負責任的人工智能——通過指導原則和策略應對採用挑戰

在人工智能解決方案廣泛採用的時代，優先考慮負責任的開發流程，同時遵守安全和道德原則變得相當重要。 隨著這些人工智能係統的能力不斷增強並在各個工業領域找到應用，確保其創建符合嚴格的安全措施必須成為組織的首要任務之一。

那麼，如何確保他們的人工智能係統符合道德規範，並且不會造成任何意想不到的後果？ 這個難題的簡單答案是遵守負責任的人工智能原則。

負責任的人工智能（RAI）是指人工智能的綜合框架，其中道德考慮和社會福利佔據中心地位。 它的特點是負責任地開發和應用旨在與基本原則相協調的人工智能係統。

負責任的人工智能原則使組織能夠大力關注透明度，使用戶和利益相關者能夠理解人工智能係統的內部運作方式。 這種透明度為增強信任和問責制鋪平了道路，讓個人能夠了解人工智能決策是如何做出的。 RAI 還通過智能管理數據和納入公平措施，積極處理人工智能算法中的偏見，以確保結果公正和無偏見。

本博客將幫助您了解五項負責任的人工智能原則，以及遵守這些原則如何使您的人工智能係統對用戶公平公正。 除了了解採用負責任的人工智能給企業帶來的好處外，我們還將幫助您了解採用簡化方法可以解決的各種挑戰。

採取負責任的人工智能戰略的必要性：降低人工智能風險

2016 年 3 月，微軟在 Twitter 上推出了一款名為 Tay 的人工智能聊天機器人。 Tay 的目的是從與用戶的互動中學習。 不幸的是，一些人開始向機器人發布攻擊性內容，導致 Tay 用攻擊性語言進行回應。 幾個小時內，Tay 就變成了一個宣揚仇恨言論和歧視的機器人。 微軟迅速將 Tay 下線，並為該機器人發布的不當推文道歉。 這一事件是人工智能可能出錯的一個明顯例子，此後還發生了許多類似的案例。

人工智能具有造福社會的巨大潛力，但正如本叔叔所說，“能力越大，責任越大。”

當您使用人工智能進行涉及敏感數據的重要業務決策時，了解以下內容至關重要：

• 人工智能正在做什麼以及為什麼？
• 是否做出準確、公平的選擇？
• 是否尊重人們的隱私？
• 你能控制並關注這項強大的技術嗎？

全球各地的組織都意識到負責任的人工智能戰略的重要性，但他們在採用該戰略的過程中處於不同的階段。 擁抱負責任的人工智能 (RAI) 原則是減輕人工智能相關風險的最有效策略。

因此，是時候評估您當前的做法並確保以負責任和合乎道德的方式使用數據。 儘早採用 RAI 不僅可以降低與實踐相關的風險，還可以使組織領先於競爭對手，為他們提供未來可能難以超越的競爭優勢。

根據麻省理工學院斯隆管理學院的一項調查，52% 的公司正在採取措施實現負責任的人工智能實踐。 然而，超過 79% 的公司承認他們的努力在規模和範圍上是有限的。 該報告強調，隨著人工智能在企業中的作用不斷增強，企業應對挑戰並優先考慮負責任的人工智能（RAI）變得越來越重要。 為了塑造一個可持續且負責任的人工智能未來，建立強大的道德框架不僅是一種選擇，而且是必不可少的。

目前，根據 MarketsandMarkets 報告，2020 年人工智能治理市場估值為 5000 萬美元，預計到 2026 年將達到 10.16 億美元，複合年增長率為 65.5%。 市場份額的增加可歸因於人工智能係統透明度的不斷提高、遵守監管合規性以及對基於人工智能的解決方案的信任不斷增長的需求。

負責任的人工智能原則是什麼？

對於希望以合乎道德的方式駕馭複雜的人工智能領域的組織來說，了解負責任的人工智能的核心原則至關重要。 讓我們詳細看看下面的多重原則：

1. 公平性

人工智能的公平性是解決人工智能係統偏見的基本原則。 在算法創建過程中或由於錯誤表述的訓練數據可能會出現偏差。 數據科學家使用數據分析等技術來檢測和糾正偏見，確保人工智能係統做出公正的決策並促進平等的結果。

2. 透明度

人工智能的透明度涉及記錄和解釋其開發和部署中所採取的步驟，使利益相關者能夠理解。 可解釋的機器學習等技術揭示了人工智能決策背後的邏輯，而人類監督則確保了道德一致性和合理性。

3. 問責制

問責制與透明度密切相關，包括建立機制，讓人工智能開發者和用戶對人工智能係統的結果和影響負責。 這涉及道德準則的實施、監控工具的使用以及進行的審計。 這些措施可確保人工智能係統提供預期結果、防止意外傷害並保持可信度。

4. 隱私

隱私對於保護個人的個人信息至關重要。 人工智能生態系統涉及獲得數據收集的同意、僅收集必要的數據並將其僅用於預期目的。 在人工智能模型開發和生產過程中，採用差分隱私和密碼技術等隱私保護技術來保護個人數據。

5. 安全

開發人員必須優先考慮負責任的人工智能的安全，包括身體和非身體健康。 為了實現這一目標，安全考慮應該融入到人工智能係統開發的每個階段。 在設計階段，讓不同的利益相關者參與識別和理解潛在風險至關重要。 風險評估、不同條件下的測試、人工監督以及生產過程中的持續監控和改進對於防止人工智能係統造成損害和保持可靠性至關重要。

在了解了 Responsible AI 的多項原則之後，讓我們繼續了解與採用該解​​決方案相關的挑戰。

採用負責任的人工智能解決方案面臨哪些挑戰？

採用負責任的人工智能是一個充滿希望的旅程，會給企業帶來巨大的回報，但它的關鍵挑戰需要仔細考慮和積極的解決方案。 下面讓我們詳細看看它們：

可解釋性和透明度

人工智能係統必須能夠闡明它們如何以及為何產生特定結果以維持信任。 缺乏透明度會降低人們對這些系統的信心。

個人和公共安全

自動駕駛汽車和機器人等自主系統可能會給人類安全帶來風險。 在這種情況下確保人類福祉至關重要。

自動化與人工控制

雖然人工智能可以提高生產力，但它可能會減少人類的參與和專業知識。 取得平衡以確保人類控制和監督是一項挑戰。

偏見和歧視

儘管人工智能係統被設計為中立的，但它們仍然可以從訓練數據中繼承偏差，從而可能導致意外的歧視。 防止這種偏見至關重要。

問責與監管

隨著人工智能整體應用的增長，可能會出現責任和義務問題。 確定誰對人工智能係統的使用和濫用負責是很複雜的。

安全和隱私

人工智能需要廣泛的數據訪問，這可能會進一步引發人們對數據隱私和安全漏洞的擔憂。 保護用於人工智能訓練的數據對於保護個人的整體隱私至關重要。

現在，與在開發過程中遵守負責任的人工智能原則的信譽良好的人工智能應用程序開發公司（如 Appinventiv）合作，可以幫助企業有效緩解相關的挑戰和風險。

負責任的人工智能對企業的好處

採用負責任的人工智能原則為企業和社會帶來多種顯著優勢鋪平了道路。 下面讓我們詳細探討它們：

最大限度地減少人工智能模型中的偏差

通過遵守負責任的人工智能原則，企業可以有效減少人工智能模型和用於訓練模型的基礎數據中的偏差。 偏差的減少確保人工智能係統提供更準確和公平的結果，這些結果在道德上是正確的，並降低了數據隨時間變化的風險。 此外，最大限度地減少偏見可以幫助組織避免因人工智能模型結果存在偏見而可能對用戶造成的潛在傷害，從而提高他們的聲譽並減少責任。

增強透明度和信任

負責任的人工智能實踐增強了人工智能模型的清晰度和透明度。 這有助於加強企業與其客戶之間的信任。 此外，人工智能對更廣泛的受眾來說變得更加容易使用和理解，通過實現更廣泛的應用程序並提高人工智能技術的有效利用，使組織和最終用戶受益。

創造機會

遵守負責任的人工智能原則使開發人員和用戶能夠就人工智能係統進行公開對話。 這是企業中最受歡迎的負責任的人工智能優勢之一。 它創造了一個人們可以表達對人工智能技術的問題和擔憂的空間，使企業能夠主動解決這些問題。 這種人工智能開發的協作方法可以創建符合道德規範和對社會負責的人工智能解決方案，從而提高公司的聲譽和競爭力。

優先考慮數據隱私和安全

負責任的人工智能解決方案使企業能夠重點關注保護數據隱私和安全。 這意味著個人或敏感數據會得到謹慎處理，保護個人權利並防止數據洩露。 當企業遵循負責任的人工智能原則時，他們就會減少濫用數據、違反法規和損害聲譽的機會。 這是保護數據安全和維護客戶信任的明智方法。

有效的風險管理

負責任的人工智能實踐為人工智能係統制定了明確的道德和法律規則，這有助於降低有害結果的可能性。 這種風險的降低有利於多個實體，例如企業、員工和社會。 組織在解決可能的道德和法律問題時可以避免昂貴的訴訟並損害其聲譽。

負責任的人工智能成功實施的例子

以下是一些值得注意的現實世界組織例子，這些組織優先考慮道德和公正的人工智能實踐：

IBM 值得信賴的 AI 招聘工具

一家美國大公司與 IBM 合作實現招聘流程自動化，並在人工智能驅動的招聘流程中優先考慮公平性。 他們的目標是促進多樣性和包容性，同時保持機器學習模型的完整性。 通過利用 AI 監控和管理工具 IBM Watson Studio，他們成功識別並解決了招聘偏見，同時獲得了有關 AI 決策的寶貴見解。

State Farm 的負責任的人工智能框架

美國頂級保險公司State Farm將人工智能融入理賠流程，實施負責任的人工智能戰略。 他們創建了一個治理系統來分配人工智能的責任，從而實現更快、更明智的決策。 State Farm 的動態車輛評估模型 (DVAM) AI 模型可以有效預測總損失，並為保險索賠處理帶來透明度。

H&M 集團負責任的人工智能團隊和清單

全球時尚零售商 H&M 集團已將人工智能融入其運營中，以推動可持續發展、優化供應鏈並增強個性化客戶體驗。 該公司於 2018 年成立了專門的負責任的人工智能團隊，以確保負責任的人工智能使用。 該團隊開發了一份實用的清單，可以識別和減輕與人工智能相關的潛在危害，並全心全意地遵守負責任的人工智能原則。

谷歌在機器學習方面的公平性

谷歌還積極致力於在人工智能和機器學習中納入公平措施。 他們開發了工具和資源來幫助開發人員識別和減輕機器學習模型中的偏見。

OpenAI 的 GPT-3

GPT-3 背後的公司 OpenAI 也是採取負責任的 AI 部署方法的主要領導者。 他們實施了微調機制，以避免有害和有偏見的結果，這進一步證明了他們對道德人工智能的承諾，即使是在先進的 NLP 模型中也是如此。

Appinventiv 的負責任人工智能的未來

負責任的人工智能的未來是一個持續的旅程，組織在技術和數據使用方面處於不同的道德發展階段。 這是一個充滿活力的領域，專注於為不同行業建立標準化指南。 要為您的企業導航負責任的人工智能原則，與 Appinventiv 合作是企業可以做出的最佳選擇。 我們可以幫助您創建符合您需求的道德、公正和準確的人工智能解決方案。

作為一家專注的人工智能開發公司，我們的開發人員在開發人工智能解決方案、優先考慮道德和責任方面擁有多年的專業知識。 憑藉跨越眾多工業領域的成功人工智能項目的良好記錄，我們了解將人工智能解決方案與所需的核心價值觀和道德原則保持一致的重要性。 我們可以幫助您實施公平措施，以確保您基於人工智能的業務解決方案做出公正的決策。

我們最近開發了 YouComm，這是一款基於人工智能的醫療保健應用程序，可通過手勢和語音命令將患者與醫院護士聯繫起來。 該解決方案現已在美國 5 家以上連鎖醫院實施。

與我們的人工智能專家聯繫，構建可提供準確結果並遵守道德標準的人工智能解決方案。

常見問題解答

問：有哪些負責任的人工智能示例？

答：以下是一些跨多個工業領域的 Responsible AI 示例：

• 公平算法：人工智能係統旨在公平，減少決策偏差。
• 可解釋的人工智能（XAI）：使人工智能決策易於理解。
• 減輕偏見：持續監控和減少人工智能中的偏見。
• 人工智能道德委員會：建立人工智能道德內部審查委員會。
• 隱私保護人工智能：在將敏感數據用於人工智能時保護敏感數據。
• 透明度報告：分享人工智能係統如何工作和做出決策。
• 負責任的人工智能教育：培訓人工智能專業人員的道德和責任。

問：有哪些成功的 Responsible AI 用例？

答：以下是一些成功的 Responsible AI 用例：

• 醫療保健診斷：用於提高醫療結果的公平性和患者隱私。
• 金融服務：它能夠消除與欺詐和惡意軟件相關的風險。 負責任的基於人工智能的解決方案可以進一步保護客戶數據並確保公平借貸。
• 招聘：它有助於減少偏見，同時為用戶之間採用多樣性和平等機會鋪平道路。
• 自動駕駛汽車：它有助於優先考慮安全並遵守道德標準。

問：負責任的人工智能是一個持續的過程嗎？或者企業可以實施一次然後就忘記它嗎？

答：負責任的人工智能是一個持續的過程，需要持續監控、更新並適應不斷變化的道德標準和法規。 因此，建議與一家專門的人工智能開發公司合作，幫助您小心地穿越水域。