AI本身是一種技術工具，它沒有獨立的意識和情感，其行為和輸出完全取決于人類的設計、編程和使用方式。

一、從AI的開發角度

1. 算法設計

AI的算法是由人類程序員編寫的。在機器學習模型中，程序員需要選擇合適的數據集來訓練模型。如果數據集存在偏差，比如在人臉識別系統中，數據集中大部分是白人的面部圖像，而其他種族的圖像較少，那么這個AI模型在識別非白人面孔時就可能出現較高的錯誤率。這是由于人類在數據收集和選擇過程中的不恰當行為導致的，而不是AI本身的責任。

算法的邏輯也是人類設定的。以自動駕駛汽車的避險算法為例，當車輛面臨既要保護車內乘客又要避免撞到行人的情況時，算法如何決策是由人類開發者根據倫理、法律等多種因素綜合考慮后編寫的。如果算法的決策結果引發了爭議，那也是人類在設計算法時需要承擔的責任。

2. 模型訓練

訓練AI模型需要大量的計算資源和時間。在訓練過程中，人類需要監控模型的性能，調整參數等，在深度學習中，學習率、批大小等超參數的設置對模型的收斂速度和最終性能有很大影響。如果模型訓練出來的效果不好，比如一個語言生成模型生成的內容語無倫次，那是因為人類在訓練過程中沒有正確地調整這些參數，或者使用了不合適的訓練方法，而不是AI自身的問題。

二、從AI的使用角度

1. 應用場景的合理性

人類決定將AI應用在什么場景。如有些企業可能會使用AI來篩選簡歷。如果企業僅僅根據AI的篩選結果來決定是否錄用求職者，而沒有考慮到AI可能存在的局限性，如對某些關鍵詞的過度依賴或者對某些群體的不公平對待，那么這種不合理使用AI導致的就業歧視等問題，責任應該由使用AI的企業來承擔。AI只是按照人類設定的規則去執行任務，它沒有能力去判斷這個應用場景是否合適。

2. 對AI輸出的判斷和利用

當AI給出結果時，人類需要對這些結果進行判斷。在醫療領域，AI輔助診斷系統可能會給出一些疾病的診斷建議。醫生需要根據自己的專業知識和經驗來判斷AI的建議是否合理。如果醫生完全依賴AI的診斷結果而沒有進行進一步的檢查和分析，導致誤診，那么責任主要在于醫生，而不是AI。AI只是一個輔助工具，它不能替代人類的專業判斷。

簡言之，AI只是一個工具，它沒有自主意識和道德判斷能力。人類作為AI的開發者和使用者，應該對AI的行為和結果負責。所以說，只強調負責任的AI，而不指出只有人類才能負責任，會產生欺騙性和誤導性。

三、小心“負責任”的AI

“負責任的AI”這個概念本身并不是欺騙性的，而是強調在AI的設計、開發和使用過程中需要遵循一定的倫理、法律和道德準則，以確保AI技術對人類社會和環境產生積極的影響。然而，如果對“負責任的AI”這一概念的理解或宣傳有誤，或者某些人利用這一概念進行不當行為，那么可能會給人一種“欺騙性”的感覺。以下是幾種可能導致誤解或被誤用的情況：

1. 對“負責任的AI”概念的誤解

一些公司或機構可能會過度宣傳其AI產品是“負責任的”，但實際上只是在營銷上做文章，而沒有真正落實到技術開發和應用中。比如，聲稱其AI系統完全公平、無偏見，但實際上在數據收集和算法設計上并沒有采取足夠的措施來避免偏見。有些AI產品可能只是在表面上符合一些基本的倫理要求，比如通過了某些簡單的測試或認證，但實際上在復雜的實際應用場景中仍然存在問題。例如，一個AI招聘系統可能通過了簡單的公平性測試，但在處理復雜的簡歷時仍然存在對某些群體的隱性偏見。

2. 技術的局限性被掩蓋

有些宣傳可能會夸大AI的能力，聲稱其能夠完全替代人類進行復雜的決策，而忽略了AI的局限性。一些AI醫療診斷系統可能被宣傳為“完全可靠”，但實際上它們只是輔助工具，不能替代醫生的專業判斷。如果用戶完全依賴這些系統，可能會導致誤診或其他問題。有些AI系統可能在開發過程中存在已知的風險，但開發者或使用者為了商業利益或其他目的而隱瞞這些風險。比如，某些自動駕駛系統可能存在軟件漏洞或傳感器故障的風險，但在宣傳中卻強調其“絕對安全”。

3. 責任推諉

當AI出現問題時，開發者、使用者和監管者之間可能會出現責任推諉的情況。開發者可能會聲稱AI的行為是使用者的操作不當導致的，而使用者則認為是開發者的設計問題。這種責任模糊會讓消費者或社會公眾感到困惑，甚至覺得“負責任的AI”只是一個空洞的口號。如果缺乏有效的監管機制，一些不良企業和開發者可能會利用“負責任的AI”這一概念來逃避責任，在數據隱私保護方面，如果監管不到位，一些公司可能會在宣傳中強調其AI產品對隱私的保護，但實際上卻存在數據泄露的風險。

4. 如何避免誤解和欺騙性

開發者和使用者應該對AI系統的功能、局限性和潛在風險保持透明，向用戶清晰地說明AI的能力和使用范圍。政府和相關機構需要制定嚴格的法律法規和監管機制，確保AI的開發和使用符合倫理和法律要求。加強對公眾的AI知識普及，幫助人們正確理解AI的能力和局限性，避免盲目信任或過度依賴AI。

四、只有人才能夠“負責任”

“負責任的AI”是一個積極的目標，但要真正實現這一目標，需要開發者、使用者、監管者和公眾共同努力，確保AI技術的發展能夠真正造福人類社會。只強調“負責任的AI”而不明確指出“只有人類才能真正負責任”，確實可能會產生欺騙性和誤導性。這種表述可能會讓人們誤以為AI本身能夠獨立承擔責任，而忽略了人類在AI開發、使用和監管中的核心責任。以下是幾個關鍵點，進一步說明這種潛在的誤導性：

1. 誤導公眾對AI能力的認知

AI本質上是一種工具，它沒有自主意識、情感或道德判斷能力。它只能按照人類設定的規則和算法運行。如果宣傳中只強調“負責任的AI”，而沒有明確指出AI的責任來源于人類的設計和使用，公眾可能會誤以為AI本身能夠像人類一樣做出道德和倫理判斷。夸大AI的自主性，有些AI表述可能會讓公眾認為AI可以獨立承擔復雜的社會責任，比如在法律、醫療、金融、自動駕駛等領域的關鍵決策。但實際上，這些領域的責任最終仍然需要由人類來承擔。

2. 模糊責任主體

如果只強調“負責任的AI”，而不明確指出人類的責任，可能會導致責任主體的模糊。當AI出現問題時，開發者、使用者和監管者可能會相互推諉責任。如開發者可能會聲稱AI的行為是使用者操作不當導致的，而使用者則會認為是開發者的設計問題。如果責任主體不明確，監管機構在制定和執行相關法律法規時也會面臨困難，當AI系統出現數據隱私泄露或算法偏見問題時，很難明確到底是由開發者、使用者還是數據提供者承擔責任。

3. 忽視人類的核心責任

AI的開發過程中，人類需要確保算法的公平性、透明性和安全性。在訓練AI模型時，開發者需要選擇無偏見的數據集，并通過合理的算法設計來避免歧視性結果。使用者需要正確理解和使用AI工具。例如，在醫療診斷中，醫生不能完全依賴AI的建議，而應結合自己的專業知識進行判斷。監管者需要制定和執行相關法律法規，確保AI的開發和使用符合倫理和法律要求，監管機構需要對AI系統的數據隱私保護、算法透明度等進行嚴格監管。

4. 如何避免誤導性

在宣傳和討論AI時，應該明確指出AI的責任來源于人類的設計、使用和監管。可以強調“負責任的AI開發”“負責任的AI使用”和“負責任的AI監管”，而不是簡單地使用“負責任的AI”這一模糊表述。通過科普活動、教育課程等方式，向公眾普及AI的基本原理、能力范圍和局限性，幫助公眾正確理解AI的作用和責任歸屬。政府和監管機構應制定明確的法律法規，規定AI開發者、使用者和監管者的責任和義務，確保AI技術的開發和使用符合倫理和法律要求。

總之，強調“負責任的AI”是有必要的，但必須同時明確指出只有人類才能真正承擔責任。這樣可以避免誤導公眾，確保AI技術的發展能夠真正造福人類社會，人-AI-環境系統才是未來的發展方向。