许多方面都在呼吁 "人工智能民主化"。但这个短语所指的目标多种多样，有时可能相互冲突。
这篇文章的作者是 Elizabeth Seger描述并比较了 "人工智能民主化 "的四种不同含义。阅读 开放存取论文全文 点击这里。
导言
在过去的一年里，有关 "人工智能民主化 "的讨论激增。人工智能公司、开发者社区和政府都在谈论人工智能民主化的重要性及其对人工智能民主化的承诺，但他们的意思可能并不明确。人工智能民主化 "一词的使用方式多种多样，常常导致评论者在讨论人工智能民主化的目标、方法、风险和收益时顾此失彼。
这篇文章指出了常用的四种不同的 "人工智能民主化 "概念--人工智能使用的民主化、人工智能发展的民主化、人工智能利润的民主化和人工智能治理的民主化。
这些概念往往相辅相成，但有时也会发生冲突。例如，如果公众希望对某些类型的人工智能系统的访问加以限制，那么 "人工智能治理民主化 "可能需要对访问加以限制，但颁布这些限制可能会阻碍 "人工智能发展民主化"，而人工智能模型的一定程度的可访问性是其关键所在。
这篇文章提出了两个重要观点：(1) 人工智能民主化不等同于模式传播，(2) 人工智能民主化的积极价值根植于它们如何很好地回应受影响者的利益和价值观。
人工智能民主化的种类
人工智能使用的民主化
当人们谈到某种技术的民主化时，通常指的是其使用的民主化，即让更多的人更容易使用这种技术。微软公司在讨论他们的 "人工智能（AI）民主化计划 "时，就是这样使用这个词的。该计划的一个突出部分是 "在任何设备上，在任何时间点，为我们与之交互的每一个应用程序注入智能"。
目标
人工智能使用民主化的最常见目标是分配人工智能使用的好处，让许多人都能享受。好处包括娱乐价值（例如，用 ChatGPT 生成诗歌）、健康和幸福应用、生产力提高以及其他实用功能（编写代码、分析数据、创作艺术）。对于那些将人工智能工具有效融入工作流程的人来说，其中许多好处都可以转化为经济收益。
然而，重要的是要认识到，对于某些人工智能应用而言，将技术提供给任何人使用的好处可能相对较小，而风险可能很大。例如，能够从人工智能药物发现工具中获益的人相对较少（主要是制药研究人员），但这些工具可能会被重新用于发现可能被用作化学武器的新毒素。
方法
要实现人工智能使用的民主化，就必须降低获取和运行人工智能工具的成本，并提供直观的界面，以促进人与人工智能之间的互动，而无需广泛的培训或技术诀窍。
人工智能发展的民主化
当人工智能界谈论人工智能民主化时，他们很少将重点局限于人工智能使用的民主化。大部分的兴奋点都集中在人工智能开发的民主化上，即帮助更多的人参与到人工智能的设计和开发过程中。例如，Stability AI 公司首席执行官埃马德-莫斯塔克（Emad Mostaque）主张："每个人都需要为自己构建人工智能技术。. . .这是我们希望促成的事情，因为除了越南人之外，没有人知道什么对越南人是最好的"。为此，Stability AI 决定开源 Stable Diffusion，这意味着只要同意使用条款，任何人都可以下载并在此基础上构建模型。
目标
我们的想法是，利用全球人工智能开发者社区将加速创新，促进开发满足不同兴趣和需求的人工智能应用。还有人认为，让更多人（如学者、个人开发者、小型实验室）参与人工智能开发过程，可以提供一个重要的外部评估和审核机制。
方法
各种活动可以使人工智能设计和开发过程中的参与富有成效。一些战略提供了获取人工智能模型和资源的途径，以促进人工智能社区的参与--例如，模型共享、改善计算机接入、提供项目支持和协调。其他战略则有助于扩大有能力为人工智能开发过程做出贡献的群体--例如，通过教育和提高技能的机会或通过提供辅助工具。
但同样，我们也不能假定所有使人工智能发展民主化的方法都是普遍可取的。例如，开源模型共享可以为模型开发提供更多和更多样化的贡献，但也可能为恶意修改模型打开方便之门。必须平衡开源的好处与风险。
人工智能利润的民主化
第三种意义上的 "人工智能民主化 "是指人工智能利润的民主化--促进建立和控制先进人工智能能力的组织广泛而公平地分配其价值。利润民主化往往是担心社会经济和权力鸿沟扩大以及公民福祉的政府和民间社会的主要关切。
目标
实现人工智能利润民主化的几个次要目标是：避免扩大人工智能领先国家和落后国家之间的社会经济鸿沟；减轻因自动化导致的工作岗位流失所带来的经济负担；在人工智能产业快速发展的情况下实现经济平稳过渡；以及为实验室提供机制，以证明其致力于追求先进人工智能以造福大众。
方法
例如，利润可以通过慈善捐赠（如承诺"意外之财条款"）或国家征税进行再分配。人工智能发展的民主化也可能有助于利润的民主化，将人工智能的发展从少数大型科技公司手中分散出去。
人工智能治理的民主化
最后，一些关于人工智能民主化的讨论提到了人工智能治理的民主化。人工智能治理决策往往涉及平衡与人工智能相关的风险和收益，以决定是否、如何以及由谁使用、开发和共享人工智能。人工智能治理民主化就是要把对这些决策的影响力分配给更广泛的利益相关者和受影响人群。这一概念主要由集体智能项目（Collective Intelligence Project）和德莫斯（Demos）等民间社会组织推动，也反映在OpenAI 的人工智能民主投入资助项目中。
目标
人工智能治理民主化的总体目标是确保围绕人工智能的使用、发展和利润等问题做出的决策能够反映受影响人群的利益和偏好。
重要的子目标包括：将人工智能的控制权从大型科技公司下放；解决不同文化间可能存在的有关人工智能的复杂规范性问题；以及确保公正、公平地分配人工智能开发和部署所带来的利益和负担。
方法
使人工智能治理决策民主化的拟议方法包括利用现有的民主政府结构，召集国际多方利益相关者机构审议复杂的人工智能治理挑战，以及利用审议工具和数字平台，采用有前途的现代参与式和审议式治理方法。
主要观点
人工智能民主化是一个五花八门的术语，有无数的目标和实现这些目标的方法。这一观点凸显了两个重要见解。
1.人工智能民主化不等于开源模式共享。
如果开发者决定允许任何人在其计算机上下载、修改或构建模型，只要他们同意使用条款，那么这个人工智能模型就是开源的。在流行的话语中，"人工智能民主化 "和 "开源 "经常被放在一起说。言下之意，开源是实现人工智能民主化的必要步骤，但这未免过于简单化。开源是模型共享的一种形式；模型共享是人工智能发展民主化的一种方法；人工智能发展民主化是人工智能民主化的一个方面。
2.人工智能民主化的努力本质上并不是好事。
有时，不同形式的人工智能民主化会相互冲突。例如，如果开放源代码的决定不符合可能受影响者的利益和价值观，就会与人工智能治理的民主化背道而驰。
这就引出了最后一点。任何人工智能民主化的努力--无论是模式共享、利润分配、征求利益相关者的意见，还是构建直观的用户界面--本质上都不是好事；其价值来自于与受影响者的利益和偏好保持一致。
因此，我们可以认为，人工智能治理的民主化优先于其他治理，是 "民主化 "这一术语的道德和政治价值的来源；引用 "民主化 "这一术语意味着，任何决定（共享、限制、分配、开发等）都是民主治理进程所选择的决定。
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