AI+陶瓷文化创意产业下企业社会责任履行浅析
——以景德镇为例
2021-04-08祝佳佳
祝佳佳,张 纯
(景德镇陶瓷大学 管理与经济学院,江西 景德镇 333000)
0 引言
王怀勇、刘帆[1](2018)从数据、算法、治理三个角度分析,认为制定法律法规、标准规范、依主体承受能力承担责任、编写社会责任代码进行履行。龚洋冉、钱小军、张佳音(2019)认为,AI 促进了企业社会责任的可持续发展。胡元聪、李雨益[2](2020)认为,应从人工智能研发、生产、售后产品管理等方面进行伦理道德、合理消费、风险防范管理。蒋洁[3](2020)认为,开发企业将道德和法律嵌入代码系统的过程中充斥的背离数据保护原则、冲击个人尊严、破坏民主诚信、削弱社会公允等现实风险;阳镇、陈劲[4](2020)从智能机器人、人工智能企业及利益相关方的角度提出三种不同基础的企业社会责任履行模式。以上研究涉及陶瓷文化创意产业较少,本文主要从这方面进行论述。
1 AI+陶瓷文化创意产业
AI+陶瓷文化创意产业是指通过人工智能的方法实现陶瓷文化创意产业的智能化。
目前,景德镇的“三龙”MR 数字陶瓷产业园”项目已落地,将打造MR 大数据中心、MR数字博物馆展示空间、MR 文创洞察全媒体平台、5G+MR 陶瓷实验工厂、MR 瓷工坊体验空间、MR 陶艺学堂、MR 陶瓷新零售、MR 个性企业展示实体空间等。
2 AI+陶瓷文化创意产业下企业社会责任
随着第四次工业革命的到来,企业社会责任的内涵与外延正不断扩充,智能化带来利益的同时需要谨记初心是造福人类。所以,根据现行的企业社会责任标准,并结合AI 行业的特殊性,对其进行补充。从市场绩效方面,为了保障客户的权益,实现为客户创造价值,人工智能企业需要避免算黑箱的恶劣影响。应合理利用数据不做过度挖掘和带有人为偏见,算法与程序透明化可解释。同时,产品在后续使用中还要防控可能带给消费者的风险,形成产品售后保障机制。从社会绩效方面,由于关键技术主要由关键技术人员掌握,技术人员在设计算法模型标注标识时,应充分吸收民主的理念,不应带入任何私人的偏见。
3 AI+陶瓷文化创意企业可能面临的风险与问题原因分析
3.1 个人数据泄漏
人工智能开发活动需要大量的数据,数据的供应链、智能硬件的更新换代、复杂的算法模型都是企业主体为了实现超额利润的手段与工具。在开发的过程中,对数据的收集、处理、分析、标注等以及对算法模型的选择都存在操作风险。这种潜在风险极容易发生偏离与被利用,消费者在不经意间就会形成数据,数据的使用者可能因缺乏监督与规制而突破道德的界限使用,但会不经意间影响消费者的隐私与人身财产安全。这种情况如果发生会产生不可估量的后果,无形之中加大了消费者权益保护的难度。例如:不法分子利用面部识别、语音识别等数据来盗刷资金,引起大量的财产损失;利用虚拟智能工具刺激消费者对某种产品上瘾等。
3.2 违反社会伦理道德与侵害人身财产权益
数据与算法本身是中性的,但使用数据的人员和编制算法的人员具有主观性。有些数据经过数据标注人员的处理与筛选,再经过算法开发人员的构建,原本没有感情的数据,最后的结果可能加入了有色眼睛,使得使用AI 工具的机构与人员作出具有偏见与歧视的选择。例如:地域歧视、性别歧视、年龄歧视等,这些歧视与偏见不视为好的社会发展现象,甚至容易产生信任风波。
有些开发出来的产品极具诱惑性,容易让人成瘾,在用户的使用过程中还偷偷收集用户的信息,使得产品与用户的粘度更高,这种社会现象与问题不利于社会的进步。
有些产品虽然外观设计得很好,但是却有着严重的潜在产品问题,不经过防护与有效控制,容易危害用户的人身财产安全。
3.3 破坏社会公平秩序
首先,现阶段人工智能工具逐渐从低阶的水平发展到高阶水平,由基本决策到复杂决策。这种转变正进一步取代部分工种的就业岗位与职能,开发者如果在开发时将特殊且有失社会公平的歧视与偏好写入代码中,将会导致管理决策的判断失误与企业畸形的发展,相当于限制了决策者的选择范围自由,加剧了社会不平等与侵蚀基本人权。
其次,有些平台企业可能利用人工智能进行动态定价。如果商品价格变动幅度较大,可以找客服解决,进行退差价;但如果是诸如买菜等价格变动不大的行业,平台企业利用消费者省事的心理,借助平台天然的信息不对称优势,对消费者进行价格欺骗。这样做不会引来客户的不满心理,甚至会引来客户的争相抢购的现象,无形之中达到赚取超额利润目的,这种方式有不正当竞争的嫌疑。
最后,企业依托算法形成垄断与建立天然行业屏障。算法作为人工智能的核心之一,通过构建算法,可以模拟人脑的思维模式、决策模式、组织模式等高级认知模式,属于企业强大的无形资产。它与其他资产有机结合,会形成强大的力量,带来巨大的价值。所以,将其进行公开等于将企业的私有资产公有化,影响企业获取竞争力与独立的市场地位,即实现可解释、透明化是比较难的。
4 AI+陶瓷文化创业产业下企业社会责任履行创新
4.1 健全算法解释和结果验证的合规标准
首先,开发程序可解释、合理化。为避免相关程序无法解释、偏离道德、不够合理,行业协会应积极制定有关标准,包括:制定AI 行业许可,行业协会可依照相似行业的准则或者国外成功经验制定;行业协会制定数据使用原则、数据保护内容、开发机构资质验核、开发流程合规、产品合格标准等;企业定期制定开发、生产、售后等参数说明书,定期向有关协会及部门汇报产品方案的审核。
其次,算法可解释、合理化。算法作为具有天然黑箱属性的技术资源,技术的额复杂性短期内让企业实现透明化比较困难,这将会加重企业的成本负担,有可能会阻碍行业技术的突破与攻关,难以实现有效率地质的飞跃。所以,可适当减轻企业负担,利用企业现有资源,企业在相关协会网站进行披露,行业协会全程参与企业的算法开发过程中,对有疑问的企业进行问询;也可以加强对有关企业的技术与职业培训,潜移默化遵守职业道德。
最后,企业自我监督和相关行业协会监督。现阶段人工智能属于高速发展阶段,各家技术人员的想法与意见都存在一定分歧。而行业协会作为社会自发组织具有社会公信力的组织,有义务创建相关沟通机制。将行业应遵守的软规则敲定,形成行业共同的价值观,促使行业主体尽快达成有关共识,对行业形成强有力的约束力,强化行业监督。同时,行业企业也积极形成具有鲜明特色的企业文化,从道德上形成监督力。
4.2 建立健全相关法律法规
(1)形成系统性法规。现阶段有关法规发文比较分散,层次感系统性针对性较弱。为适应该行业的快速发展,立法原则一方面要鼓励促进行业技术创新;另一方面也要规制原则性问题。有关部门可以根据相关国际经验与本国国情制定总法,总法的内容可以包括隐私保护、算法知情权、知识产权保护、劳动保护与就业等。其次,由于AI 行业属于新兴行业,许多非原则性的问题在发展前期潜伏不容易暴露。所以,后续的软法应具灵活性针对性,将新发现的问题尽早解决。也可通过官方媒体进行沟通与宣布,积极回应社会热点。最后,立法原则永远是造福人类创造价值促进社会共同富裕。对于相关的惩戒成本要加大,设立行业黑名单。
(2)建议成立专业领导小组。AI 行业有其专业特殊性,极易形成天然信息垄断,需要相关专业的权威人士甚至有跨专业背景的人员组成领导小组,为有关法律条文解释的制定保驾护航。专业领导小组的人员也要保持独立与专业胜任,这样比较好开展工作。
(3)也可举办跨行业跨门专家会议或者论坛,通过制定当今热点主题,展开专业龙头沙龙,共同探讨行业尖端问题,碰撞绚丽火花。
(4)加强国际交流。目前美国与欧盟也在积极制定有关法律法规与报告,回应社会关切,投入第四次工业革命的浪潮。中国也应该乘胜追击,抓住发展机遇,参与全球治理与创新。
4.3 完善违法问责框架与产品风险防范机制
(1)设定最低安全生产标准,便于有关部门开展产品安全检测。目前,人工智能产品的功能越来越强大,但不乏存在智能产品损害人类的情况,相关的违法问责框架尚未搭建。为了使产品更好地服务人类,需要制动标准,在该标准下将安全隐患降低至可控范围内。
(2)如果发生事故,有关部门应积极开展调查、追责。人工智能产品与普通产品的不同在于实施主体的不同与客体的可控性。实施主体有可能是人工智能公司、使用人员、产品本身;实施客体由于客观原因存在失误等。要分析事故的根源以此来确定主要过错方,让违法者有敬畏之心。
(3)产品流入市场可以制定唯一的二维码,确定产品可追溯。二维码目前的普遍性较高,防伪标识可以做到确定唯一性。这样做可以尽快得确认责任主体,将产品流向实现可控。相关部门对问题产品进行监控,对恶意泄漏客户隐私和导致客户成瘾的产品,限制其买卖或者限制生产某功能的产品。产品经理定期要做产品报告,定期披露产品的使用情况,相关部门定期对其进行全面审查。
(4)公司应构建问题产品召回机制。随着人工智能产品的产业化发展,批量生产的产品中问题产品出现问题,统一批次的产品也应当被召回。人工智能产品在生产过程中、在消费者使用中保持对产品的全程控制。人工智能产品的功能会随着使用者和开发者的互动逐渐增加甚至更新换代。在开发过程中考虑的问题可能不够全面,在消费者使用中发现问题及时更新,带给消费者更好的体验。在有条件的情况下,可以将产品全部联网,实时监控产品的数据与异常,在消费者发现之前及时修理漏洞。
(5)制定强制保险机制及损害赔偿金机制。强制险与车的强制险相似,在顾客购买产品时,缴纳一定比例的强制险,以防事故出现没有人愿意承担责任的情况;而损害赔偿金从人工智能产品中提取一部分利润作为强制险的补充,为产品的使用者解决后顾之忧。
5 结语
企业作为社会责任履行的主体,在实现AI+陶瓷文化创意产业落地的过程中不仅要实现利益的创造,也要不忘初心回馈社会,主动承担社会责任。本文分析了企业在履行社会责任中可能会遇到个人数据泄漏、违反社会伦理道德与侵害人身财产权益、破坏社会公平秩序的问题,认为通过健全算法解释和结果验证的合规标准、建立健全相关法律法规、完善开发行为的违法问责框架与产品风险防范机制,可以很好同时兼顾利益与责任的关系,对有关主体以指引。