面向决策者的负责任 AI 指南智能应用的最佳实践
引言
AI 为组织带来机遇，实现智能应用创新和效率提升，但需确保负责任使用。组织需警惕 AI 对社会、环境和声誉的影响，平衡创新与风险。IDC 调查显示，约三分之一的受访者倾向于购买 AI 软件，或将内部支持与供应商提供的 AI 软件结合使用。采用 AI 实现智能应用创新面临复杂性、对 AI 的恐惧和合规性风险等障碍。尽管存在风险，但高管普遍认为 AI 的收益值得组织把握机遇。
采用 AI 实现智能应用创新所面临的障碍
- 复杂性：机器学习和生成式 AI 等技术复杂，需应对技术人才稀缺、系统集成挑战、数据保护和 AI 功能理解等问题。缓解措施包括使用集成工具和服务简化流程。
- 对未知的恐惧：组织对 AI 和劳动力问题的负面看法，以及 AI 投资回报的不确定性。缓解措施包括与值得信赖的技术供应商合作，逐步研究和了解 AI 应用。
- 合规性和安全性风险：数据安全、隐私保护和可解释 AI 的需求。缓解措施包括使用具有内置安全性和合规性的云原生工具和服务。
使用 AI 进行创新的好处
- 快速进入市场
- 提高效率，减少技术债务
- 吸引并赋能开发人才
负责任 AI 原则
Microsoft 确定的六项原则：公平性、安全可靠、隐私和安全性、包容性、透明性和问责制。
如何运用八条指南
负责任 AI 推动组织文化转变，涉及领导力、治理、流程和人才等方面变革。八条指南侧重智能应用开发和交付流程，提供预测和降低 AI 系统风险的方法。指南根据应用开发生命周期分为三个阶段：评估和准备、设计、构建和记录、验证和支持。
在智能应用中实现负责任 AI 的八条指南
- 评估和准备
- 评估价值：评估应用开发价值，考虑组织价值观和业务目标。
- 创建团队：组建多元化团队，明确角色和职责。
- 分析影响：评估应用的潜在影响，考虑领域专家和受影响群体的意见。
- 设计、构建和记录
- 发现风险：评估数据和系统结果，确保包容性并发现潜在风险。
- 降低风险：设计有助于降低对社会和环境影响的应用。
- 人为控制：整合可实现人为控制并确保问责制的功能。
- 验证和支持
- 验证：验证智能应用的性能，确保可靠性和安全性，测试计划外故障和可预见的滥用。
- 传达：向最终用户传达设计选择、性能、局限性和安全风险。
应用指南每一条指南都附带一系列问题，帮助团队参与到负责任 AI 中。这些问题促进批判性思维，帮助团队主动发现风险。
聚焦智能应用用例：金融服务和医疗保健
- 金融机构：AI 算法检测异常和欺诈活动。
- 保险公司：AI 算法标记可疑索赔进行调查。
- 医疗保健欺诈检测：AI 模型识别违规行为和计费欺诈。
智能应用可用于提高制造业、农业和供应链物流的效率
- 工业物联网：远程监控机械和设备，提高效率，预测性维护和资产跟踪。
- 供应链和物流：高效处理采购订单、库存管理、运输事务和货物跟踪。
- 农业：优化作物生产，减少资源浪费。
结语
业务领导者可以成为组织文化转型的变革推动者，推动和促进复杂的对话，确保负责任地开发智能应用。在发布智能应用战略时，始终将负责任 AI 放在核心位置，避免因意外后果掩盖创新想法的风险。
