Raman Sapra, Mastek总裁兼首席增长官 Raman Sapra Mastek总裁兼首席增长官

人工智能扩展的伦理雷区：为大规模部署构建可靠的人工智能

几年前，一家辅导公司因其人工智能驱动的招聘软件仅根据年龄和性别就将200多名申请者排除在外而支付了大量的法律和解金。在另一个案例中，一个AI招聘工具通过将性别相关的术语与不合格的候选人联系起来，将女性申请者列为次要候选人。该算法通过吸收历史数据放大了招聘偏见。这些现实世界的例子凸显了全球组织在部署未经检查的人工智能系统时所面临的生存风险。将歧视性做法嵌入到自动化流程中是一个伦理雷区，危及辛苦赢得的工作场所公平和品牌声誉跨文化。随着人工智能能力的指数级增长，商业领袖必须实施严格的防护措施，包括激进的偏见监测、透明的决策理由和主动的人口统计差异审计。人工智能不能被视为一个万能的解决方案；它是一个需要巨大伦理监督和与公平价值观保持一致的强大工具。减轻人工智能偏见：一个持续的旅程识别和纠正人工智能系统中的无意识偏见是一个持续的挑战，特别是在处理大量和多样化的数据集时。这需要一个根植于强大的人工智能治理的多方面方法。首先，组织必须对其人工智能算法和训练数据有完全的透明度。进行严格的审计以评估代表性和确定潜在的歧视风险至关重要。但是，偏见监测不能是一次性的练习 – 它需要随着模型的演变而不断进行评估。让我们来看看纽约市的例子，该市去年颁布了一项新法律，要求市雇主每年对用于招聘或晋升的任何人工智能系统进行第三方审计，以检测种族或性别歧视。这些“偏见审计”的发现被公开发布，为人力资源领导者在选择和监督人工智能供应商时增加了一层问责制。然而，技术措施 alone是不够的。一个全面的去偏见策略，包括运营、组织和透明度元素，是至关重要的。这包括优化数据收集流程，促进人工智能决策理由的透明度，并利用人工智能模型的见解来改进人工驱动的流程。可解释性是建立信任的关键，提供明确的理由来说明决策过程。一个抵押贷款人工智能应该明确说明它如何权衡因素，如信用记录和收入，以批准或拒绝申请者。可解释性更进一步，阐明了人工智能模型本身的内部机制。但是，真正的透明度不仅仅是打开所谓的黑盒子。它还关乎问责 – 承认错误，消除不公平的偏见，并在需要时为用户提供补救措施。让伦理学家和社会科学家等多学科专家参与，可以进一步加强偏见缓解和透明度的努力。培养多样化的人工智能团队也可以增强识别影响代表性不足群体的偏见的能力，并强调促进包容性工作场所的重要性。通过采取这种全面的人工智能治理、去偏见和透明度的方法，组织可以更好地应对大规模人工智能部署中无意识偏见的挑战，同时促进公众信任和问责制。支持人工智能的工作场所变革人工智能自动化承诺带来与过去的技术革命同等规模的工作场所变革。企业必须深思熟虑地重新培训和重新部署其工作场所，投资于尖端课程，并使提升技能成为人工智能战略的核心。但是，重新培训 alone是不够的。随着传统角色变得过时，组织需要创造性的工作场所转型计划。建立健全的职业服务 – 导师、工作安置援助和技能映射 – 可以帮助被取代的员工应对系统性的工作变革。补充这些以人为本的计划，企业应该制定明确的人工智能使用指南。组织必须专注于执法和员工教育关于伦理人工智能实践。前进的道路包括弥合领导层的人工智能雄心和工作场所现实。动态培训管道、主动职业转型计划和伦理人工智能原则是可以让公司在日益自动化的世界中生存和繁荣的基石。政府在伦理人工智能监管中的作用：寻求平衡政府必须建立人工智能的防护措施，以维护民主价值观和保护公民权利，包括健全的数据隐私法、禁止歧视性人工智能、透明度要求和监管沙盒，以激励伦理实践。但是，过度监管可能会扼杀人工智能革命。前进的道路在于寻求平衡。政府应该促进公私合作和利益相关者之间的对话，以制定适应性治理框架。这些框架应该优先考虑关键风险领域，同时为创新提供灵活性。主动的自我监管在共监管模式中可能是一个有效的中间立场。从根本上讲，伦理人工智能依赖于建立识别潜在危害、纠正措施和问责制的流程。战略政策促进了公众对人工智能完整性的信任，但过于详细的规则将难以跟上突破的速度。大规模伦理人工智能的多学科必备伦理学家的作用是为人工智能开发定义道德防护措施，以尊重人权、减轻偏见和维护正义和公平的原则。社会科学家为人工智能对社会的影响提供了至关重要的见解，涵盖了各个社区。然后，技术人员被委托将伦理原则转化为现实。他们设计的人工智能系统符合定义的价值观，并建立了透明度和问责制的机制。与伦理学家和社会科学家合作对于驾驭伦理优先级和技术约束之间的紧张关系至关重要。政策制定者在交叉点运作，制定治理框架以立法规范大规模的人工智能实践。这需要与技术人员的持续对话和与伦理学家和社会科学家的合作。这些跨学科的合作促进了一个动态的、自我纠正的方法，因为人工智能能力正在迅速演变。持续监测人工智能在各个领域的现实影响变得至关重要，这反过来又会影响更新的政策和伦理原则。弥合这些学科的差距远非简单。不同的激励因素、词汇差距和制度障碍可能会阻碍合作。但是，克服这些挑战对于开发大规模的人工智能系统至关重要，这些系统维护了人类的主体性和技术进步。总之，消除人工智能偏见不仅仅是一个技术障碍。它是一个道德和伦理的必然，组织必须全心全意地接受。领导者和品牌根本无法将其视为一个可选的复选框。他们必须确保人工智能系统从一开始就牢固地建立在公平、包容和公平的基础上。