人工智能 (AI) 改变了我们的生活方式和执行日常任务的方式。
在 AI 算法方面，没有一个行业或部门未被触及。 谈及医疗、银行、零售、金融、安防、交通、教育、娱乐，随处可见人工智能的应用。
统计数据表明，虽然全球人工智能市场价值 1366 亿美元，但预计到 2030 年将达到惊人的 1.81 万亿美元。
尽管 AI 在全球组织中得到了广泛采用，但它如何确保其算法公平并遵守法律准则？
这就是 AI 治理发挥作用的地方。
在此博客中，我们将深入探讨 AI 治理。 我们将了解它的含义、原则、优点、重要性等等。 那么，让我们开始吧。
什么是人工智能治理？
人工智能治理或 AI 治理是定义一组法规和政策的过程，以确保 AI 和机器学习 (ML) 算法的开发旨在为人们公平地采用 AI。
AI 治理解决了负责确保 AI 的道德使用的各种问题，包括透明度、偏见、隐私、问责制和安全性。 因此，任何与滥用 AI 或违规行为相关的问题都由 AI 治理解决。
人工智能治理的主要焦点是它如何与正义、自治和数据质量相关联。 此外，有效的人工智能治理需要政府机构、学术机构、行业组织和民间社会团体等利益相关者之间的协作。
目标是解决对个人数据和信息的访问和控制，并以合乎道德的方式使用人工智能，以帮助最大化利润和潜在利益，并最大限度地减少伤害、非法和不公正。
人工智能治理框架可以包括以下内容：
- 为开发人员制定行为准则和道德准则
- 建立评估人工智能社会和经济影响的机制
- 创建监管框架以确保安全可靠地使用人工智能
因此，如果做得好，人工智能治理可以促进并授权组织以完全信任和敏捷的方式运作，而不是减慢它们的速度。
人工智能治理的关键原则
AI 治理旨在保护在新兴软件和技术中使用 AI 解决方案的组织和公司及其使用这些 AI 技术的客户。
它通过为组织创建指南或监管政策来实现这一点，以促进道德人工智能的使用。
以下是管理 AI 治理的核心原则。
#1。 有同理心
以这样一种方式设计人工智能是至关重要的，它能够理解它如何回应和尊重人类情感和感受的社会影响。
没有明确界定可接受的界限和规则可能会导致对机器人等人工智能技术缺乏同理心——这可能会伤害人类情感并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制定操作的人工智能系统和认证人工智能算法对于避免客户不满或失望以及实现问责制和审查至关重要。
因此，公司必须设计算法来传达有关偏见的 AI 政策，并就问题何时发生提供透明的解释。
#3。 公平和非歧视
人工智能系统可以有意或无意地延续现有的歧视和偏见。 因此，确保人工智能系统不侵犯与宗教、性别、残疾或种族相关的人权是必要的，这样它才能公平公正地对待所有人。
因此，设计、开发和部署确保包容性的公平和非歧视性人工智能系统是必不可少的，也是人工智能治理的关键原则之一。
#4。 控制偏差
人工智能系统通常根据可用数据的金矿做出所有决策。
因此，组织必须规范其机器学习 (ML) 训练数据并评估其影响，以检测系统中可能无意出现或引入的偏差。
#5。 建立问责制
AI 的开发和部署应对因使用它们而导致的任何不良后果制定明确的问责制和责任线。
因此，如果人工智能系统生成的结果的质量或准确性存在问题，那么对于使用人工智能系统的公司来说，建立问责制至关重要。
#6。 确保安全可靠
人工智能系统可以显着影响人们的福祉。 因此，实现不伤害个人或社会的安全可靠的人工智能系统至关重要。
组织必须考虑一系列因素，包括数据质量、系统架构、决策过程、算法等，这些因素对于确保人工智能系统的可靠性和安全性至关重要。
为什么人工智能治理很重要？
人工智能有其自身的一系列风险和局限性，而且大多数时候； 尽管模型得到了正确的训练，人工智能系统仍无法做出正确的决定。
例如，使用人工智能会引发组织必须解决的关键社会、法律和道德问题。
此外，76% 的 CEO 担心全球人工智能市场可能存在偏差和缺乏透明度。
这就是 AI 治理在提供一个框架来监控和捕获 AI 风险并确保合乎道德和负责任的 AI 部署方面发挥巨大作用的地方。 有效的人工智能治理有助于确保人工智能系统的透明度、公平性和问责制，从而保护隐私、尊重人权并提高可靠性。
因此，需要人工智能治理来防止有意或无意的人工智能利用，并避免财务、声誉和监管方面的风险。
人工智能治理的不同层次
将 AI 治理分解为不同的层级有利于规则的无缝部署。
然而，没有标准或单一商定的模型定义 AI 治理的层次，因为不同的公司和组织对这些层次的定义不同。
尽管如此，以下是多个组织设置 AI 治理层的常见方式：
- 法律和监管层：该层包括管理 AI 使用部署和开发的政策、标准、法律和法规的创建、构思和执行。 此外，它还包括影响人工智能实施的社会和伦理考虑。
- 技术层：这一层包括人工智能系统的技术设计和实现，包括网络安全、数据质量和算法公平性等问题。
- 组织层：该层通常包括组织内人工智能系统的监督和管理，包括它们的使用、开发和实施。 此外，这一层还解决问责制、风险管理和透明度问题。
- 国际层：这涉及合作和协调不同的国家和全球组织，以制定通用的人工智能技术标准、规范和法规。 此外，这一层还解决与地缘政治竞争和紧张局势有关的问题。
- 社会层：这包括人工智能系统的社会和文化影响和使用，包括教育、人权、隐私、公平、就业问题和人工智能技术的获取。
虽然这些层不一定是不同的，但它们提供了一种协作和多学科的方法，涉及来自不同部门的利益相关者，以实现 AI 治理。
如何衡量人工智能治理？
缺乏适当和准确的 AI 测量及其系统会使组织面临巨大风险。
要正确管理和衡量 AI 治理，组织必须明确定义谁负责确保 AI 治理。
除了考虑政府强制执行的法律法规外，组织还必须采取有助于支持其战略决策和日常运营的措施。
这些措施包括：
安全性：数据围绕 AI 中的模型安全性和使用情况提供。 了解人工智能环境和系统的不当使用和篡改至关重要。
法规遵从性：衡量人工智能治理的另一种方法是了解组织如何遵守与人工智能相关的法规遵从性、标准和要求。 这些措施包括评估组织对安全、隐私和道德准则的遵守情况。
偏见：在 AI 中，偏见是指在 AI 系统开发过程中可能发生的扭曲和系统错误，这可能导致歧视性结果。 通过偏见衡量 AI 治理包括评估 AI 算法的公平性、访问 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 的透明度是指 AI 系统的内部运作和操作公开和可理解的程度。 组织可以衡量部署和开发级别的透明度级别。
审计：在人工智能中，审计是指对组织的人工智能系统、环境、政策和程序进行系统和独立的审查。 审计侧重于人工智能治理的各个方面，包括数据管理评估、偏见缓解、模型开发、算法决策、隐私以及审查道德文档和道德流程。
问责制：在人工智能中，问责制是指用户、开发人员和其他利益相关者对人工智能系统的行为负责的程度。 它包括阐明个人的责任及其在使用 AI 系统中的作用。 评估问责制的机制包括监督委员会、责任框架和道德审查委员会。
衡量 AI 治理是多方面的，需要考虑几个因素，例如透明度、公平性、问责制、安全性、偏见和合规性法规。
这些衡量方面越早到位，斯诺克组织就可以将它们整合到软件中，它们就越能随着组织的目标而发展。
人工智能治理的好处
AI 治理允许组织充分利用 AI 的优势，同时最大限度地降低相关风险和成本。
以下是 AI 治理的关键优势：
#1。 确保负责任地使用人工智能
人工智能治理确保组织以透明、合乎道德和负责任的方式开发和使用人工智能系统。 这种对 AI 的负责任和合乎道德的使用有助于提高公众对 AI 系统和技术的信任，并消除其负面影响。
#2。 提高效率
管理良好的人工智能系统通过自动执行冗余任务、加强决策制定和最大限度地减少错误范围，帮助促进和提高生产力和效率。
#3。 改善公平和决策
更好地访问 AI 治理中的数据有助于促进数据收集的公平和公正，有助于做出准确的预测并防止出现有偏见的结果的风险。
#4。 促进参与和协作
人工智能治理极大地促进了政府、行业、民间社会和学术界专业人士等多个利益相关者之间的参与和协作。 它有助于促进对人工智能优势的共同理解，并制定应对人工智能风险和挑战的共同解决方案。
人工智能治理的挑战
在有效确保道德人工智能系统的同时，人工智能治理面临着许多挑战。
解决人工智能治理的挑战以获得长期利益至关重要。 这些挑战是：
- 歧视和偏见：如果在部分数据上进行训练，人工智能系统很容易受到偏见和歧视的影响——如果在设计时没有考虑不同的观点。 解决人工智能模型中的部分决策和偏见问题以避免歧视和不公平的结果至关重要。
- 缺乏问责制：许多人工智能系统难以理解，这使得让它们对其结果和决策负责具有挑战性。 必须使人工智能系统坚持透明度和问责制，以促进更好地了解组织如何使用数据进行决策。
- 有限的资源和专业知识：人工智能治理及其政策的有效开发和实施需要大量的专业知识和资源，这对小型公司和组织来说可能具有挑战性。
- 快速变化的技术：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步伐并应对新出现的风险。
学习资源
#1。 人工智能治理简介
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它包含 1.5 小时的点播讲座视频和八个可下载资源，可帮助您了解如何监控、测量和控制组织的基于 AI 的模型。
#2。 人工智能战略与治理
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这是一门适合初学者的课程，从宾夕法尼亚大学的顶级讲师那里学习您必须了解的有关 AI 治理和策略的所有知识。
#3。 人工智能 (AI) 治理和网络安全
如果课程不是你的菜，亚马逊上的这本 AI 治理和网络安全书籍非常适合学习 AI 系统带来的独特风险，创建 AI 治理框架来减轻这些风险，以及与 AI 系统相关的不同网络安全风险。
它进一步探讨了创建网络安全框架以识别和减轻 AI 风险以及执行 AI 系统安全审查所需技能的技巧。 你不需要高级统计或编程技能来学习本书的概念并轻松地将它们应用到你组织的 AI 环境中。
#4。 高等教育机构人工智能的战略、政策、实践和治理
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它涵盖了人工智能伦理、高等教育行政领导和能源效率等主题，是数据科学家、IT 专业人员、研究人员和高等教育专业人员的绝佳资源。
最后的话
AI 治理可帮助组织最大限度地发挥 AI 优势并最大限度地降低风险和相关成本。
建立明确的指导方针、道德框架和法规以确保人工智能系统内的公平和安全至关重要。 此博客可帮助您了解 AI 治理的概念、其意义、优势、应用和挑战。
因此，如果您想启用符合道德、公平和公正的人工智能系统，请确保在您的组织内实施人工智能治理框架。
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