现代企业缺失的拼图：负责任的人工智能
作者：AI小吏 2370文章阅读时间：5分钟
文章摘要：人工智能已成为各行各业企业的常态。根据Gartner最近的一份报告，到2024年，预计75%的企业将从试点转向运营AI。看到更多公司转向这项技术也就不足为奇了。人工智能有可能为我们的日常问题提供创新的解决...
人工智能已成为各行各业企业的常态。根据 Gartner 最近的一份报告，到 2024 年，预计 75% 的企业将从试点转向运营 AI。看到更多公司转向这项技术也就不足为奇了。人工智能有可能为我们的日常问题提供创新的解决方案，我们甚至看到了人工智能技术检测 COVID-19 等疾病早期发病的案例。
对于每个受到公众监督的备受瞩目的案例，问题仍然是一样的：缺乏模型透明度。企业今天部署的许多 AI 模型被认为是不透明的，这通常会导致在做出决策并且人们已经受到影响之后才发现问题。模型性能管理 (MPM ) 可帮助组织以安全可靠的方式实施 AI。它超越了指标来解释结果。将负责任的 AI视为核心底层，作为 MPM 的基础层。
负责任的人工智能是构建透明、负责、合乎道德和可靠的人工智能的实践。当 AI 以负责任的方式开发时，利益相关者可以深入了解 AI 系统如何做出决策，并且该系统可通过人工监督进行管理和审计。结果，结果对最终用户是公平的，利益相关者可以看到 AI 部署后，并且 AI 系统在生产中持续按预期运行。
实施负责任的人工智能不仅可以使企业免于因有偏见的机器学习算法而受到审查，还可以使企业做出更好、真正明智的决策。随着企业中的人工智能不断发展，组织必须确保他们始终遵循负责任、合乎道德和透明的人工智能实践。
以下是负责任的人工智能可以使现代企业受益的三种方式。
1. 减少 AI 偏见的实例
人工智能行业内部有人呼吁提高透明度，但挑战在于人工智能系统容易产生偏见。这些风险通常以头条新闻的形式表现出来，例如苹果的苹果卡申请流程和Zillow 的人工智能 iBuying 程序. 在 Zillow 的案例中，该公司未能准确预测房价升值。该公司打算使用 ML 模型每月购买数千套房屋，然后将房屋翻新并出售以获取利润。不幸的是，事情并没有按计划进行。有消息称，该公司正在关闭其 iBuying 计划，因为它由于其定价算法而多付了数千套房屋。不幸的是，Apple 和 Zillow 都是公司的例子，如果他们实施了负责任的 AI 框架，就可以免受商业、运营、道德和合规风险的影响。
2. 推动更好的数据驱动决策
当提供给模型以做出决策的数据略有变化或出现新数据时，模型中会随着时间的推移发生数据漂移。如果模型没有更新或被忽视，这会导致模型的性能下降——这最终可能导致糟糕的、不准确的决策，从而对底线、客户体验等产生负面影响。
了解不同模型为何预测它们所预测的内容是分析模型行为的一个非常重要的部分。拥有这种洞察力变得越来越重要。IBM 的一项调查发现，现在 84% 的 IT 专业人士表示，能够解释他们的 AI 如何做出不同的决策对他们的业务很重要。这不仅可以推动更好的决策制定，还可以让组织做好准备，以了解为什么他们的模型在 AI 法规成为常态时表现得如此出色。
3. 让组织为 AI 法规做好准备
继欧盟于 2021 年实施人工智能法规和国家人工智能安全委员会之后，在日常业务活动中利用人工智能的公司最终必然需要遵守特定的法规（如果他们还没有的话）。大多数专家预计，这一波法规将在未来几年内增长。除了实施不透明的人工智能带来的社会和商业风险外，企业还面临罚款和不合规的风险。验证时间过长或无法生成解释对企业来说代价高昂，在某些情况下，可能会导致收入损失。
为了应对这种必然性，每家公司都必须考虑负责任的人工智能如何确保他们的算法没有偏见。专注于偏差检测和可解释的 AI 可以帮助组织准备展示其算法的公平性和准确性，为将来实施的任何法规做好准备。
开始建立负责任的人工智能文化
人工智能影响生活，因此系统必须通过人工监督进行管理和审计。为了成功利用人工智能的力量发展业务，同时确保人工智能结果和预测准确、合乎道德、公平和包容，现代企业需要更加关注构建透明的人工智能。有了负责任的、透明的人工智能解决方案，可以主动监控和管理生产中的模型，高管们可以对他们的组织消除偏见、数据漂移和不合规风险的能力充满信心——同时利用人工智能在驾驶方面的好处业务向前。
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