负责任地规模化人工智能
人工智能给企业带来了前所未有的机遇，但也带来了超乎想象的责任。人工智能系统的输出结果对人们的生活有着实质性影响，围绕人工智能伦理、数据治理、信任与合法性引发了一系列问题。交给人工智能的决策越多，企业承受的风险就越大，例如声誉、雇佣/人力资源、数据隐私、健康和安全等方面的状况。然而根据埃森哲的一项全球调研，88%的受访者均对基于人工智能的决策缺乏信心。
那么，我们如何才能信任人工智能？
负责任的人工智能是一种设计、开发和部署人工智能的实践模式，旨在增强员工和企业的能力，并公平地影响客户和社会——从而帮助企业生成信任并充满自信地规模化人工智能。
坚定信心
利用负责任的人工智能，企业可以塑造关键目标并建立治理战略，创建推动人工智能和业务蓬勃发展的系统。
最大程度减少无意识的偏见
将责任植入到人工智能系统当中，确保算法和底层数据尽可能公平公正、且具有代表性。
确保人工智能的透明度
为了使员工和客户建立信任，应开发可解释的人工智能系统，具备跨越流程和职能的透明度。
为员工创造机遇
支持企业中的每位员工都可以对人工智能系统提出质疑或担忧，并且能够有效地管理技术，同时避免抑制创新。
保护隐私和数据安全
恪守优先考虑隐私和安全的方法，确保永远不会违背伦理地使用个人和/或敏感数据。
造福客户和市场
通过为人工智能创建伦理基础，可以降低风险并打造全面有益于股东、员工和整个社会的系统。
实现负责任的人工智能
采用有助创新的跨学科方法，可以帮助您从设计最初就将责任植入到人工智能系统当中。
运营:建立所需的治理方式和系统，支持人工智能蓬勃发展。
技术:确保系统和平台值得信赖，并且可以通过设计来加以解释。
组织:普及新的工作方式，促进人机协作。
声誉:阐明负责任人工智能的使命，并确保其锚定于企业的价值观、伦理边界和问责结构。
共同努力降低风险
基于我们负责任人工智能方法的每一支柱，针对企业的具体需求进行研讨。
运营研讨会
利用一套定制化的负责任人工智能原则，帮助您建立治理战略、塑造关键目标，并概括描述期望的结果。
技术研讨会
构建并部署可信赖、可通过设计解释的人工智能模型、系统和平台。
组织架构研讨会
确定新的、且不断变化的角色，并查看需要在哪些领域提高和重塑技能、或招募人才，由此适应新的工作方式。
声誉研讨会
以企业的核心价值观为基础，以品牌和公共风险评估与指南为依据，阐明负责任的业务使命。
在规模化之前及早发现人工智能偏见
算法评判是一项技术考核，有助于识别和解决整个业务中人工智能系统的潜藏风险及意外后果，由此围绕人工智能决策生成信任并构建支持系统。
首先，应对人工智能的各种用例做出排序，确保评估和纠正具有最高风险和最大影响的模式。
一旦定义了次序，接下来就通过我们的算法评判进行衡量，其中涉及支持人工智能开发各个阶段的一系列定性和定量检查。评判包括四个关键步骤:
- 考虑不同的最终用户，围绕系统的公平性目标设定评判标准；
- 测量并发现，不同用户或群体之间可能出现的结果差异、以及偏见的来源；
- 使用推荐的补救策略减缓所有意外后果；
- 随着人工智能系统的发展进化，利用标记并消除未来结果差异的流程持续监控系统。
思想领袖
为了建立对人工智能的信任，企业必须在了解负责任的人工智能原则基础上，并将原则付诸实践。
明确所需行动，持续成功扩展。
我们如何学会信任人工智能？查看您应该考虑的关键成功因素，进而有效且合乎伦理地规模化人工智能。