负责任的人工智能——通过指导原则和策略应对采用挑战

在人工智能解决方案广泛采用的时代，优先考虑负责任的开发流程，同时遵守安全和道德原则变得相当重要。 随着这些人工智能系统的能力不断增强并在各个工业领域找到应用，确保其创建符合严格的安全措施必须成为组织的首要任务之一。

那么，如何确保他们的人工智能系统符合道德规范，并且不会造成任何意想不到的后果？ 这个难题的简单答案是遵守负责任的人工智能原则。

负责任的人工智能（RAI）是指人工智能的综合框架，其中道德考虑和社会福利占据中心地位。 它的特点是负责任地开发和应用旨在与基本原则相协调的人工智能系统。

负责任的人工智能原则使组织能够大力关注透明度，使用户和利益相关者能够理解人工智能系统的内部运作方式。 这种透明度为增强信任和问责制铺平了道路，让个人能够了解人工智能决策是如何做出的。 RAI 还通过智能管理数据和纳入公平措施，积极处理人工智能算法中的偏见，以确保结果公正和无偏见。

本博客将帮助您了解五项负责任的人工智能原则，以及遵守这些原则如何使您的人工智能系统对用户公平公正。 除了了解采用负责任的人工智能给企业带来的好处外，我们还将帮助您了解采用简化方法可以解决的各种挑战。

采取负责任的人工智能战略的必要性：降低人工智能风险

2016 年 3 月，微软在 Twitter 上推出了一款名为 Tay 的人工智能聊天机器人。 Tay 的目的是从与用户的互动中学习。 不幸的是，一些人开始向机器人发布攻击性内容，导致 Tay 用攻击性语言进行回应。 几个小时内，Tay 就变成了一个宣扬仇恨言论和歧视的机器人。 微软迅速将 Tay 下线，并为该机器人发布的不当推文道歉。 这一事件是人工智能可能出错的一个明显例子，此后还发生了许多类似的案例。

人工智能具有造福社会的巨大潜力，但正如本叔叔所说，“能力越大，责任越大。”

当您使用人工智能进行涉及敏感数据的重要业务决策时，了解以下内容至关重要：

• 人工智能正在做什么以及为什么？
• 是否做出准确、公平的选择？
• 是否尊重人们的隐私？
• 你能控制并关注这项强大的技术吗？

全球各地的组织都意识到负责任的人工智能战略的重要性，但他们在采用该战略的过程中处于不同的阶段。 拥抱负责任的人工智能 (RAI) 原则是减轻人工智能相关风险的最有效策略。

因此，是时候评估您当前的做法并确保以负责任和合乎道德的方式使用数据。 尽早采用 RAI 不仅可以降低与实践相关的风险，还可以使组织领先于竞争对手，为他们提供未来可能难以超越的竞争优势。

根据麻省理工学院斯隆管理学院的一项调查，52% 的公司正在采取措施实现负责任的人工智能实践。 然而，超过 79% 的公司承认他们的努力在规模和范围上是有限的。 该报告强调，随着人工智能在企业中的作用不断增强，企业应对挑战并优先考虑负责任的人工智能（RAI）变得越来越重要。 为了塑造一个可持续且负责任的人工智能未来，建立强大的道德框架不仅是一种选择，而且是必不可少的。

目前，根据 MarketsandMarkets 报告，2020 年人工智能治理市场估值为 5000 万美元，预计到 2026 年将达到 10.16 亿美元，复合年增长率为 65.5%。 市场份额的增加可归因于人工智能系统透明度的不断提高、遵守监管合规性以及对基于人工智能的解决方案的信任不断增长的需求。

负责任的人工智能原则是什么？

对于希望以合乎道德的方式驾驭复杂的人工智能领域的组织来说，了解负责任的人工智能的核心原则至关重要。 让我们详细看看下面的多重原则：

1. 公平性

人工智能的公平性是解决人工智能系统偏见的基本原则。 在算法创建过程中或由于错误表述的训练数据可能会出现偏差。 数据科学家使用数据分析等技术来检测和纠正偏见，确保人工智能系统做出公正的决策并促进平等的结果。

2. 透明度

人工智能的透明度涉及记录和解释其开发和部署中所采取的步骤，使利益相关者能够理解。 可解释的机器学习等技术揭示了人工智能决策背后的逻辑，而人类监督则确保了道德一致性和合理性。

3. 问责制

问责制与透明度密切相关，包括建立机制，让人工智能开发者和用户对人工智能系统的结果和影响负责。 这涉及道德准则的实施、监控工具的使用以及进行的审计。 这些措施可确保人工智能系统提供预期结果、防止意外伤害并保持可信度。

4. 隐私

隐私对于保护个人的个人信息至关重要。 人工智能生态系统涉及获得数据收集的同意、仅收集必要的数据并将其仅用于预期目的。 在人工智能模型开发和生产过程中，采用差分隐私和密码技术等隐私保护技术来保护个人数据。

5. 安全

开发人员必须优先考虑负责任的人工智能的安全，包括身体和非身体健康。 为了实现这一目标，安全考虑应该融入到人工智能系统开发的每个阶段。 在设计阶段，让不同的利益相关者参与识别和理解潜在风险至关重要。 风险评估、不同条件下的测试、人工监督以及生产过程中的持续监控和改进对于防止人工智能系统造成损害和保持可靠性至关重要。

在了解了 Responsible AI 的多项原则之后，让我们继续了解与采用该解​​决方案相关的挑战。

采用负责任的人工智能解决方案面临哪些挑战？

采用负责任的人工智能是一个充满希望的旅程，会给企业带来巨大的回报，但它的关键挑战需要仔细考虑和积极的解决方案。 下面让我们详细看看它们：

可解释性和透明度

人工智能系统必须能够阐明它们如何以及为何产生特定结果以维持信任。 缺乏透明度会降低人们对这些系统的信心。

个人和公共安全

自动驾驶汽车和机器人等自主系统可能会给人类安全带来风险。 在这种情况下确保人类福祉至关重要。

自动化与人工控制

虽然人工智能可以提高生产力，但它可能会减少人类的参与和专业知识。 取得平衡以确保人类控制和监督是一项挑战。

偏见和歧视

尽管人工智能系统被设计为中立的，但它们仍然可以从训练数据中继承偏差，从而可能导致意外的歧视。 防止这种偏见至关重要。

问责与监管

随着人工智能整体应用的增长，可能会出现责任和义务问题。 确定谁对人工智能系统的使用和滥用负责是很复杂的。

安全和隐私

人工智能需要广泛的数据访问，这可能会进一步引发人们对数据隐私和安全漏洞的担忧。 保护用于人工智能训练的数据对于保护个人的整体隐私至关重要。

现在，与在开发过程中遵守负责任的人工智能原则的信誉良好的人工智能应用程序开发公司（如 Appinventiv）合作，可以帮助企业有效缓解相关的挑战和风险。

负责任的人工智能对企业的好处

采用负责任的人工智能原则为企业和社会带来多种显着优势铺平了道路。 下面让我们详细探讨它们：

最大限度地减少人工智能模型中的偏差

通过遵守负责任的人工智能原则，企业可以有效减少人工智能模型和用于训练模型的基础数据中的偏差。 偏差的减少确保人工智能系统提供更准确和公平的结果，这些结果在道德上是正确的，并降低了数据随时间变化的风险。 此外，最大限度地减少偏见可以帮助组织避免因人工智能模型结果存在偏见而可能对用户造成的潜在伤害，从而提高他们的声誉并减少责任。

增强透明度和信任

负责任的人工智能实践增强了人工智能模型的清晰度和透明度。 这有助于加强企业与其客户之间的信任。 此外，人工智能对更广泛的受众来说变得更加容易使用和理解，通过实现更广泛的应用程序并提高人工智能技术的有效利用，使组织和最终用户受益。

创造机会

遵守负责任的人工智能原则使开发人员和用户能够就人工智能系统进行公开对话。 这是企业中最受欢迎的负责任的人工智能优势之一。 它创造了一个人们可以表达对人工智能技术的问题和担忧的空间，使企业能够主动解决这些问题。 这种人工智能开发的协作方法可以创建符合道德规范和对社会负责的人工智能解决方案，从而提高公司的声誉和竞争力。

优先考虑数据隐私和安全

负责任的人工智能解决方案使企业能够重点关注保护数据隐私和安全。 这意味着个人或敏感数据会得到谨慎处理，保护个人权利并防止数据泄露。 当企业遵循负责任的人工智能原则时，他们就会减少滥用数据、违反法规和损害声誉的机会。 这是保护数据安全和维护客户信任的明智方法。

有效的风险管理

负责任的人工智能实践为人工智能系统制定了明确的道德和法律规则，这有助于降低有害结果的可能性。 这种风险的降低有利于多个实体，例如企业、员工和社会。 组织在解决可能的道德和法律问题时可以避免昂贵的诉讼并损害其声誉。

负责任的人工智能成功实施的例子

以下是一些值得注意的现实世界组织例子，这些组织优先考虑道德和公正的人工智能实践：

IBM 值得信赖的 AI 招聘工具

一家美国大公司与 IBM 合作实现招聘流程自动化，并在人工智能驱动的招聘流程中优先考虑公平性。 他们的目标是促进多样性和包容性，同时保持机器学习模型的完整性。 通过利用 AI 监控和管理工具 IBM Watson Studio，他们成功识别并解决了招聘偏见，同时获得了有关 AI 决策的宝贵见解。

State Farm 的负责任的人工智能框架

美国顶级保险公司State Farm将人工智能融入理赔流程，实施负责任的人工智能战略。 他们创建了一个治理系统来分配人工智能的责任，从而实现更快、更明智的决策。 State Farm 的动态车辆评估模型 (DVAM) AI 模型可以有效预测总损失，并为保险索赔处理带来透明度。

H&M 集团负责任的人工智能团队和清单

全球时尚零售商 H&M 集团已将人工智能融入其运营中，以推动可持续发展、优化供应链并增强个性化客户体验。 该公司于 2018 年成立了专门的负责任的人工智能团队，以确保负责任的人工智能使用。 该团队开发了一份实用的清单，可以识别和减轻与人工智能相关的潜在危害，并全心全意地遵守负责任的人工智能原则。

谷歌在机器学习方面的公平性

谷歌还积极致力于在人工智能和机器学习中纳入公平措施。 他们开发了工具和资源来帮助开发人员识别和减轻机器学习模型中的偏见。

OpenAI 的 GPT-3

GPT-3 背后的公司 OpenAI 也是采取负责任的 AI 部署方法的主要领导者。 他们实施了微调机制，以避免有害和有偏见的结果，这进一步证明了他们对道德人工智能的承诺，即使是在先进的 NLP 模型中也是如此。

Appinventiv 的负责任人工智能的未来

负责任的人工智能的未来是一个持续的旅程，组织在技术和数据使用方面处于不同的道德发展阶段。 这是一个充满活力的领域，专注于为不同行业建立标准化指南。 要为您的企业导航负责任的人工智能原则，与 Appinventiv 合作是企业可以做出的最佳选择。 我们可以帮助您创建符合您需求的道德、公正和准确的人工智能解决方案。

作为一家专注的人工智能开发公司，我们的开发人员在开发人工智能解决方案、优先考虑道德和责任方面拥有多年的专业知识。 凭借跨越众多工业领域的成功人工智能项目的良好记录，我们了解将人工智能解决方案与所需的核心价值观和道德原则保持一致的重要性。 我们可以帮助您实施公平措施，以确保您基于人工智能的业务解决方案做出公正的决策。

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，可通过手势和语音命令将患者与医院护士联系起来。 该解决方案现已在美国 5 家以上连锁医院实施。

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常见问题解答

问：有哪些负责任的人工智能示例？

答：以下是一些跨多个工业领域的 Responsible AI 示例：

• 公平算法：人工智能系统旨在公平，减少决策偏差。
• 可解释的人工智能（XAI）：使人工智能决策易于理解。
• 减轻偏见：持续监控和减少人工智能中的偏见。
• 人工智能道德委员会：建立人工智能道德内部审查委员会。
• 隐私保护人工智能：在将敏感数据用于人工智能时保护敏感数据。
• 透明度报告：分享人工智能系统如何工作和做出决策。
• 负责任的人工智能教育：培训人工智能专业人员的道德和责任。

问：有哪些成功的 Responsible AI 用例？

答：以下是一些成功的 Responsible AI 用例：

• 医疗保健诊断：用于提高医疗结果的公平性和患者隐私。
• 金融服务：它能够消除与欺诈和恶意软件相关的风险。 负责任的基于人工智能的解决方案可以进一步保护客户数据并确保公平借贷。
• 招聘：它有助于减少偏见，同时为用户之间采用多样性和平等机会铺平道路。
• 自动驾驶汽车：它有助于优先考虑安全并遵守道德标准。

问：负责任的人工智能是一个持续的过程吗？或者企业可以实施一次然后就忘记它吗？

答：负责任的人工智能是一个持续的过程，需要持续监控、更新并适应不断变化的道德标准和法规。 因此，建议与一家专门的人工智能开发公司合作，帮助您小心地穿越水域。