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「世界经济论坛：投资负责任的人工智能可以为企业的成功铺平道路」
2022年11月18日，世界经济论坛（World Economic Forum）发布波士顿咨询公司（Boston Consulting Group，BCG）人工智能领导者和专家Abhishek Gupta、BCG合伙人兼首席人工智能伦理官Steven Mills和世界经济论坛执行委员会成员Kay Firth-Butterfield三人共同撰写的文章《扩展人工智能：这是为什么应该首先投资负责任的人工智能的原因（Scaling AI: Here's why you should first invest in responsible AI）》。文章指出，人工智能(Artificial Intelligence， AI)可以为企业带来变革，但规模化使用AI可能会增加其故障率。因此，企业首先应该投资并应用负责任的人工智能来减轻风险。
作者指出，使用负责任的人工智能可以帮助企业降低规模化AI的风险。人工智能系统是社会技术，是结合了不同人力、技术、内部和外部各种利益相关者合作的结果。因此，在这个高度交织的社会技术架构中，人工智能存在大量发生故障的可能。此外，即使AI系统故障被检测到，通常也需要大量的排查才能找到根本原因。简单来说，部署更多的人工智能系统会增加公司出现失误的可能性。即便如此，也不应阻止企业追求人工智能系统的开发和应用，公司可以通过采取积极主动的措施来适当减轻这些风险，进而使客户和社会免受意外伤害。在企业的诸多可行措施中，实施全面的、负责任的人工智能计划有助于企业将风险降至最低。此计划包括政策、治理、流程、工具、文化变革等多方面，以确保人工智能系统的构建符合组织的价值观和规范。如果实施得当，负责任的人工智能方案可以在系统部署之前识别并缓解问题，从而降低故障频率、减缓故障的严重程度、减轻对个人和社会的危害。但创建一个全面的、负责任的人工智能程序平均需要三年的时间，这意味着公司需要尽早开始，并需要尽早完善负责任的AI来最大限度地降低扩展AI带来的风险。此外，TrustWallet钱包app下载此举还有助于令企业带来更好的产品， TrustWallet钱包官网app下载增加人工智能系统的商业价值。
作者进一步指出，每个企业要为自己量身定制人工智能方法，并将负责任的AI与企业战略结合起来，从而更好地实现业务目标。因为不同规模的企业的技术成熟度、文化差异和实际资源限制情况不尽相同，因此他们对AI技术的开发、投入、使用的方式也有出入。当然，其中有一些常见的AI方法：企业先利用现有的风险、合规和产品开发流程来简化、管理、利用现有资源，再通过有针对性的招聘来提高员工水平，以最大限度地减少资源需求，来取得早期进展。最后，企业需要建立一个框架来评估AI产品的固有风险，将资源集中在风险最高或失败可能性最大的领域，其中涉及到资源分配的平衡问题对企业来说是一个艰难的选择。部署负责任的人工智能可能看起来令人生畏，因为涉及许多子领域，例如公平性、透明度、问责制、安全性、可靠性、隐私性、安全性、治理等等。这些因素都可能会误导注意力和投资，甚至导致部署失败，因此需要在人工智能生命周期的所有阶段纳入考虑并实施。除此之外，企业还需将部署人工智能系统的重要道德和伦理责任纳入考虑，商业化道路也不能忽视。但公司可以通过一些关键的考虑因素来增加成功的几率，如提升人工智能成熟度曲线。其允许企业从人工智能上涨的估值中获益，提取业务价值，同时适当调整资源投资规模，继续为这一行动提供动力。作者指出，负责任的人工智能方法是由经验更丰富、更成功的企业开发的，这些方法都带有底层技术、基础设施的成熟度、足够的资金预算和人力资源四个隐含条件。但如果从开始部署负责任的人工智能起，就实施与能力和职位相符的实践，可以提高成功的几率。
最后，作者指出，即使是那些在探索负责任的人工智能历程中走得很远的公司也无法拥有所有的答案，合作是资源投资收益最大化的方式。与其他企业交流开发的经验教训和最佳做法，不仅可以改善企业做法，还可以构建更稳健、更广泛的生态系统。基于此，企业成员也可以同步企业使用最新成果的速度，迅速使用负责任的人工智能能力。如果能协调负责任的人工智能实施方法与企业的使命、愿景、目的和价值观一致，也将增加人工智能方法成功的机率，例如，将AI方法的公平性和包容性与更广泛的企业环境、社会环境和治理承诺联系在一起。负责任的人工智能的成功应用需要正确的投资和方法排序，从工作量小、影响大的领域开始的优先排序方法将使风险最小化，投资收益最大化。最后，在部署人工智能前，需要先部署好负责任的人工智能，以便为企业成功铺平道路。
Abhishek Gupta：波士顿咨询公司负责任的人工智能研究的高级领导者和专家，蒙特利尔人工智能伦理研究所（Montreal AI Ethics Institute）创始人和首席研究员。
Steven Mills：波士顿咨询公司合伙人兼首席人工智能伦理官。
Kay Firth-Butterfield：世界经济论坛执行委员会成员，人工智能和机器学习负责人，专注于研究人类如何公平地受益于新技术。
原文链接：https://www.weforum.org/agenda/2022/11/artificial-intelligence-invest-responsible-ai/
