人工智能治理：定义、原则、重要性及更多
人工智能（AI）正在深刻地改变我们的生活方式，并重新定义我们完成日常任务的方式。没有任何行业或领域能完全不受人工智能算法的影响。
从医疗保健到银行业，从零售业到金融业，再到安全、交通、教育和娱乐，人工智能的应用无处不在。统计数据显示，全球人工智能市场价值已达1366亿美元，预计到2030年将飙升至惊人的1.81万亿美元。
尽管人工智能在全球各组织中得到了广泛应用，但一个关键问题是：如何确保其算法的公平性并符合法律准则？这就是人工智能治理发挥作用的地方。
在本文中，我们将深入探讨人工智能治理。我们将了解其含义、基本原则、优点、重要性以及更多相关内容。让我们开始吧。
什么是人工智能治理？
人工智能治理，或简称 AI 治理，是指制定一系列规则和政策的过程，以确保人工智能和机器学习（ML）算法的开发和应用以公平的方式进行。人工智能治理旨在解决一系列与人工智能的道德使用相关的问题，包括透明度、偏见、隐私、责任和安全性。因此，任何与人工智能滥用或违规行为相关的问题都属于人工智能治理的范畴。
人工智能治理的主要关注点在于它如何与正义、自主性和数据质量相关联。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。目标是解决个人数据和信息的访问和控制问题，并以符合道德的方式使用人工智能，以最大化利润和潜在利益，并最大限度地减少损害、非法和不公正行为。
人工智能治理框架可以包括：
- 为开发人员制定行为准则和道德指南
- 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人工智能的安全可靠使用
因此，如果实施得当，人工智能治理可以促进和授权组织以完全信任和敏捷的方式运作，而不是阻碍其发展。
人工智能治理的关键原则
人工智能治理旨在保护使用人工智能解决方案的新兴软件和技术组织及其客户。它通过为组织制定指导方针或监管政策来实现这一目标，从而促进人工智能的道德使用。以下是指导人工智能治理的一些核心原则：
1. 具有同理心
设计人工智能时，理解其如何回应和尊重人类情感的社会影响至关重要。没有明确的界限和规则可能导致人工智能技术缺乏同理心，从而伤害人类情感，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过程的人工智能系统，并认证人工智能算法，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。公司必须设计算法来传达有关偏见的人工智能政策，并就问题何时发生提供透明的解释。
3. 公平与非歧视
人工智能系统可能有意或无意地延续现有的歧视和偏见。 因此，必须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，这样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的人工智能系统，是人工智能治理的关键原则之一。
4. 控制偏差
人工智能系统通常依赖于大量可用数据来做出决策。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
人工智能的开发和部署应为使用它们导致的任何不良后果建立明确的问责制和责任链。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著影响人们的福祉。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？
人工智能本身存在一系列风险和局限性，而且大多数情况下，即使模型经过正确的训练，人工智能系统仍然可能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%的首席执行官担心全球人工智能市场可能存在偏见和缺乏透明度。
这就是人工智能治理在提供一个框架来监控和捕捉人工智能风险，并确保符合道德和负责任的人工智能部署方面发挥重要作用的原因。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滥用，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
将人工智能治理分解为不同的层次有助于规则的无缝部署。但是，没有标准或统一的模型来定义人工智能治理的层次，因为不同的公司和组织对其定义各不相同。以下是多个组织设置人工智能治理层的常见方式：
- 法律和监管层：该层包括制定、构思和执行管理人工智能使用、部署和开发的政策、标准、法律和法规。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：该层包括人工智能系统的技术设计和实现，涉及网络安全、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：该层涉及不同国家和全球组织的合作和协调，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相关的问题。
- 社会层：该层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独立的，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，以实现人工智能治理。
如何衡量人工智能治理？
缺乏适当和准确的人工智能测量及其系统会使组织面临巨大风险。为了正确管理和衡量人工智能治理，组织必须明确定义谁负责确保人工智能治理。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：围绕人工智能模型中的数据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：在人工智能中，偏见是指在人工智能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。通过偏见衡量人工智能治理包括评估人工智能算法的公平性、访问人工智能系统的决策过程，以及评估训练数据集的质量和代表性。
透明度：人工智能的透明度是指人工智能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人工智能系统中的作用。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。
衡量人工智能治理是多方面的，需要考虑透明度、公平性、问责制、安全性、偏见和合规性法规等几个因素。这些衡量方面越早到位，组织就可以越早将它们整合到软件中，从而随着组织的目标而发展。
人工智能治理的好处
人工智能治理允许组织充分利用人工智能的优势，同时最大限度地降低相关风险和成本。以下是人工智能治理的关键优势：
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、符合道德和负责任的方式开发和使用人工智能系统。这种对人工智能的负责任和合乎道德的使用有助于提高公众对人工智能系统和技术的信任，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
更好地访问人工智能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：如果使用不全面的数据进行训练，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
如果您想学习基础知识并了解人工智能治理的概念，那么Udemy关于人工智能治理简介的课程是一个很好的起点。
该课程包含1.5小时的点播视频讲座和八个可下载的资源，可帮助您了解如何监控、测量和控制组织中基于人工智能的模型。
2. 人工智能战略与治理
Coursera的“人工智能战略与治理”课程让您发现和理解业务转型中使用的不同人工智能战略，以及您可以用来最大限度地减少使用人工智能的障碍并获得竞争优势的各种工具。
这是一门适合初学者的课程，您可以从宾夕法尼亚大学的顶级讲师那里学习关于人工智能治理和战略的所有知识。
3. 人工智能（AI）治理和网络安全
如果课程不是您的首选，那么亚马逊上的这本关于人工智能治理和网络安全的书籍非常适合学习人工智能系统带来的独特风险，创建人工智能治理框架以减轻这些风险，以及与人工智能系统相关的不同网络安全风险。
该书还探讨了创建网络安全框架以识别和减轻人工智能风险，以及执行人工智能系统安全审查所需的技巧。 您不需要具备高级统计或编程技能即可学习本书的概念并轻松地将它们应用到您组织的人工智能环境中。
4. 高等教育机构人工智能的战略、政策、实践和治理
如果您正在接受高等教育，并想了解人工智能治理的概念以及最佳安全和政策实践，那么亚马逊上的这本书是您的不二之选。
本书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，对于数据科学家、IT专业人员、研究人员和高等教育专业人员来说，都是一个绝佳的资源。
结语
人工智能治理可以帮助组织最大限度地发挥人工智能的优势，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。本文旨在帮助您了解人工智能治理的概念、其重要性、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，请务必在您的组织内实施人工智能治理框架。
接下来，您可以了解人工智能专业人员所需的最热门技能。