代碼背後：剖析人工智慧的根本風險及其對策

組織正在迅速投入人工智慧世界，以增強其流程並獲得競爭優勢。 然而，重要的是要明白，他們的人工智慧之旅並不總是陽光和彩虹，可能伴隨著一定的風險和挑戰。 隨著人工智慧技術以前所未有的速度快速發展，組織必須做好適應全球的準備。 為了在這個競爭激烈的數位生態系統中取得成功，了解潛在的陷阱並採用駕馭人工智慧多元宇宙的最佳實踐至關重要。

隨著人工智慧的不斷發展，人們越來越擔心它的潛在危險。 以機器學習和神經網路方面值得稱讚的工作而聞名的「人工智慧教父」傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton）警告說，人工智慧系統正在以前所未有的速度發展，如果不進行適當的監督，可能會帶來失控的風險。 他進一步強調，迫切需要積極主動地解決這些相關問題。

在另一個例子中，伊隆馬斯克也支持暫停大規模人工智慧實驗。 世界領導人對人工智慧潛在風險的擔憂反映出，科技界需要仔細考慮人工智慧能力進步可能帶來的影響和道德挑戰。

現在，隨著世界的進步，生成式人工智慧趨於廣泛流行。 由於強大的權力往往會帶來無條件的責任，因此實施生成式人工智慧也會帶來一定程度的道德風險。

因此，作為企業主，現在是時候了解人工智慧可以帶來巨大的好處，但它也帶來了一些熟悉的挑戰，這些挑戰在您的日常營運中引入任何新技術時都會出現。

組織必須透過確保準確性、安全性、誠實性、授權和永續性來優先考慮負責任的使用。 當面臨某些挑戰和風險時，他們可以依靠經過嘗試和測試的最佳實踐，這些實踐已被證明可以有效地成功採用其他技術。 這些策略可以作為將人工智慧整合到業務運營中並降低人工智慧風險的堅實基礎。

這篇部落格將幫助您了解與人工智慧為您的企業帶來的風險相關的所有內容以及如何減輕這些風險。 因此，事不宜遲，讓我們直接深入了解細節。

了解人工智慧風險

根據美國國家標準與技術研究所（NIST）發布的人工智慧風險管理架構AI RMF 1.0，人工智慧風險包括開發和部署人工智慧系統對個人、組織或系統的潛在危害。 這些風險可能由多種因素造成，包括用於訓練人工智慧的資料、人工智慧演算法、其多種用途的使用以及與人的互動。 人工智慧風險和控制的例子多種多樣，從有偏見的招聘工具到導致市場崩潰的演算法。

主動監控基於人工智慧的產品和服務對於確保資料和個人的安全至關重要。 因此，該組織相信採用風險管理解決方案可以幫助有效地分類、驗證和減輕這些風險。

識別企業面臨的人工智慧風險與挑戰

人工智慧為企業提供了巨大的潛力，但其實施也帶來了巨大的風險。 為了確保負責任地採用人工智慧，在正確的時間了解並應對這些挑戰至關重要。 以下讓我們詳細看看人工智慧為企業帶來的風險和解決方案：

缺乏透明度

人工智慧系統的運作通常不透明，因此很難理解它們如何做出多項決策。 缺乏透明度可能會導致使用者和利害關係人之間的不信任。 為了解決這個問題，企業應該透過設計人工智慧模型和演算法來提供對其決策過程的洞察力，從而優先考慮透明度。

透過使用清晰的文件、可解釋的人工智慧技術和視覺化人工智慧驅動結果的工具，可以輕鬆實現這一點。 重要的是要認識到，透明的人工智慧可以增強各方及其決策之間的整體信任，並有助於監管合規。

偏見和歧視

人工智慧系統有潛力輕鬆維持訓練資料中發現的社會偏見。 這可能會導致某些群體的決策有偏見、歧視和不公平待遇。 為了解決人工智慧的這些風險，組織應優先投資於他們可以分析的多樣化且具代表性的培訓數據。

此外，實施偏差檢測和糾正演算法並對人工智慧模型進行定期審核可以幫助識別和消除現有系統中的偏差。 人工智慧發展必須以公平公正為核心原則。

隱私問題

人工智慧最大的風險和挑戰之一是對隱私的威脅。 人工智慧通常需要收集和分析大量個人數據，從而引發隱私和安全問題。 企業必須透過遵守嚴格的隱私法規、實施強大的網路安全措施並採用資料加密技術來優先考慮資料保護。 這有助於保護用戶隱私並維持信任。

道德約束

參與關鍵決策的人工智慧系統經常面臨道德困境，這可能進一步產生破壞性的社會影響。 組織應制定人工智慧開發和部署的道德準則和原則，以應對此風險。 道德考量應該是人工智慧專案的核心組成部分之一，確保人工智慧符合社會價值和道德規範。

安全風險

隨著人工智慧技術的進步，安全風險也隨之增加。 惡意活動可以利用人工智慧系統並發動更危險的網路攻擊，對企業構成重大威脅。 組織應實施強大的安全措施來降低安全風險，包括加密、身分驗證協定和人工智慧驅動的威脅偵測系統。 持續監控和定期漏洞檢查對於保障人工智慧系統的部署至關重要。

權力集中

當只有少數大公司和政府控制人工智慧的發展時，可能會使事情變得不公平並減少人工智慧使用的多樣性。 為了防止這種情況發生，企業應該努力在多個群體之間更廣泛地分享人工智慧開發成果。 他們可以透過支持小型新創公司、鼓勵新想法和幫助開源人工智慧專案來做到這一點。 這樣，每個人都可以更容易使用人工智慧。

對人工智慧的依賴

過度依賴人工智慧系統可能會導致創造力、批判性思維和人類直覺的喪失。 在人工智慧輔助決策和人類判斷之間取得平衡至關重要。 例如，研究人員強調了「模型崩潰」的問題，即基於合成資料訓練的生成式人工智慧模型可能會產生品質較低的結果，因為它們只是優先考慮常見的單字選擇而不是創造性的選擇。

企業必須培訓員工與人工智慧一起工作，以避免人工智慧的潛在風險。 鼓勵持續學習可以幫助組織發揮人工智慧的潛力，同時保留人類技能。 除此之外，使用不同的訓練資料和正規化技術也可以幫助緩解與模型崩潰相關的這些挑戰。

失業

人工智慧驅動的自動化有可能取代各行業的工作崗位，而低技能工人則是首要目標。 組織必須主動應對這項挑戰，為員工提供學習新措施並隨著技術進步而成長的機會。 促進終身學習和適應能力對於減輕多個部門失業的擔憂至關重要。

經濟不平等

經濟不平等是企業需要意識到的另一個值得注意的人工智慧風險和挑戰之一。 人工智慧可能會加劇經濟不平等，因為它通常有利於富人和大公司。 為了讓人工智慧更加公平，政策制定者和企業應該考慮如何讓更多人參與人工智慧開發。 他們可以透過創建讓更多人使用人工智慧工具的程式來做到這一點。

法律和監管挑戰

人工智慧帶來了新的法律和監管複雜性，包括責任和智慧財產權問題。 法律框架需要不斷發展，以便能夠與技術進步並行。 組織應隨時了解人工智慧相關法規，並積極與政策制定者合作，制定負責任的人工智慧治理和實踐。 企業可以使用人工智慧進行風險和合規解決方案，輕鬆分析大量資訊和數據，同時識別潛在的合規相關風險。

[另請閱讀：開發人工智慧產品時如何避免合規違規]

人工智慧軍備競賽

當各國紛紛展開人工智慧軍備競賽時，可能意味著人工智慧技術發展得太快，這可能是危險的。 為了防止人工智慧的這些風險，鼓勵負責任的人工智慧開發非常重要。 各國應共同努力，就如何將人工智慧用於國防達成協議。 這樣，我們就可以降低人工智慧在比其他國家更先進技術的競賽中造成傷害的風險。

失去人際關係

對人工智慧驅動的溝通和互動的日益依賴可能會導致同理心、社交技能和人際關係的減弱。 組織應優先考慮以人為本的設計，強調除了人工智慧整合之外保持有意義的人際互動的重要性。

錯誤訊息和操縱

像 Deepfakes 這樣的人工智慧生成的內容會傳播虛假訊息和操縱公眾輿論，從而帶來重大風險。 實施人工智慧驅動的工具來檢測錯誤訊息和進行公眾意識活動有助於在這個快速發展的數位時代保持資訊的完整性。

意想不到的後果

由於其複雜性，人工智慧系統可能會表現出意想不到的行為或做出具有不可預見後果的決策。 嚴格的測試、驗​​證和持續監控流程對於在這些問題升級並造成損害之前識別和解決這些問題至關重要。

存在風險

創造比人類更聰明的通用人工智慧（AGI）引發了巨大的擔憂。 組織必須確保 AGI 分享其價值觀和目標，以避免可怕的後果。 這需要仔細的長期規劃、嚴格的道德規則，並在全球範圍內共同努力應對通用人工智慧帶來的巨大風險。

在了解了人工智慧技術帶來的多重挑戰和風險以及如何進行某些人工智慧風險管理之後，讓我們繼續詳細討論人工智慧治理。

管理風險的人工智慧治理

有效的人工智慧治理涉及透過三種關鍵方法識別和管理人工智慧的風險：

原則：這些涉及促進人工智慧系統開發及其使用的指南。 這些通常符合立法標準和社會規範。

流程：解決因設計缺陷和治理結構不完全而產生的風險和潛在危害。

道德意識：這種方法是由正確和善良的意識所驅動的。 它包括遵守規則、確保正確行事、考慮個人聲譽、承擔社會責任以及符合組織的價值觀和信念。

降低人工智慧風險：如何利用人工智慧保持安全

為了降低人工智慧實施的風險，企業可以採取以下幾種策略：

建立人工智慧安全法律框架

許多國家都在關注人工智慧法規。 美國和歐盟正在製定一套明確的規則來控制人工智慧的傳播和使用。 儘管某些人工智慧技術可能面臨限制，但這不應阻止企業探索人工智慧的潛力以尋求自身利益。

為組織人工智慧使用制定道德標準

平衡監理與創新至關重要。 人工智慧對於進步至關重要，因此組織應該制定符合道德的人工智慧開發和使用標準。 這應該包括實施監控演算法、使用高品質數據以及對人工智慧決策保持透明。

負責任地將人工智慧融入企業文化

緩解人工智慧風險的熱門策略之一包括將人工智慧引入公司文化本身。 公司可以透過建立可接受的人工智慧技術和流程指南，將人工智慧融入其文化中。 這確保了人工智慧在組織內以合乎道德和負責任的方式使用，從而減輕了可能的人工智慧風險。

在人工智慧開發中融入不同的觀點

人工智慧開發人員應該考慮不同的觀點，包括來自不同背景和領域的觀點，如法律、哲學和社會學。 這種包容性方法有助於創建負責任的人工智慧，讓每個人受益。

Appinventiv 如何協助確保人工智慧開發的最佳實踐

儘管人工智慧的採用不斷增加，但有效的風險管理仍然落後。 挑戰在於公司往往沒有認識到幹預以及可持續人工智慧開發實踐的必要性。

根據麻省理工斯隆管理評論和波士頓顧問集團的報告，42% 的受訪者將人工智慧視為首要策略重點，而只有19% 的受訪者確認他們的組織已經實施了負責任的人工智慧計劃。 這種差距增加了失敗的風險，並使公司容易受到人工智慧實施帶來的監管、財務和聲譽問題的影響。

雖然人工智慧風險管理可以在專案的任何階段開始，但儘早建立風險管理框架至關重要。 這可以增強信任並使企業自信地擴展規模。

作為一家專注的人工智慧開發公司，我們的團隊在創建人工智慧解決方案方面擁有多年的專業知識，並高度重視道德和責任。 我們在各個行業領域的良好記錄體現了我們致力於使人工智慧解決方案符合核心價值和道德原則。

我們有能力協助您實施公平措施，以確保您基於人工智慧的業務解決方案始終做出公正和無偏見的決策。

我們最近開發了 YouComm，這是一款基於人工智慧的醫療保健應用程序，患者只需透過手勢和語音命令即可與醫院工作人員聯繫。 該解決方案現已在美國 5 家以上連鎖醫院實施。

與我們的專家聯繫，全面了解您專案的相關人工智慧風險管理以及如何輕鬆緩解這些風險。

常見問題解答

Q：人工智慧有哪些風險？

答：人工智慧存在固有風險，包括偏見、隱私問題、道德兩難和安全威脅。 它還可能導致失業、加劇經濟不平等，並帶來法律和監管挑戰。 此外，超級人工智慧的進步引發了人們對與人類價值觀保持一致的生存擔憂。 為了確保負責任和有益地使用該技術並避免人工智慧的相關風險，實施謹慎的管理、道德考慮和監管措施至關重要。

Q：如何利用人工智慧來降低人工智慧風險？

答：人工智慧透過促進偏差檢測和糾正、預測分析、安全監控、道德決策支援等，在降低人工智慧風險方面發揮重要作用。讓我們詳細看看我們如何幫助降低人工智慧風險：

• 人工智慧演算法可以識別並糾正數據中的偏差，減少人工智慧結果的偏差。
• 預測分析可以預測風險並採取預防措施。
• 人工智慧驅動的網路安全工具可以偵測和應對基於人工智慧的威脅。
• 人工智慧可以指導做出道德選擇。
• 自動化可以確保遵守法規，降低合規相關風險。