現(xiàn)代企業(yè)缺失的拼圖：負(fù)責(zé)任的人工智能
作者：AI小吏 2595文章閱讀時(shí)間：5分鐘
文章摘要：人工智能已成為各行各業(yè)企業(yè)的常態(tài)。根據(jù)Gartner最近的一份報(bào)告，到2024年，預(yù)計(jì)75%的企業(yè)將從試點(diǎn)轉(zhuǎn)向運(yùn)營(yíng)AI?？吹礁喙巨D(zhuǎn)向這項(xiàng)技術(shù)也就不足為奇了。人工智能有可能為我們的日常問(wèn)題提供創(chuàng)新的解決...
人工智能已成為各行各業(yè)企業(yè)的常態(tài)。根據(jù) Gartner 最近的一份報(bào)告，到 2024 年，預(yù)計(jì) 75% 的企業(yè)將從試點(diǎn)轉(zhuǎn)向運(yùn)營(yíng) AI?？吹礁喙巨D(zhuǎn)向這項(xiàng)技術(shù)也就不足為奇了。人工智能有可能為我們的日常問(wèn)題提供創(chuàng)新的解決方案，我們甚至看到了人工智能技術(shù)檢測(cè) COVID-19 等疾病早期發(fā)病的案例。
對(duì)于每個(gè)受到公眾監(jiān)督的備受矚目的案例，問(wèn)題仍然是一樣的：缺乏模型透明度。企業(yè)今天部署的許多 AI 模型被認(rèn)為是不透明的，這通常會(huì)導(dǎo)致在做出決策并且人們已經(jīng)受到影響之后才發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。模型性能管理 (MPM ) 可幫助組織以安全可靠的方式實(shí)施 AI。它超越了指標(biāo)來(lái)解釋結(jié)果。將負(fù)責(zé)任的 AI視為核心底層，作為 MPM 的基礎(chǔ)層。
負(fù)責(zé)任的人工智能是構(gòu)建透明、負(fù)責(zé)、合乎道德和可靠的人工智能的實(shí)踐。當(dāng) AI 以負(fù)責(zé)任的方式開(kāi)發(fā)時(shí)，利益相關(guān)者可以深入了解 AI 系統(tǒng)如何做出決策，并且該系統(tǒng)可通過(guò)人工監(jiān)督進(jìn)行管理和審計(jì)。結(jié)果，結(jié)果對(duì)最終用戶是公平的，利益相關(guān)者可以看到 AI 部署后，并且 AI 系統(tǒng)在生產(chǎn)中持續(xù)按預(yù)期運(yùn)行。
實(shí)施負(fù)責(zé)任的人工智能不僅可以使企業(yè)免于因有偏見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法而受到審查，還可以使企業(yè)做出更好、真正明智的決策。隨著企業(yè)中的人工智能不斷發(fā)展，組織必須確保他們始終遵循負(fù)責(zé)任、合乎道德和透明的人工智能實(shí)踐。
以下是負(fù)責(zé)任的人工智能可以使現(xiàn)代企業(yè)受益的三種方式。
1. 減少 AI 偏見(jiàn)的實(shí)例
人工智能行業(yè)內(nèi)部有人呼吁提高透明度，但挑戰(zhàn)在于人工智能系統(tǒng)容易產(chǎn)生偏見(jiàn)。這些風(fēng)險(xiǎn)通常以頭條新聞的形式表現(xiàn)出來(lái)，例如蘋(píng)果的蘋(píng)果卡申請(qǐng)流程和Zillow 的人工智能 iBuying 程序. 在 Zillow 的案例中，該公司未能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)升值。該公司打算使用 ML 模型每月購(gòu)買(mǎi)數(shù)千套房屋，然后將房屋翻新并出售以獲取利潤(rùn)。不幸的是，事情并沒(méi)有按計(jì)劃進(jìn)行。有消息稱，該公司正在關(guān)閉其 iBuying 計(jì)劃，因?yàn)樗捎谄涠▋r(jià)算法而多付了數(shù)千套房屋。不幸的是，Apple 和 Zillow 都是公司的例子，如果他們實(shí)施了負(fù)責(zé)任的 AI 框架，就可以免受商業(yè)、運(yùn)營(yíng)、道德和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的影響。
2. 推動(dòng)更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策
當(dāng)提供給模型以做出決策的數(shù)據(jù)略有變化或出現(xiàn)新數(shù)據(jù)時(shí)，模型中會(huì)隨著時(shí)間的推移發(fā)生數(shù)據(jù)漂移。如果模型沒(méi)有更新或被忽視，這會(huì)導(dǎo)致模型的性能下降——這最終可能導(dǎo)致糟糕的、不準(zhǔn)確的決策，從而對(duì)底線、客戶體驗(yàn)等產(chǎn)生負(fù)面影響。
了解不同模型為何預(yù)測(cè)它們所預(yù)測(cè)的內(nèi)容是分析模型行為的一個(gè)非常重要的部分。擁有這種洞察力變得越來(lái)越重要。IBM 的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在 84% 的 IT 專業(yè)人士表示，能夠解釋他們的 AI 如何做出不同的決策對(duì)他們的業(yè)務(wù)很重要。這不僅可以推動(dòng)更好的決策制定，還可以讓組織做好準(zhǔn)備，以了解為什么他們的模型在 AI 法規(guī)成為常態(tài)時(shí)表現(xiàn)得如此出色。
3. 讓組織為 AI 法規(guī)做好準(zhǔn)備
繼歐盟于 2021 年實(shí)施人工智能法規(guī)和國(guó)家人工智能安全委員會(huì)之后，在日常業(yè)務(wù)活動(dòng)中利用人工智能的公司最終必然需要遵守特定的法規(guī)（如果他們還沒(méi)有的話）。大多數(shù)專家預(yù)計(jì)，這一波法規(guī)將在未來(lái)幾年內(nèi)增長(zhǎng)。除了實(shí)施不透明的人工智能帶來(lái)的社會(huì)和商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)外，企業(yè)還面臨罰款和不合規(guī)的風(fēng)險(xiǎn)。驗(yàn)證時(shí)間過(guò)長(zhǎng)或無(wú)法生成解釋對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)代價(jià)高昂，在某些情況下，可能會(huì)導(dǎo)致收入損失。
為了應(yīng)對(duì)這種必然性，每家公司都必須考慮負(fù)責(zé)任的人工智能如何確保他們的算法沒(méi)有偏見(jiàn)。專注于偏差檢測(cè)和可解釋的 AI 可以幫助組織準(zhǔn)備展示其算法的公平性和準(zhǔn)確性，為將來(lái)實(shí)施的任何法規(guī)做好準(zhǔn)備。
開(kāi)始建立負(fù)責(zé)任的人工智能文化
人工智能影響生活，因此系統(tǒng)必須通過(guò)人工監(jiān)督進(jìn)行管理和審計(jì)。為了成功利用人工智能的力量發(fā)展業(yè)務(wù)，同時(shí)確保人工智能結(jié)果和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確、合乎道德、公平和包容，現(xiàn)代企業(yè)需要更加關(guān)注構(gòu)建透明的人工智能。有了負(fù)責(zé)任的、透明的人工智能解決方案，可以主動(dòng)監(jiān)控和管理生產(chǎn)中的模型，高管們可以對(duì)他們的組織消除偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)漂移和不合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的能力充滿信心——同時(shí)利用人工智能在駕駛方面的好處業(yè)務(wù)向前。
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