确保数字道德下的隐私保护。随着人工智能技术的迅猛发展，个人数据隐私的保护已成为公众关注的焦点。日常生活中大量个人隐私的泄露，引发了人们对人工智能侵犯隐私的强烈担忧。作为破局之道，一方面需要在人工智能技术的设计和操作中强调法律与伦理的作用。具体而言，可以制定完善的法律法规，以及建立道德委员会和道德准则来规范人工智能的使用，明确数据收集与使用的目的并征得用户的同意，加强数据隐私保护和网络安全策略，并赋予用户删除或更正数据的权利等。另一方面，重视通过人工智能技术来保护数据隐私。差异隐私和同态密码学等技术通过对个人数据节点进行微小的更改来降低个人的可识别性，从而实现在实施数据隐私保护的同时保留数据的有用性。在用户可控性提升方面，为了让用户可以更好地控制数据收集与使用，相关平台与工具正在研发中。例如，著名的ImageNet图像数据集就在2022年对所有人脸进行了模糊处理，并提供了用户接口来进一步处理数据隐私。
重新规划能效提升下的职业发展。人工智能的进步带来了效率的提升，彻底改变了全球劳动力市场。自动化的实现减少了一些工作岗位并改变了职业结构，这使得从业者对个人职业和就业前景感到焦虑。我们需要加强与人工智能技术相关的教育项目和培训，重点培养人类技能和批判性思维，帮助人们适应新的就业环境。尤其应重视那些具有灵活性与创造力的技能培养途径。如今，在线教育平台蓬勃发展，使人们在家中能够灵活选择培训课程和相关资格认定课程，大幅增加了个人技能提升的机会。例如，Coursera和edX等线上平台提供了与人工智能和数据科学等前沿技术相关的课程。此外，政府和相关企业也在积极推动继续教育与技能培训计划，为符合一定条件的社会成员提供学习人工智能前沿信息与数字化新技能的机会，以满足不断变化的劳动力市场需求。
系统规范监督规制下的公平决策。人工智能系统的决策和算法可能存在内置偏见。在现代社会要求考虑公平性和多样性的背景下，人们迫切需要解决与人工智能偏见相关的问题。作为破局之道，需要确保训练数据的多样性，消除偏见，并引入独立审计和审查机制。如今，前沿的人工智能技术致力于收集和生成更多样化的数据集，特别是对于公共数据集的维护和众筹数据的收集非常关注。让与人物相关的图像识别数据集中，努力扩展采集对象的种族、地域、性别和年龄等，以丰富数据集的多样性。在审查与监管方面，出现了越来越多用于识别算法偏见的公平性评估框架，并且公平性提升指南也正在逐渐成型。
人工智能下的隐私保护、职业发展、公平决策等方面都与人们生活密切相关。实际上，我们遭遇的人工智能困局远不止这些，人工智能带来的社会问题影响广泛，需要从多角度采取解决措施予以应对。破局之道需要精准、科学，共同构建一个合乎伦理，高效、公正和透明的人工智能时代。
