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以人权为核心的人工智能CEFR B1
2026年4月29日
改编自 Guest Contributor, Global Voices • CC BY 3.0
照片: Sasun Bughdaryan, Unsplash
等级 B1 – 中级CEFR B1
4 分钟
195 字
文章回顾了人权思想的长期发展,说明这些传统理念为何对数字系统仍然重要。早期例子包括居鲁士圆柱(539 BC),后来有《大宪章》,18世纪的自然权利思想影响了美国《独立宣言》(1776)和法国《人权与公民权宣言》(1789)。二战后通过了1948年《世界人权宣言》,并促成了《公民权利和政治权利国际公约》(ICCPR)与《经济、社会及文化权利国际公约》(ICESCR)。
基于这段历史,作者提出了五项以人为本的不可让步权利:生命与自由权、平等权、言论自由权、基本生活权和隐私权。为实现平等,开发者和监管者需解决有偏训练数据、开展偏见审计、建立反馈回路并记录系统以确保可解释性和问责。
隐私方面,文章强调数据最小化的重要性,并提到差分隐私与联邦学习等技术可限制数据暴露。作者还指出,若人工智能系统侵犯这些权利,应能通过法律获得补救,目标是让技术服务于广泛的人类价值,而非加深权力不平衡。
难词
- 平等 — 人人享有相同的机会和待遇平等权
- 隐私权 — 个人控制个人信息的权利隐私方面
- 数据最小化 — 只收集实现目的所需的数据
- 差分隐私 — 一种保护个人数据的方法
- 联邦学习 — 多设备共同训练模型的方法
- 可解释性 — 系统决策能被理解和说明
- 问责 — 对行为或决定承担责任
- 偏见审计 — 检查系统中不公平的情况
- 补救 — 通过法律获得的救济或赔偿
提示:在文章中将鼠标悬停、聚焦或轻触高亮词语,即可在阅读或听音频时快速查看简要释义。
讨论问题
- 你在日常生活中遇到过可能侵犯隐私权的技术吗?举例并说明你的担忧。
- 如果一个人工智能系统被发现有偏见,你认为可以采取哪些补救措施?
- 法律和技术应该如何配合,防止技术加深权力不平衡?请用两三句说明你的看法。