
方框11:其他国家使用的致命自主武器系统的定义
9章:塑造人工智能
国内领先
AI委员会和政府 AI办公室
数据伦理与创新中心
方框12:人类受精和胚胎学权威
国立人工智能研究所
监管和监管机构
评估政策成果
英国在AI世界的愿景
AI代码
方框13:数据保护影响评估
结论和建议摘要
附录1:成员名单和利益声明
附录2:证人名单
附录3:要求证据
附录4:英国政府对人工智能的历史性政策
附录5:委员会对DeepMind的访问:星期三2017年9月13日
附录6:委员会对剑桥的访问的说明:星期四2017年11月16日
附录7:委员会访问 BBC 蓝室的注意事项:星期一2017年11月20日
附录8:techUK 中小企业圆桌会议的注意事项:星期四2017年12月7日
附录9:政府相关的新AI组织的建议
附录10:缩略语和词汇表
证据已联机发布在 http://www.parliament.uk/ai-committee,可在议会档案馆查阅(020 7129 3074)。脚注中的Q指的是口头证据中的一个问题.©议会版权2018
报告原文网址：https://publications.parliament.uk/pa/ld201719/ldselect/ldai/100/10002.htm
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Artificial Intelligence Committee
AI in the UK: ready, willing and able?
Report of Session 2017-19 -published 16 April 2018 - HL Paper 100
Contents
Summary
“As soon as itworks, no one calls it AI anymore …”
Chapter 1:Introducing artificial intelligence
Our inquiry
Defining artificial intelligence
Figure 1: Definitions of artificialintelligence
Box 1: Common terms used in artificialintelligence
Figure 2: Deep neural networks
Categories of artificial intelligence
History
Recent reports
Roboticsand artificial intelligence 19
Machinelearning: the power and promise of computers that learn by example 20
DataManagement and Use: Governance in the 21st century 20
Growingthe artificial intelligence industry in the UK 20
IndustrialStrategy: Building a Britain fit for the future 20
Impact on politics
Chapter 2:Engaging with artificial intelligence
General understanding, engagement and publicnarratives
Everyday engagement with AI
Chapter 3:Designing artificial intelligence
Access to, and control of, data
Anonymisation
Strengtheningaccess and control
Box2: Open Banking
Intelligible AI
Technicaltransparency
Explainability
Addressing prejudice
Data monopolies
Box3: The Competition and Markets Authority
Chapter 4:Developing artificial intelligence
Investment in AI development
Box4: Start-ups and SMEs
Figure3: Investment rounds
Turning academic research into commercial potential
Box5: What is a spin-out?
Improving access to skilled AI developers
Diversityof talent
Immigrationand overseas skilled workers
Maintaining innovation
Chapter 5:Working with artificial intelligence
Productivity
Box6: What is productivity?
Figure4: UK job productivity
Box7: Broadband speeds
Government adoption, and procurement, of artificialintelligence
Impact on the labour market
Figure5: Percentage of working people employed in each industry group, 1901–2011
Figure6: How worried are you that your job will be replaced by AI in the near future?
National Retraining Scheme
Chapter 6:Living with artificial intelligence
Education and artificial intelligence
Impact on social and political cohesion
Inequality
Chapter 7:Healthcare and artificial intelligence
The opportunity
The value of data
Box8: DeepMind and the Royal Free London NHS Foundation Trust
Box9: Caldicott Guardians
Using AI
Chapter 8:Mitigating the risks of artificial intelligence
Legal liability
Criminal misuse of artificial intelligence and data
Autonomous weapons
Box10: UK Government definitions of automated and autonomous systems
Box11: Definitions of lethal autonomous weapons systems used by other countries
Chapter 9:Shaping artificial intelligence
Leading at home
TheAI Council and the Government Office for AI
Centrefor Data Ethics and Innovation
Box12: The Human Fertilisation and Embryology Authority
ANational Institute for AI
Regulation and regulators
Assessing policy outcomes
A vision for Britain in an AI world
An AI Code
Box13: Data Protection Impact Assessments
Summary ofconclusions and recommendations
Appendix1: List of Members and declarations of interest
Appendix2: List of witnesses
Appendix3: Call for evidence
Appendix4: Historic Government policy on artificial intelligence in the United Kingdom
Appendix5: Note of Committee visit to DeepMind: Wednesday 13 September 2017
Appendix6: Note of Committee visit to Cambridge: Thursday 16 November 2017
Appendix7: Note of Committee visit to BBC Blue Room: Monday 20 November 2017
Appendix8: Note of SME Roundtable Event at techUK: Thursday 7 December 2017
Appendix9: Recommendations relevant to the Government’snew AI organisations
Appendix10: Acronyms and glossary
Evidenceis published online at http://www.parliament.uk/ai-committeeand available for inspection at the Parliamentary Archives (020 7129 3074). Qin footnotes refers to a question in oral evidence.
© Parliamentary copyright 2018
02概括Summary (3889字)
概括Summary
概括
我们调查表明, 英国在二十一世纪的人工智能发展中处于世界领先地位。英国拥有领先的AI公司、充满活力的学术研究文化、活跃的创业生态系统，以及与之紧密毗邻的法律、伦理、金融和语言优势。精心应对人工智能, 可能是发展英国经济的大好机会。此外, AI为解决复杂的问题和潜在的提高生产率提供了一个重要的机会, 英国也正在拥抱这个机会。我们的建议旨在支持政府和英国认识到AI对我们的社会及经济的潜能, 以及保护社会免受潜在的威胁和风险。
人工智能已经发展了多年,但它正在进入一个发展和采用的关键阶段。过去十年出现了各种因素的汇合——特别是改进的技术, 如深度学习、现有数据和计算机处理能力的增长, 使这项技术能够更广泛地部署。这带来了许多机会, 但也面临着风险和挑战；英国如何对这些问题作出抉择和反应, 将在未来很多年中产生广泛影响。政府已经在处理这些挑战方面取得了可喜的进展, 我们的结论和建议旨在加强和扩大这项工作。
AI是一种已经深深嵌入我们生活中的工具。不能让过去的偏见不知不觉地建立在自动化系统中, 这种系统必须从一开始就精心设计。大量数据的获取是助长当前AI热潮的因素之一。我们已听到大量有力证据表明, 收集和访问数据的方式需要改变, 因此，创新公司不论大、小以及学术界的，都应公平和合理地获取数据；在此快速进化的世界，公民和消费者可以保护他们的隐私和个人代理。
为此, 不仅要使用已建立的概念, 如开放数据和数据保护立法, 而且还要使用框架和机制的新发展, 如数据可移植性和数据信任。控制大量数据的大公司必须避免在这种环境中变得过于强大。我们呼吁政府以及竞争和市场事务局，积极审视在英国经营的大型科技公司的数据使用和潜在垄断。
公司和组织需要提高AI系统的清晰度。没有这一点, 监管者可能需要介入并禁止在生活和社会的重要和敏感领域使用不透明的技术。为了确保我们使用AI不会无意地损害社会中特定群体的待遇, 我们呼吁政府激励对用于AI的数据集的新审计方法, 并鼓励多样化培训和招聘AI专家。
英国当前享有世界上发展人工智能最好的国家之一的地位, 但这不应该被视为理所当然。我们建议为与AI合作的英国中小企业建立一个增长基金,帮助他们扩大业务规模; 与私营部门分担博士配套方案的费用; 以及能从英国大学内部进行的优秀研究中纺出AI初创企业的标准化机制。我们也认识到海外工作者对英国AI获得成功的重要性, 并建议增加AI相关领域有价值技能者的签证。我们还清楚地看到, 英国需要超越目前数据密集型的深度学习,并确保在较小的人工智能研究领域进行投资, 以保持创新。
当下许多与AI相关的希望和恐惧与现实不符。虽然我们讨论了一个无工作世界的可能性, 和远超我们自己认知能力的超常智能机器的前景, 我们相信, AI真正的机会和风险是个更世俗,但仍然是很紧迫、自然发生的。公众和政策制定者都有责任了解这项技术的能力和局限性, 因为它成为我们日常生活中越来越多的一部分。这就需要我们了解何时以及何处部署此技术。我们建议业界, 通过该人工智能理事会, 建立一个自愿机制, 在使用人工智能进行重大或敏感决策时通知消费者。
AI将对社会的生活和工作方式产生重大影响。AI可能会加速就业市场的数字化隔断。许多工作将被AI增强, 许多工作将会消失, 许多新的, 但未知的工作将会被创造出来。如果这种隔断成功地进行, 并有利于工作人口和国家生产率的增长, 那对技能和培训的重大政府投资是必不可少的。这种增长不保证: 需要做更多的工作来考虑如何利用AI来提高生产率, 而不应该把它看作是英国更广泛经济问题的通用灵丹妙药。
由于AI减少了对某些工作的需求, 但却给其他工作带来了需求, 再培训将成为终身必需品和领导创始力, 如政府国家再培训计划一样, 可以成为我们经济的重要部分。这将需要与工业界建立伙伴关系, 必须从学徒计划中汲取教训。孩童们在教育的早期阶段, 需要提供与AI一起和使用AI来工作做充分的准备。从某种程度上说, 这将意味着在AI相关科目上进行详尽的教育, 需要足够的计算类课程资源和对教师的支持。对于所有的儿童来说, 在AI驱动的世界中航行，所需基础知识和理解力是必不可少的。特别是, 我们建议将技术的道德设计和使用，作为课程不可或缺的组成部分。
为鼓励全英国都采纳, 公共部门应该使用针对性征购来促进AI的发展和部署, 特别是鉴于AI在医疗保健方面的惊人进展及其潜力, 我们认为卫生部门是个案研究。NHS应该寻求利用AI为公益服务, 我们概述的步骤，为了克服这些障碍和减轻在医学领域广泛使用这种技术的风险。
在AI对英国有利的潜力的乐观情绪中, 我们收到了一些明显有不确定性领域的证据。对于AI系统失灵、表现欠佳或作出错误决定时，现行法规是否足够尚无共识。我们要求法律委员会提供清楚的说明。我们还敦促AI研究人员和开发人员保持对其工作可能带来的伦理影响和他们的工作被用于恶意目的的风险的认识。我们建议，向AI研究人员提供赠款和资金的机构坚持认为, 这些资金的申请表明他们对研究的影响以及可能被误用有认知。我们还建议, 内阁办公室的最终网络安全与技术战略考虑到在网络安全应用中使用AI的风险和机会, 并指导其进一步研究如何保护数据集不受数据破坏的企图。
英国必须寻求积极地塑造AI发展及应用, 或冒着默许其许多可能后果的被动风险。政府、工业界和研究社区之间已经就如何最好地实现这一目标，展开了热烈鲜活的辩论。但目前仍缺乏明确的说明, 即AI如何能够最好地用于造福个人和社会。我们提出了五项原则, 可以成为一个共同道德AI框架的基础。虽然在这一阶段,对AI的规定不合适, 但这一框架在短期内提供了明确的规定, 如果将来证明是必要的, 可能会支持监管。现有监管机构最适合在其各自部门监管AI。必须向它们提供足够的资源和权力来这么做。
通过确立这些原则, 英国可以在国际社会中以身作则。英国有机会塑造世界范围内AI的开发和使用, 我们建议政府与其他主要的AI国家的政府赞助的AI组织合作, 召开一次全球首脑会议, 制定人工智能设计、开发、调节和部署的国际准则。
©议会版权所有2018
报告原文网址：https://publications.parliament.uk/pa/ld201719/ldselect/ldai/100/10003.htm#_idTextAnchor003
AI in the UK: ready, willing and able?
Summary
Ourinquiry has concluded that the UK is in astrong position to be among the world leaders in the development of artificialintelligence during the twenty-first century. Britain contains leading AIcompanies, a dynamic academic research culture, a vigorous start-up ecosystemand a constellation of legal, ethical, financial and linguistic strengthslocated in close proximity to each other. Artificial intelligence, handledcarefully, could be a great opportunity for the British economy. In addition,AI presents a significant opportunity to solve complex problems and potentiallyimprove productivity, which the UK is right to embrace. Our recommendations aredesigned to support the Government and the UK in realising the potential of AIfor our society and our economy, and to protect society from potential threatsand risks.
Artificialintelligence has been developing for years, but it is entering a crucial stage in its development andadoption. The last decade has seen a confluence of factors—in particular,improved techniques such as deep learning, and the growth in available data andcomputer processing power—enable this technology to be deployed far moreextensively. This brings with it a host of opportunities, but also risks andchallenges, and how the UK chooses to respond to these, will have widespreadimplications for many years to come. The Government has already made welcomeadvances in tackling these challenges, and our conclusions and recommendationsare aimed at strengthening and extending this work.
AIis a tool which is already deeply embedded in our lives. The prejudices of thepast must not be unwittingly built into automated systems, and such systemsmust be carefully designed from the beginning. Access to large quantities ofdata is one of the factors fuelling the current AI boom. We have heardconsiderable evidence that the ways in which data is gathered and accessedneeds to change, so that innovative companies, big and small, as well asacademia, have fair and reasonable access to data, while citizens and consumerscan protect their privacy and personal agency in this rapidly evolving world.
Todo this means not only using established concepts, such as open data and dataprotection legislation, but also the development of new frameworks andmechanisms, such as data portability and data trusts. Large companies whichhave control over vast quantities of data must be prevented from becomingoverly powerful within this landscape. We call on the Government, with theCompetition and Markets Authority, to review proactively the use and potentialmonopolisation of data by big technology companies operating in the UK.
Companiesand organisations need to improve theintelligibility of their AI systems. Without this, regulators may needto step in and prohibit the use of opaquetechnology in significant and sensitive areas of life and society. Toensure that our use of AI does not inadvertently prejudice the treatment ofparticular groups in society, we call for the Government to incentivise thedevelopment of new approaches to the auditing of datasets used in AI, and toencourage greater diversity in the training and recruitment of AI specialists.
TheUK currently enjoys a position as one of the best countries in the world inwhich to develop artificial intelligence, but this should not be taken forgranted. We recommend the creation of a growth fundfor UK SMEs working with AI to help them scale their businesses; a PhD matching scheme with the costs sharedbetween the private sector; and the standardisationof mechanisms for spinning out AI start-ups from the excellent researchbeing done within UK universities. We also recognise the importance of overseasworkers to the UK’s AI success, and recommend anincrease in visas for those with valuable skills in AI-related areas. Weare also clear that the UK needs to look beyond the current data-intensive focuson deep learning, and ensure that investment is made in less researched areasof AI in order to maintain innovation.
Manyof the hopes and the fears presently associated with AI are out of kilter with reality. While we havediscussed the possibilities of a world without work, and the prospects ofsuperintelligent machines which far surpass our own cognitive abilities, webelieve the real opportunities and risks of AI are of a far more mundane, yet still pressing,nature. The public and policymakers alike have a responsibility tounderstand the capabilities and limitations of this technology as it becomes anincreasing part of our daily lives. This will require an awareness of when andwhere this technology is being deployed. We recommend that industry, via the AI Council, establish a voluntarymechanism to inform consumers when artificial intelligence is being used tomake significant or sensitive decisions.
AIwill have significant implications for the ways in which society lives andworks. AI may accelerate the digital disruption in the jobs market. Many jobswill be enhanced by AI, many will disappear and many new, as yet unknown jobs,will be created. A significant Governmentinvestment in skills and training is imperative if this disruption is tobe navigated successfully and to the benefit of the working population andnational productivity growth. This growth is not guaranteed: more work needs tobe done to consider how AI can be used to raise productivity, and it should notbe viewed as a general panacea for the UK’swider economic issues.
AsAI decreases demand for some jobs but creates demand for others, retrainingwill become a lifelong necessity and pilot initiatives, like theGovernment’s National Retraining Scheme, could become a vital partof our economy. This will need to be developed in partnership with industry,and lessons must be learned from the apprenticeships scheme. At earlier stagesof education, children need to be adequately prepared for working with, andusing, AI. For a proportion, this will mean athorough education in AI-related subjects, requiring adequate resourcingof the computing curriculum and support for teachers. For all children, thebasic knowledge and understanding necessary to navigate an AI-driven world willbe essential. In particular, we recommend that the ethical design and use oftechnology becomes an integral part of the curriculum.
Inorder to encourage adoption across theUK, the public sector should use targetedprocurement to provide a boost to AI development and deployment Inparticular, given the impressive advances of AI in healthcare, and itspotential, we considered the health sector as a case study. The NHS should lookto capitalise on AI for the public good, and we outline steps to overcome thebarriers and mitigate the risks around widespread use of this technology inmedicine.
Withinthe optimism about the potential of AI to benefit the UK, we received evidenceof some distinct areas of uncertainty. There isno consensus regarding the adequacy of existing legislation should AI systemsmalfunction, underperform or otherwise make erroneous decisions which causeharm. We ask the Law Commission to provide clarity. We also urge AI researchersand developers to be alive to the potential ethical implications oftheir work and the risk of their work being used for malicious purposes. Werecommend that the bodies providing grants andfunding to AI researchers insist that applications for such fundingdemonstrate an awareness of the implications of their research and how it mightbe misused. We also recommend that theCabinet Office’s final Cyber Security &Technology Strategy consider the risks and opportunities of using AIin cybersecurity applications, and conduct further research as how to protectdatasets from any attempts at data sabotage.
TheUK must seek to actively shape AI’s development andutilisation, or risk passively acquiescing to its many likelyconsequences. There is already a welcome and lively debate between theGovernment, industry and the research community about how best to achieve this.But for the time being, there is still a lack of clarity as to how AI can bestbe used to benefit individuals and society. Wepropose five principles that couldbecome the basis for a shared ethical AIframework. While AI-specific regulation is not appropriate at this stage,such a framework provides clarity in the short term, and could underpinregulation, should it prove to be necessary, in the future. Existing regulators are best placed to regulate AI in theirrespective sectors. They must be provided with adequate resources andpowers to do so.
Byestablishing these principles, the UK can lead by example in the internationalcommunity. There is an opportunity for the UK to shape thedevelopment and use of AI worldwide, and we recommend that theGovernment work with Government-sponsored AI organisations in other leading AIcountries to convene a global summitto establish international norms for the design,development, regulation and deployment of artificial intelligence.
© Parliamentarycopyright 2018
03第1-9章Chapter 1-9(9403字)
第1-9章Chapter 1-9
1章:引入人工智能
我们的询问
2017年6月29日，上院指示本委员会：“考虑发展人工智能的经济、伦理和社会影响”。从本调查开始, 我们向我们自己和我们的证人问了五个关键问题:
·AI如何影响人们的日常生活, 是怎么变成这样的？
·人工智能为英国提供的潜在机会有哪些？如何才能实现这些呢？
·人工智能可能带来的风险和影响是什么？如何避免这些？
·公众应如何以负责任的态度对待AI？
·人工智能的开发和使用带来了哪些伦理问题？
我们2017年7月19日发出征集证据的呼吁, 收到了223份书面证据。我们在10月至2017年12月期间举行的22次会议上, 听取了57名证人的口头证据。我们感谢所有贡献时间和专长的人。证人见附录2。证据的要求见附录3。收到的证据已在网上公布。（本文ZIP压缩包这些证据都有）
TheHouse of Lords appointed this Committee “to consider the economic, ethical andsocial implications of advances in artificial intelligence” on 29 June 2017.From the outset of this inquiry, we have asked ourselves, and our witnesses,five key questions:
• Howdoes AI affect people in their everyday lives, and how is this likely tochange?
• Whatare the potential opportunities presented by artificial intelligence for theUnited Kingdom? How can these be realised?
• Whatare the possible risks and implications of artificial intelligence? How canthese be avoided?
• Howshould the public be engaged with in a responsible manner about AI?
• Whatare the ethical issues presented by the development and use of artificialintelligence?
It isthe answers to these questions, and others, on which we have based this report,our conclusions and our recommendations.
5. Weissued our call for evidence on 19 July 2017, and received 223 pieces of writtenevidence in response. We took oral evidence from 57 witnesses during 22sessions held between October and December 2017. We are grateful to all whocontributed their time and expertise. The witnesses are shown in Appendix 2.The call for evidence is shown in Appendix 3. The evidence received ispublished online.
定义人工智能
人工智能没有任何得到广泛接受的定义。19名受访者和证人提供了许多不同的定义。"云" (图 1) 说明了我们收到的定义的多样性, 并显示了几个关键字的突出点:
图1:人工智能的定义
围绕到底什么是，还有不是人工智能的争论，很值得业界自己研究。出于现实目的, 我们采用了政府在其工业战略白皮书中使用的定义, 其中将AI定义为:
“具有执行任务的能力, 就相当于需要人类的智力,如视觉知觉,语音识别和语言翻译。”
我们对这一定义的一个补充是, 今天的AI系统通常有学习或适应新经验或刺激的能力。有了这个防止误解的说明, 当我们在下面的报告中讨论AI时, 我们会考虑这个定义。
Thedebate around exactly what is, and is not, artificial intelligence, would merita study of its own. For practical purposes we have adopted the definition usedby the Government in its Industrial Strategy WhitePaper, which defined AI as:
“Technologieswith the ability to perform tasks that would otherwise require humanintelligence, such as visual perception, speech recognition, and languagetranslation”.
11. Ourone addition to this definition is that AIsystems today usually have the capacity to learn or adapt to newexperiences or stimuli. With this caveat, when we discuss AI in the followingreport, it is with this definition in mind.
方框1:人工智能中常用术语：算法、专家系统、机器学习、神经网络、深度学习。（略）
图2:深层神经网络
人工智能的类别
历史
最新报告
机器人与人工智能19
机器学习:计算机通过例子学习的力量和承诺20
数据管理和使用:二十一世纪的治理20
发展英国人工智能产业20
产业战略:建设适合英国的未来20
对政治的影响
（其余略）
2章:从事人工智能
一般理解、参与和公开叙述
公众对一个主题的看法是多种多样的，人工智能类似杂乱无定形的、总是难以精确定位。公众意识可能会在每一个新的创新、丑闻或事故中，出现迅速变化。AI现在是一个广泛的主题，对其感知是越来越依赖于谁正在使用的技术, 以及什么目的。英国皇家学会告诉我们, 他们最近从公众对机器学习态度的评估中，特别发现:
“参与者采取了广泛务实的做法, 根据以下方法评估技术: 使用该技术的人的知觉意图;受益人是谁;使用机器学习的必要性, 而不是其他方法;是否有明显不适当的活动;以及人类是否参与决策。准确性和错误的后果也是关键的考虑因素”
Publicperceptions of a subject as varied and amorphous as artificial intelligencewill always be difficult to pinpoint with any precision, and are likely tochange rapidly with every new innovation, scandal or accident which emergesinto the public consciousness. AI is now such a wide-ranging subject thatperceptions are increasingly dependent on who is using the technology, and towhat purposes.38 The Royal Societytold us that their recent assessment of public attitudes towards machinelearning in particular found that:
“ …participants took a broadly pragmatic approach, assessing the technology on thebasis of: the perceived intention of those using the technology; who thebeneficiaries would be; how necessary it was to use machine learning, ratherthan other approaches; whether there were activities that felt clearlyinappropriate; and whether a human is involved in decision-making. Accuracy andthe consequences of errors were also key considerations”.39
每天参与AI事务
除了对人工智能的总体认识之外, 普通公民在日常的生存中, 也将越来越多地暴露在AI产品和服务中, 通常人们几乎不知道这种情况。虽然提高对AI的普遍认识和知识及其影响可能是可取的, 但一些证人认为, 对公众可以合理地期望了解或需要知道的问题, 对于一种经常性高技术主题。因此, 他们认为应该集中注意人工智能和相关技术的特定方面、设想和影响, 而不是抽象的人工智能。信息专员办公室表示“必须实事求是地了解公众是否有能力详细理解技术的工作原理”，最好把重点放在“AI的后果, 而不是它的工作方式”上, 以某种方式授权个人行使自己的权利。
Beyonda general awareness of AI in the abstract, the average citizen is, and will beincreasingly, exposed to AI-enabled products and services in their day-to-dayexistence, often with little to no knowledge that this is the case. Although animproved general awareness and knowledge of AI and its implications may bedesirable, some witnesses argued that there were limits to what the publiccould be reasonably expected to learn, or needed to know, with regards to an often highly technical subject. As such, theybelieved there should be a focus on particular aspects, scenarios andimplications of AI and associated technology, rather than AI in the abstract. The Information Commissioner’s Office (ICO)stated that there was a “need to be realistic about the public’s ability tounderstand in detail how the technology works”, and it would be better to focus on “theconsequences of AI, rather than on the way it works”, in a way that empoweredindividuals to exercise their rights.58
3章:人工智能的设计
大量的数据一直是人工智能的当代进步的一个重要组成部分。虽然也有AI算法需要少量的数据，但总的来说，我们收到的证据预计在可预见的将来不会出现需求的增加。围绕数据的问题, 无论是关于数字技术还是人工智能, 都是复杂和相互交织的。在本章中, 我们考虑与设计和开发人工智能系统有关的问题, 包括数据的使用和垄断，AI系统作出的决定的透明度和清晰度, 以及这些决定中的偏见风险。
Largequantities of data have been an essential component of most contemporaryadvancements in AI. While there are AI algorithms which require smallerquantities of data, by and large the evidence we received anticipated no let-upin demand in the foreseeable future. The issues surrounding data, both inrelation to digital technology and AI specifically, are complex andintertwined. In this chapter we consider issues to do with designing anddeveloping artificial intelligence systems, including the use andmonopolisation of data, the transparency and intelligibility of decisions madeby AI systems, and the risk of prejudice in those decisions.
数据对于人工智能进步的重要性不言而喻。数据是机器学习的核心，有数据，就有巨大优势。这意味着硅谷的科技巨头在开发、应用人工智能系统方面具有巨大优势。相反，中小企业和公共部门则毫无优势。在此背景下，数字技术和人工智能相关的数据争议将持续复杂化。
首要的是区分数据和个人数据。在数据的问题上，所有权的概念与数据不相容，以打电话数据为例，参与的各方都可能主张所有权。因此在法律规则层面使用数据保管和控制等概念更为明确。
对数据的访问和控制
促进数据访问和共享、最大化公共数据的价值
在促进数据访问和共享方面，欧盟GDPR规定了数据可携带权，企业必须向用户免费提供其全部的个人数据的副本，这可以避免“锁定”效应，方便用户无缝切换到其他服务，从而促进竞争。此外，医疗、交通、科学、教育等领域存在大量公共数据，自由、公开获取公共数据对于最大化这些数据的价值是极为重要的。
匿名化
在最大化利用数据的同时，必须最小化对隐私的侵犯。所以需要在数据开放和数据隐私之间寻得平衡。匿名化是有效的技术措施。虽然去识别化后很容易再识别（比如通过与其他数据集交叉引用），但英国数据保护法已将再识别规定为犯罪。
加强准入和控制
方框2:开放式银行业务
理解AI
技术透明度
可解释性
实现可理解、可信赖的人工智能，避免在特定重大领域采用“黑盒”算法
让人工智能可被开发者、用户、监管者等理解是重要的。然而深度学习系统也就是所谓的“黑盒”系统给理解人工智能提出了挑战。在数据输入和输出的多个分层间，开发者也不清楚到底是哪个因素导致系统做出特定决策。
解决人工智能系统的不可理解性（intelligibility）的一种方案是增加系统的技术透明（technical transparency）。比如将人工智能系统的源代码开放。透明包括事前的透明和事后的透明，不能一味追求事前的透明。
英国议会认为，就如今特定类型的人工智能系统而言，完全实现技术透明是困难的，甚至是不可能的。然而，在安全攸关的特定场景中，技术透明是必须的。这些领域的监管者必须强制要求使用更加透明的人工智能系统，为此可以牺牲系统的能力和准确性。
另一种方案是可解释性，意味着人工智能系统可以解释其决策背后的数据和逻辑。很多企业包括谷歌、微软等都致力于开发可解释的机器学习系统。欧盟GDPR第22条提出的“解释权”某种程度上可以促进解决可解释的人工智能系统的问题。英国数据保护法吸收了“解释权”并更进一步地要求企业将自动化决策的结果告知用户，而且用户有权请求重新考虑该决策或不被算法决策。
英国议会认为，如果人工智能想要成为人类社会中完整且可信赖的工具，研发可理解的人工智能系统就是根本性的。如果人工智能会对个人生活产生重大影响，除非其能够为其决策提出令人满意的解释，否则就不应采用此种系统。就深度神经网络而言，由于不可能实现可解释性，故在找到替代性方案之前应推迟将其用于特定重大领域。数据伦理和创新中心应和相关机构一道制定可理解的人工智能系统的要求指南，并指导企业贯彻指南和相关标准。
解决偏见
理解算法歧视，探索针对，训练数据和算法的审查、测试机制
新一代人工智能的核心是机器学习，体现为从大量的训练数据集中自动发现模式。如果数据的代表性不足或折射出歧视，则将来决策也可能代表性不足或具有歧视。歧视可能通过多种方式潜入系统，比如可能来源于训练数据、处理的数据或创建算法的人和机构，也可能由于不准确、不完整的数据或算法自身的偏差。如果数据库不准确地反映了现实，或准确地反映了社会中不公平的一面，同样可能产生歧视。
英国议会建议，需要采取更多措施确保数据真正具有代表性，能够代表多元化的人群，并且不会进一步加剧或固化社会不公平。研发人员需要更加深入地理解算法歧视的问题。必须确保处理的数据尽可能平衡且有代表性，研发团队的人员构成是多元化的，能够代表不同社会群体。除了数据歧视的问题，研发人员还必须考虑他们自己有意或无意带入系统的偏见——人类开发者为机器学习算法设置了参数，他们做出的选择不可避免地折射出他们的信念、假设和偏见。这就需要确保研发人员具有多元的性别、种族和社会经济背景并遵守伦理行为准则。
英国议会还建议配置权威的工具和系统，以便审查、测试训练数据，从而确保其足以代表不同群体，确保当被用来训练人工智能系统时，不会导致歧视性决定。
数据独占
为了促进数据访问和共享，英国议会提出如下建议：
1.成立数据信托（data trusts），加强数据访问和共享。
2.开放公共数据，同时进行匿名化处理，以维护安全和隐私；公共数据的开放可采取单点分享模式，政府AI办公室和数据伦理和创新中心负责制定需要遵守的适当条款和条件，保护隐私。
3.完善和加强个人控制数据的法律和技术机制，实现安全分享个人数据，开放银行数据机制（Open Banking，英国为了促进银行金融服务创新采取的一种金融数据分享机制，通过API工具允许用户将其金融数据安全地分享给第三方）可资借鉴。
方框3:竞争和市场授权
警惕数据垄断，更新伦理、数据保护和竞争框架
数据访问和控制是现代人工智能进步的关键要素。数据网络效应（data network effect）可导致特定企业创建私人所有的数据库，占据市场优势。然而，对于数据垄断，人们众说纷纭，未有定论。国际智库数据创新中心认为不存在所谓的基于数据的垄断，赢家也不可能通吃。
英国议会认为，数据的垄断表明需要更强健的的伦理、数据保护和竞争框架。并督促政府和竞争执法部门积极审查在英国的大型科技公司的数据使用及潜在的垄断问题。
4章:发展人工智能
对研究人员和人工智能商业开发来说，英国目前是世界上最好的国家之一。然而, 这不能视为理所当然。本章重点讨论了英国在保持其作为一个词领袖的地位方面可能面临的挑战, 并提出了解决办法, 说明我们作为一个国家如何能够确保企业发展AI环境、继续保持良好的健康, 并且我们能够获得最佳的全球人才。
The UKis currently one of the best countries in the world for researchers andbusinesses developing artificial intelligence. This cannot, however, be takenfor granted. This chapter focuses on the challenges the UK may face inmaintaining its position as a word leader, and offers solutions as to how we,as a nation, can ensure that the environment for businesses developing AIcontinues in good health, and that we have access to the best global talent.
人工智能发展投资
方框4:初创企业和中小企业
图3:投资回合
将学术研究转向商业潜力
方框5:什么是螺旋？
提高对熟练AI开发者的访问能力
人才多样性
移民和海外技术工人
保持创新
5章:使用人工智能
AI在英国的经济影响可能是深远的。本章认为, 政策制定者、商界和公众普遍关注的两个问题: 英国的生产率难题, 以及AI对劳动力市场的潜在影响。
Theeconomic impact of AI in the UK could be profound. This chapter considers twowidely shared concerns for policymakers, businesses and the general public: the UK’s productivity puzzle, and thepotential impact of AI on the labour market.
生产力
方框6:什么是生产率？
图4:英国的工作生产率
方框7:宽带速度
人工智能的政府收养和采购
对劳动力市场的影响
图5:每个行业组中工作人员的百分比, 1901– 2011
图6:在不久的将来, 你有多担心你的工作会被 AI 取代？
国家再培训计划
6章:人工智能生活
任何新技术的社会影响往往会在兴奋中被忽略。在这一章中, 我们将重点放在让子孙后代参与和使用人工智能、对社会和政治凝聚力可能产生的影响以及英国的不平等问题。
Thesocial implications of any new technology can often be overlooked in theexcitement to embrace it. In this chapter we focus on the need to preparefuture generations to engage and work with artificial intelligence, thepotential affect it may have on social and political cohesion, and on inequalityin the UK.
教育和人工智能
对社会和政治凝聚力的影响
不平等
7章:医疗保健和人工智能
本章是对英国医疗保健部门使用人工智能的个案研究。AI在医疗保健中提出的许多问题都代表了使用人工智能的更广泛问题, 例如对个人和公共利益的可能好处、个人数据的处理、公众信任以及需要减轻潜在风险。
Thischapter is a case study on the use of artificial intelligence in the healthcaresector in the UK. Many of the issues presented by AI when deployed inhealthcare are representative of wider issues with the use of artificialintelligence, such as the possible benefits to individuals and for the publicgood, the handling of personal data, public trust, and the need to mitigatepotential risks.
机会
数据价值
方框8:DeepMind和皇家自由伦敦NHS基金会信托基金
方框9:卡尔迪科特监护人
使用AI
8章:减轻人工智能的风险
在我们的调查过程中, 我们遇到了一些与使用人工智能有关的严重问题, 需要从政府那里仔细思考和深思熟虑的政策。其中包括确定法律责任的问题, 如果某种算法作出的决定对某人的生命造成不利影响, 则可能会滥用人工智能和数据, 并在自主武器系统中使用AI。
In thecourse of our inquiry we encountered several serious issues associated with theuse of artificial intelligence that require careful thought, and deliberatepolicy, from the Government. These include the issue of determining legal liability,in cases where a decision taken by an algorithm has an adverse impact onsomeone’s life, the potential criminal misuse of artificial intelligence anddata, and theuse of AI in autonomous weapons systems.
法律责任
研究并应对法律责任挑战，阐明责任规则及其适用
新技术尤其是人工智能的广泛研发和使用给既有法律和监管框架提出了挑战。比如可能挑战现在的私法概念（合同或侵权）下的法律义务的基础。一个重大的问题是，谁应当为借助或由人工智能做出的决定负责。这可能涉及发放抵押贷款、诊断疾病或自动驾驶汽车做出的决定。最重要的问题可能还是涉及自主机器（autonomous machines）的事故的责任，因为按照既有责任规则，法律主体（自然人或公司）将最终承担责任。
解决法律责任问题是重要的。因为想让人工智能被广泛采用，就必须首先跨越法律责任的障碍。而且法律责任框架和保险对于允许这些系统被实际使用是至关重要的。法律责任和保险的缺失将阻碍技术的采用。
然而，对于是否需要制定新的法律责任规则，各方众说纷纭。有人认为人工智能会给基于合理期待和可预测的责任规则提出重大挑战。另有人认为基于过错的责任体系，依赖于因果链条，将难以适用，因为算法缺乏“合理的可预见性”。但也有人认为法律只适用于人类及其使用技术的方式，所以肯定会有人使用算法，那么可以将责任分配给使用者。
在英国议会看来，可以肯定的是，人工智能系统可能出错，造成损害。但不确定的是，是否需要新的法律责任机制，或者既有责任机制是否是充分的。所以需要进一步研究。英国议会建议法律委员会考虑当前立法在解决人工智能法律责任问题上的充分性，并阐明法律适用问题。并且应当提出关于可责性和可理解性的明确原则。
人工智能与数据的刑事误用
应对人工智能和数据相关的，新型网络犯罪活动
人工智能可能成为传统网络攻击的帮凶，导致更大规模的网络攻击。虽然人工智能系统越来越多地被用来增加网络安全，但攻击者可以欺骗人工智能驱动的网络安全系统，导致恶意软件绕过防火墙。
现在关于“恶意人工智能”的研究正在增多，即研究人员如何来愚弄其他人工智能系统做出不准确的归类或决策。图像识别系统最容易遭受此类攻击，比如对图片、三维模型和标志作出细微调整就可以让人工智能系统将其识别为完全不同的物体。在自动驾驶场合，这可能造成汽车车祸。
英国议会认为，初衷美好的人工智能研究可能被用来造成损害，这值得重视。研发人员必须积极考虑其工作的伦理影响，并采取措施防止人工智能滥用。
此外，由于数据成为训练人工智能系统的重要资源，将会产生关于数据破坏的新型犯罪活动，比如摧毁数据，改变数据，注入大量欺骗性数据。因此，英国议会认为应采取措施确保数据的完整性和精确性不被损害，并为私营部门提供如何防止数据库被恶意使用的建议。因此，需要加强研究防止数据破坏的方法，将来形成相关指南。
自主武器
方框10:英国政府关于自动化和自治系统的定义
方框11:其他国家使用的致命自主武器系统的定义
统一自主武器的国际概念，就其开发和使用形成国际共识
人工智能研发最能刺激公众神经的莫过于将其用于军事目的。将人工智能用于后勤、军事战略等非暴力军事应用无可厚非，各界争议最大的主要是所谓的自主武器或者杀手机器人。对于自主武器可能在概念界定上存在困难。但问题的核心在于人类如何控制或监督自主武器，尤其是完全的自主武器，意味着在没有人类干预和制定攻击目标的情况下自主确定攻击目标。
2016年4月，联合国召集94个国家讨论致命自主武器系统（lethal autonomous weapons systems.）的问题。讨论是否应当依据《特定传统武器公约》禁止或限制自主武器的开发和使用。
2017年11月，86个国家参加了关于武器公约的会议，现在已有22个国家禁止完全自主武器。
2017年9月，英国国防部表态称英国当前不拥有完全自主武器（fully autonomousweapon），也无意开发此类武器；并区分了自主武器和自动化武器（automated weapon），其他国家则未作区分。
英国议会认为，英国政府将自主武器界定为“能够理解高级别的意图和指令”，这与其他国家的定义不符。这不利于国际社会就自主武器达成共识。因此，建议英国对自主武器的界定和世界其他国家保持一致。
9章:塑造人工智能
在我们调查过程中，政府就人工智能问题发表了一系列声明，主要是在工业战略和对霍尔-佩森蒂审查的回应上。这些政策是新兴的, 但受欢迎。它们代表了政府对AI的承诺,重点是英国的AI发展部门。我们认为, 这些政策是建立的良好基础, 也是政府在 AI 方面表现出强有力的国内领导地位的一个很好的依据。我们在本章中的建议侧重于政府可以采取的行动, 以最大限度地发挥AI对英国的潜力, 并尽量减少其风险。
Overthe course of our inquiry the Government has made a series of announcementsregarding artificial intelligence, mostly in the Industrial Strategy and inresponse to the Hall-Pesenti Review. These policies are nascent, but welcome.They represent the Government’s commitment to AI, with a focus on the AIdevelopment sector in the UK. We believe these policies are a good base uponwhich to build, and for the Government to show strong domestic leadership onAI. Our recommendations in this chapter focus on the action the Government cantake to maximise the potential of AI for the UK, and to minimise its risks.
国内领先
AI委员会和政府 AI办公室
数据伦理与创新中心
方框12:人类受精和胚胎学权威
国立人工智能研究所
成立新的人工智能机构，发挥全方位的战略、咨询和领导作用
为了适应、促进人工智能的发展，英国政府已经宣布成立几个新的人工智能机构。
1.AI委员会（AI Council）和政府AI办公室（GovernmentOffice for AI）。
工业战略建议英国政府应与行业和专家一道建立一个AI委员会，帮助协调人工智能在英国的发展。此外，成立一个新的政府AI办公室（Government Office for AI）支持AI委员会。这两个机构的目的主要是促进研究和创新，刺激需求并加速向整个经济部门渗透，推动AI劳动力更加多元，让人们意识到高级数据分析技术的好处和优势。
2.数据伦理和创新中心（Centre for Data Ethics and Innovation ）。
这也是工业战略宣布要成立的一个机构。这是全球首个旨在就“符合伦理的、安全的、创新性的数据和人工智能使用”给政府提出建议的咨询机构。该中心将与行业一道建立数据信托（data trusts）。该中心不是监管部门，将在塑造如何利用人工智能方面发挥领导作用。该中心主要职责包括：制定伦理框架，宣传技术的好处，提出政策建议，推动数据信托（即促进数据分享的机制）落地。
3.全国AI研究所（National AI Institute）。
这一角色将由阿兰图灵研究所扮演。旨在借鉴加拿大、德国等国家的成功经验，形成全国人工智能研究的枢纽，引领未来技术发展。
英国议会敦促政府在人工智能领域提供战略领导——制定一份明确的成功路线图。此外，建议政府AI办公室制定国家AI政策框架（即英国人工智能战略），与工业战略步伐一致。新的AI机构的职权范围必须明确。政府AI办公室可以作为其他人工智能机构的协调者。
监管和监管机构
当前阶段没必要对人工智能，采取统一的专门监管
对于人工智能监管，存在三种意见：
一是既有法律是足够的，因为人工智能往往融入产品和系统，这些产品和系统已经很好地受到了监管，所以不需要对人工智能进行专门监管（specific regulation）。
二是需要立即采取新的立法措施，旨在避免意想不到的后果，比如针对算法歧视、不公平等。
三是对人工智能监管提出更审慎和分阶段的路径，因为糟糕的监管可能阻碍人工智能发展、创新和竞争，因此可以采取事后监管或者出台伦理框架支持行业自律。此外，人工智能技术发展太快，成文的或专门的立法恐难跟上技术步伐，所以要避免严格、细致的法律要求。
英国议会认为反对专门人工智能监管的理由是让人信服的。其一，企图为所有人工智能应用制定统一的监管机制是不现实的。其二，由于技术发展太快，不可能通过立法进行简单粗暴的监管，倒是可以采取标准、最佳实践等方式。
因此，英国议会认为，在当前阶段，对人工智能采取统一的专门监管是不恰当的。因为各个行业的专门监管机构最能评估人工智能对特定领域的影响并采取适宜的监管措施。当然，政府AI办公室需要与数据伦理和创新中心一道确定潜在的监管鸿沟。
评估政策成果
英国在AI世界的愿景
制定国家人工智能准则，推动形成，人工智能研发和使用的全球共同伦理框架
可以肯定的是，人工智能将会对社会、政治和经济都产生影响。如果发展不好，可能削弱公众对人工智能的信任。因此必须让公众相信，人工智能的使用符合他们的利益，不会被用来剥削或操纵他们。
一些机构和企业已经提出了各自的人工智能伦理原则，如IBM提出了三条原则：AI辅助而非取代人类；AI必须透明；公民和劳动者需要为使用AI产品和服务获得教育和培训。
Sage提出了五条，涉及多元化、透明性、可获取性、可责性及辅助而非取代人类。此外，SAP、Nvidia都有类似举措。
DeepMind则成立了“人工智能伦理与社会部门”，理解人工智能的现实影响并帮助技术人员将伦理付诸实践。在自我监管的框架中，伦理委员会和伦理审查委员会是重要的工具。
此外，IEEE、美国人工智能联盟（Partnership on AI）、英国标准组织（BSI）都在推动类似举措。
但英国却缺乏国家层面的人工智能准则。虽然可以将这些原则涵盖进数字宪章（digitalcharter）或政府数据科学伦理框架（Government’sData Science Ethical Framework）中，但这些举措进展缓慢，而现在又迫切需要一个规范人工智能系统开发和使用的伦理框架。问题还包括，企业如何将这些原则转变为实践，不遵守需要承担多大的责任。这些都需要进一步探讨和研究。
英国议会为人工智能准则（AI Code）的制定提出了五条初步的原则：
其一，开发人工智能应当为了共同利益和人类福祉。
其二，人工智能的运行应符合可理解原则和公平原则。
其三，不应利用人工智能来削弱数据权利或隐私。
其四，所有公民都有权获得教育，以便享有人工智能带来的好处。
其五，伤害、毁灭或欺骗人类的自主权力绝不应委托给人工智能。
此外，英国议会认为，英国在人工智能领域多方面的优势，使英国有能力在国际舞台上帮助塑造人工智能研发和使用的伦理框架。因此建议政府在2019年的时候，与感兴趣的国家和政府、行业、学术界和民间团体一道在平等的基础上，在伦敦召开全球峰会。这次峰会的目的便是制定人工智能系统开发和使用的全球共同伦理框架。
最后，正如本文来头所说，在人工智能的下一波发展浪潮中，英国具有独一无二的硬实力和优势，有能力成为人工智能领域的全球领导者。如今，英国议会长达180页的综合性人工智能报告，则希望打造英国的人工智能软实力。不仅对人工智能监管等相关问题有着清晰的认识，而且要将英国的人工智能软实力输出为国际规则，甚至主导国际规则的制定。
AI代码
方框13:数据保护影响评估
04结论和建议概括Summary ofconclusions and recommendations (2190字)
结论和建议概括Summary of conclusions andrecommendations
结论和建议摘要
1 公众认知和参与
政府或者任何公共组织都不应该干涉（媒体）关于AI的报道，也不应该试图在公众中为AI营造一个完全积极的形象。相反，政府应当明白使用AI需要建立公共信任，并且需要为公众解释相关风险。OMG所以英国政府对AI不定基调么？没有公共导向问题么？这姿态，这定位，这傲娇。
It is not for the Government orother public organisations to intervene directly in how AI is reported on, norto attempt to promote an entirely positive view among the general public of itspossible implications or impact. Instead, the Government must understand theneed to build public trust and confidence in how to use artificialintelligence, as well as explain the risks.
2 数据的获得和掌控
数据是AI发展的核心，也是最具争议的领域。在这里腐国议会脑洞大开，给出了一个明天就可以搞起来的建议：我们建议信息委员会办公室与数据伦理和创新中心通力合作，建立数据信托，使数据信托可以为公共领域所掌握数据的估值提供意见。进而公共领域数据控制者可以在此基础上和私有领域进行公平的、有理有据的谈判。读到这里你可能已经一脸蒙圈了，say what? 啥信托？啥谈判？跟我有啥关系？好吧，让我来牺牲寄己给大家举一个简单的栗子。假如，作者不幸，年纪轻轻，得了，痔疮。而且不是一般的痔疮，是很疼很疼要做手术的那种！！！蓝后，作者的年龄，性别，健康信息，手术信息，痔疮大小等私人数据，就都输入了医疗系统。而医疗系统也就是最典型的公共领域的数据控制者。在AI时代为了更好的帮助病人诊断和治疗，医疗系统可能会和大型AI技术公司合作，将数据分享给AI公司，也就是上面所说的私有领域公司。最典型的案例是英国国家健康服务体系（NHS）将数据分享给了DeepMind（就是下棋下赢了人类的那公司）。这时候作者就要慌了，wait一分钟，我没说同意你把我数据卖出去的呀，藕滴个隐私呢？谁代表我的权利呢？这时候，当当当，伟大的英国人出场了。他们说，咱们搞个第三方信托来代表人民吧，信托是不能直接将数据牟利的，它代表数据主体规定可分享数据的条件，并对数据主体负法律责任。一旦出现纠纷可以替数据主体维权。
We recommend that the InformationCommissioner’s Office work closely with the Centre for Data Ethics andInnovation in the establishment of data trusts, and help to prepare advice andguidance for data controllers in the pulic sector to enable them to estimatethe value of the data they hold, in order to make best use of it and negotiatefair and evidence-based agreements with private-sector partners.
3 可解读的AI
在全世界人民都在深度神经网络的风口上起舞的时候，腐国议员们以英国人特有的冷静说wait一分钟，啥神经啥网出来的结果俺们人类都不知道是为什么啊，要不对个人生活有重大影响的领域先等等吧。啥叫对个人生活有重大影响的领域呢？议会上院举了以下几方面的例子：司法和法律；医保；特定金融服务(个人贷款和保险）；自动驾驶；自主武器系统。在上个月十八日Uber自动驾驶车祸导致行人死亡的事件以后，作者曾经写过一篇文章uber自动驾驶悲剧的综合社会背景及商榷 --- 事故是不可避免的么？并和AI研究者们进行了探讨。作者的观点是：在涉及重大个人决定方面，AI技术发展慢一些不一定是件坏事。毕竟，人的生命只有一次。在有限的生命里，我本人是不愿意为无限的人工智能发展当小白鼠的。
We believe it is not acceptable todeploy any artificial intelligence system which could have a substantial impacton an individual’s life, unless it can generate a full and satisfactoryexplanation for the decisions it will take. In cases such as deep neuralnetworks, where it is not yet possible to generate thorough explainations forthe decisions that are made, this may mean delaying their deployment forparticular uses until alternative solutions are found.
4 AI导致的不平等
每个人都应该享受到AI提供的机会。政府必须对如何解决AI可能造成的社会或地区不平等制定计划，尤其是要在工业战略里进行详细的说明。在这里我只想到一件事情，那就是农村孩子现在不仅要和城里孩子竞争，还要和城里的人工智能进行竞争！不得不说，腐国上院的贵族们也是为无产阶级操碎了心。那么，在我国农村数据主体的商业价值在哪里？是否可以用AI挖掘呢？
Everyone must have access to theopportunities provided by AI. The Government must outline its plans to tackleany potential societal or regional inequality caused by AI, and this must beexplicitly addressed as part of the implementation of the Industrial Strategy.
5 现有法律框架是否能够解决人工智带来的挑战？
报告有一大部分是英国政府应如何帮助中小企业发展人工智能的建议。接下来对于现有法律框架是否能够解决AI带来的挑战这个问题，耿直的议员们给出的答案是：不知道。有专家Kemp Little对议员们表示，现有法律系统里的责任是建立在对标准理性行为的预期上的；同时责任的范围是建立在事件后果的可预见性上的。AI从根本上挑战了这两点。所以AI的法律责任是啥，真的不是很清楚哇！国内学者对此有很多很好的争论。目前为止作者读到过最具颠覆性的文章是余盛峰老师的这一篇：法律的“死亡”：人工智能时代的法律功能危机。怎么样？有没有虎躯一震啊！
It was not clear to us, nor to ourwitnesses, whether new mechanisms for legal liability and redress in suchsituations are required, or whether existing mechanisms are sufficient.
6 抗衡中美？---以德服人
在英国AI如何和中美抗衡这个问题上，很多人都只看表面，尤其是资金投入。但是我们的议员Matt Hancock很清楚地说过：“至今有一些空白领域是无人涉足的，英国拥有能让AI技术发挥潜力，使人类命运共同体一起进步的架构。”报告继续说，英国的长项在于法律制度，科研，金融服务和公民组织。英国有能力在国际舞台上影响AI在伦理方面的走向。 啧啧啧，这气势，不知道你服不服，反正作者是服气的。因为英国人骨子里想表达的意思是，不论你资金多么充足，技术多么先进，没有良好的学术氛围、社会治理制度和金融制度，这项技术都是无法达成它的目的。而英国人真的不只是随便说说哦！如果说硅谷是AI的全球中心的话，那我们伦敦也是很厉害的哦！英国伦敦何以成为人工智能创新中心？
Some of our respondents appeared totake this at face value, and made comparisons with the United States and China,especially in terms of funding. Matt Hancock MP was clear that there are “gapsacross the world that no one has yet filled”, and it was particularly importantto ensure that “we have the structures in place to harness the potential ofthis technology to improve the lot of humanity”. The UK’s strengths in law,research, financial services and civic institutions, mean it is well placed tohelp shape the ethical development of artificial intelligence and to do so onthe global stage.
-END-
参考文献(234字)
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2. House of LordsSeclect Commitee on Artificial Intelligence．AI in the UK: ready, willing and able?．[EB/OL] https://publications.parliament.uk/pa/ld201719/ldselect/ldai/100/10002.htm，2017-04-19．
3. House of LordsSeclect Commitee on Artificial Intelligence．Summary in AI in the UK: ready, willing and able?．[EB/OL] https://publications.parliament.uk/pa/ld201719/ldselect/ldai/100/10003.htm#_idTextAnchor003，2017-04-19．
4. 刘芳天成智汇．人工智能在英国——以德服人 （英国议会上院人工智能报告通俗版）．[EB/OL] https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyOTQ5NDIyMA==&mid=2247484473&idx=1&sn=85dbfbbc24a12d2466c160fa81f70a2f，2018-04-29．
5. 企鹅研究院曹建峰．深度解读英国议会人工智能报告十大热点．[EB/OL] http://www.sohu.com/a/229022345_455313，2018-04-21．
x.秦陇纪．数据科学与大数据技术专业概论；人工智能研究现状及教育应用；纯文本数据神经网络训练；大数据简化之技术体系[EB/OL]．数据简化DataSimp（微信公众号）http://www.datasimp.org，2017-06-06．
英国议会上院人工智能报告AI in the UK-ready, willing and able附原文183页（公号回复“英国议会AI报告”下载ZIP典藏版资料,欢迎赞赏转发）
秦陇纪
简介：英国议会上院人工智能报告AIin the UK: ready, willing and able?附原文183页。(公号回复“英国议会AI报告”文末“阅读原文”可下载5图44k字20页PDF)蓝色链接“数据简化DataSimp”关注后下方菜单项有文章分类页。作者：Baroness Bakewell, The Lord Bishopof Oxford, Lord Clement-Jones (Chairman), Lord Puttnam, Lord Giddens, ViscountRidley, Baroness Grender, Baroness Rock, Lord Hollick, Lord St John of Bletso,Lord Holmes of Richmond, Lord Swinfen, Lord Levene of Portsoken等13人。译者：秦陇纪等。秦陇纪，数据简化社区、科学Sciences、知识简化新媒体创立者，数据简化OS设计师、C/Java/Python程序员，IT教师。来源：英国议会上院人工智能特别委员会、秦陇纪汇译编、微信群聊公众号，引文出处请看参考文献。版权声明：技术科普文章仅供学习研究，公开资料©版权归原作者，请勿用于商业非法目的。秦陇纪2018数据简化DataSimp综合汇译编，投稿合作，或出处有误、侵权、错误或疏漏（包括原文错误）等，请联系[email protected]沟通、指正、授权、删除等。欢迎转发：“数据简化DataSimp、科学Sciences、知识简化”新媒体聚集专业领域一线研究员；研究技术时也传播知识、专业视角解释和普及科学现象和原理，展现自然社会生活之科学面。秦陇纪发起未覆盖各领域，期待您参与~强烈谴责超市银行、学校医院、政府公司肆意收集、滥用、倒卖公民姓名、身份证号手机号、单位家庭住址、生物信息等隐私数据！
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