曾为现代互联网早期协议和架构设计做出贡献的Vint Cerf，用一个寓言来解释为什么在人工智能等新兴技术出现后，勇敢的领导力至关重要。

想象一下，你住在一个被群山环绕的山谷底部的小社区里。在远处的山顶上有一块巨石，它已经存在了很长时间，从未移动过，所以就你的社区而言，它只是景观的一部分。然后有一天，你会注意到那块巨石看起来不稳定，如果它滚下山，会摧毁你的社区和里面的每个人。事实上，你也许意识到，也许你一生都忽视了它的移动。那块巨石一直在一点一点地移动，但是你从来没有仔细观察每天发生的细微变化，比如它投下的阴影发生了微小的变化，它和下一座山之间的视觉距离，以及它与地面摩擦发出的几乎察觉不到的声音。你意识到，自己一个人无法独自跑上山去阻止巨石的移动，你太渺小了，而巨石又太大了。

但是随后你意识到，如果能找到一颗鹅卵石，并把它放在正确的位置，它会减缓巨石的动量，稍微扭转移动的趋势。但仅仅一颗鹅卵石无法阻止巨石摧毁村庄，所以你要求整个社区加入你的行列。每个人手中都拿着鹅卵石，爬上了这座山，并为此做好了准备。显然，是人和鹅卵石产生了所有的作用，而并不是那块巨石。

安全有益的技术不是希望和偶然的结果，它是勇敢的领导力和专注持续合作的产物。但是目前，人工智能社区充满着各种目的的竞争。

人工智能的未来——也就是人类的未来——已经被九大科技巨头所控制。这些科技巨头正在开发框架、芯片组和网络，资助了大部分研究，获得了大部分专利，并且在这个过程中以不透明或不可见的方式挖掘着我们的数据。其中六家科技巨头在美国，我称他们为G－MAFIA：谷歌、微软、亚马逊、Facebook、IBM和苹果。剩下三家在中国，也就是BAT：百度、阿里巴巴和腾讯。

为了满足短视的期望，这九大科技巨头分别面临着来自美国华尔街和中国北京的巨大压力，即使我们可能会为未来付出巨大的代价。我们必须授权并鼓励九大巨头改变人工智能的发展轨迹，因为如果没有我们的大力支持，他们不能也不会自己去做。

接下来要做的就是一系列鹅卵石，它们可以让人类走上通往未来的更好道路。

九大巨头的领导者都承诺，他们正在开发和推广人工智能，以造福人类。我相信这是他们的本意，但是履行这一承诺是非常困难的。首先，我们应该如何定义“造福”？这个词到底是什么意思？这又回到了人工智能社区内部的问题。我们无法让所有人都同意“造福”，因为这个宽泛的说法实在太模糊了，无法引导人工智能社区。

例如，受西方道德哲学家Immanuel Kant启发的人工智能社区，学习如何将权利与义务系统预先编程到某些人工智能系统中。杀人是不好的，救人是好的。如果人工智能控制着汽车，并且它唯一的选择是撞上一棵树并伤害司机，或者撞上一群人并杀死他们，那么这种逻辑就会存在问题。僵硬的解释不能解决更复杂的现实环境，因为在现实环境中，选择可能会更加多样：撞上一棵树并杀死司机；撞上人群并杀死八个人；撞到人行道上，只杀死了一个三岁的男孩。在这些例子中，我们如何定义“好”的最佳版本？

同样，框架对九大巨头来说也很有用。他们不需要精通哲学，他们只是要求一种更慢、更认真的方法。九大巨头应该采取具体措施来收集、培训和使用我们的数据，雇佣员工，以及在工作场所传达道德行为。

在这个过程的每一步，九大巨头都应该分析自己的行为，并确定他们是否正在造成未来的伤害，他们也应该能够验证自己的选择是否是正确的。这样的要求需要有关于偏见和透明度的明确标准。

然而现在，并没有单一的基线或标准来评估偏见，也没有人在寻求克服目前人工智能中存在的偏见。以我自己在中国的经历，这种没有把安全放在速度之上的机制，会产生令人担心的后果。

此外，透明度也没有标准。在美国，G－MAFIA和美国公民自由联盟、新美国基金会以及哈佛大学伯克曼·克莱因中心都在人工智能上进行了合作，旨在提高人工智能研究的透明度。这些合作伙伴发布了一系列非常棒的建议，帮助引导人工智能研究朝着积极的方向发展，但是这些原则并不能以任何方式实施，而且在G－MAFIA的所有业务部门中也没有被遵守。BAT也同样如此。

九大巨头正在使用充满偏见的有缺陷的语料库训练数据集。这是众所周知的事实，而改进数据和学习模式又是一项巨大的财务负担。比如ImageNet，一个有严重问题的语料库。ImageNet包含1400万张标记图像，其中大约一半的标记数据来自美国。

在美国，新娘的“传统”形象是穿着白色连衣裙和面纱的女人，尽管在现实中，这种形象并不能代表大多数人的婚礼。有些女人会选择穿着长裤结婚，有些则穿着色彩鲜艳的夏装在沙滩上结婚，有些穿着和服或纱丽结婚。然而，除了白色的裙子和面纱之外，ImageNet无法识别出其他新娘。

我们也知道医疗数据集存在问题。接受识别癌症训练的系统主要采用的是浅色皮肤的摄取照片和扫描。在未来，它可能会导致黑褐色皮肤的人被误诊。如果九大巨头知道语料库中存在问题，却没有采取任何措施，那么他们将把人工智能引向错误的道路。