导读：研究人员发现了一种数学方法，可以帮助监管机构和业务管理，并监管人工智能系统做出偏向不道德的选择，这个选择可能会浪费资源和破坏性商业。 人工智能越来越多地用于商业场合。考虑使用AI设置要出售给特定客户的保险产品的价格。为不同的人设置不同的价格是...
研究人员发现了一种数学方法，可以帮助监管机构和业务管理，并监管人工智能系统做出偏向不道德的选择，这个选择可能会浪费资源和破坏性商业。
人工智能越来越多地用于商业场合。考虑使用AI设置要出售给特定客户的保险产品的价格。为不同的人设置不同的价格是有正当理由的，但是“玩弄”他们的心理或购物意愿也可能有利可图。
人工智能有很多可供选择的潜在策略，但有些不道德，不仅会带来道德上的代价，而且会产生巨大的潜在经济损失，如果利益相关者发现使用了这种策略，他们将对其施加一定的惩罚-监管机构可能处以数十亿美元，人民币或欧元的巨额罚款，客户可能会抵制你。
因此，在越来越多的决策无需人工干预的环境中，因此有强烈的动机去了解AI系统在什么情况下可能采取不道德的策略，并降低这种风险或在可能的情况下完全消除风险。
来自华威大学，帝国理工大学，EPFL和Sciteb Ltd的数学家和统计学家聚集在一起，帮助企业和监管机构制定新的“不道德优化原则”，并提供一个简单的公式来估算其影响。他们在2020年7月1日（星期三）在皇家学会开放科学杂志上发表的名为“不道德的优化原则”的论文中列出了全部细节。
“我们建议的“不道德优化原则”可用于帮助监管机构，合规人员和其他人员找到可能隐藏在较大策略空间中的问题策略。可以期望优化会不成比例地选择许多不道德策略，对其进行检查应显示在哪里问题可能会出现，因此建议如何修改AI搜索算法以避免将来出现此类问题。
