AI 的竞赛正在进行，企业越来越努力地寻求将其应用到自身运营中的方法。
这种积极进取的态度已取得成果：81%的员工报告称其整体工作表现有所提升，超过三分之二的员工呼吁雇主通过部署更多基于 AI 的技术来巩固这种提升。
然而，在争当早期采用者或只是为了不落后的竞赛中，伴随这种实施而来的一个真正令人担忧的问题可能被搁置一旁：符合伦理的 AI。
为了减轻潜在危害、避免偏见和歧视，并促进对 AI 系统的信任，符合伦理的 AI 指的是开发和使用努力做到公平、透明、负责且尊重人权和隐私的 AI 系统。
由于它不是监管要求、财务限制或能力问题，符合伦理的 AI 这一问题可能在数字化运营转型的过程中迷失。然而，可能关心这一问题的是您的客户。
因此，AI 杂志整理了 10 个顶级建议，以更好地帮助使用 AI 和机器学习技术的组织使其更符合伦理。
- 考虑 AI 的长期影响
在开发 AI 系统时，超越眼前的利益并考虑其对社会和环境的长期影响至关重要。这包括评估潜在的意外后果，如工作岗位的流失或使用带来的环境影响，并制定策略来减轻负面结果。
组织应努力创建不仅能解决当前问题，还能为子孙后代做出积极贡献的 AI，确保可持续和负责任的技术进步。
- 责任
AI 开发和部署中的责任至关重要。这意味着要让开发者、组织和用户对 AI 系统的行为和决策负责。
这涉及建立明确的责任界限，实施强大的治理结构，并创建当 AI 系统造成伤害时的补救机制。负责任的 AI 实践还包括对 AI 系统进行持续的监测和评估，以确保它们继续在伦理界限内运行并与社会价值观保持一致。
- 以人为本的设计
AI 中的以人为本设计侧重于创建优先考虑人类需求、偏好和福祉的系统。这种方法涉及在整个开发过程中让终端用户参与，考虑不同的观点，并确保 AI 解决方案增强而非取代人类能力。
通过将人类置于 AI 设计的中心，开发者可以创建更直观、可访问和有益的系统，真正满足用户和整个社会的需求。
- 可信度
构建值得信赖的 AI 系统对于其被广泛接受和符合伦理的使用至关重要。这涉及创建可靠、一致且行为符合用户期望的 AI。
可信度还包括所使用数据的完整性、算法的稳健性和整个系统的安全性。组织必须对其 AI 系统的能力和局限性保持透明，与用户和利益相关者建立信任环境。
- 人工监督
人工监督是确保 AI 伦理操作的关键组成部分。它涉及保持对 AI 系统的人工控制和决策权威，特别是在高风险场景中。
这种监督包括对 AI 决策的定期审计，在必要时能够覆盖自动化流程，以及对系统性能的持续监测。人工监督有助于防止意外后果，并确保 AI 系统与人类价值观和伦理标准保持一致。
- 可解释性
AI 中的可解释性是指理解和解释 AI 系统如何得出其决策或预测的能力。这对于建立信任、确保问责制以及使用户能够根据 AI 输出做出明智决策至关重要。
可解释的 AI 允许更好地调试、符合法规，并识别潜在的偏差。组织应努力开发能够为其行为提供清晰、可理解解释的 AI 系统，即使底层算法很复杂。
- 安全性
确保 AI 系统的安全性对于其符合伦理的实施至关重要。这涉及严格的测试和验证，以防止 AI 在物理和数字环境中造成事故或伤害。安全考虑应延伸到 AI 对人类心理健康和社会动态的影响。
此外，AI 系统应设计有强大的防范措施，防止滥用或操纵，并在意外情况发生时能够安全失效。环境安全也至关重要，确保 AI 系统不会消耗过多资源或对环境造成重大退化。
- 隐私
隐私是 AI 开发和部署中的基本伦理考量。这涉及保护用户数据免受未经授权的访问，确保安全的数据存储和传输，并让用户对其个人信息有控制权。AI 系统应采用隐私保护技术进行设计，例如数据最小化、匿名化和加密。
组织必须对其数据收集和使用实践保持透明，获得用户的知情同意，并遵守数据保护法规。在改进 AI 系统所需的数据与个人隐私权之间取得平衡是一个关键挑战，需要持续关注和创新。
- 透明度
透明度在 AI 中对于建立信任和确保符合伦理的使用至关重要。这涉及公开 AI 系统的工作方式、使用的数据以及如何做出决策。组织应提供关于其 AI 模型的清晰文档，包括其局限性和潜在的偏差。
这种透明度还延伸到与用户沟通他们何时与 AI 系统交互以及如何使用他们的数据。这也包括对 AI 系统的任何错误或意外行为坦诚相告。通过促进透明度，组织可以使公众更好地理解 AI，促进明智的决策，并允许对 AI 系统进行有意义的审查和改进。
- 公平性和偏差
公平性和偏差处于 AI 伦理考量的前沿。这涉及确保 AI 系统不会基于种族、性别、年龄或社会经济地位等受保护的特征对个人或群体进行歧视。实现公平需要仔细关注用于训练 AI 模型的数据，因为训练数据中的偏差可能导致有偏差的输出。
组织必须对偏差进行严格测试，使用多样化的数据集，并采用技术来减轻 AI 系统中的不公平。这还涉及对 AI 系统进行持续监测和调整，以确保它们在学习和演进过程中保持公平。解决公平性和偏差问题不仅出于伦理原因至关重要，对于法律合规和维持公众对 AI 技术的信任也至关重要。
