AI治理在5分钟内解释清楚
人工智能（AI）改变了我们的生活方式和日常任务的执行。
当涉及到AI算法时，没有任何行业或领域可以幸免。谈到医疗保健、银行、零售、金融、安全、交通、教育和娱乐，你可以看到AI的应用无处不在。
统计数据表明，尽管全球AI市场价值为1366亿美元，但预计将达到惊人的 $1.81 trillion by 2030。
尽管全球组织对AI采用非常广泛，但它如何确保其算法公平并遵守法律准则呢？
这就是AI治理的作用所在。
在这篇博客中，我们将深入探讨AI治理。我们将了解其含义、原则、优势、重要性等等。所以，让我们开始吧。
什么是AI治理？
Artificial Intelligence治理或AI治理是制定一套规章制度和政策的过程，旨在确保AI和机器学习（ML）算法的开发旨在公平地为人们采用AI。
AI治理解决了与确保AI的道德使用有关的各种问题，包括透明度、偏见、隐私、问责和安全。因此，与AI滥用或违规问题有关的任何问题都将通过AI治理来解决。
AI治理的主要关注点是与公正、自主权和数据质量的关系。此外，高效的AI治理需要政府机构、学术机构、行业组织和民间社会团体之间的合作。
目标是解决个人数据和信息的访问与控制问题，并以符合伦理的方式使用AI，以帮助最大化利润和潜在利益，并最小化伤害、非法行为和不公正。
AI治理框架可以包括以下内容：
- 为开发者制定行为准则和道德指南
- 建立评估AI社会和经济影响的机制
- 创建确保安全可靠使用AI的监管框架
因此，当正确实施时，AI治理可以促进和赋予组织完全的信任和灵活性，而不会拖慢它们的速度。
AI治理的关键原则
AI治理旨在保护使用新兴软件和技术中的AI解决方案的组织和公司以及使用这些AI技术的客户。
它通过为组织创建一份指南或监管政策来促进道德AI的使用。
以下是AI治理的核心原则。
#1. 具备共情能力
至关重要的是以这样一种方式设计AI，它能理解其响应的社会影响，尊重人类的情感。
不设定明确的边界和规则来界定什么是可以接受的，可能导致AI技术（如机器人）缺乏共情能力，可能伤害人的情感，影响公司的声誉和信誉。
#2. 提供透明度
设计能够清楚解释决策操作的AI系统和认证AI算法对于避免客户不满或失望、实现问责和审查至关重要。
因此，公司必须设计能够在偏见方面传达AI政策并提供透明解释的算法。
#3. 公正和非歧视性
AI系统可能故意或无意中保持或加剧现有的歧视和偏见。因此，确保AI系统不违反与宗教、性别、性别、残疾或种族相关的人权是必要的，以便公平公正地对待所有人类。
因此，设计、开发和部署公平和非歧视性的AI系统，以确保包容性是至关重要的，也是AI治理的关键原则之一。
#4. 控制偏见
AI系统通常基于可用数据宝库做出所有决策。
因此，组织必须监管他们的机器学习（ML）训练数据，并评估其对系统可能存在或引入的偏见的影响。
#5. 建立问责制
AI的开发和部署应该明确规定责任和责任的界限，以应对使用过程中可能产生的任何不利后果。
因此，对于使用AI系统的公司来说，如果其AI系统生成的结果的质量或准确性存在问题，建立问责制是至关重要的。
#6. 确保安全和可靠性
AI系统可能对人们的福祉产生重大影响。因此，确保不会对个人或社会造成伤害的安全可靠的AI系统至关重要。
组织必须考虑数据质量、系统架构、决策过程、算法等多个因素，以确保AI系统的可靠性和安全性。
为什么AI治理很重要？
AI带来了一系列的风险和限制，而且大多数情况下，即使模型经过正确训练，AI系统也不会做出正确的决策。
例如，使用AI引发了组织必须解决的重要社会、法律和伦理问题。
此外，76% of CEOs对全球AI市场中存在偏见和缺乏透明度的担忧也越来越大。
这就是AI治理在提供监控和捕捉AI风险的框架，确保道德和负责任的AI部署方面发挥重要作用的地方。有效的AI治理有助于确保AI系统的透明度、公平性和问责制，以确保隐私安全、尊重人权和提高可靠性。
因此，需要AI治理来防止故意或无意的AI利用，并避免金融、声誉和监管风险。
AI治理的不同层面
将AI治理分为不同的层面可以有助于规则的无缝部署。
然而，并没有标准或统一认可的模型来定义AI治理的层面，不同的公司和组织对这些层面的定义也不同。
尽管如此，以下是多个组织设定的常见AI治理层面的方式：
- 法律和监管层：该层包括制定、构思和执行管理AI使用、部署和开发的政策、标准、法律和法规。此外，它还包括塑造AI实施的社会和伦理考虑。
- 技术层：该层包括AI系统的技术设计和实施，包括与数据质量和算法公正相关的问题。
- 组织层：该层通常包括组织内AI系统的监督和管理，包括其使用、开发和实施。此外，该层还涉及问责制、风险管理和透明度问题。
- 国际层：这涉及协作和协调不同国家和全球组织，制定共同的AI技术标准、规范和法规。此外，该层还涉及与地缘政治竞争和紧张关系有关的问题。
- 社会层：这包括AI系统的社会和文化影响和使用，包括教育、人权、隐私、公平、就业问题和获取AI技术的途径。
虽然这些层次不一定是完全独立的，但它们提供了一种协作和跨学科的方法，涉及来自不同领域的利益相关者，以实现AI治理。
如何衡量AI治理？
缺乏正确和准确的AI衡量和其系统可能会给组织带来巨大的风险。
为了正确管理和衡量AI治理，组织必须明确定义谁负责确保AI治理的问责和责任。
除了考虑政府强制执行的法律和法规外，组织还必须采取措施来支持其战略决策和日常运营。
这些措施包括：
安全：数据在AI模型安全和使用方面的反馈。了解AI环境和系统的不当使用和篡改是至关重要的。
合规性：衡量AI治理的另一种方法是了解组织如何遵守与AI相关的法规、标准和要求。这些衡量指标包括评估组织对安全、隐私和伦理准则的遵守程度。
偏见：在AI中，偏见指的是在AI系统开发过程中可能发生的扭曲和系统性错误，可能导致歧视性结果。通过偏见衡量AI治理包括评估AI算法的公正性，评估AI系统的决策过程，以及评估训练数据集的质量和代表性。
透明度：AI中的透明度指的是AI系统内部运作和操作的开放程度和可理解程度。组织可以在部署和开发层面衡量透明度水平。
审计：在AI中，审计指的是对组织的AI系统、环境、政策和程序进行系统和独立的审查。审计关注各种AI治理方面，包括评估链接5）、偏见缓解、模型开发、算法决策、隐私以及审查伦理文件和伦理过程。
问责：在AI中，问责指的是用户、开发者和其他利益相关者对AI系统行为的责任程度。这包括明确个人在使用AI系统中的责任和角色。评估问责的机制包括监督委员会、责任框架和伦理审查委员会。
衡量人工智能治理是多方面的，考虑了诸多因素，如透明度、公平性、问责制、安全性、偏见和合规法规。
这些衡量要素越早完成，各组织就越能将其纳入软件中，并能更好地与组织的目标相结合。
人工智能治理的好处
人工智能治理使组织能够充分利用人工智能的好处，同时将相关风险和成本最小化。
以下是人工智能治理的关键好处：
#1. 确保对人工智能的负责使用
人工智能治理确保组织以透明、道德和可问责的方式开发和使用人工智能系统。这种负责任和道德的使用有助于增强公众对人工智能系统和技术的信任，并应对其负面影响。
#2. 提高效率
良好治理的人工智能系统通过自动化冗余任务、增强决策能力和减少错误范围来促进和提高生产力和效率。
#3. 提高公平性和决策能力
在人工智能治理中，更好地访问数据有助于促进数据收集的公平性和公正性，帮助进行准确的预测并防止偏见结果的风险。
#4. 促进参与和合作
人工智能治理极大地促进了政府、工业界、公民社会和学术界专业人士之间的参与和合作。它有助于促进对人工智能优势的共同理解，并制定共同解决人工智能风险和挑战的方案。
人工智能治理面临的挑战
尽管能够有效确保道德的人工智能系统，但人工智能治理面临许多挑战。
解决人工智能治理的挑战是实现长期利益的关键。这些挑战包括：
- 歧视和偏见：如果在部分数据上进行训练，人工智能系统可能会对偏见和歧视非常敏感，如果设计时未考虑多样化的观点，就会产生问题。解决人工智能模型中的部分决策和偏见问题至关重要，以避免歧视性和不公平的结果。
- 缺乏问责制：许多人工智能系统难以理解，因此很难对其结果和决策负责。确保人工智能系统遵守透明度和问责制是至关重要的，以促进更好地理解组织如何使用数据进行决策。
- 资源和专业知识有限：有效开发和实施人工智能治理及其政策需要大量的专业知识和资源，这对于规模较小的公司和组织来说可能是一个挑战。
- 技术迅速变化：快速变化的人工智能技术可能使人工智能治理难以跟上不断发展的技术，并应对新兴风险。
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最后的话
AI治理有助于组织最大化AI的效益，同时将风险和相关成本降至最低。
确立清晰的指导方针、道德框架和法规，以确保AI系统内的公平和安全至关重要。本博客帮助您了解AI治理的概念、意义、好处、应用和挑战。
因此，如果您想启用道德、公正和无偏见的AI系统，请确保在您的组织内实施AI治理框架。
