代码背后：剖析人工智能的根本风险及其对策

组织正在迅速投入人工智能世界，以增强其流程并获得竞争优势。 然而，重要的是要明白，他们的人工智能之旅并不总是阳光和彩虹，可能会伴随着一定的风险和挑战。 随着人工智能技术以前所未有的速度快速发展，组织必须做好适应全球的准备。 为了在这个竞争激烈的数字生态系统中取得成功，了解潜在的陷阱并采用驾驭人工智能多元宇宙的最佳实践至关重要。

随着人工智能的不断发展，人们越来越担心它的潜在危险。 以机器学习和神经网络方面值得称赞的工作而闻名的“人工智能教父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）警告说，人工智能系统正在以前所未有的速度发展，如果不进行适当的监督，可能会带来失控的风险。 他进一步强调，迫切需要积极主动地解决这些相关问题。

在另一个例子中，埃隆·马斯克也支持暂停大规模人工智能实验。 世界领导人对人工智能潜在风险的担忧反映出，科技界需要仔细考虑人工智能能力进步可能带来的影响和道德挑战。

现在，随着世界的进步，生成式人工智能趋于广泛流行。 由于强大的权力往往会带来无条件的责任，因此实施生成式人工智能也会带来一定程度的道德风险。

因此，作为企业主，现在是时候了解人工智能可以带来巨大的好处，但它也带来了一些熟悉的挑战，这些挑战在您的日常运营中引入任何新技术时都会出现。

组织必须通过确保准确性、安全性、诚实性、授权和可持续性来优先考虑负责任的使用。 当面临某些挑战和风险时，他们可以依靠经过尝试和测试的最佳实践，这些实践已被证明可以有效地成功采用其他技术。 这些策略可以作为将人工智能集成到业务运营中并降低人工智能风险的坚实基础。

该博客将帮助您了解与人工智能给您的企业带来的风险相关的所有内容以及如何减轻这些风险。 因此，事不宜迟，让我们直接深入了解细节。

了解人工智能风险

根据美国国家标准与技术研究所（NIST）发布的人工智能风险管理框架AI RMF 1.0，人工智能风险包括开发和部署人工智能系统对个人、组织或系统产生的潜在危害。 这些风险可能由多种因素造成，包括用于训练人工智能的数据、人工智能算法、其多种用途的使用以及与人的互动。 人工智能风险和控制的例子多种多样，从有偏见的招聘工具到导致市场崩溃的算法。

主动监控基于人工智能的产品和服务对于确保数据和个人的安全至关重要。 因此，该组织相信采用风险管理解决方案可以帮助有效地分类、验证和减轻这些风险。

识别企业面临的人工智能风险和挑战

人工智能为企业提供了巨大的潜力，但其实施也带来了巨大的风险。 为了确保负责任地采用人工智能，在正确的时间了解并应对这些挑战至关重要。 下面让我们详细看看人工智能给企业带来的风险和解决方案：

缺乏透明度

人工智能系统的运行通常不透明，因此很难理解它们如何做出多项决策。 缺乏透明度可能会导致用户和利益相关者之间的不信任。 为了解决这个问题，企业应该通过设计人工智能模型和算法来提供对其决策过程的洞察力，从而优先考虑透明度。

通过使用清晰的文档、可解释的人工智能技术和可视化人工智能驱动结果的工具，可以轻松实现这一点。 重要的是要认识到，透明的人工智能可以增强各方及其决策之间的整体信任，并有助于监管合规。

偏见和歧视

人工智能系统有潜力轻松维持训练数据中发现的社会偏见。 这可能会导致某些群体的决策存在偏见、歧视和不公平待遇。 为了解决人工智能的这些风险，组织应优先投资于他们可以分析的多样化且具有代表性的培训数据。

此外，实施偏差检测和纠正算法并对人工智能模型进行定期审核可以帮助识别和消除现有系统中的偏差。 人工智能发展必须以公平公正为核心原则。

隐私问题

人工智能最大的风险和挑战之一是对隐私的威胁。 人工智能通常需要收集和分析大量个人数据，从而引发隐私和安全问题。 企业必须通过遵守严格的隐私法规、实施强大的网络安全措施并采用数据加密技术来优先考虑数据保护。 这有助于保护用户隐私并维持信任。

道德约束

参与关键决策的人工智能系统经常面临道德困境，这可能进一步产生破坏性的社会影响。 组织应制定人工智能开发和部署的道德准则和原则，以应对这一风险。 道德考虑应该是人工智能项目的核心组成部分之一，确保人工智能符合社会价值观和道德规范。

安全风险

随着人工智能技术的进步，安全风险也随之增加。 恶意活动可以利用人工智能系统并发起更危险的网络攻击，对企业构成重大威胁。 组织应实施强大的安全措施来降低安全风险，包括加密、身份验证协议和人工智能驱动的威胁检测系统。 持续监控和定期漏洞检查对于保障人工智能系统的部署至关重要。

权力集中

当只有少数大公司和政府控制人工智能的发展时，可能会使事情变得不公平并减少人工智能使用的多样性。 为了防止这种情况发生，企业应该努力在多个群体之间更广泛地共享人工智能开发成果。 他们可以通过支持小型初创公司、鼓励新想法和帮助开源人工智能项目来做到这一点。 这样，每个人都可以更容易地使用人工智能。

对人工智能的依赖

过度依赖人工智能系统可能会导致创造力、批判性思维和人类直觉的丧失。 在人工智能辅助决策和人类判断之间取得平衡至关重要。 例如，研究人员强调了“模型崩溃”的问题，即基于合成数据训练的生成式人工智能模型可能会产生质量较低的结果，因为它们只是优先考虑常见的单词选择而不是创造性的选择。

企业必须培训员工与人工智能一起工作，以避免人工智能的潜在风险。 鼓励持续学习可以帮助组织发挥人工智能的潜力，同时保留人类技能。 除此之外，使用不同的训练数据和正则化技术也可以帮助缓解与模型崩​​溃相关的这些挑战。

失业

人工智能驱动的自动化有可能取代各个行业的工作岗位，而低技能工人是首要目标。 组织必须主动应对这一挑战，为员工提供学习新措施并随着技术进步而成长的机会。 促进终身学习和适应能力对于减轻多个部门失业的担忧至关重要。

经济不平等

经济不平等是企业需要意识到的另一个值得注意的人工智能风险和挑战之一。 人工智能可能会加剧经济不平等，因为它通常有利于富人和大公司。 为了让人工智能更加公平，政策制定者和企业应该考虑如何让更多人参与人工智能开发。 他们可以通过创建让更多人使用人工智能工具的程序来做到这一点。

法律和监管挑战

人工智能带来了新的法律和监管复杂性，包括责任和知识产权问题。 法律框架需要不断发展，以便能够与技术进步并行。 组织应随时了解人工智能相关法规，并积极与政策制定者合作，制定负责任的人工智能治理和实践。 企业可以使用人工智能进行风险和合规解决方案，轻松分析大量信息和数据，同时识别潜在的合规相关风险。

[另请阅读：开发人工智能产品时如何避免合规违规]

人工智能军备竞赛

当各国纷纷展开人工智能军备竞赛时，可能意味着人工智能技术发展得太快，这可能是危险的。 为了防止人工智能的这些风险，鼓励负责任的人工智能开发非常重要。 各国应共同努力，就如何将人工智能用于国防达成一致。 这样，我们就可以降低人工智能在比其他国家更先进技术的竞赛中造成伤害的风险。

失去人际关系

越来越依赖人工智能驱动的沟通和互动可能会导致同理心、社交技能和人际关系的减弱。 组织应优先考虑以人为本的设计，强调除了人工智能集成之外保持有意义的人际互动的重要性。

错误信息和操纵

像 Deepfakes 这样的人工智能生成的内容会传播虚假信息和操纵公众舆论，从而带来重大风险。 实施人工智能驱动的工具来检测错误信息和开展公众意识活动有助于在这个快速发展的数字时代保持信息的完整性。

意想不到的后果

由于其复杂性，人工智能系统可能会表现出意想不到的行为或做出具有不可预见后果的决策。 严格的测试、验证和持续监控流程对于在这些问题升级并造成损害之前识别和解决这些问题至关重要。

存在风险

创造比人类更聪明的通用人工智能（AGI）引发了巨大的担忧。 组织必须确保 AGI 分享其价值观和目标，以避免可怕的后果。 这需要仔细的长期规划、严格的道德规则，并在全球范围内共同努力应对通用人工智能带来的巨大风险。

在了解了人工智能技术带来的多重挑战和风险以及如何进行某些人工智能风险管理之后，让我们继续详细讨论人工智能治理。

管理风险的人工智能治理

有效的人工智能治理涉及通过三种关键方法识别和管理人工智能的风险：

原则：这些涉及促进人工智能系统开发及其使用的指南。 这些通常符合立法标准和社会规范。

流程：解决因设计缺陷和治理结构不完善而产生的风险和潜在危害。

道德意识：这种方法是由正确和善良的意识驱动的。 它包括遵守规则、确保正确行事、考虑个人声誉、承担社会责任以及符合组织的价值观和信仰。

降低人工智能风险：如何利用人工智能保持安全

为了降低人工智能实施的风险，企业可以采取以下几种策略：

建立人工智能安全法律框架

许多国家都在关注人工智能法规。 美国和欧盟正在制定一套明确的规则来控制人工智能的传播和使用。 尽管某些人工智能技术可能面临限制，但这不应阻止企业探索人工智能的潜力以谋求自身利益。

为组织人工智能使用制定道德标准

平衡监管与创新至关重要。 人工智能对于进步至关重要，因此组织应该制定符合道德的人工智能开发和使用标准。 这应该包括实施监控算法、使用高质量数据以及对人工智能决策保持透明。

负责任地将人工智能融入企业文化

缓解人工智能风险的热门策略之一包括将人工智能引入公司文化本身。 公司可以通过建立可接受的人工智能技术和流程指南，将人工智能融入其文化中。 这确保了人工智能在组织内以合乎道德和负责任的方式使用，从而减轻了可能的人工智能风险。

在人工智能开发中融入不同的观点

人工智能开发人员应该考虑不同的观点，包括来自不同背景和领域的观点，如法律、哲学和社会学。 这种包容性方法有助于创建负责任的人工智能，让每个人受益。

Appinventiv 如何帮助确保人工智能开发的最佳实践

尽管人工智能的采用不断增加，但有效的风险管理仍然滞后。 挑战在于公司往往没有认识到干预以及可持续人工智能开发实践的必要性。

根据麻省理工斯隆管理评论和波士顿咨询集团的一份报告，42% 的受访者将人工智能视为首要战略重点，而只有 19% 的受访者确认他们的组织已经实施了负责任的人工智能计划。 这种差距增加了失败的风险，并使公司容易受到人工智能实施带来的监管、财务和声誉问题的影响。

虽然人工智能风险管理可以在项目的任何阶段开始，但尽早建立风险管理框架至关重要。 这可以增强信任并使企业自信地扩展规模。

作为一家专注的人工智能开发公司，我们的团队在创建人工智能解决方案方面拥有多年的专业知识，并高度重视道德和责任。 我们在各个行业领域的良好记录体现了我们致力于使人工智能解决方案符合核心价值观和道德原则。

我们有能力协助您实施公平措施，以确保您基于人工智能的业务解决方案始终做出公正和无偏见的决策。

我们最近开发了 YouComm，这是一款基于人工智能的医疗保健应用程序，患者只需通过手势和语音命令即可与医院工作人员联系。 该解决方案现已在美国 5 家以上连锁医院实施。

与我们的专家联系，全面了解您项目的相关人工智能风险管理以及如何轻松缓解这些风险。

常见问题解答

问：人工智能有哪些风险？

答：人工智能存在固有风险，包括偏见、隐私问题、道德困境和安全威胁。 它还可能导致失业、加剧经济不平等，并带来法律和监管挑战。 此外，超级人工智能的进步引发了人们对与人类价值观保持一致的生存担忧。 为了确保负责任和有益地使用该技术并避免人工智能的相关风险，实施谨慎的管理、道德考虑和监管措施至关重要。

问：如何利用人工智能来降低人工智能风险？

答：人工智能通过促进偏差检测和纠正、预测分析、安全监控、道德决策支持等，在降低人工智能风险方面发挥着重要作用。让我们详细看看我们如何帮助降低人工智能风险：

• 人工智能算法可以识别并纠正数据中的偏差，减少人工智能结果的偏差。
• 预测分析可以预测风险并采取预防措施。
• 人工智能驱动的网络安全工具可以检测和应对基于人工智能的威胁。
• 人工智能可以指导做出道德选择。
• 自动化可以确保遵守法规，降低合规相关风险。